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Box 创始人兼 CEO Aaron Levie 向 Harry Stebbings 讲述他对企业采用 AI、重设计工作流程,以及在智能体驱动的环境中评估软件的预期。他对就业、支出和市场的预测是观点;他对 Box 产品及财务的说法反映其公司职位,访谈未予独立核实。
- 1就业是一项预测Levie 预计工程师和律师会增加,同时承认学徒培养面临挑战;访谈没有确定未来就业人数。
- 2不只是数据库他认为,即使智能体以不同方式与软件交互,API、业务逻辑和权限仍可能保有价值。
- 3安全的攻防两面Levie 描述更多生成代码和自动化攻击带来的风险,同时讨论智能体可能的防御用途。
- 4token 预算从哪里来他预测支出将越来越多地来自业务运营预算;这一转变的规模尚不确定。
- 5Box 的智能体方案Levie 说新方案帮助了收入增长,但对话没有提供能单独衡量该影响的数据。
- 6企业智能体评估他认为智能体评估可能形成市场,并明确表示自己没有投资他提到的例子。
要点建议
- Levie 预计 AI 将改变人类审查工作的环节,同时承认培训初级员工的挑战。
- 企业采用智能体可能需要数据准备、工作流程重设计、安全措施和清晰的责任归属。
- 软件价值不仅存在于可见界面,也可能存在于业务逻辑、访问控制和 API 中。
- AI 预算必须结合业务价值和企业现有规划约束来衡量。
- Levie 预测不同软件类别的结果会有所不同,工程需求将增加,但这些结果仍不确定。
- 他对 Box 机会和产品的评价来自一位有商业利益的公司高管。
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AI 竞争与就业
Levie 提出对中美 AI 竞争、工程需求和法律工作的看法。他的就业预测仍不确定。
Box 创始人兼 CEO Aaron Levie 与 Harry Stebbings 讨论企业 AI、就业、软件价值和采用速度。他对 Box 及其产品的说法来自一位公司高管;对市场和就业的预测是观点,并非已确立的结果。
Levie 讨论黄仁勋关于 AI 和中国的访谈,表示他同意其中许多论述。他认为这是一场带有安全考量的商业和经济竞争,而不是认为一两个月的领先优势必然决定全部结果。这是他的地缘政治判断,并非对国家意图的经核实评估。
Levie 认为,软件安全升级需要时间,防御和攻击将继续交替领先。他不认为某个时刻获得模型访问权会自动保障每个系统。他还说,如果假定 AI 将消除工程或医疗岗位而劝阻人们学习这些领域,可能造成伤害。
在 Levie 看来,目前 AI 常常改变的是人审查工作的环节,而不是完全移除人类。他认为,随着系统改进,相关的审查单位可能变得更大。这描述了他对当前工作流程的判断,并不保证所有工作或任务都不会改变。
被问及五年后 Box 是否会有更多工程师时,Levie 回答会,并预测工程需求将扩展到科技公司之外。他提到工业、银行和制药组织,认为它们需要更多自动化。他对 Box 和整个经济的预测并非未来招聘规模的证据。
Levie 认为,更容易生成法律材料可能增加律师在受监管流程中审查和使用材料的需求。他预测五年后律师人数会更多。Stebbings 指出初级岗位的压力,质疑这一观点;对话没有确立最终岗位数量或分布。
Levie 承认另一个挑战:如果 AI 处理传统入门级任务,公司必须寻找新方式培训和指导下一代员工。他描述一位客户在自动化患者转诊方面的工作,但指出预约容量和临床人员可用性仍是限制。这一例子是个案,并非对整个系统的衡量结果。
智能体操作人员与软件价值
他讨论工作流程重设计、API 和业务逻辑。Box 作为企业内容供应商的角色与他的判断相关。
Levie 提出“智能体操作人员”这一角色,结合技术理解与业务流程知识。他设想这类人员连接系统,并帮助营销、法律、运营或研究团队使用智能体。他不确定这是否会一直是独立职位;他估计可能有数十万至一百万个岗位,这是一项推测性预测。
他对比了初创公司设计全新工作流程的能力,与大型受监管组织面临的分散数据、现有流程和合规义务。在他看来,有效使用智能体需要重新设计部分工作流程,并决定在哪些环节进行人工审查。他所在的 Box 销售企业内容及工作流程工具。
Levie 说,新模型可能改变智能体工作流程的行为,因此需要持续测试和调整。操作人员需要了解系统、提示词和业务流程,而不是只安装一次模型。这是一种拟议的实施角色,并非每次模型更新都会破坏所有工作流程的证据。
Stebbings 问,当智能体跨产品工作时,软件产品是否会变成低价值数据库。Levie 同意某些以界面为主的类别可能面临压力,但区分了数据库与包含有用 API、权限和业务逻辑的软件。他认为界面的价值会转移,而不是所有应用价值都会消失。
Levie 以企业资源规划软件为例,说明软件可以在数据库之上嵌入会计和供应链规则。智能体可能通过 API 交互,而不是由人逐个点击按钮,但底层逻辑和控制仍可能重要。这是他比较产品的框架,并非对某个供应商的估值。
他预计智能体将在后台跨多个系统工作,人类则审查部分输出。产品可能需要易用的 API 和反映自动化使用情况的定价。他说,影响将因类别以及工作流程需要多少人机协作而异。
Levie 预测,智能体将创建并使用更多非结构化数据,包括合同、报告和营销材料。他认为公司仍需要管理、保护和治理这些材料的方法。这一论点与 Box 作为内容平台的商业利益直接相关。
被问及这是否增加 Box 的价值时,Levie 说公司已有广泛的 API 使用,并能支持用户不直接看到 Box 的工作流程。他预计更多智能体活动会创造机会,但承认每次智能体交互带来的收入可能不同于过去的应用使用。他没有提供 API 使用次数或财务预测。
安全与 token 预算
Levie 考虑代码风险、人工监督和企业支出选择。例子与预算估计是说明性或预测性的。
在安全方面,Levie 担心 AI 生成代码会增加需要审查的变更量,攻击者也可以使用自动化寻找漏洞。他说防御性智能体可能有助于审查代码。这些是风险情景,并非自动化审查已经足够或某次特定攻击已发生的证据。
Levie 预计组织在每名员工身上花费的算力会增加,但拒绝提供 Box 的五年财务预测。他认为方向很可能如此,但规模未知。Stebbings 指出,技术供应商在鼓励算力支出方面也有自身利益。
关于 token 预算,Levie 说支出应与使用场景创造的价值相关。他举出团队争取预算、或为不同用户分配不同模型层级的例子。他明确表示说明用的百分比是自己编造的,并非 Box 政策或实测结果。
他指出,大型企业受年度预算、业绩承诺和审批周期约束。在整个组织无限制使用 token 可能与这些约束冲突。在他看来,公司必须了解哪些团队和工作流程值得这笔支出,而不是简单复制初创公司的使用模式。
Levie 预测,一部分 AI 支出将从集中式 IT 预算转入业务部门的运营预算。他认为业务负责人可能会将智能体与另一项营销活动或流程进行比较。他提出技术支出可能翻倍,这是预测,并非已经观察到或保证发生的结果。
企业采用与数据
他预计部署需要服务、数据准备和责任归属。对中国模型的评论并非特定安全问题的证据。
Stebbings 问,企业目前对 AI 的兴趣是否可能只是暂时的实验期。Levie 承认这种风险,但类比云计算,预计采用过程会更长、影响更广。他是在预测扩散模式,而非证明需求将持续。
Levie 说,受监管公司不能不解决审查、合规和安全问题就直接在重要工作流程中部署智能体。他认为产品驱动采用与实际企业实施可以并存,并预计服务公司会有大量工作,帮助组织集成系统和改变流程。
他举例说,合同可能分散在多个系统中,其中一些系统陈旧或难以连接。如果信息没有组织好、任务缺乏上下文,智能体可能检索到过期或错误的文件。作为 Box CEO,他在所描述的内容管理问题上有商业利益。
Stebbings 提出自动化工作流程造成伤害时的责任问题。Levie 认为组织仍需要负责人审查输出,并对决策、安全和合同义务承担责任。这是他的商业观点;法律责任取决于事实、协议和适用法律。
被问及中国开发者的开放模型时,Levie 说硅谷有人使用这类模型,但没有提供数据确立使用规模或资金来源。他提到假设性的安全风险,同时表示自己并非只从这一角度看待问题。访谈没有确立任何开发者存在后门或特定动机。
Box、市场与前沿实验室
Levie 讨论 Box 产品、市场估值和模型提供商之间的竞争。产品及财务说法均归属于他本人。
Stebbings 转述一种说法,认为上市公司没有开发出强大的智能体产品。Levie 并不完全接受,并说 Box 的智能体在内容工作方面很强。他的比较性说法与自身利益相关,访谈没有提供针对竞争产品的独立基准。
Levie 说,要跟上 AI,领导者需要关注技术实践者,并以比传统新闻摘要快得多的周期应对变化。他描述自己在帮助客户应对转型的同时,调整产品、战略和合作关系。他说这让自己的工作更困难。
在商业化方面,Levie 介绍了一项包含工作流程、应用和智能体能力的 Box 新方案。他说该产品促进了收入增长的转折。这是 CEO 对公司业绩的描述;访谈没有单独确定因果关系,也没有提供底层财务数据。
Levie 认为软件股受到过于一致的对待,并预测随着智能体采用对不同类别产生不同影响,投资者将区分各家公司。他说某些估值可能过低,另一些此前可能过高。这些是他的市场观点,并非当前价格或投资建议。
Stebbings 质疑现任 CEO 是否为 AI 做好准备。Levie 说,他认识积极试验编程工具的上市公司领导者,同时承认技术变革会产生赢家和输家。他的例子不能确立任何特定领导团队准备得如何。
Levie 对 Atlassian 表示看好,并认为如果工程活动增加,支持工程工作的工具可能受益。他也说产品必须演进,多个供应商可以服务于一个大市场。他对估值和未来需求的看法属于推测,并非推荐。
他说,面向智能体的软件需要有效的 API、定价和配套控制。在一个 Box 销售例子中,他描述了在智能体与受监管文件交互时保留并治理文件。这是 Box 市场定位的说明,并非特定工作流程符合法规的独立证明。
Levie 说,随着智能体在工具调用和系统搜索方面有所改进,他更加确信软件应能在没有可见用户界面的情况下工作。他在对话其他部分仍承认用户交互和人工审查的重要性。他对过去和现在智能体准确性的说法来自个人经验。
被问及错过的收购时,Levie 说自己没有重大遗憾,并回忆说有些他曾想完成的交易最终未完成,他反而感到庆幸。他拒绝透露名称。这是个人反思,并非关于任何具体交易的信息。
关于 OpenAI 还是 Anthropic 会赢得企业 AI 市场,Levie 说他无法预测市场份额。他将问题与云计算进行比较:随着整体市场扩大,多个供应商都实现了增长。他预计企业会使用多个供应商以降低依赖,但这是一项预测。
Levie 提醒不要假设 AI 编程的进步速度会立即延续到所有知识工作。不同任务面临不同的数据、审查和组织约束。他提出这种区别作为对采用情况的假设,而非经过测量的时间表。
Levie 说,如果自己是风险投资人,仍会考虑前沿模型融资轮次,因为他认为市场可能进一步增长。他也承认投资者曾反复误判估值可能上涨到什么程度。这是假设性的推测观点,并非对特定估值的支持或建议。
Levie 将一些市场变动解读为投资者将注意力从传统软件转向芯片和数据中心基础设施。他承认交易动态不同寻常且存在不确定性。他的说法是市场解读,并非某项证券未来回报的证据。
他看好将 AI 带入实际企业工作流程的公司,包括评估和可观测性工具。他以 Braintrust 为例,并明确说自己不是该公司的投资人。他的热情是对一个类别的预测,并非对任何公司业绩的独立评估。
Stebbings 问 Levie 如何平衡要求很高的 CEO 职位与婚姻。Levie 说,他很幸运有支持自己的家人,尽管受到时间限制,他们仍努力为愉快的活动留出时间。他没有把自己塑造成模范丈夫,而是描述了长期共同经历的工作和家庭生活。
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