企业人工智能的争夺战正在加剧。微软将Copilot整合到Office中，谷歌则推动Gemini进入Workspace，而OpenAI和Anthropic直接向企业提供服务。如今，每一个SaaS供应商都在提供AI助手。在对界面的竞争中，Glean押注的是一个更不显眼的目标：成为支撑界面之下的智能层。
七年前，Glean旨在成为企业的Google——一款基于人工智能的搜索工具，设计用于索引并搜索公司内部的各种SaaS工具库，从Slack到Jira，从Google Drive到Salesforce。如今，该公司的战略已经转变为构建一种能够连接模型和企业系统的智能层。
Glean联合创始人Jain在接受TechCrunch的Equity播客采访时说：“我们最初建立的那一层——一个优秀的搜索产品——需要我们深入理解人们的工作方式和个人偏好。”他说，现在这一切成为了构建高质量代理的基础。“而大型语言模型虽然强大，但也很通用。这些AI模型不会真正了解你的业务、你的人际关系或你从事的类型工作以及你正在开发的产品。”因此，你需要将模型的推理和生成能力与公司内部上下文相结合。
Glean的主要卖点是它已经构建了这种背景，并能介于模型与企业数据之间。Glean助手通常是客户的入口——一个由各种领先专有（如ChatGPT、Gemini、Claude）和开源模型组成的混合聊天界面，基于公司的内部数据。
但Jain认为，真正留住客户的是它下面的一切。首先是模型访问权。Glean作为抽象层，允许企业根据能力发展选择或组合不同的LLM提供商，而不是被迫锁定单一的供应商。这也是为什么他说他不把OpenAI、Anthropic或谷歌视为竞争对手，而是合作伙伴。
其次是连接器。Glean深度整合了Slack、Jira、Salesforce和Google Drive等系统，以映射信息如何在这些工具之间流动，并使代理能够在这些工具内部操作。
第三也是最重要的是治理层。你需要构建一个权限感知的治理层和检索层，能够带来相关信息同时基于用户的访问权限过滤内容。
对于大规模的企业来说，这一层可能是试点AI解决方案与大规模部署之间的区别所在。Jain指出，在大型组织中，这种中间层可以确保企业不会简单地将所有内部数据加载到模型中，并在其后创建一个包装器来解决问题。
此外至关重要的是确保模型不要产生幻觉。Glean系统验证模型输出与来源文档的一致性、生成逐行引用，并确保响应尊重现有访问权限。
问题在于，随着平台巨头不断深入到技术栈中，这一中间层是否还能生存？微软和谷歌已经控制了大部分的企业工作流程表面区域，并渴望获得更多。如果Copilot或Gemini能够以相同的权限访问相同内部系统，那么一个独立的智能层是否有存在的意义？Jain认为企业不想被锁定在一个单一的模型或生产力套件中，而是更愿意选择中立的基础架构层而不是垂直集成式的助手。
投资者也认同这一论点。2025年6月，Glean完成了1.5亿美元的F系列融资，并将其估值提高了一倍多至72亿美元。与前沿AI实验室不同，Glean不需要巨大的计算预算。“我们有一个非常健康、快速增长的业务。”Jain说道。
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