【샌프란시스코 현장 직격】베니오프, 사상 가장 중요한 Dreamforce라고 밝혀… Salesforce, AIforce 공개로 기업 시스템 속 갇힌 가치를 풀어내고 인터페이스 혁명 선언

Salesforce의 연례 대회 Dreamforce 2026이 샌프란시스코에서 열렸고, AIforce는 올해 기조연설의 핵심 발표이자 Salesforce가 Agent 단계에서 인터페이스 단계로 진입했음을 의미했다. Salesforce 이사회 의장 겸 최고경영자 마크 베니오프(Marc Benioff)는 지난 3년간은 Agent에 대해 이야기해 왔고, 올해는 처음으로 Salesforce의 실시간 인터페이스를 이야기하게 됐다고 밝혔다. Anthropic 공동창업자 겸 최고경영자 다리오 아모데이(Dario Amodei)와 NVIDIA 창업자 겸 최고경영자 젠슨 황(Jensen Huang)도 차례로 무대에 올라 AI 안전과 발전 속도에 대해 서로 다른 두 관점을 제시했다.

‘SaaS 종말론(SaaS Apocalypse)’이 시장에서 반년 동안 시끄러웠고, Salesforce 이사회 의장 겸 최고경영자 마크 베니오프는 2026년 Dreamforce 개막 기조연설에서 이에 정면으로 답했다. 그는 소프트웨어 자체는 사라지지 않을 것이며, 사라질 수 있는 것은 ‘인간이 모든 일을 떠맡게 만드는 소프트웨어’라고 보았다. 샌프란시스코 Moscone Center에서 열린 이번 연례 행사는 베니오프가 Salesforce 역사상 가장 큰 규모이자 가장 중요한 행사라고 했고, 현장에는 약 5.3만 명이 참여했으며 기조연설은 온라인으로도 약 1,000만 명이 시청했다. 일정은 1,600개에 달했고, INSIDE도 올해 처음으로 초청받아 현장에 참석했다.

성장 둔화에 대한 의문에 대해 베니오프는 Salesforce의 매출이 400억 달러 구간에 들어선 지 겨우 2년밖에 되지 않았으며, 내년이면 500억 달러 구간에 진입할 것이라고 밝혔다. 이번 행사의 주제는 ‘에이전틱 기업(Agentic Enterprise)’이며, Salesforce는 AIforce 동적 인터페이스 계층, 4계층 기업 AI 아키텍처, 그리고 NVIDIA Nemotron을 기반으로 만든 CRM 추론 모델 Koa를 공개했다. Anthropic 공동창업자 겸 최고경영자 다리오 아모데이와 NVIDIA 창업자 겸 최고경영자 젠슨 황도 차례로 무대에 올라 베니오프와 대담했다.

베니오프는 지난 2개월 동안 유럽에 머물렀으며, 그중 한 번은 스위스 로잔에서 한 대형 고객과 3시간 회의를 했다고 전했다. 회의 말미에 Salesforce는 Claude 위에 구축한 AIforce 버전으로 그 고객의 전체 기업을 위한 새로운 인터페이스를 현장에서 만들어냈다. 고객은 Salesforce가 자사 시스템과 메타데이터에 갇혀 있던 가치를 풀어내고 있다고 반응했고, 베니오프는 상대가 ‘처음으로 이 갇힌 가치가 진짜 가치로 바뀌는 것을 봤다’고 말했다고 묘사했다. 그는 Salesforce 내부에서도 이미 이 플랫폼으로 회사를 수개월째 운영해 왔으며, 지난 3년간은 Agent 계층을 이야기했다면 이번에는 Salesforce의 실시간 인터페이스를 처음으로 이야기하는 것이라고 설명했다. 사용자는 몇 초 만에 답을 찾을 수 있고 며칠을 기다릴 필요가 없으며, AIforce는 Salesforce가 만든 것 중 가장 흥미로운 것이라고 표현했다.

합성 데이터로 훈련한 Salesforce 첫 CRM 추론 모델 Koa 공개

Salesforce 사장 겸 플랫폼·엔지니어링 책임자 로한 쿠마르(Rohan Kumar)는 기조연설에서 Salesforce 최초의 Customer 360 전용 CRM 추론 모델 Koa를 발표했다. 쿠마르는 Koa가 Salesforce의 27년 CRM 제품 경험과 약 10년의 AI 및 데이터 연구를 집약한 모델로, 장시간 운영되며 여러 작업을 수행해야 하는 Agent를 지원하도록 설계됐다고 밝혔다. 예를 들어 복잡한 영업 기회의 다음 단계를 판단하는 영업 Agent나 까다로운 고객 사례를 처리하는 고객지원 Agent를 돕는 용도다. Koa는 NVIDIA Nemotron을 기반으로 확장해 만들었으며, 학습 과정에서는 합성 데이터(Synthetic Data)만 사용했고 “고객 데이터 한 바이트도 사용하지 않았다”고 그는 말했다. Salesforce 공식 설명에 따르면 Koa는 기업 CRM 지식을 모사한 자체 합성 데이터셋으로 NVIDIA Nemotron 3 Super를 후훈련(Post-training)한 모델이며, 현재 일부 선도 고객이 Agentforce에서 사용하고 있고 2026년 겨울 미국 지역에 전면 출시될 예정이다.

AIforce의 출발점은 베니오프가 연설에서 지적한 기업 AI 도입의 막힘, 즉 “모델만으로는 기업 운영을 떠받칠 수 없다”는 점이었다. 그는 대형 언어 모델은 본질적으로 확률 기반이며, 기업의 단일 진실원천(Single Source of Truth)에 뿌리내리지 못한다고 설명했다. 자신의 한 친구가 Claude Cowork으로 애플리케이션을 만들었는데, 시연할 때마다 숫자가 맞지 않았다고도 했다. Salesforce가 하려는 일은 확률 기반 AI와 기업 데이터를 저장하는 결정론적(Deterministic) 시스템을 연결하는 것이다.

이를 위해 Salesforce는 4계층 아키텍처를 제시했다. 첫 번째 계층은 Data 360 데이터 계층으로, Informatica, MuleSoft, Tableau를 결합해 전사 데이터를 통합·연합(federate)·조화시키며, 베니오프의 표현대로 “데이터를 먼저 제대로 해야 AI가 제대로 된다”는 역할을 한다. 두 번째는 애플리케이션과 의미 계층으로, Salesforce는 애플리케이션을 “헤드리스(Headless)”로 만들어 고객이 27년간 메타데이터(Metadata)에 작성해 온 객체, 필드, 권한, 비즈니스 로직, 보안, 분석 규칙이 AI가 사용할 수 있는 지능이 되게 했다. 세 번째 계층은 Agentforce의 Agent 디지털 노동력이며, 네 번째 계층이 이번에 등장한 AIforce 동적 인터페이스 계층(Live Interface)이다.

베니오프는 Salesforce의 애플리케이션이 줄곧 메타데이터를 핵심으로 해 왔다고 지적했다. 과거에는 그 메타데이터가 Safari, Chrome 또는 iOS의 화면으로 재구성됐지만, 이제는 Claude Cowork, Slack, Lightning 같은 AI 인터페이스로 재구성된다는 것이다. AIforce의 첫 형태는 3가지로, Cowork 사용자는 Claudeforce를, Slack 사용자는 Slackforce를, Lightning 사용자는 Agentforce Coworker를 쓰게 되며, Salesforce는 고객이 직접 AIforce 애플리케이션을 만들 수 있도록 SDK도 제공할 예정이다. 베니오프는 이들 제품 모두에 데이터 무보존(Zero Data Retention, ZDR)이 내장돼 있어 고객 데이터가 모델로 들어가지도 않고 다른 모델 학습에 사용되지도 않는다고 강조했다.

베니오프는 또한 AIforce Max 버전을 공개해, 앞서 언급한 4개 계층의 기능을 단일 제품으로 통합했으며, 고객은 하나의 방안을 구매하면 모든 기능을 이용할 수 있다고 설명했다.

지멘스 도입 사례로 본 Agentforce, Salesforce 내부 Agent는 지난 분기 5억 달러 잠재 매출 창출

Salesforce는 지멘스(Siemens)를 사례로 들어 Agentforce의 두 Agent가 어떻게 분업하는지 시연했다:

• 영업 유입 Agent ‘Piper’: Siemens의 리셀러 파트너 프로그램 이메일을 받은 잠재 파트너가 웹사이트를 방문하면, Piper는 Siemens의 Salesforce 고객 데이터를 바탕으로 상대가 ‘산업 자동화 리셀러 파트너 프로그램’에 적합하다고 판단해 현장에서 맞춤형 프로그램 소개를 생성했다. 상대가 리셀러의 비즈니스 모델을 더 묻자 Piper는 이를 구매 의향 신호로 해석하고 담당 영업인 Ryan Smith를 찾아내어, 상대가 두 번의 클릭만으로 미팅을 예약하게 했으며, 별도 양식 작성이나 회신 대기를 할 필요가 없었다. Salesforce는 Piper가 상시 작동하며 각 고객은 45일 안에 이를 도입할 수 있다고 밝혔다.

• 운영 Agent ‘Marshall’: 공급망의 공급업체 온보딩(Supplier Onboarding) 절차에 초점을 맞춰, 며칠 걸리던 작업을 몇 시간으로 줄이는 것을 목표로 한다. Marshall은 Slack에서 작업할 뿐 아니라 이메일이나 Microsoft Teams에서도 담당자를 찾아낼 수 있고, 그 과정에서 자료를 모으고 문서를 검토하며 필요할 경우 사람의 검토를 요청한다. 이번에 추가된 능력은 SAP 같은 백엔드 시스템에 들어가 작업하는 것으로, Marshall은 운영 환경을 건드리지 않는 SAP 샌드박스(Sandbox)에서 먼저 대형 언어 모델 추론을 통해 비즈니스 규칙을 이해한다. 예를 들어 미국 공급업체는 추가 양식을 하나 더 작성해야 한다는 식이다. 새 직원이 익히는 데 수 주가 걸리는 절차를 Marshall은 90분 만에 익혔고, 이를 ‘신뢰할 수 있는 동작(Trusted Actions)’ 데이터베이스로 패키징해 이후에는 항상 같은 동작을 수행한다. SAP 쪽에 변경이 생기면 Marshall은 다시 샌드박스로 돌아가 학습을 갱신한다.

지멘스 최고경영자 롤란트 부슈(Roland Busch)는 이어 무대에 올라, 전 세계 제조 라인 3개 중 1개는 지멘스 기술로 자동화돼 있고 전자제품 2개 중 1개는 Siemens 기술을 거친다고 밝혔다. Siemens에는 현재 12만 개의 공급업체와 6만5,000개의 파트너가 있다. 부슈는 산업 AI가 확률 기반 기술을 결정론적 세계에 가져오는 것이라며, “환각은 공장 현장에서 통하지 않는다”고 말했다. Siemens의 방식은 Salesforce의 고객 데이터와 자사 Teamcenter의 제품 데이터를 결합하는 것이며, 이는 각 영업 및 서비스 담당자에게 가상 엔지니어 한 명을 붙이는 것과 같다고 설명했다.

베니오프는 Salesforce 내부의 Agent 사용 성과도 공개했다:

• Hunter와 Piper: 지난 분기 Salesforce에 5억 달러의 잠재 매출(Pipeline)을 가져왔다.

• 고객지원 Agent ‘Casey’: 가동 후 약 18개월 동안 help.salesforce.com에서 500만 건의 고객지원 문제를 처리했다.

• Paige: IT 서비스 관리와 인사 업무를 담당한다.

• Fin: 베니오프는 이를 “전 세계에서 성과가 가장 좋은 고객지원 Agent”라고 불렀으며, Salesforce는 약 12일 만에 Fin을 help.salesforce.com에 배치했다. 이 인수는 9월 10일에 완료됐고, Fin은 즉시 Agentforce 라인업에 합류했다.

Salesforce 내부에는 이미 7,000명의 Claudeforce 사용자가 있으며, 또 다른 시연자는 Salesforce의 각 산업별 솔루션에 이미 500개가 넘는 Agent와 동작이 내장돼 있다고 말했다.

Anthropic 공동창업자 아모데이 무대 올라, AI 잠재가치의 5%에서 10%만 발휘됐다고 평가

아모데이가 무대에 오르기 전, Salesforce 애플리케이션·마케팅 총괄 패트릭 스토크스(Patrick Stokes)가 먼저 Claude Cowork에서 Claudeforce를 시연했다. 스토크스는 자신이 대화로 만든 지휘 센터를 불러왔고, 화면에는 전 세계의 잠재 매출, 고객지원 사례의 집중 지역, 마케팅 활동 데이터가 실시간으로 표시됐다. AI 비서가 480만 달러 규모이면서 10일째 지연 중인 거래가 보안 심사에 걸려 있다고 알려 주자, 그는 고객 페이지로 들어가 인터페이스 안에서 바로 Slack 메시지를 만들어 팀에 처리를 독촉했다. 또 다른 버튼은 Salesforce의 고객 기록에 활동 하나를 남기게 했다. 스토크스는 그 뒤에 있는 것은 ‘Salesforce for Claude’ 플러그인이라며, Salesforce와 Anthropic이 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버, 데이터 무보존 설정, Claude 스킬을 하나의 플러그인으로 묶었고 관리자가 켠 뒤 사용자를 지정하면 된다고 설명했다. 이런 인터페이스는 6분에서 8분이면 초안을 만들 수 있으며, 이 서비스는 현재 공개 테스트 중이고 고객은 AppExchange에서 개통을 신청할 수 있다.

베니오프와 아모데이의 대담은 아모데이가 지난 주말 발표한 AI 발전 속도(pacing)에 관한 글에서 출발했다. 아모데이는 자동차 회사에 비유해, 다른 자동차 회사가 브레이크 같은 안전 사고를 냈고 자신들은 안전 기록이 업계 최고라고 가정할 때 가장 유혹적인 반응은 상대가 안전하지 않다고 공격하는 것이지만, 더 책임 있는 방법은 먼저 자사 기록을 점검하고 안전 투자를 늘리며 투명성을 재확인한 뒤 업계 전체에 공동 기준을 함께 정하자고 촉구하고, 마지막으로 국제적 차원까지 포함하는 것이라고 말했다. 그는 첫 단계는 Anthropic이 이미 이행을 약속했으며, 나머지 두 단계는 업계와 대화를 시작할 것이라고 했다.

지난 10년간 가장 큰 놀라움이 무엇이었느냐는 질문에 아모데이는 기술적 측면뿐 아니라 경제적 측면을 포함한 발전 속도라고 답했다. 자신과 몇몇 공동창업자가 제시한 스케일링 법칙(Scaling Laws)은 모델이 얼마나 강력해질지 예측했지만, 관련 회사들이 이렇게 빠르게 성장하고 제품이 이렇게 빨리 세계 운영의 핵심이 될 것까지는 예상하지 못했다고 말했다.

기업 적용에 대해 아모데이는 AI 확산(Diffusion)에는 아직 갈 길이 멀다고 봤다. “설령 우리가 기술을 지금 상태로 동결하더라도, 아마 이 기술 잠재가치의 5% 또는 10%밖에 쓰지 못할 것”이라고 말했다. 그는 기술이 멈춘 것이 아니며 계속 진화할 것이라고 덧붙였다. Anthropic 최고사업책임자 폴(Paul)을 예로 들며, 그는 매일 아침 Claude를 통해 Salesforce 데이터를 읽고 이번 주 상위 10개 거래, 가장 잃을 가능성이 높은 10개 거래, 이들 거래의 공통 주제와 승리 요인을 묻는다고 했다. 아모데이는 이런 활용 방식을 본 사람의 수가, 실제로 그 혜택을 얻을 수 있는 사람의 수보다 훨씬 적다고 말했다.

젠슨 황 무대 올라, AI 안전은 최우선 과제이자 공학 문제라고 강조

황은 수백 년 전 전력이 인간이 모든 것을 구동하게 했고, 인터넷은 인간이 모든 것을 찾게 했으며, 지금 AI는 전 세계에 퍼진 인프라 계층이 되어 “우리는 모든 것을 알고, 모든 것을 할 수 있다”고 말했다. 그는 모든 기업과 모든 국가가 AI 회사가 될 것이며, 에이전틱 기업도 될 것이라고 전망했다.

그는 NVIDIA가 GPU 회사에서 엔드투엔드 통합 AI 인프라 회사로 전환해, 전력과 기업이 저장한 데이터를 지능으로 바꾸는 AI 공장을 구축했다고 말했다. 그 위에서 NVIDIA는 세 가지 일을 했다. 첫째는 언어 모델 Nemotron, 세계 기초 모델 Cosmos, 자율주행 내비게이션 모델 Alpamayo, BioNeMo 플랫폼의 단백질 모델, 휴머노이드 로봇 모델 GR00T 등 각 분야의 최고 모델을 개발해 전부 개방한 것이다. 둘째는 역시 개방형인 Agent 실행 프레임워크(Agentic Harness)를 내놓은 것이다. 셋째는 자신이 세계 최초의 안전 샌드박스이자 안전 실행 환경이라고 부른 OpenShell로, 기업이 Agent를 대규모로 안전하게 배치할 수 있게 한다. 그는 기업이 폐쇄형 모델을 쓰는 동시에 자체 맞춤형 사설 모델도 만들 것이라고 예상했다.

최근 업계에서 AI 발전 속도와 안전을 둘러싼 논쟁에 대해 황은 안전이 최우선 과제이지만 “안전은 공학 문제”라고 말했다. 그는 AI는 결국 복잡한 계산 시스템이며, 핵심은 안전한 테스트 환경을 만들고 제품을 실제로 시험하는 것이라고 보았다. 기능, 성능, 안전에 확신이 없으면 출시하지 말아야 한다는 것이다. “시장력은 이미 존재한다. 우리는 새로운 법도, 새로운 규제도 필요하지 않다.” 그는 기업이 전속력으로 나아가야 하며, 혁신 속도와 제품 안전은 둘 중 하나를 고르는 문제가 아니라고 주장했다. 제품이 안전하지 않을 수 있다고 느끼면 일단 멈추고 준비된 뒤 다시 가야 한다고 했다.

황은 또 ‘소프트웨어 종말’과 ‘AI가 일자리를 파괴한다’는 두 주장도 다시 반박하며, 둘 다 말도 안 된다고 직설적으로 말했다. 그는 자신이 “소프트웨어 종말은 말도 안 된다”고 공개적으로 말한 최초의 비소프트웨어 업계 최고경영자라고 자처했다. 그는 AI가 소프트웨어 위에 얹히는 Agent 계층이며, 사람이 소프트웨어를 더 잘 쓰게 만들고 기업도 생산성 향상 덕분에 더 큰 야심을 품게 할 것이라고 보았다. 그는 폐쇄형 모델의 성능이 눈에 띄며, 지난 1년간 토큰 생성량이 약 25배 급증했고 그 상당 부분이 최근 6개월에 집중됐다고 지적했다. 같은 기간 개방형 모델의 비중도 올해 초 30%에서 70%로 올라갔다고 했다. 황의 해석은 사람들이 한편으로는 기하급수적 속도로 폐쇄형 모델을 채택하고, 다른 한편으로는 자신만의 맞춤형 AI를 만들고 있다는 것이다. 그는 현장 관객에게 쉽게 포기하지 말라고 조언하며, “오늘 테스트에서 기대치의 80%밖에 못했다고 느껴도 몇 주 뒤 다시 테스트하라”고 말했다. 가장 중요한 것은 뒤처지지 않는 것이라고 했다.

공동 인터뷰에서 베니오프, Time의 AI 독자가 인간보다 많다고 밝혀

기조연설이 끝난 뒤 베니오프는 각국 언론과 공동 인터뷰를 했고, 아래에 5가지 핵심 질문을 정리했다.

Q1【SaaS 종말론과 AI 자체 코딩】지난 1년 동안 기업이 AI로 직접 코드를 작성해 전통적 SaaS와 CRM을 대체할 수 있다는 시장 논의가 뜨거웠는데, 실제 고객 흐름은 어떤가?

베니오프는 사실상 그런 기업을 많이 보지 못했다고 말하며, 이 아이디어는 “이론적으로는 좋다”고 했다. 그는 친구이자 All-In Podcast 진행자 중 한 명인 David Friedberg도 원래는 “AI로 직접 코딩해 기업용 애플리케이션을 만들 수 있다”는 주장에 동의했지만, 실제로는 잘 되지 않았다고 전했다. 베니오프는 기업에는 데이터 구조, 애플리케이션 지능과 의미 계층, Agent 계층, 그리고 기본 인터페이스를 포함한 완전한 기업 아키텍처가 필요하다고 보았다. 그는 일부 비관론은 주식을 공매도하려는 사람들에게서 나온다고도 암시했으며, Salesforce의 2분기 실적이 강했고 이익 수준과 고객 계약 기간 모두 사상 최고였으며 고객 이탈률은 역사상 최저였다고 강조했다.

Q2【AI 속도와 책임 소재】아모데이와 황의 관점 사이에서 Salesforce는 어디에 서 있는가?

베니오프는 기조연설은 이번 주 이전에 이미 잡혀 있었고, 우연히 양측의 관점을 모두 듣게 됐다고 말했다. 그는 기술 자체에는 선악이 없으며, 기술 기업은 자신들이 만든 제품에 책임을 져야 한다고 보았다. 다른 질문에서 그는 모델 회사가 자사 기술을 가장 잘 아는 만큼, “느려야 할 때는 늦추고 빨라야 할 때는 가속하되” 모두 책임을 져야 한다고 말했다. 그는 소셜미디어를 교훈으로 삼아, 과거 소셜 플랫폼에 책임을 제대로 묻지 않아 많은 사람이 다쳤고 아이들까지 영향을 받았다며, “소셜미디어는 아마 AI의 워밍업에 불과하다”고 했다. 업계와 경영진은 자사 기술이 안전한지 반드시 확인해야 한다고 강조했다.

Q3【AI 독자가 인간을 넘어섰나?】AI Agent가 점점 소프트웨어의 주요 사용자가 되면 기업용 소프트웨어 인터페이스는 어떻게 바뀌는가?

베니오프는 자신도 Time지를 보유하고 있다며, 이제 Time의 AI Agent 독자가 인간 독자보다 많다고 말했다. AI가 Time.com을 단일 진실원천으로 사용하기 때문에 Time은 편집, 읽기 방식, 광고를 크게 조정해 Agent에게 제공할 맥락을 다시 구축했다는 것이다. 다만 그는 이 세계가 여전히 사람 중심이라고도 했다. 인터페이스 측면에서 그는 Slack이 자신의 주요 인터페이스이며, 여전히 Lightning과 Claude도 사용하고 있다고 말했고, 올해가 “인터페이스의 해”가 될 것으로 보았다. Salesforce가 이날 시연한 3가지 동적 인터페이스는 실시간으로 학습할 수 있고, 플랫폼의 완전한 정보를 바탕으로 애플리케이션을 조합할 수 있다고 설명했다.

Q4【과금 방식 조정】Salesforce는 실적 발표에서 Agent 작업 단위를 언급했는데, 성과 기반 과금으로 바뀌는가?

베니오프는 이 지표가 플랫폼에서 Agentforce와 Agent 기능의 실제 사용량을 보고하기 위한 것이라고 설명했다. 가격 책정에 대해서는 전 세계 각기 다른 규모의 고객이 원하는 과금 방식이 완전히 다르며, 어떤 고객은 여전히 예측 가능한 요금을 원하고, 어떤 고객은 사용량 또는 소모량 기준 과금을 원하며, 어떤 고객은 완료된 거래 성과에 대해 비용을 지불하길 원하고, 또 어떤 고객은 “당신이 나를 위해 얼마나 벌어줬고 얼마나 절감해줬는가”라는 비즈니스 성과 기준 과금을 원한다고 했다. 그는 Salesforce가 기존의 가격 체계를 버리고, 맞는 시간에 맞는 고객에게 맞는 가격을 제공할 수 있는 새로운 메커니즘을 다시 설계하고 있다고 말했다.

Q5【AI 열풍 속 사회적 책임】샌프란시스코에 새로운 AI 금광 붐이 찾아온 가운데, 기술 기업은 지역사회에 어떻게 보답해야 하는가?

베니오프는 샌프란시스코가 “또 한 번의 골드러시”를 맞고 있다고 표현했다. 올해 AI 기업들이 잇따라 상장하면서 샌프란시스코에는 일자리, 인구, 주거 수요가 몰릴 것이지만, 젠트리피케이션과 부의 집중에 대한 논의도 다시 등장할 것으로 예상했다. 기업의 지역사회 책임에 대해 그는 15년여 전 에드 리(Ed Lee) 전 샌프란시스코 시장이 Salesforce에 시내의 공립 중학교(middle school)를 맡아 달라고 요청했는데, 중학교가 학생들이 가장 쉽게 중퇴하는 시기였기 때문이라고 회상했다. 그 뒤 Salesforce는 14년 동안 매년 각 중학교 교장에게 10만 달러를 제공했고, 사용처는 교장이 결정하게 했으며, 지금까지 샌프란시스코와 오클랜드 공립학교에 1억3,000만 달러 이상을 기부했다고 말했다. 그는 샌프란시스코가 앞으로 막대한 부를 창출할 것이며, 이런 기업들도 지역 학교와 병원에 환원하길 바란다며 “우리는 동종 업계가 따라오길 기대한다”고 했다.

DOS에서 AI 인터페이스로, Salesforce가 27년 메타데이터를 AI에 연결했다

베니오프는 이번 발표를 인터페이스 혁명이라고 표현했다. DOS에서 그래픽 인터페이스로, 다시 웹과 모바일로 이어졌듯, 다음 단계는 즉시 학습하고 자유롭게 조합할 수 있는 AI 인터페이스라는 것이다. 이번 Dreamforce에서 Salesforce는 Koa 모델과 AIforce 인터페이스를 내놓았고, Anthropic과 NVIDIA의 수장들도 차례로 무대에 섰다. SaaS 종말론에 대한 Salesforce의 답은 기업 데이터와 고객이 27년 동안 플랫폼에 써 넣은 메타데이터를 AI에 연결하는 것이었다. 베니오프의 말대로 모델은 확률 기반이고 기업 데이터는 결정론적이며, Salesforce가 하려는 일은 그 둘 사이에 놓인 다리를 건너는 것이다.

출처: INSIDE · Claire
원문: https://www.inside.com.tw/article/42404-dreamforce-2026-salesforce-aiforce-interface-revolution

참고자료

• https://www.inside.com.tw/article/42404-dreamforce-2026-salesforce-aiforce-interface-revolution