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“做几个肤浅套件就想赚一万亿？”Glean创始人撕破幻觉：OpenAI和Anthropic注定吃不下应用层！
Glean 创始人 Arvind Jain 在对话中直言，OpenAI 和 Anthropic 推出的垂直套件都很浅，无法真正替代 Figma 等专业工具，他们赢不了企业应用层。他认为，企业级 AI 的壁垒在于复杂的上下文与权限管理，模型“暴力检索”不仅慢且极其昂贵（Glean 一个 Agent 单月烧掉 100 万美元）。他进一步断言，AI 不会导致公司裁员收缩，反而会让想赢的公司规模变得更大；开源模型正逼近前沿，90% 的企业业务可用开源平替，模型层正在商品化，大模型公司的高昂授权费难以为继。本文适合关注 AI 产业格局、企业级软件竞争、以及大模型商业模式的读者，提供了来自一线创业者的冷峻视角和具体成本数据。原文 ↗
核心观点
- ▍OpenAI 和 Anthropic 推出的医疗、金融等垂直套件“太浅”，无法真正吃下企业应用层，因为专业领域业务壁垒极深，没有设计师会因为 Claude 的画图功能而放弃 Figma。
- ▍AI 不会让公司规模缩小，相反，它会迫使想赢的公司变得更大。在 AI 工具对等的情况下，选择裁员省钱的公司注定打不过保留团队规模、用 AI 做出 10 倍好产品的对手。
- 01Glean 内部一个用于自动处理 15 人值班小组 95% 线上故障警报的 AI Agent，单月烧掉了高达 100 万美元的算力费，比雇人还贵。
- 02Glean 自身拥有 1000 多名员工，创始人计划在五年内将规模扩大到 5000 人。
- 03Glean 几乎 100% 的初始代码由 AI 生成，但公司仍强制推行严格的人工代码审查，因为“理解、维护和审查”这些代码已成为研发新瓶颈。
- 04Arvind Jain 认为，90% 以上的企业日常业务用例已经可以由多种不同模型（包括开源模型）完整处理，模型层商品化正在发生。
- 05开源模型（如 GLM 5.2）在性能上已追到离闭源大厂仅剩一到三个月差距的临界点，这会迫使大模型厂商大幅降价。
反方 / 局限
- — 主持人指出，当 AI 成本仅占开发者工资的 3.8% 时，其实并不算贵，但 Arvind Jain 认为，有了开源后可以用十分之一的成本做同样的工作，且技术成本应该持续下降。
- — 文章承认，虽然 AI 提升了写代码的速度，但产品交付速度并未同步加快，因为写代码只是产品交付流程中的一小部分。
- — Arvind Jain 承认，自己一贯“讲纪律、保守花钱”的风格可能不再是当前最优策略，因为这是一场“抢地盘战”，过于保守可能会错失时机。
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