企业AI领域正迎来一场激烈的'土地争夺战'。各大科技巨头如微软、谷歌和Salesforce纷纷加码布局，而新兴玩家Glean则选择了一条独特路径：从企业搜索工具转型为支撑AI应用的底层中间件层。本文基于TechCrunch的Equity播客报道，深入剖析Glean的战略转向及其对行业的深远影响。
编者按：企业AI的'操作系统'时代来临
当下，企业AI不再是简单的聊天机器人或生成式工具，而是需要一个坚实的底层架构来连接海量企业数据、确保安全合规，并无缝集成各种应用。Glean的转型，正是抓住了这一痛点。编者认为，随着生成式AI的普及，企业级AI将从'上层应用'向'基础设施'倾斜，类似于云计算时代的AWS之于SaaS。Glean若能成功，或将成为企业AI的'隐形冠军'。
Glean的崛起：从搜索工具到AI基石
Glean成立于2019年，由前Google工程师Arvind Jain创立，最初定位为企业内部搜索平台。不同于传统搜索引擎，Glean利用AI技术（如向量搜索和自然语言处理）帮助员工快速从邮件、Slack、文档等碎片化数据中提取洞见。短短几年，Glean已服务于Uber、Databricks等数百家 Fortune 500 企业，估值飙升至26亿美元。
'我们不再只是一个搜索工具，而是企业AI的中间层。'——Glean CEO Arvind Jain，在Equity播客中如是说。
在2026年2月16日的Equity播客中，Jain详细阐述了这一战略转变。过去，Glean的核心是'找东西'；如今，它正构建一个'AI操作系统'，位于用户界面之下，直接对接企业数据湖、知识图谱和第三方LLM模型。这一层的作用类似于'胶水'：标准化数据访问、实现权限控制，并优化AI模型的推理效率。
企业AI市场的'土地争夺'背景
企业AI市场规模预计到2028年将超过2000亿美元（来源：Gartner）。竞争焦点从消费级AI转向企业级，原因在于企业数据是真正的'石油'：结构化+非结构化数据占全球80%以上。但痛点显而易见：数据孤岛、安全风险、集成复杂。
巨头动作频频：微软的Copilot栈整合了Azure AI和Office生态；Salesforce的Agentforce强调自主代理；谷歌的Gemini for Workspace则专注协作AI。新兴公司如Perplexity和You.com也在企业搜索领域发力。但Glean的差异化在于'中立层'：不绑定特定LLM，支持OpenAI、Anthropic或自建模型，确保企业自主性。
行业背景中，另一个关键趋势是'检索增强生成（RAG）'的兴起。Glean正是RAG的践行者，通过实时检索企业私有数据，提升LLM输出的准确性和相关性。Jain在播客中透露，Glean已处理数万亿token的企业查询，平均响应时间缩短50%。
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战略转型的核心技术与挑战
Glean的中间件层包括三大组件：
- 数据连接器：支持100+企业应用，无缝摄入数据。
- AI编排引擎：动态路由查询到最佳LLM，优化成本与性能。
- 安全治理模块：细粒度访问控制，符合GDPR和CCPA。
这一架构让Glean从'工具'变'平台'。例如，在Uber，Glean帮助工程师瞬间查询代码库；在Databricks，它加速数据科学家的工作流。
当然，挑战犹存。Jain承认，中间件需应对多模态数据（文本+图像+视频）和实时性要求。此外，面对微软等巨头的生态壁垒，Glean依赖于开源社区和API开放性。
未来展望：Glean能否领跑企业AI基础设施？
编者分析，Glean的定位类似于Snowflake在数据仓库领域的成功：专注单一痛点，却辐射全栈。2026年，随着边缘AI和多代理系统的兴起，中间件需求将爆炸式增长。Jain乐观预测，Glean将在两年内覆盖50%财富500强企业。
但风险不可忽视：AI硬件（如NVIDIA GPU短缺）和监管（如欧盟AI法案）可能延缓进程。投资者视角，Glean的最新一轮融资（据传10亿美元）将加速全球扩张。
总之，Glean的转型标志着企业AI从'狂欢'向'筑基'阶段迈进。企业管理者应关注此类玩家，早日布局私有AI基础设施。
（本文约1050字）
本文编译自TechCrunch，作者Rebecca Bellan，原文日期2026-02-16。
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