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In this week's episode of the Equity podcast, Glean CEO Arvind Jain explains the company's shift from enterprise search tool to middleware layer for enterprise AI.
AI 生成摘要
在TechCrunch的Equity播客節目中，Glean執行長Arvind Jain討論了公司從企業搜尋工具轉型為企業AI關鍵中間件層的策略轉變，負責連接模型與企業系統。
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企業 AI 的爭奪戰正在升溫。 Microsoft 正在將 Copilot 捆綁到 Office 中。 Google 正在將 Gemini 推入 Workspace。 OpenAI 和 Anthropic 正在直接向企業銷售。 現在每個 SaaS 供應商都提供 AI 助手。
在爭奪介面的過程中，Glean 押注於一些不太明顯的東西：成為它之下的智慧層。
七年前，Glean 的目標是成為企業的 Google——一種 AI 驅動的搜尋工具，旨在索引和搜尋公司 SaaS 工具庫中的內容，從 Slack 到 Jira，從 Google Drive 到 Salesforce。 今天，該公司的策略已從建立更好的企業聊天機器人轉變為成為模型和企業系統之間的連接組織。
「我們最初建立的層級——一個好的搜尋產品——要求我們深入了解人們、他們的工作方式以及他們的偏好，」Jain 在上週的 Equity 節目中告訴 TechCrunch，該節目是在卡達網路峰會上錄製的。 「所有這些現在都成為構建高品質代理的基礎。」
他說，雖然大型語言模型功能強大，但它們也很通用。
「AI 模型本身並不真正了解您的業務，」Jain 說。 「他們不知道不同的人是誰，他們不知道你做什麼樣的工作，你建立什麼樣的產品。 因此，您必須將模型的推理和生成能力與公司內部的環境聯繫起來。」
Glean 的宣傳是它已經繪製了該環境，並且可以位於模型和企業資料之間。
Glean Assistant 通常是客戶的入口點——一個熟悉的聊天介面，由領先的專有（即 ChatGPT、Gemini、Claude）和開源模型提供支持，並以公司的內部資料為基礎。 但 Jain 認為，讓客戶留下來的是它之下的所有東西。
首先是模型存取。 Glean 並非強迫公司承諾使用單一 LLM 提供商，而是充當抽象層，允許企業在功能演進時在模型之間切換或組合模型。 這就是 Jain 說他不認為 OpenAI、Anthropic 或 Google 是競爭對手，而是合作夥伴的原因。
「我們的產品變得更好，因為我們能夠利用他們在市場上進行的創新，」Jain 說。
其次是連接器。 Glean 與 Slack、Jira、Salesforce 和 Google Drive 等系統深度整合，以繪製資訊如何在它們之間流動，並使代理能夠在這些工具中執行操作。
第三，也許也是最重要的，是治理。
「您需要建立一個具有權限意識的治理層和檢索層，該層能夠帶來正確的資訊，但要知道誰在問這個問題，以便它根據他們的存取權限過濾資訊，」Jain 說。
在大型組織中，該層級可能是試點 AI 解決方案與大規模部署它們之間的區別。 Jain 說，企業不能簡單地將他們的所有內部資料載入模型並建立一個包裝器來稍後整理解決方案。
同樣重要的是確保模型不會產生幻覺。 Jain 說，它的系統會根據來源文件驗證模型輸出，產生逐行引用，並確保回應尊重現有的存取權限。
問題是，隨著平台巨頭更深入地推進堆疊，中間層是否會倖存下來。 Microsoft 和 Google 已經控制了企業工作流程的大部分表面積，並且他們渴望更多。 如果 Copilot 或 Gemini 可以使用相同的權限存取相同的內部系統，那麼獨立的智慧層是否仍然重要？
Jain 認為，企業不希望被鎖定在單一模型或生產力套件中，而寧願選擇中立的基礎設施層，而不是垂直整合的助手。
投資者已經接受了這個論點。 Glean 在 2025 年 6 月籌集了 1.5 億美元的 F 輪融資，使其估值幾乎翻了一番，達到 72 億美元。 與前沿 AI 實驗室不同，Glean 不需要大量的計算預算。
「我們有一個非常健康、快速成長的業務，」Jain 說。
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Rebecca Bellan 是 TechCrunch 的資深記者，她在這裡報導塑造人工智慧的商業、政策和新興趨勢。 她的作品也曾出現在 Forbes、Bloomberg、The Atlantic、The Daily Beast 和其他出版物中。
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