Glean تحقق 300 مليون دولار من الإيرادات في ظل نمو مدفوع بخفض ميزانيات الذكاء الاصطناعي

وصلت شركة Glean الناشئة، التي تأسست قبل سبع سنوات وغالباً ما توصف بأنها “Google للمؤسسات”، إلى 300 مليون دولار من الإيرادات السنوية. ويمثل هذا الإنجاز زيادة بمقدار ثلاثة أضعاف عن مستوى الإيرادات البالغ 100 مليون دولار الذي حققته الشركة قبل 15 شهراً فقط. ويعزز هذا النمو مكانة الشركة في سوق البحث المؤسسي. ومع ذلك، ونظراً لهيكل التسعير الخاص بالشركة، لا يمكن وصف هذا الإنجاز البالغ 300 مليون دولار بالكامل بأنه إيرادات متكررة سنوية (ARR) تقليدية، وهو مقياس يمثل عادةً تجديدات الاشتراكات المتوقعة.

ووفقاً لـ Arvind Jain، الرئيس التنفيذي لشركة Glean، فإن نمو الشركة مدفوع بتقنية “context graph” الخاصة بها، وهو مصطلح يشير إلى أدوات الذكاء الاصطناعي التي تتصل بأنظمة البرمجيات الداخلية للمؤسسة وتتعلم منها لفهم احتياجات العمل. ويدّعي Jain أن تقنية “context graph” هذه تساعد المؤسسات على خفض تكاليف حوسبة الذكاء الاصطناعي من خلال تقليل استهلاك الرموز (tokens). قال Jain: “إذا قمت بربط ذكائك الاصطناعي بـ Glean، فإنه يمنحك كل المعلومات التي تحتاجها للقيام بعملك، ويؤدي ذلك إلى استهلاك الذكاء الاصطناعي لرموز أقل بكثير مقارنة بما إذا قمت بإطلاق الذكاء الاصطناعي على أنظمتك مباشرة”. كما أشار إلى أن العملاء يقدرون قدرة Glean على خفض فواتير الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم بشكل كبير.

أصبحت وفورات التكلفة هذه عاملاً رئيسياً للتميز في ظل ازدحام سوق البحث المؤسسي. وأشار Jain إلى أن الشركة لم تواجه أي منافسة خلال سنواتها الأربع أو الخمس الأولى. ومع ذلك، أضاف أنه نظراً لأن البحث أمر بالغ الأهمية لعمل الذكاء الاصطناعي في المؤسسات، فإن كل شركة في العالم تريد الآن دخول هذا المجال. وتتنافس Glean الآن مع العديد من عمالقة التكنولوجيا الذين يبنون أدوات مماثلة، بما في ذلك: Google وMicrosoft وOpenAI وAnthropic وSalesforce وAtlassian.

قُدّرت قيمة Glean بـ 7.2 مليار دولار عندما جمعت جولة تمويل من السلسلة F بقيمة 150 مليون دولار في يونيو الماضي. وتشمل قاعدة عملاء الشركة Databricks وReddit وPinterest وSamsung. ولخدمة هؤلاء العملاء، تقدم Glean نموذجاً قائماً على الاستهلاك، حيث يدفع العملاء مقابل الاستخدام، ونموذجاً هجيناً يجمع بين رسوم شهرية ثابتة للمستخدمين النشطين ورسوم استخدام منفصلة لاستهلاك النموذج. ونظراً لأن نماذج التسعير القائمة على الاستهلاك البحت تعتمد على نشاط المستخدم المتقلب بدلاً من تجديدات الاشتراكات المتوقعة، فإن جزءاً من إيرادات Glean يُوصف بدقة أكبر بأنه معدل تشغيل الإيرادات السنوي بدلاً من الإيرادات المتكررة السنوية (ARR) التقليدية.

لماذا يهم

يسلط نمو Glean الضوء على تحول في الذكاء الاصطناعي للمؤسسات: حيث تتجاوز الشركات مرحلة التبني البسيط إلى تحسين التكاليف، مما يجعل الأدوات التي تتكامل مع البيانات الداخلية ضرورية لتحقيق الكفاءة.