Lớp Quan Trọng của AI Doanh Nghiệp: Chiến Lược Tài Tình của Glean Xây Dựng Trí Tuệ Bên Dưới Giao Diện Như Thế Nào

BitcoinWorld

Lớp Quan Trọng của AI Doanh nghiệp: Chiến Lược Tài Tình của Glean Xây Dựng Nền Tảng Thông Minh Bên Dưới Giao diện

DOHA, Qatar – Tháng 10 năm 2025. Trong khi các gã khổng lồ công nghệ chiến đấu để kiểm soát giao diện AI doanh nghiệp, một sự thay đổi cơ bản đang diễn ra bên dưới bề mặt. Glean, một công ty bắt đầu như một công cụ tìm kiếm doanh nghiệp, hiện đang thực hiện một chiến lược then chốt: xây dựng lớp thông minh không thể thiếu kết nối các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ nhưng chung chung với ngữ cảnh cụ thể, được phân quyền của doanh nghiệp. Cách tiếp cận này, được CEO Arvind Jain trình bày chi tiết tại Web Summit Qatar, giải quyết thách thức cốt lõi của việc áp dụng AI doanh nghiệp—chuyển từ các bản demo ấn tượng sang triển khai an toàn, có khả năng mở rộng.

Sự Phát Triển của Glean từ Tìm Kiếm Doanh Nghiệp đến Mô Thông Tin AI

Bối cảnh AI doanh nghiệp hiện đang bị chi phối bởi cạnh tranh ở cấp độ giao diện có thể nhìn thấy. Microsoft tích hợp Copilot vào bộ Office của mình, trong khi Google tích cực tích hợp Gemini trên toàn bộ Workspace. Hơn nữa, các phòng thí nghiệm AI hàng đầu như OpenAI và Anthropic bán trực tiếp cho các tập đoàn, và hầu như mọi nền tảng SaaS giờ đây đều bao gồm một trợ lý AI. Do đó, trọng tâm thị trường đã tập trung vào cửa sổ trò chuyện hoặc plugin thanh bên. Tuy nhiên, hành trình bảy năm của Glean đã định vị nó khác biệt. Ban đầu được hình thành như một công cụ tìm kiếm "Google cho doanh nghiệp", công việc sâu rộng của công ty trong việc lập chỉ mục và hiểu các kết nối trên ngăn xếp SaaS của một công ty—từ Slack và Jira đến Google Drive và Salesforce—đã trở thành lợi thế nền tảng của nó. Bối cảnh lịch sử này rất quan trọng để hiểu vị trí thị trường hiện tại của nó.

Vấn Đề Cơ Bản: Các Mô Hình Chung Thiếu Ngữ Cảnh Kinh Doanh

Arvind Jain phát biểu vấn đề trung tâm một cách rõ ràng. "Bản thân các mô hình AI thực sự không hiểu bất cứ điều gì về doanh nghiệp của bạn," ông tuyên bố trong buổi ghi âm podcast Equity. "Họ không biết những người khác nhau là ai, họ không biết bạn làm loại công việc gì, bạn xây dựng loại sản phẩm gì." Do đó, một LLM có thể tạo văn bản nhưng không thể hành động một cách đáng tin cậy trên dữ liệu độc quyền mà nó không thể truy cập hoặc hiểu. Khoảng cách này tạo ra những rủi ro đáng kể, bao gồm ảo giác, rò rỉ dữ liệu và đầu ra không liên quan. Đề xuất của Glean là nó đã lập bản đồ ngữ cảnh kinh doanh phức tạp này và giờ đây có thể đóng vai trò là một lớp trung lập giữa mô hình và vũ trụ dữ liệu của doanh nghiệp.

Ba Trụ Cột của Chiến lược Lớp Thông Minh của Glean

Giải pháp của Glean không phải là một sản phẩm đơn lẻ mà là một nền tảng đa lớp. Glean Assistant, một giao diện trò chuyện, thường đóng vai trò là điểm vào của khách hàng. Tuy nhiên, Jain cho rằng động lực giữ chân thực sự là cơ sở hạ tầng bên dưới nó, được xây dựng trên ba trụ cột cốt lõi.

1. Truy Cập và Trừu Tượng Hóa Mô Hình: Glean hoạt động như một tổng đài cho các LLM. Thay vì khóa một doanh nghiệp vào một nhà cung cấp duy nhất như GPT-4 hoặc Claude, nền tảng của Glean cho phép các công ty sử dụng, kết hợp hoặc chuyển đổi giữa các mô hình độc quyền và mã nguồn mở hàng đầu. Tính linh hoạt này bảo vệ chống lại việc bị khóa nhà cung cấp và cho phép tận dụng mô hình tốt nhất cho một nhiệm vụ cụ thể. Jain xem các phòng thí nghiệm AI là đối tác, không phải đối thủ cạnh tranh, tuyên bố, "Sản phẩm của chúng tôi trở nên tốt hơn vì chúng tôi có thể tận dụng sự đổi mới mà họ đang tạo ra trên thị trường."

2. Kết Nối Hệ Thống Sâu: Trí thông minh thực sự đòi hỏi hành động. Glean tích hợp sâu với các hệ thống doanh nghiệp cốt lõi—Slack, Jira, Salesforce, Google Drive—để hiểu luồng thông tin và, quan trọng hơn, để cho phép các AI Agent thực hiện các hành động trong các công cụ đó. Điều này di chuyển AI vượt ra ngoài cuộc trò chuyện vào tự động hóa quy trình làm việc.

3. Quản Trị và Truy Xuất Có Nhận Thức Quyền: Đây có lẽ là thành phần quan trọng nhất để áp dụng doanh nghiệp quy mô lớn. "Bạn cần xây dựng một lớp quản trị có nhận thức quyền và lớp truy xuất," Jain nhấn mạnh. Hệ thống phải biết ai đang đặt câu hỏi để lọc câu trả lời dựa trên quyền truy cập của họ. Nó cũng xác minh đầu ra so với tài liệu nguồn, tạo trích dẫn và ngăn chặn ảo giác. Lớp quản trị này là yếu tố phân biệt chính giữa một dự án thí điểm của bộ phận và triển khai trên toàn tổ chức.

Xác Nhận Thị Trường và Câu Hỏi về Gã Khổng Lồ Nền Tảng

Các nhà đầu tư đã báo hiệu niềm tin mạnh mẽ vào luận điểm phần mềm trung gian này. Vào tháng 6 năm 2025, Glean đã huy động được 150 triệu đô la vòng Series F, gần như tăng gấp đôi định giá lên 7,2 tỷ đô la. Không giống như các phòng thí nghiệm AI tiên phong với chi phí tính toán khổng lồ, Glean hoạt động một mô hình hiệu quả vốn, hướng phần mềm với một doanh nghiệp tăng trưởng nhanh. Tuy nhiên, một câu hỏi chiến lược quan trọng vẫn còn: liệu lớp độc lập này có thể tồn tại khi các gã khổng lồ nền tảng như Microsoft và Google đẩy sâu hơn vào ngăn xếp AI không? Những công ty này kiểm soát bề mặt rộng lớn trong quy trình làm việc doanh nghiệp và đang tích hợp AI trực tiếp.

Lập luận phản bác của Jain dựa vào tính trung lập và sự lựa chọn. Các doanh nghiệp, ông cho rằng, không muốn bị khóa vào một mô hình duy nhất hoặc hệ sinh thái bộ năng suất duy nhất. Một lớp thông minh trung lập độc lập mang lại sự linh hoạt chiến lược, cho phép doanh nghiệp chọn các mô hình tốt nhất trong lớp và kết nối dữ liệu trên một môi trường phần mềm không đồng nhất, không chỉ trong khu vườn có tường của một nhà cung cấp. Vòng gọi vốn gần đây cho thấy nhiều nhà đầu tư đồng ý với đánh giá này về tâm lý người mua doanh nghiệp.

Tác Động Thực Tế đến Triển Khai AI

Tác động thực tế của lớp này là đẩy nhanh triển khai AI an toàn. Các tổ chức lớn không thể chỉ đơn giản đổ tất cả dữ liệu nội bộ vào một mô hình và hy vọng một ứng dụng bao bọc sắp xếp quyền sau đó. Hệ thống của Glean cung cấp các kiểm soát cần thiết ngay từ đầu. Ví dụ, một nhân viên trong bộ phận marketing có thể đặt một câu hỏi về lộ trình sản phẩm và nhận được một câu trả lời được tổng hợp từ các tài liệu trong Confluence, các cuộc thảo luận trong Slack và các ticket trong Jira—nhưng chỉ khi họ có quyền xem tất cả các nguồn đó. Một đồng nghiệp tài chính đặt cùng một câu hỏi có thể nhận được một câu trả lời khác, phạm vi phù hợp. Sự hiểu biết tinh tế này là thứ biến AI tạo sinh từ một sự mới lạ thành một công cụ doanh nghiệp đáng tin cậy.

Kết Luận

Cuộc đua AI doanh nghiệp mở rộng xa hơn giao diện chatbot. Chiến lược của Glean nêu bật nhu cầu quan trọng, nếu kém rõ ràng hơn, cho một lớp thông minh kết nối các mô hình tạo sinh mạnh mẽ với thực tế phức tạp, được quản trị của dữ liệu và quy trình làm việc kinh doanh. Bằng cách tập trung vào trừu tượng hóa mô hình, tích hợp hệ thống sâu và quản trị vững chắc, Glean đang giải quyết các rào cản cơ bản đối với việc áp dụng AI doanh nghiệp ở quy mô. Khi thị trường trưởng thành vào năm 2025 và xa hơn nữa, cách tiếp cận tập trung vào cơ sở hạ tầng này có thể chứng minh là quan trọng về mặt chiến lược như chính các mô hình, xác định không chỉ ai sử dụng AI, mà họ có thể sử dụng nó an toàn và hiệu quả như thế nào trên toàn bộ tổ chức.

FAQs

Q1: "Lớp thông minh AI" trong phần mềm doanh nghiệp là gì?
Lớp thông minh AI là cơ sở hạ tầng phần mềm trung gian nằm giữa các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và dữ liệu cũng như ứng dụng nội bộ của công ty. Nó cung cấp ngữ cảnh, quản lý quyền, đảm bảo tính liên quan của dữ liệu và cho phép các mô hình AI khác nhau hoạt động với các hệ thống doanh nghiệp một cách an toàn.

Q2: Glean khác với Microsoft Copilot hoặc Google Gemini như thế nào?
Trong khi Copilot và Gemini là các trợ lý AI được tích hợp sâu vào các bộ năng suất cụ thể (Microsoft 365, Google Workspace), Glean nhắm đến việc trở thành một nền tảng trung lập kết nối nhiều mô hình AI với dữ liệu trên toàn bộ hệ sinh thái phần mềm của công ty, bất kể nhà cung cấp, với trọng tâm mạnh mẽ vào quản trị đa nền tảng.

Q3: Tại sao quản trị lại quan trọng đối với AI doanh nghiệp?
Quản trị đảm bảo các phản hồi AI tôn trọng quyền truy cập dữ liệu của người dùng, ngăn chặn việc tiết lộ thông tin nhạy cảm, giảm ảo giác bằng cách dựa câu trả lời vào các nguồn đã xác minh và cung cấp dấu vết kiểm toán. Nó rất cần thiết cho sự tuân thủ, bảo mật và triển khai đáng tin cậy ở quy mô.

Q4: "Trừu tượng hóa mô hình" có nghĩa là gì?
Trừu tượng hóa mô hình là khả năng sử dụng nhiều mô hình AI (ví dụ: từ OpenAI, Anthropic, Google hoặc mã nguồn mở) thông qua một nền tảng duy nhất. Nó cho phép các doanh nghiệp chọn mô hình tốt nhất cho một nhiệm vụ, tránh bị khóa nhà cung cấp và dễ dàng áp dụng các mô hình mới khi công nghệ phát triển.

Q5: Một công ty như Glean có thể cạnh tranh với các nền tảng công nghệ lớn không?
Luận điểm cạnh tranh của Glean dựa vào việc cung cấp tính trung lập và tính linh hoạt tốt nhất trong lớp. Nhiều doanh nghiệp sử dụng phần mềm từ nhiều nhà cung cấp và có thể thích một lớp độc lập kết nối mọi thứ hơn là bị gắn với một hệ sinh thái AI tích hợp nhưng hạn chế của một nền tảng. Định giá 7,2 tỷ đô la gần đây của nó cho thấy niềm tin mạnh mẽ của nhà đầu tư vào vị trí thị trường này.

Bài đăng này Lớp Quan Trọng của AI Doanh nghiệp: Chiến Lược Tài Tình của Glean Xây Dựng Nền Tảng Thông Minh Bên Dưới Giao diện xuất hiện đầu tiên trên BitcoinWorld.