企业 AI 架构之争：谁将主导公司的 AI 层？Glean CEO 深度解读 RAG 与企业搜索的未来

引言：生成式 AI 时代的架构变革

随着 Generative AI 技术在企业环境中的渗透，IT 决策者面临着一个核心问题：谁将拥有并管理公司的 AI 层 (AI Layer)？在最近的一次访谈中，Glean 的联合创始人兼 CEO Arvind Jain 深入探讨了企业如何构建连接大语言模型 (LLM) 与内部私有数据的桥梁。这不仅是一个技术选型问题，更关乎数据治理、安全与生产力的未来。

什么是企业级 AI 层？

在传统的 IT 架构中，数据分散在各个 SaaS 平台和本地库中。而 AI 层作为一个新兴的中间件架构，其核心职能是作为“企业大脑”，将 LLM 的推理能力与企业实时更新的知识库相结合。Arvind Jain 指出，这一层级必须具备极高的安全性和上下文感知能力 (Context-awareness)。

核心挑战：数据孤岛与权限管理

在实现企业级 AI 时，面临的最大障碍并非模型性能，而是数据的复杂性：

• 数据碎片化 (Data Fragmentation)： 信息散落在 Slack、Jira、GitHub、Google Drive 和 Microsoft Teams 等数十个平台。
• 权限控制 (Permissioning)： 这是一个关键的硬指标。AI 不应向没有权限的员工泄露敏感信息（如薪资或并购计划）。
• 数据时效性： 模型必须能够访问分钟级更新的实时数据，而非过时的训练集。

RAG：连接模型与真相的技术基石

Jain 强调了 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 在企业 AI 架构中的主导地位。相比于昂贵且难以维护的模型微调 (Fine-tuning)，RAG 通过以下流程解决了企业需求：

• Vector Database： 将企业文档转换为向量嵌入 (Embeddings)。
• 语义搜索 (Semantic Search)： 精准定位与用户查询相关的上下文。
• 提示词工程 (Prompt Engineering)： 将检索到的知识与用户提问一同输入给 LLM，确保生成的回答准确且有据可查。

“拥有”AI 层的三种路径

谁会最终赢得这一层级的控制权？Jain 分析了当前市场的三种主要趋势：

1. 应用厂商 (SaaS Vendors)： 如 Salesforce 或 Microsoft，它们在各自的生态内构建 AI 助手。缺点是难以跨越不同应用界限。

2. 云服务提供商 (Cloud Providers)： 如 AWS Bedrock 或 Azure AI，提供底层基础设施，但往往缺乏开箱即用的企业搜索逻辑。

3. 中立的跨平台 AI 层 (Independent AI Layer)： 像 Glean 这样的公司，通过集成所有 SaaS 平台，提供一个统一的检索和问答界面，实现真正的全公司级知识图谱。

总结与前瞻：决策者的行动指南

对于 CTO 和 CIO 而言，构建 AI 层不应仅仅是部署一个 Chatbot，而是要建立一个健壮的数据中台。Arvind Jain 认为，未来的企业将不再根据他们使用的工具来定义，而是根据他们如何利用其独有的私有知识资产来竞争。选择一个能够确保安全、跨平台兼容且支持 RAG 架构的 AI 层，将是企业在 AI 竞争中胜出的关键。