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TechCrunch AI 2일 전

AI 비용 절감이 핵심 무기… 길린(Glean), 연간 매출 3억 달러 돌파

IMP
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핵심 요약

기업용 AI 검색 플랫폼 길린(Glean)의 연간 반복 매출(ARR)이 3억 달러를 돌파했습니다. 빅테크들의 경쟁 진입 속에서도 '컨텍스트 그래프(Context Graph)' 기술을 통해 고객의 비즈니스를 깊이 이해하고 AI 연산에 소요되는 토큰 비용을 크게 절감해 주는 점이 핵심 성공 요인으로 꼽혔습니다.

번역된 본문

기업용 구글로 자주 불리는 길린(Glean)은 연간 반복 매출(ARR)이 3억 달러에 도달했다고 밝혔다. 이는 불과 15개월 전에 달성한 1억 달러 대비 3배나 증가한 수치다. 많은 AI 스타트업이 가파르게 성장하고 있지만, 길린의 성장세는 유독 눈에 띈다. 창립 7년 차의 이 스타트업은 수년 동안 사실상 해당 분야의 유일한 플레이어로 남아있다가, 거대 기술 기업들이 경쟁 제품을 들고 기업용 AI 검색 시장에 진출하면서 오히려 성장 속도를 높이고 있다.

길린의 아르빈 제인(Arvind Jain) 최고경영자(CEO)는 테크크런치와의 인터뷰에서 "지난 4~5년 동안 우리는 경쟁자가 없었다"며 "기업 환경에서 AI가 제대로 작동하려면 검색이 얼마나 중요한지를 고려할 때, 전 세계 모든 기업이 이 시장에 진출하고 싶어 하는 것은 당연하다"고 말했다. 길린과 유사한 도구를 개발 중인 대형 기술 기업으로는 구글, 마이크로소프트, 오픈AI, 앤스로픽, 세일즈포스, 앳라시안 등이 있다. 제인 CEO는 시장의 선두주자로서의 가치가 있지만, 더 나은 제품을 제공하는 것도 그만큼 중요하다고 강조했다. 그에 따르면 길린이 경쟁사보다 뛰어난 점은 길린의 AI 도구가 고객의 비즈니스 요구에 대해 가지고 있는 깊은 이해도로 요약된다.

길린의 AI는 최근 대중적으로 쓰이기 시작한 용어인 '컨텍스트 그래프(Context Graph)'라는 개념으로 설명되는 지식을 바탕으로, 기업의 내부 소프트웨어 시스템에 연결하고 학습함으로써 이러한 이해를 구축한다. 제인 CEO는 길린의 컨텍스트 그래프가 기업의 AI 컴퓨팅 비용을 절감하는 데도 도움이 된다고 주장했다. 그는 "AI를 길린에 연결하면 업무에 필요한 모든 정보를 제공하며, 이는 AI를 기업 시스템에 직접 연결하는 것과 비교할 때 훨씬 적은 토큰(Token)을 소모하게 만든다"고 설명했다. 이는 길린을 사용할 때 AI가 수행하는 연산 작업이 줄어들기 때문이라고 그는 덧붙였다.

수많은 기업들이 AI 도입으로 예산을 초과 지출하고 있는 시기에, 이러한 토큰 비용 절감은 길린의 주요 판매 포인트가 되었다. 그는 "고객들이 길린에 대해 정말 좋아하는 점 중 하나는 AI 사용 요금을 크게 줄여줄 수 있다는 사실"이라고 말했다.

지난해 6월 1억 5,000만 달러 규모의 시리즈 F 투자를 유치하며 72억 달러의 기업가치로 평가받았던 이 회사는 데이터브릭스(Databricks), 레딧(Reddit), 핀터레스트(Pinterest), 삼성(Samsung) 등을 포함한 고객층을 대상으로 다양한 가격 정책을 제공하고 있다. 제인 CEO에 따르면, 길린은 고객이 사용한 만큼 비용을 내는 종량제 모델과 활성 사용자에 대한 고정 월간 요금제에 모델 사용량에 따른 사용료를 결합한 하이브리드 모델을 모두 제공하고 있다.

길린이 이러한 방식을 도입한 최초의 기업은 아니지만, 회사의 3억 달러 달성이 전통적인 의미의 ARR로 온전히 설명될 수는 없다는 점은 짚고 넘어갈 만하다. 종량제 가격 모델은 본질적으로 엄격하게 반복되는 요소가 없기 때문이다. 순수 종량제 모델은 예측 가능한 구독 갱신이 아닌, 들쭉날쭉한 사용자 활동량에 의존한다. 따라서 길린의 최상위 매출 중 일부는 연간 수익 실행률(Annualized Revenue Run Rate)로 설명하는 것이 더 정확하다.

길린은 본 기사의 코멘트 요청에 즉각적으로 답변하지 않았으며, 추후 회사가 답변할 경우 해당 내용을 업데이트할 예정이다.

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Glean, a company often described as the Google for enterprise, said it has reached $300 million in annual recurring revenue (ARR), a three-fold increase from the $100 million milestone it reached just 15 months ago. While many AI startups are growing at a blistering pace, Glean’s progress is particularly remarkable. After years of essentially being the only player in the category, the seven-year-old startup is accelerating its growth as tech giants enter the enterprise AI search market with rival products. “The first four or five years of our existence, we had no competition,” Glean CEO Arvind Jain told TechCrunch. “Given how important search is to make AI work in the enterprise, every single company in the world wants to be in this space.” Tech heavyweights building Glean-like tools include Google, Microsoft, OpenAI, Anthropic, Salesforce, and Atlassian. Jain maintains that there’s value in being a first mover in the space, but that it’s also equally important to offer a better product. What Glean does better than its competition, according to Jain, comes down to the deep understanding that its AI tools have of customers’ business needs. Glean's AI achieves this knowledge — a concept captured by the new, popular term " context graph " — by connecting to and learning from enterprises’ internal software systems. Jain claims that Glean’s context graph also helps enterprises cut AI computing costs. “If you connect your AI to Glean, it gives you all the information that you need to do your work, and that results in AI consuming far fewer tokens compared to if you unleash AI onto your systems directly,” Jain said. That’s because with Glean, AI ends up performing fewer operations, he added. At a time when many companies are blowing through their AI budgets, those token cost savings have become a major selling point for the company. “One of the things you know our customers really like about Glean is the fact that we can reduce your AI bill significantly,” he said. The company, which was last valued at $7.2 billion when it raised a $150 million Series F last June, offers various pricing structures to its customers, which include Databricks, Reddit, Pinterest, and Samsung. According to Jain, Glean offers both a consumption-based model, where clients pay per use, and a hybrid model that combines a fixed monthly fee for active users with separate usage fees for model consumption. Glean is definitely not the first company to do this, but it’s worth pointing out that the company’s $300 million milestone cannot be fully described as traditional ARR, because a consumption model by definition doesn’t have a strictly recurring component. Pure consumption pricing models depend on fluctuating user activity rather than predictable subscription renewals, therefore a portion of Glean’s topline is more accurately described as an annualized revenue run rate. Glean did not immediately respond to a request for comment; this post will be updated if the company replies. Topics AI , AI search , Enterprise , Glean , revenue , Startups When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission . This doesn’t affect our editorial independence. Marina Temkin Reporter, Venture Marina Temkin is a venture capital and startups reporter at TechCrunch. Prior to joining TechCrunch, she wrote about VC for PitchBook and Venture Capital Journal. Earlier in her career, Marina was a financial analyst and earned a CFA charterholder designation. You can contact or verify outreach from Marina by emailing marina.temkin@techcrunch.com or via encrypted message at +1 347-683-3909 on Signal. View Bio October 13-15 San Francisco Early Bird ticket savings of up to $410 end May 29, 11:59 p.m. PT. Connect with 10,000+ tech leaders in unparalleled networking, 200+ hands-on sessions led by 250+ industry leaders, and discover 300+ showcasing startups. REGISTER NOW Most Popular Meta launches Instagram, Facebook, and WhatsApp subscriptions, with more to come, including AI plans Sarah Perez Tech CEOs are apparently suffering from AI psychosis Julie Bort DuckDuckGo installs are up 30% as users reject being ‘force-fed’ Google’s AI Search Rebecca Bellan Starship's path to reusability looks murky after SpaceX's S-1 Tim Fernholz 6 kitchen gadgets that make adulting feel easier Lauren Forristal I tried Amazon's Bee wearable and am both intrigued and slightly creeped out Lucas Ropek You can no longer Google the word ‘disregard' Russell Brandom