證券時報網(wǎng)
陳澄
2025-06-15 17:23
AI初創(chuàng)公司Glean近日宣布，其已經(jīng)完成1.5億美元的融資，估值達(dá)72億美元。這是這家美國企業(yè)級AI搜索初創(chuàng)公司在不到兩年內(nèi)的第三次融資。相比去年9月份的融資估值46億美元，本次融資的估值大幅提升。
Glean完成新一輪融資
據(jù)了解，本輪融資由威靈頓資產(chǎn)（Wellington Management）領(lǐng)投，新增新投資者包括Khosla Ventures、Bicycle Capital、Geodesic Capital和Archerman Capital。而老股東紅杉資本（Sequoia Capital）、Coatue、DST Global和光速資本（Lightspeed Venture Partners）也再次參與，表明他們對Glean發(fā)展勢頭的持續(xù)信心。
據(jù)了解，公司自2019年成立后完成六輪融資。去年9月，公司完成E輪融資，融資金額2.6億美元，估值46億美元。
Glean表示，這筆資金將用于加速產(chǎn)品開發(fā)、發(fā)展合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)以及國際擴(kuò)張。公司首席執(zhí)行官Arvind Jain將此次融資定位為戰(zhàn)略性舉措，而非短期運(yùn)營所必需。他表示：“我們正在構(gòu)建一個將AI融入日常工作的平臺，連接人與知識，自動化任務(wù)，并在整個企業(yè)中實(shí)現(xiàn)更智能的決策。”
威靈頓資產(chǎn)投資經(jīng)理Matt Witheiler表示，該公司正在為這一AI平臺長期發(fā)展前景背書。他說：“Glean的創(chuàng)新方法和快速增長確實(shí)令人印象深刻，我們相信他們有望成為企業(yè)AI未來的領(lǐng)導(dǎo)者?！?/p>
Glean有什么不一樣？
Glean成立于2019 年，從企業(yè)內(nèi)部搜索開始做起，即Glean Search。在ChatGPT推出之后，Glean以基于RAG技術(shù)的企業(yè)AI搜索為核心，陸續(xù)推出Glean Assistant（Copilot）和Glean Actions（Agent）等產(chǎn)品。
Glean的三款產(chǎn)品
Glean面向企業(yè)市場的搜索引擎Glean Search，允許員工在網(wǎng)絡(luò)和公司內(nèi)部文件中查找數(shù)據(jù)，并且僅從用戶具有訪問權(quán)限的文件中檢索數(shù)據(jù)。
Glean還有一款稱為Glean Assistant的工具。這款工具不僅可以搜索信息，還可以自動執(zhí)行其他一些日常工作任務(wù)。Glean Assistant的“數(shù)據(jù)分析”功能允許用戶使用自然語言提示查詢業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。
近期，Glean的第三款被稱為Glean Agents的工具發(fā)布。這款工具可以使創(chuàng)建AI智能體來完成調(diào)試軟件代碼等任務(wù)成為可能。用戶也可以使用流行的第三方語言模型來支持他們的AI智能體。據(jù)公司透露，Glean Agents平臺每年已經(jīng)為超過1億個代理提供支持。這種增長軌跡源于解決一個根本挑戰(zhàn)：企業(yè)擁有大量知識（數(shù)據(jù)、人員和流程）被困在數(shù)百個應(yīng)用程序中，但在作出關(guān)鍵決策時沒有可靠的方法來訪問這些知識。Glean已成為組織智能的上下文系統(tǒng)，為公司提供有效實(shí)施AI所需的支持。
這筆融資反映了企業(yè)AI領(lǐng)域的更廣泛轉(zhuǎn)變，組織正從試點(diǎn)項(xiàng)目轉(zhuǎn)向廣泛部署自主代理。Glean的模式圍繞著將AI訪問權(quán)大眾化，不再局限于技術(shù)用戶，通過情境感知映射組織工作流程，并在100多個軟件平臺上整合實(shí)時數(shù)據(jù)，使其成為工作場所AI運(yùn)營化的關(guān)鍵參與者。
根據(jù)公司介紹，目前公司的客戶包括戴爾等財富500強(qiáng)企業(yè)。而公司的營收也在快速增長中。去年9月，公司披露的年度經(jīng)常性收入（ARR）為5500萬美元，而最新的數(shù)據(jù)為1億美元。
AI如何在企業(yè)落地？
紅杉資本和Arvind Jain進(jìn)行了深度訪談，Arvind Jain是Google早期員工，Google搜索算法的核心構(gòu)建者。在這次訪談中，他們探討了為什么企業(yè)搜索比互聯(lián)網(wǎng)搜索更難，如何突破這個難點(diǎn)；AI如何在企業(yè)內(nèi)部落地，以及如何用RAG實(shí)現(xiàn)和Google搜索類似的搜索排名效果；這為To B方面的AI落地實(shí)踐提供了參考。
Arvind Jain認(rèn)為，構(gòu)建有效的AI應(yīng)用需要先有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，包括與企業(yè)系統(tǒng)的深入集成、健全的安全和權(quán)限框架以及能夠理解人與內(nèi)容、上下文之間關(guān)系的復(fù)雜知識圖譜。如果沒有這個基礎(chǔ)，無論模型多么復(fù)雜，AI應(yīng)用都無法提供真正價值。
與消費(fèi)者應(yīng)用相比，企業(yè)搜索和AI應(yīng)用落地的難點(diǎn)在于企業(yè)數(shù)據(jù)是私有的，基于權(quán)限的，并且具有深刻的上下文依賴性。所以突破難點(diǎn)，不僅在于理解內(nèi)容，還要理解組織結(jié)構(gòu)、用戶角色和訪問權(quán)限。
Arvind Jain還強(qiáng)調(diào)，企業(yè)AI迭代的方式是從員工的實(shí)際工作行為中學(xué)習(xí)——他們接觸了哪些文檔，如何在溝通工具中互動，以及哪些信息對他們有價值。追蹤這些隱性信號可以創(chuàng)造一個良性循環(huán)，使AI能夠逐步提供真正相關(guān)且有用的內(nèi)容。
而對于AI創(chuàng)業(yè)者，Arvind Jain也給出了自己的建議。他認(rèn)為，創(chuàng)業(yè)者必須找到一個打算解決的業(yè)務(wù)問題，并希望借助AI技術(shù)能以更好的方式解決這個問題。他不認(rèn)為創(chuàng)建AI公司和其他公司本質(zhì)上有太大的不同。
而對于企業(yè)AI創(chuàng)業(yè)者，不應(yīng)從AI出發(fā)創(chuàng)業(yè)，而應(yīng)從用戶出發(fā)，例如先通過關(guān)鍵功能（如企業(yè)搜索）為用戶提供清晰的價值，再擴(kuò)展到更多的AI功能。這種方式可以建立與企業(yè)的信任，并為高級功能提供所需的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
校對：楊立林
