Glean ARR 突破 2 億美金，一個超簡單的 AI 繪本產(chǎn)品一年賣了 600 萬美金

在 6 月份完成 1.5 億美金的 F 輪融資，估值達到 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 個月時間。

驅(qū)動 Glean 快速增長的核心，是企業(yè)正在從 AI 試點階段轉(zhuǎn)向?qū)?AI 融入日常運營模式，企業(yè)不再只是尋求 AI "功能"，而是需要一個能夠驅(qū)動實際業(yè)務成果、提高員工效率的系統(tǒng)。這要求其提供的 AI 真正有用，Glean 認為有用必須有以下 3 個能力：

• 理解上下文（Understand your context）: 準確理解員工和公司的數(shù)據(jù)背景
• 計劃和行動（Plan, act）: 不僅提供信息，還能規(guī)劃并執(zhí)行任務；
• 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 Glean 的部署量翻了一倍多，超過 100 萬美金的客戶增長了 3 倍多，客戶每年在 Glean 上使用的 Token 已超過 20 萬億個，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面臨的最大挑戰(zhàn)是，人工智能技術實際上并非為他們的公司打造，大多數(shù)人工智能技術都是基于互聯(lián)網(wǎng)上的公共數(shù)據(jù)。所以當你把那些模型帶到你公司內(nèi)部，并且試圖讓他們在內(nèi)部工作時，最大的問題是他們其實并不了解你們的業(yè)務運作方式和背景。

CEO Arvind Jain 補充說，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 Work AI Platform（工作 AI 平臺）。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。負責建立企業(yè)圖譜（Enterprise Graph）和個人圖譜（Personal Graph），提供混合搜索（Hybrid Search），確保 AI 的響應基于全面的公司知識。
• Glean Assistant ：它是員工的個人 AI 助理。目前已經(jīng)升級到第三代，提供更深度的推理（Deeper Reasoning）和編排（Orchestration）能力，支持全知識、數(shù)據(jù)分析、深度研究等復雜工作。
• Glean Agents：這是一個構建和管理企業(yè) AI 智能體的平臺。作為開放、橫向的平臺，它允許企業(yè)構建、部署和治理可互操作、企業(yè)安全的智能體，實現(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)知識上下文的關鍵。
• Glean Protect：確保在工作中安全地擴展 AI。強調(diào)從設計之初就保證安全（Secure by design from day one），提供端到端權限控制。
• Agentic Engine：計劃和適應公司上下文。賦予 AI 規(guī)劃和適應能力，使其能夠結(jié)合企業(yè)數(shù)據(jù)進行復雜任務。

在最新的一篇博客里，Glean 提到了一個很有意思的概念：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能解決方案，它需要多種技術智能地協(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際工作。

連接器在攝取內(nèi)容、解釋信號以及在數(shù)據(jù)變化時重新抓取數(shù)據(jù)方面都很智能。搜索在對結(jié)果進行排序時會運用智能，利用相關性在恰當?shù)臅r間呈現(xiàn)正確的信息。圖譜能夠推斷關系，通過算法對人員、項目、文檔和系統(tǒng)之間的聯(lián)系進行映射。而記憶會隨著時間學習，識別工作完成方式、一起使用的工具以及哪些行動會帶來成功結(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)此行動的動態(tài)情境。

當他們最初開發(fā) Glean 時，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)百個應用程序中的任何一個中。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，并制定一個獲得內(nèi)部相關利益方批準的流程”。

這是一項自主任務——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的工具。在涉及自主工作時，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，就需要一個專為上下文構建的平臺（Agentic Engine）。

與此同時，很多創(chuàng)業(yè)者都在嘗試用 AI 做兒童繪本這個方向，我最近看到這塊一個超級簡單的產(chǎn)品，不到一年時間已經(jīng)賣了 10 萬冊，銷售收入做到了近 600 萬美金。

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，但它卻把一次性購買的需求做成了一種多次復購的服務。產(chǎn)品簡單到你不需要做任何學習（適合大部分父母），只需上傳一張照片，之后它就會給你生成一個……

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