기업 AI 점령 전쟁이 시작됐다. Glean은 인터페이스 아래 레이어를 구축하고 있다.

Source: TechCrunch

Glean의 인텔리전스 레이어 전환

7년 전, Glean은 “기업용 구글”이 되겠다는 목표로 AI 기반 검색 도구를 만들었습니다. 이 도구는 기업의 SaaS 생태계(Slack, Jira, Google Drive, Salesforce 등)를 인덱싱하고 검색합니다. 오늘날, 회사의 전략은 더 나은 엔터프라이즈 챗봇을 구축하는 것에서 대형 언어 모델(LLM)과 기업 시스템을 연결하는 연결 고리가 되는 방향으로 바뀌었습니다.

“우리가 처음 만든 레이어—훌륭한 검색 제품—은 사람과 그들의 업무 방식, 선호도를 깊이 이해해야 했습니다,” 라고 Arvind Jain이 최근 Equity 팟캐스트에서 TechCrunch에 말했습니다. “그 모든 것이 이제 고품질 에이전트를 구축하는 데 기본이 되고 있습니다.”

Jain은 LLM이 강력하지만 일반적이라고 강조합니다:

“AI 모델 자체는 여러분의 비즈니스에 대해 아무것도 이해하지 못합니다. 모델은 누가 어떤 사람인지, 어떤 일을 하는지, 어떤 제품을 만드는지 모릅니다. 따라서 모델의 추론 및 생성 능력을 회사 내부의 컨텍스트와 연결해야 합니다.”

Glean의 주장은 이미 그 컨텍스트를 매핑하고 모델과 기업 데이터 사이에 위치할 수 있다는 것입니다.

Glean이 레이어를 구축하는 방식

모델 접근

Glean은 기업이 모델을 전환하거나 결합할 수 있게 하는 추상화 레이어 역할을 합니다(ChatGPT, Gemini, Claude, 그리고 오픈소스 대안). 이 접근 방식은 LLM 제공자를 경쟁자가 아니라 파트너로 위치시킵니다:

“우리 제품은 시장에서 그들이 만드는 혁신을 활용할 수 있기 때문에 더 좋아집니다,” 라고 Jain이 말했습니다.

커넥터

Slack, Jira, Salesforce, Google Drive와 같은 도구와의 깊은 통합을 통해 Glean은 시스템 간 정보 흐름을 매핑하고 에이전트가 해당 도구 내에서 직접 행동하도록 합니다.

거버넌스 및 보안

권한을 인식하는 거버넌스 및 검색 레이어는 올바른 정보가 올바른 사용자에게 반환되도록 보장합니다:

• 요청자의 접근 권한에 따라 결과를 필터링합니다.
• 모델 출력물을 원본 문서와 검증하고, 라인별 인용을 생성하며, 기존 권한을 존중합니다.
• 검증된 내부 데이터를 기반으로 응답을 근거 있게 만들어 환각(hallucination)을 완화합니다.

대규모 조직에서는 이 레이어가 AI 솔루션을 파일럿 단계에서 대규모 배포로 전환하는 데 차이를 만들 수 있습니다. 기업은 모든 내부 데이터를 모델에 일괄 투입하고 사후 래퍼에 의존해 보안과 관련성을 해결할 수 없습니다.

시장 역학 및 경쟁

Microsoft와 Google은 이미 기업 워크플로우 표면의 대부분을 장악하고 있으며 AI 통합을 심화하려 하고 있습니다. Copilot이나 Gemini가 동일한 내부 시스템에 동일한 권한으로 접근할 수 있다면, 독립적인 인텔리전스 레이어가 여전히 의미가 있는가 하는 질문이 떠오릅니다.

Jain은 기업이 단일 모델이나 생산성 스위트에 락인되는 것을 피하기 위해 수직 통합된 어시스턴트보다 중립적인 인프라 레이어를 선호한다고 주장합니다.

자금 조달 및 전망

Glean은 2025년 6월에 1억 5천만 달러 Series F 라운드를 유치했으며, 가치가 72억 달러로 거의 두 배가 되었습니다【https://techcrunch.com/2025/06/10/enterprise-ai-startup-glean-lands-a-7-2b-valuation/】. 최첨단 AI 연구소와 달리 Glean은 막대한 컴퓨팅 예산이 필요하지 않습니다.

“우리는 매우 건강하고 빠르게 성장하는 비즈니스를 가지고 있습니다,” 라고 Jain이 말했습니다.

기업 AI 경쟁이 본격화되고 있으며, Glean은 인터페이스 아래 필수 레이어로 자리매김하고 있습니다.