企业AI争夺战中的隐形基石：Glean构建大模型与企业系统的智能中间层
Glean避开界面之争，聚焦打造连接大语言模型与企业数据的智能中间层，通过模型抽象、深度系统集成与权限感知治理，解决上下文缺失、幻觉与规模化部署难题。
企业级人工智能（AI）之战正日趋白热化。微软正将Copilot集成进Office套件；谷歌正将Gemini推向Workspace；OpenAI与Anthropic则直接向企业客户销售AI产品；如今，每一家SaaS供应商都已推出一款AI助手。
在争夺用户界面的竞赛中，Glean押注于某种更不显眼的东西：成为界面之下的智能层。
七年前，Glean立志成为企业界的谷歌——一款由人工智能驱动的搜索工具，旨在索引并搜索企业所使用的各类SaaS工具库，范围涵盖Slack、Jira、Google Drive到Salesforce。如今，该公司战略已从构建更优的企业级聊天机器人，转向成为大语言模型与企业系统之间的连接纽带。
Glean首席执行官阿温德·贾恩（Arvind Jain）上周在 Equity播客节目中对TechCrunch表示：‘我们最初构建的那层——一款优秀的搜索产品——要求我们深入理解人本身、他们的工作方式以及他们的偏好。’该期节目录制于卡塔尔Web Summit大会期间。‘所有这些如今正成为构建高质量智能体（agents）的基础。’
他表示，尽管大语言模型功能强大，但它们本身是通用型的。
贾恩称：‘AI模型自身实际上并不真正理解你的业务。它们不知道公司内不同人员的身份；也不了解你从事何种工作、开发何种产品。因此，你必须将模型的推理与生成能力，同企业内部的上下文信息连接起来。’
Glean的主张在于，它已率先完成对企业内部上下文的映射，并可作为模型与企业数据之间的中间层。
Glean Assistant通常是客户的入门入口点——一个熟悉的聊天界面，由主流专有模型（即ChatGPT、Gemini、Claude）与开源模型混合驱动，并以企业内部数据为根基。但贾恩认为，真正留住客户的，是其底层的一切。
首先是模型接入能力。Glean并未强迫企业承诺采用单一的大语言模型（LLM）供应商，而是充当抽象层，使企业能随模型能力演进而灵活切换或组合不同模型。正因如此，贾恩表示他并不将OpenAI、Anthropic或谷歌视为竞争对手，而视其为合作伙伴。
贾恩表示：‘我们的产品之所以不断进步，正因为我们能够利用这些公司在市场上所取得的创新成果。’
其次是连接器（connectors）。Glean深度集成Slack、Jira、Salesforce和Google Drive等系统，以映射信息在这些系统间的流动路径，并赋能智能体在这些工具内部执行操作。
第三点，或许也是最重要的一点，则是治理（governance）。
贾恩表示：‘你需要构建一个具备权限感知能力的治理层与检索层，使其既能提供恰当的信息，又能识别提问者身份，从而依据其访问权限对信息进行过滤。’
在大型组织中，这一层可能决定企业能否从试点AI解决方案迈向规模化部署。贾恩指出，企业无法简单地将全部内部数据加载至某个模型中，再事后通过封装（wrapper）来梳理解决方案。
同样关键的是确保模型不产生幻觉（hallucination）。贾恩表示，其系统会将模型输出结果与原始文档进行比对验证，生成逐行引用标注，并确保响应内容严格遵循既有的访问权限。
问题在于，当平台巨头进一步向技术栈底层推进时，这一中间层是否还能存续。微软与谷歌已掌控大量企业工作流界面空间，且仍渴求更多。倘若Copilot或Gemini能以相同权限访问相同的内部系统，那么一个独立的智能层是否仍有存在必要？
贾恩认为，企业并不希望被锁定于某单一模型或某套生产力工具套件，而更倾向于选择中立的基础设施层，而非垂直整合的助手。
投资者已认可这一论点。Glean于2025年6月完成1.5亿美元F轮融资，估值几乎 翻倍至72亿美元。与前沿AI实验室不同，Glean无需巨额算力预算。
贾恩表示：‘我们拥有一项健康且高速增长的业务。’
本文由 JOTO AI 智库从已授权的 TechCrunch Enterprise AI 同步并整理。
