Glean-ის წლიურმა შემოსავალმა 300 მილიონ დოლარს გადააჭარბა: ხელოვნური ინტელექტის ხარჯების ოპტიმიზაცია კომპანიის მთავარი უპირატესობა გახდა

Glean-მა, რომელსაც ხშირად კორპორაციულ სამყაროში „Google-ს“ უწოდებენ, განაცხადა, რომ მისმა წლიურმა განმეორებადმა შემოსავალმა (ARR) 300 მილიონ დოლარს მიაღწია. ეს მაჩვენებელი სამჯერ აღემატება 100-მილიონიან ნიშნულს, რომელიც კომპანიამ სულ რაღაც 15 თვის წინ დააფიქსირა.

მიუხედავად იმისა, რომ ბევრი ხელოვნური ინტელექტის (AI) სტარტაპი სწრაფი ტემპით ვითარდება, Glean-ის პროგრესი განსაკუთრებით შთამბეჭდავია. შვიდი წლის წინ დაარსებული სტარტაპი, რომელიც წლების განმავლობაში ამ კატეგორიაში პრაქტიკულად ერთადერთი მოთამაშე იყო, ზრდას კიდევ უფრო აჩქარებს. ეს ხდება იმ ფონზე, როდესაც ტექნოლოგიური გიგანტები კორპორაციული AI ძიების ბაზარზე საკუთარი კონკურენტული პროდუქტებით შედიან.

„ჩვენი არსებობის პირველი ოთხი-ხუთი წლის განმავლობაში კონკურენცია არ გვქონია“, — განუცხადა Glean-ის აღმასრულებელმა დირექტორმა, არვინდ ჯაინმა TechCrunch-ს. „იმის გათვალისწინებით, თუ რამდენად მნიშვნელოვანია ძიება კორპორაციულ გარემოში ხელოვნური ინტელექტის მუშაობისთვის, მსოფლიოში ყველა კომპანიას სურს ამ სფეროში ყოფნა“.

კონკურენცია და ტექნოლოგიური უპირატესობა

ტექნოლოგიური გიგანტები, რომლებიც Glean-ის მსგავს ინსტრუმენტებს ქმნიან, მოიცავს ისეთ კომპანიებს, როგორებიცაა Google, Microsoft, OpenAI, Anthropic, Salesforce და Atlassian. ჯაინი მიიჩნევს, რომ ბაზარზე პირველობას თავისი უპირატესობები აქვს, თუმცა თანაბრად მნიშვნელოვანია უკეთესი პროდუქტის შეთავაზება.

ჯაინის თქმით, ის, რასაც Glean კონკურენტებზე უკეთ აკეთებს, მისი AI ინსტრუმენტების მიერ მომხმარებელთა ბიზნეს საჭიროებების სიღრმისეული გაგებაა. Glean-ის ხელოვნური ინტელექტი ამ ცოდნას აღწევს კონცეფციით, რომელსაც „კონტექსტური გრაფი“ (context graph) ეწოდება. სისტემა უკავშირდება საწარმოების შიდა პროგრამულ უზრუნველყოფას და მათგან სწავლობს.

ხარჯების შემცირება, როგორც გაყიდვების სტრატეგია

ჯაინი ამტკიცებს, რომ Glean-ის კონტექსტური გრაფი საწარმოებს AI გამოთვლითი ხარჯების შემცირებაშიც ეხმარება. „თუ თქვენს ხელოვნურ ინტელექტს Glean-თან დააკავშირებთ, ის გაწვდით ყველა საჭირო ინფორმაციას სამუშაოს შესასრულებლად, რაც იწვევს გაცილებით ნაკლები ტოკენის (token) მოხმარებას, ვიდრე AI-ის პირდაპირ თქვენს სისტემებზე მიშვების შემთხვევაში“, — განმარტა მან. ეს იმიტომ ხდება, რომ Glean-ის დახმარებით ხელოვნური ინტელექტი ნაკლებ ოპერაციას ასრულებს.

იმ დროს, როდესაც ბევრი კომპანია AI ბიუჯეტებს სწრაფად ხარჯავს, ტოკენების დაზოგვა Glean-ისთვის გაყიდვების მთავარ არგუმენტად იქცა. „ერთ-ერთი რამ, რაც ჩვენს მომხმარებლებს Glean-ში ძალიან მოსწონთ, არის ის, რომ ჩვენ შეგვიძლია მნიშვნელოვნად შევამციროთ მათი AI ხარჯები“, — აღნიშნა ჯაინმა.

ფასწარმოქმნა და ბაზარზე პოზიციონირება

კომპანია, რომელიც ბოლოს 7.2 მილიარდ დოლარად შეფასდა (გასულ ივნისს 150 მილიონი დოლარის მოზიდვისას), მომხმარებლებს ფასწარმოქმნის სხვადასხვა სტრუქტურას სთავაზობს. მის კლიენტებს შორის არიან Databricks, Reddit, Pinterest და Samsung. Glean იყენებს ორ ძირითად მოდელს:

• მოხმარებაზე დაფუძნებული მოდელი: სადაც კლიენტები იხდიან გამოყენების მიხედვით.
• ჰიბრიდული მოდელი: რომელიც აერთიანებს ფიქსირებულ ყოველთვიურ გადასახადს აქტიური მომხმარებლებისთვის და ცალკეულ საფასურს მოდელის მოხმარებისთვის.

აღსანიშნავია, რომ კომპანიის 300 მილიონიანი მაჩვენებელი სრულად არ შეიძლება ჩაითვალოს ტრადიციულ ARR-ად. მოხმარებაზე დაფუძნებული მოდელები დამოკიდებულია მომხმარებლის ცვალებად აქტივობაზე და არა პროგნოზირებად გამოწერებზე, ამიტომ Glean-ის შემოსავლის ნაწილი უფრო ზუსტად შეიძლება აღიწეროს, როგორც წლიური შემოსავლის მაჩვენებელი (revenue run rate).