【舊金山現場直擊】Benioff 稱史上最重要的 Dreamforce！Salesforce 發表 AIforce 釋放企業系統裡被困住的價值、宣告介面革命

Salesforce 年度大會 Dreamforce 2026 在舊金山登場，AIforce 是今年主題演講的核心發表，也代表 Salesforce 從 Agent 層跨入介面層。Salesforce 董事長暨執行長 Marc Benioff 表示，過去 3 年談的都是 Agent，今年則是第一次談到 Salesforce 上的即時介面，Anthropic 共同創辦人暨執行長 Dario Amodei 與 NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳也先後應邀登台，就 AI 安全與發展步調提出兩種不同的看法。

「SaaS 末日論（SaaS Apocalypse）」在市場上吵了半年，Salesforce 董事長暨執行長 Marc Benioff 在 2026 年 Dreamforce 開場主題演講正面回應。他認為軟體本身不會消失，可能被淘汰的是「讓人類包辦所有工作的軟體」。這場在舊金山 Moscone Center 登場的年度大會，Benioff 稱是 Salesforce 史上規模最大、也最重要的一屆，現場約 5.3 萬人參與，主題演講另有約 1,000 萬人線上收看，議程多達 1,600 場，INSIDE 今年也首度受邀到場參加。

面對成長放緩的質疑，Benioff 表示 Salesforce 營收進入 400 億美元級距才 2 年，明年就將跨入 500 億美元級距。本屆主軸是「代理式企業（Agentic Enterprise）」，Salesforce 發表 AIforce 動態介面層、4 層企業 AI 架構，以及以 NVIDIA Nemotron 為基礎打造的 CRM 推理模型 Koa，Anthropic 共同創辦人暨執行長 Dario Amodei 與 NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳（Jensen Huang）也先後登台與 Benioff 對談。

Benioff 分享，他過去兩個月待在歐洲，其中一場是在瑞士洛桑和一家大客戶開了 3 小時的會，會議尾聲 Salesforce 當場用建立在 Claude 上的 AIforce 版本，替對方整個企業做出一套新介面。客戶的回饋是，Salesforce 正在釋放一直困在自家系統與中繼資料裡的價值，Benioff 形容對方「第一次看到這些被困住的價值變成真正的價值」。他說，Salesforce 內部已經用這套平台經營公司好幾個月，過去 3 年談的是 Agent 層，這次則是第一次談到 Salesforce 上的即時介面，讓使用者幾秒內就能找到答案，不必等上好幾天，並形容 AIforce 是 Salesforce 做過最令人興奮的事。

以合成資料訓練，Salesforce 首款 CRM 推理模型 Koa 登場

Salesforce 總裁暨平台與工程長 Rohan Kumar 在主題演講中發表 Salesforce 首款專為 Customer 360 打造的 CRM 推理模型 Koa。Kumar 表示，Koa 匯集 Salesforce 27 年的 CRM 產品經驗與約十年的 AI 與資料研究，設計來支援長時間運作、需要執行多項任務的 Agent，例如協助業務 Agent 判斷複雜商機的下一步，或協助客服 Agent 處理棘手的客服案件。Koa 以 NVIDIA Nemotron 為基礎延伸打造，他說訓練過程只用合成資料（Synthetic Data），「沒有用到任何一個位元組的客戶資料」。Salesforce 官方說明指出，Koa 是以一套模擬企業 CRM 知識的自有合成資料集，對 NVIDIA Nemotron 3 Super 進行後訓練（Post-training），目前已開放部分先導客戶在 Agentforce 中使用，預計 2026 年冬季在美國區域全面推出。

AIforce 的出發點，是 Benioff 在演講中點出的企業導入 AI 卡關處，「單靠模型撐不起企業營運」。他解釋，大型語言模型本質上是機率式的，沒有紮根在企業的單一事實來源（Single Source of Truth），他一位朋友用 Claude Cowork 做了一個應用程式，每次展示時都有數字對不上。Salesforce 要做的，是把機率式的 AI 和存放企業資料的確定性（Deterministic）系統接在一起。

Salesforce 為此提出 4 層架構，第一層是 Data 360 資料層，結合 Informatica、MuleSoft 與 Tableau，負責整合、聯合（federate）與調和全企業的資料，Benioff 的說法是「資料要先做對，AI 才會對」。第二層是應用程式與語意層，Salesforce 把應用程式「無頭化（Headless）」，讓客戶 27 年來寫進中繼資料（Metadata）的物件、欄位、權限、商業邏輯、安全與分析規則，成為 AI 可以使用的智慧。第三層是 Agentforce 的 Agent 數位勞動力，第四層則是這次登場的 AIforce 動態介面層（Live Interface）。

Benioff 指出，Salesforce 的應用程式一直以中繼資料為核心，過去中繼資料被重組成 Safari、Chrome 或 iOS 上的畫面，現在則會重組進 Claude Cowork、Slack 與 Lightning 等 AI 介面。AIforce 首波有 3 種形式，Cowork 使用者有 Claudeforce，Slack 使用者有 Slackforce，Lightning 使用者則有 Agentforce Coworker，Salesforce 也會推出 SDK 讓客戶自建 AIforce 應用。Benioff 強調這些產品都內建零資料保留（Zero Data Retention, ZDR），客戶資料不會進入模型，也不會被拿去訓練其他模型。

Benioff 也發表 AIforce Max 版本，把上述 4 層功能整合成單一產品，客戶買一個方案就能取得全部功能。

西門子導入 Agentforce，Salesforce 自家 Agent 上季帶進 5 億美元潛在商機

Salesforce 以西門子（Siemens）為情境，示範 Agentforce 的兩個 Agent 如何分工：

• 進線商機 Agent「Piper」：一位收到 Siemens 經銷夥伴計畫郵件的潛在合作夥伴造訪官網，Piper 依據 Siemens 在 Salesforce 裡的客戶資料，判斷對方適合「工業自動化經銷夥伴計畫」，當場生成量身打造的計畫簡介。對方追問經銷商的商業模式時，Piper 判讀這是購買意圖的訊號，查出業務窗口 Ryan Smith，讓對方點兩下就約好會議，不必填表，也不用等待回覆。Salesforce 表示，Piper 全天候運作，每家客戶都能在 45 天內上線。

• 營運 Agent「Marshall」：鎖定供應鏈的供應商導入（Supplier Onboarding）流程，目標是把耗時數天的作業縮短到數小時。Marshall 在 Slack 裡工作，也能到電子郵件或 Microsoft Teams 找到負責人，沿途蒐集資料、審閱文件，必要時請真人審核。這次新增的能力是進入 SAP 這類後端系統作業，Marshall 先在不會動到正式環境的 SAP 沙盒（Sandbox）中，透過大型語言模型推理理解商業規則，例如美國供應商必須多填一份表單。新人要花數週才學得會的流程，Marshall 花了 90 分鐘，學完後打包成「可信動作（Trusted Actions）」資料庫，之後每次都照同一套動作執行；SAP 端若有變動，Marshall 會回到沙盒重新學習。

西門子執行長 Roland Busch 隨後登台指出，全球每 3 條製造產線就有 1 條由西門子技術自動化，每 2 個電子就有 1 個經過 Siemens 技術，Siemens 目前有 12 萬家供應商、6.5 萬家合作夥伴。Busch 說，工業 AI 是把機率式技術帶進確定性的世界，「幻覺在工廠現場是行不通的」。Siemens 的做法是把 Salesforce 的客戶資料與自家 Teamcenter 的產品資料結合，等於替每位業務與服務人員配上一位虛擬工程師。

Benioff 也公布 Salesforce 內部使用 Agent 的成績：

• Hunter 與 Piper：上一季為 Salesforce 帶進 5 億美元的潛在商機（Pipeline）。

• 客服 Agent「Casey」：上線約 18 個月，在 help.salesforce.com 處理了 500 萬件客服問題。

• Paige：負責 IT 服務管理與人資作業。

• Fin：Benioff 稱其為「全球表現最好的客服 Agent」，Salesforce 約 12 天就把 Fin 部署到 help.salesforce.com，這起收購案已在 9 月 10 日完成，Fin 即日起加入 Agentforce 陣容。

Salesforce 內部已有 7,000 名 Claudeforce 使用者，另一位展示者也提到，Salesforce 的各產業解決方案已內建超過 500 種 Agent 與動作。

Anthropic 共同創辦人 Amodei 登台，估 AI 潛在價值僅發揮 5% 至 10%

Amodei 登台前，Salesforce 應用與行銷總裁 Patrick Stokes 先在 Claude Cowork 裡示範 Claudeforce。Stokes 叫出一個自己用對話打造的指揮中心，畫面即時顯示全球各地的潛在商機、客服案件熱點與行銷活動數據。AI 助理提醒他一筆 480 萬美元、已逾期 10 天的交易卡在資安審查，他點進客戶頁面後，直接在介面裡生成訊息發到 Slack 催團隊處理，另一個按鈕則會在 Salesforce 的客戶紀錄寫入一筆活動。Stokes 說，背後靠的是「Salesforce for Claude」外掛程式，Salesforce 與 Anthropic 把模型上下文協定（MCP）伺服器、零資料保留設定與 Claude 技能包成一個外掛，管理者開啟後指定使用者即可，這類介面 6 到 8 分鐘就能建出雛形。這項服務目前為公開測試，客戶可在 AppExchange 申請開通。

Benioff 與 Amodei 的對談從 Amodei 上週末發表、談 AI 發展步調（pacing）的文章切入。Amodei 以車廠打比方，假設另一家車廠出了煞車之類的安全事故，而你自認安全紀錄是業界最好，最誘人的反應是攻擊對手不安全，但他認為更負責任的做法，是先檢視自家紀錄、加碼安全投資並重申透明度，接著號召業界一起訂定共同標準，最後再納入國際層面。他說，第一步 Anthropic 已經承諾執行，其餘兩步將與業界展開對話。

被問到這十年最大的意外，Amodei 表示是進展的速度，除了技術，更包括經濟面。他與幾位共同創辦人提出的規模定律（Scaling Laws）預測了模型會變得多強，但沒料到相關公司會成長得這麼快，產品也這麼快成為世界運作的核心。

談到企業應用，Amodei 認為 AI 的擴散（Diffusion）還有很長的路要走，「即使我們把技術凍結在現在這個狀態，我們大概也只用到這項技術潛在價值的 5% 或 10%。」他也補充，技術並沒有停下來，會持續進步。他以 Anthropic 商務長 Paul 為例，Paul 每天起床後都透過 Claude 讀取 Salesforce 資料，詢問本週前 10 大交易、最可能丟掉的 10 筆交易、這些交易的共同主題與致勝方法。Amodei 說，看過這種用法的人，比例仍遠低於能從中受益的人。

黃仁勳登台，稱 AI 安全是首要任務也是工程問題

黃仁勳表示，數百年前電力讓人類能驅動一切，網際網路讓人能找到一切，如今 AI 成為遍布全球的基礎設施層，「我們能知道一切、做到一切」。他預期每家企業、每個國家都會成為 AI 公司，也都會成為代理式企業。

他說，NVIDIA 已從 GPU 公司轉型為端到端整合的 AI 基礎設施公司，打造出能把電力與企業儲存的資料轉成智慧的 AI 工廠。在此之上，NVIDIA 做了三件事。第一是開發各領域的頂尖模型，包括語言模型 Nemotron、世界基礎模型 Cosmos、自駕導航模型 Alpamayo、BioNeMo 平台上的蛋白質模型，以及人形機器人模型 GR00T，全數開放。第二是推出同樣開放的 Agent 執行框架（Agentic Harness）。第三是他稱為全球首個安全沙盒與安全執行環境的 OpenShell，讓企業能大規模安全部署 Agent。他也預期，企業除了使用封閉模型，也會打造自家的客製化私有模型。

針對近日業界對 AI 發展步調與安全的辯論，黃仁勳說安全是第一要務，但「安全是一個工程問題」。他認為 AI 終究是複雜的運算系統，關鍵在於建立安全的測試環境並確實測試產品，對功能、能力或安全沒把握就不要發布。「市場力量已經存在，我們不需要新的法律，也不需要新的法規。」他主張企業全速前進，創新速度與產品安全並非二選一，一旦覺得產品可能不安全，就先暫停、準備好再說。

黃仁勳也再次駁斥「軟體末日」與「AI 摧毀工作」兩種說法，直言兩者都是胡說，並自稱是第一位跳出來說「軟體末日是胡說」的非軟體業執行長。他認為 AI 是疊在軟體之上的 Agent 層，會讓人把軟體用得更好，企業也會因為生產力提升而變得更有企圖心。他指出，封閉模型表現亮眼，過去一年 token 產生量估計暴增 25 倍，很大一部分集中在最近半年；同一時期，開放模型的比例也從年初的 30% 拉升到 70%。黃仁勳的解讀是，大家一方面以指數速度採用封閉模型，另一方面也在打造自己的客製化 AI。他給現場觀眾的建議是別輕易放棄，「今天測試覺得只做到預期的 80%，過幾週再測一次」，最重要的是不要被拋在後面。

聯訪中 Benioff 透露，《時代》的 AI 讀者已多過人類

主題演講結束後，Benioff 接受各國媒體聯訪，以下整理 5 個焦點問題。

Q1【SaaS 末日論與 AI 自寫程式】過去一年市場熱議企業可以用 AI 自己寫程式、取代傳統 SaaS 與 CRM，實際的客戶趨勢如何？

Benioff 表示，他其實沒看到太多企業真的這樣做，這個想法「理論上不錯」。他提到友人、All-In Podcast 主持人之一 David Friedberg 原本很認同「靠 AI 自己寫程式做出企業應用」的說法，結果行不通。Benioff 認為，企業需要完整的企業架構，包括資料結構、應用程式智慧與語意層、Agent 層，以及基本的介面。他也暗指部分唱衰說法來自想放空股票的人，並強調 Salesforce 第二季表現強勁，獲利水準與客戶合約長度都創新高，客戶流失率則是歷來最低。

Q2【AI 速度與責任歸屬】夾在 Amodei 與黃仁勳的觀點之間，Salesforce 站在哪裡？

Benioff 表示，主題演講早在本週之前就安排好，剛好兩方的觀點都聽到了。他認為科技本身沒有好壞，科技公司必須為自己打造的產品負責。在另一題中他進一步說，模型公司最了解自家技術，「覺得該放慢就放慢，覺得該加速就加速」，但都應該被究責。他以社群媒體為鑑，認為過去沒有好好要求社群平台負責，許多人因此受傷，孩子也是，「社群媒體大概只是 AI 的暖身」，業界與高層必須確保自家技術是安全的。

Q3【AI 讀者超越人類？】當 AI Agent 逐漸成為軟體的主要使用者，企業軟體介面會怎麼變？

Benioff 提到自己也擁有《時代》（Time）雜誌，如今《時代》的 AI Agent 讀者比人類讀者還多，因為 AI 以 Time.com 作為單一事實來源，《時代》因此大幅調整編輯、閱讀方式與廣告，重建提供給 Agent 的脈絡。不過他也提醒，這個世界仍以人為中心。介面方面，他說 Slack 是自己的主要介面，同時也仍在用 Lightning 與 Claude，並預期今年會是「介面之年」，Salesforce 當天展示的 3 種動態介面都能即時學習，並能依平台上的完整資訊組出應用程式。

Q4【計費方式調整】Salesforce 在法說會上談 Agent 工作單位，問是否會轉向成果計費？

Benioff 表示，這項指標是用來回報 Agentforce 與 Agent 功能在平台上的實際使用量。至於定價，全球不同規模的客戶要的計費方式完全不同，有人仍要可預測的費用，有人要依用量或消耗量計費，有人願意為完成的交易成果付費，也有人希望依「你幫我賺了多少、省了多少」的商業成果計費。他說 Salesforce 等於丟掉原本的定價方式，重新設計一套能在對的時間、給對的客戶對的價格的機制。

Q5【AI 浪潮下的社會責任】舊金山迎來新一波 AI 淘金熱，科技公司該如何回饋在地？

Benioff 形容舊金山正迎來「又一次淘金熱」，今年隨著 AI 公司陸續上市，將為舊金山帶來就業、人口與住房需求，但他也預期仕紳化與財富集中的討論會再度出現。談到企業的在地責任，他回憶 15 年多前，前舊金山市長李孟賢（Ed Lee）請 Salesforce 認養全市的公立國中（middle school），因為國中是學生最容易輟學的階段；Salesforce 此後 14 年每年提供每位國中校長 10 萬美元，用途由校長決定，至今已捐給舊金山與奧克蘭公立學校超過 1.3 億美元。他說舊金山即將創造大量財富，希望這些公司也回饋在地學校與醫院，「我們期待同業跟上」。

從 DOS 到 AI 介面，Salesforce 把 27 年中繼資料接上 AI

Benioff 把這次發表形容為一場介面革命，從 DOS 到圖形介面，再到網頁與行動裝置，下一站是能即時學習、可自由組合的 AI 介面。這屆 Dreamforce，Salesforce 端出 Koa 模型與 AIforce 介面，Anthropic 與 NVIDIA 的掌舵者也先後站台。Salesforce 對 SaaS 末日論的回應，是把企業資料與客戶 27 年來寫進平台的中繼資料接上 AI。在 Benioff 的說法裡，模型是機率式的，企業資料是確定性的，Salesforce 要做的，就是跨過兩者之間的那座橋。

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

參考資料

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