企业AI计划的重点正从数据的存储、处理和迁移，转向确保数据无论在何处使用，其含义都保持一致。若要让大语言模型理解特定企业的细微差别和具体细节，这一点至关重要。

沃尔玛最近宣布终止与OpenAI的合作，不再借助ChatGPT助力购物，就是一个典型案例。依靠大语言模型抓取沃尔玛的产品数据，再从中推断含义，结果导致出现幻觉和客户体验不佳，使用该服务的购物者转化率比使用沃尔玛自有网站的购物者低了三倍。倘若智能体是基于沃尔玛多年来形成的实际业务逻辑构建的，结果可能会大不相同。

语义中心提供了一种集中式架构，能将原始数据转化为一致且清晰的业务概念，是推动有效的智能体部署的关键组件，它们降低了语义漂移的风险，即大语言模型对概念和术语的理解会随时间变化而改变，然而，企业并非孤立运营，它们需要与供应商、客户、监管机构和金融机构交换数据。在这种情况下，语义中心本身可能会成为故障点，因为不同企业对定义和概念的理解存在差异。随着商业向更自主的智能体系统发展，这便成了一个问题。

通用语言

麦肯锡预测，到2030年，智能体可处理全球3万亿至5万亿美元的商业交易。向更自主式的智能体世界迈进，具有强大的经济和商业合理性，尽管这一进程仍处于早期阶段，但推动这场革命的技术正在迅速发展。MCP、智能体对智能体(Agent2Agent，A2A)和其他开放标准，为智能体之间按需通信和数据调用提供了协议，然而，目前缺少的一个关键要素是一种通用语言，它能让分散的智能体从所使用的数据中一致且准确地推断出含义。

由Salesforce和Snowflake最初开发的开放语义交换(Open Semantic Interchange，OSI)，可被视为数据的通用思维模型，它能确保每个智能体都能像人类专家一样，以相同的精确度和意图理解业务定义，无论它们使用的是哪个系统。科技分析公司The Futurum Group的数据与分析副总裁兼业务负责人Brad Shimmin表示：“如果成功，OSI将通过将语义模型的定义商品化，从根本上重塑竞争格局，供应商将无法再利用专有指标语言锁定客户，相反，他们需要在语义执行方面展开竞争，在性能、缓存效率、安全性和AI集成复杂度方面实现差异化。”

实现技术自主之路上的障碍

尽管OSI计划去年9月才启动，但包括Cloudera、Databricks、Instacart和ThoughtSpot在内的主要供应商，现已与创始成员Salesforce和Snowflake一道，共同制定这一标准，然而，许多CIO担心，如果没有微软(Power BI)和SAP等其他企业软件供应商的更广泛合作，该计划可能无法获得跨行业实现真正互操作性所需的推动力。竞争对手对MCP的迅速采用，让人们看到了希望，随着越来越多的公司意识到构建有效的智能体系统需要通用和开放的标准，会有更多公司加入这一计划。

此外，OSI规范仍处于早期开发阶段，因此短期内将实时数据资产投入仍处于测试阶段的工具中并不可行。随着领先供应商引入OSI以及案例研究的出现，这种情况在未来几个月内可能会发生改变。

推动采用该标准的另一个关键因素是行业团体的支持，这些团体希望看到安全可靠的智能体系统在其所在行业得到部署。例如，银行业和医疗行业依赖统一的语言和定义来防止金融欺诈和健康风险。Tableau Salesforce的首席架构师、OSI贡献者Trevor Hall表示，尽管OSI不一定会定义医学等特定领域的模型，但他希望行业能实际借助OSI来定义其模型。

OSI的下一步计划

Snowflake正将自己定位为OSI标准的主要管理者，鉴于其在云数据仓库市场约20%的份额，它有能力推动该标准的采用。Salesforce是另一个关键创始成员，它将OSI视为其Agentforce智能体团队的核心要素。除此之外，OSI生态系统的第二阶段扩展工作将持续到2026年剩余时间，计划为50多个不同的数据平台引入OSI模型的原生导入和导出按钮。

智能体领域发展迅速，基础架构正在逐步成型。现在是时候确保你的数据为这场革命做好准备，而OSI可能是你规划中的一个关键要素。

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