在 6 月份完成 1.5 億美金的 F 輪融資，估值達(dá)到 72 億美金后《》，Glean 宣布其 ARR 已經(jīng)突破了 2 億美金，從 2 月份的 1 億美金 ARR 到現(xiàn)在增加一倍只用了 9 個(gè)月時(shí)間。

驅(qū)動(dòng) Glean 快速增長(zhǎng)的核心，是企業(yè)正在從 AI 試點(diǎn)階段轉(zhuǎn)向?qū)?AI 融入日常運(yùn)營(yíng)模式，企業(yè)不再只是尋求 AI "功能"，而是需要一個(gè)能夠驅(qū)動(dòng)實(shí)際業(yè)務(wù)成果、提高員工效率的系統(tǒng)。這要求其提供的 AI 真正有用，Glean 認(rèn)為有用必須有以下 3 個(gè)能力：

• 理解上下文（Understand your context）: 準(zhǔn)確理解員工和公司的數(shù)據(jù)背景
• 計(jì)劃和行動(dòng)（Plan, act）: 不僅提供信息，還能規(guī)劃并執(zhí)行任務(wù)；
• 展示工作（Show its work）: 提供透明、可信的結(jié)果來源和推理過程。

其官方博客里說，企業(yè)對(duì) Glean 的部署量翻了一倍多，超過 100 萬(wàn)美金的客戶增長(zhǎng)了 3 倍多，客戶每年在 Glean 上使用的 Token 已超過 20 萬(wàn)億個(gè)，員工平均每天使用 5 次查詢。

Glean 的 CEO Arvind Jain 說，企業(yè)的 CEO 和高管們都在尋找一個(gè)安全、可靠、更適合員工的 ChatGPT 版本。而 Glean 做的事情差不多就是將 ChatGPT 為消費(fèi)者帶來的能力帶給企業(yè)用戶，并融入他們的公司環(huán)境：

客戶在使用人工智能時(shí)面臨的最大挑戰(zhàn)是，人工智能技術(shù)實(shí)際上并非為他們的公司打造，大多數(shù)人工智能技術(shù)都是基于互聯(lián)網(wǎng)上的公共數(shù)據(jù)。所以當(dāng)你把那些模型帶到你公司內(nèi)部，并且試圖讓他們?cè)趦?nèi)部工作時(shí)，最大的問題是他們其實(shí)并不了解你們的業(yè)務(wù)運(yùn)作方式和背景。

CEO Arvind Jain 補(bǔ)充說，2 億美金 ARR 只是其產(chǎn)品的訂閱收入，不包括咨詢和服務(wù)帶來的收入。在 Glean，合同期限從一到三年不等，沒有低于一年的合同。

Glean 這兩年的產(chǎn)品演變，讓它從最初的企業(yè) AI 搜索引擎，發(fā)展成一個(gè) Work AI Platform（工作 AI 平臺(tái)）。現(xiàn)在其產(chǎn)品提供的能力已經(jīng)非常齊全了：

• Glean Search：這是企業(yè) AI 的基石和基礎(chǔ)。負(fù)責(zé)建立企業(yè)圖譜（Enterprise Graph）和個(gè)人圖譜（Personal Graph），提供混合搜索（Hybrid Search），確保 AI 的響應(yīng)基于全面的公司知識(shí)。
• Glean Assistant ：它是員工的個(gè)人 AI 助理。目前已經(jīng)升級(jí)到第三代，提供更深度的推理（Deeper Reasoning）和編排（Orchestration）能力，支持全知識(shí)、數(shù)據(jù)分析、深度研究等復(fù)雜工作。
• Glean Agents：這是一個(gè)構(gòu)建和管理企業(yè) AI 智能體的平臺(tái)。作為開放、橫向的平臺(tái)，它允許企業(yè)構(gòu)建、部署和治理可互操作、企業(yè)安全的智能體，實(shí)現(xiàn)了超過 2.5 億次智能體操作。
• Connectors (連接器)：連接所有公司數(shù)據(jù)。目前擁有超過 100 個(gè)連接器，索引了超過 270 億份文件，是確保 AI 具有完整企業(yè)知識(shí)上下文的關(guān)鍵。
• Glean Protect：確保在工作中安全地?cái)U(kuò)展 AI。強(qiáng)調(diào)從設(shè)計(jì)之初就保證安全（Secure by design from day one），提供端到端權(quán)限控制。
• Agentic Engine：計(jì)劃和適應(yīng)公司上下文。賦予 AI 規(guī)劃和適應(yīng)能力，使其能夠結(jié)合企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜任務(wù)。

在最新的一篇博客里，Glean 提到了一個(gè)很有意思的概念：上下文也是一種智能（Context is intelligent too）。Glean 說，上下文工程沒有單一的萬(wàn)能解決方案，它需要多種技術(shù)智能地協(xié)同工作，來組織信息和工具，以便智能體能夠可靠地完成實(shí)際工作。

連接器在攝取內(nèi)容、解釋信號(hào)以及在數(shù)據(jù)變化時(shí)重新抓取數(shù)據(jù)方面都很智能。搜索在對(duì)結(jié)果進(jìn)行排序時(shí)會(huì)運(yùn)用智能，利用相關(guān)性在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間呈現(xiàn)正確的信息。圖譜能夠推斷關(guān)系，通過算法對(duì)人員、項(xiàng)目、文檔和系統(tǒng)之間的聯(lián)系進(jìn)行映射。而記憶會(huì)隨著時(shí)間學(xué)習(xí)，識(shí)別工作完成方式、一起使用的工具以及哪些行動(dòng)會(huì)帶來成功結(jié)果的模式。這些層次共同將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智能體能夠理解、推理并據(jù)此行動(dòng)的動(dòng)態(tài)情境。

當(dāng)他們最初開發(fā) Glean 時(shí)，有公司來找他們查找諸如“查找我們的社交媒體政策”之類的信息，這些信息可能存在于網(wǎng)站上數(shù)百個(gè)應(yīng)用程序中的任何一個(gè)中。現(xiàn)在，他們發(fā)現(xiàn)公司要求其不僅要查找政策，還要“為我們公司起草一份符合行業(yè)規(guī)范的社交媒體政策，并制定一個(gè)獲得內(nèi)部相關(guān)利益方批準(zhǔn)的流程”。

這是一項(xiàng)自主任務(wù)——它不僅需要知道在哪里搜索數(shù)據(jù)，還需要了解公司規(guī)范以及獲得政策批準(zhǔn)的工具。在涉及自主工作時(shí)，這需要更多的背景信息。要真正讓工程師從上下文工程中解脫出來，就需要一個(gè)專為上下文構(gòu)建的平臺(tái)（Agentic Engine）。

與此同時(shí)，很多創(chuàng)業(yè)者都在嘗試用 AI 做兒童繪本這個(gè)方向，我最近看到這塊一個(gè)超級(jí)簡(jiǎn)單的產(chǎn)品，不到一年時(shí)間已經(jīng)賣了 10 萬(wàn)冊(cè)，銷售收入做到了近 600 萬(wàn)美金。

而讓我印象最深的是，產(chǎn)品沒有采用大部分 AI 使用的訂閱制模式，但它卻把一次性購(gòu)買的需求做成了一種多次復(fù)購(gòu)的服務(wù)。產(chǎn)品簡(jiǎn)單到你不需要做任何學(xué)習(xí)（適合大部分父母），只需上傳一張照片，之后它就會(huì)給你生成一個(gè)……

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