在科技领域的浩瀚星空中，又一颗璀璨的新星正冉冉升起。这家名为Fireworks AI的人工智能云服务初创公司，正计划启动新一轮融资，目标估值高达40亿美元，吸引了全球投资界的目光。
据悉，知名风投机构Lightspeed Venture Partners与Index Ventures等，正就领投此次融资进行深入谈判。若融资成功，Fireworks AI的估值将在一年内实现惊人飞跃，增长超过七倍。这一壮举再次证明了投资机构对AI基础设施领域，特别是推理服务赛道的浓厚兴趣与坚定信心。
Fireworks AI的崛起，离不开其背后的强大团队与卓越技术。公司联合创始人兼首席执行官乔琳，一位复旦才女，拥有计算机本硕连读的学术背景，并在加州大学圣巴巴拉分校攻读计算机博士学位。她的职业生涯跨越IBM、LinkedIn及meta等科技巨头，积累了丰富的AI底层架构研发经验。
在meta期间，乔琳作为AI平台架构的关键负责人，领导超过300人的工程师团队，主导了全球PyTorch框架的基础设施研发及大规模部署，将PyTorch打造成为行业标杆的开源框架。这段经历不仅为她积累了深厚的技术底蕴，更为她创立Fireworks AI奠定了坚实的基础。
Fireworks AI的创始团队堪称“梦之队”，由六位参与过meta PyTorch项目的资深工程师与一位前谷歌AI专家组成。他们延续着乔琳在PyTorch时期沉淀的方法论，致力于前端保持极致简洁，后端承载海量优化。通过攻克分布式推理引擎等8万多种配置组合的技术难关，Fireworks AI为用户提供了流畅的体验。
乔琳深刻洞察到生成式AI带来的范式转移，认为传统机器学习时代企业需要从零搭建模型，而通用人工智能（GenAI）的出现让创新焦点转向应用。这一转变催生了爆炸式的市场机遇，但企业仍面临基础设施、专业人才与算力资源的三大瓶颈。正是瞄准这个广阔市场，Fireworks AI开创了独特的商业模式——推理服务提供商。
Fireworks AI的核心在于帮助企业以更低的成本、更高的效率运行和定制开源大模型，如DeepSeek、阿里云的Qwen及meta的Llama等。他们租用第三方的英伟达服务器，通过API接口直接为开发者提供这些开源模型的推理能力，让开发者用起来像调用OpenAI的GPT-4一样方便。
Fireworks AI的核心优势在于对GPU资源做了深度优化。通过自研的Fire Attention推理引擎等技术，他们让模型推理更快、更省资源，最终帮助客户降低使用成本。这一优势得益于乔琳对行业趋势的深刻判断，她认为当基础模型的质量与规模逐渐趋同时，企业级差异化竞争的关键在于如何用专有数据锻造独特价值。
在商业化方面，Fireworks AI的表现同样令人瞩目。近期年化收入已突破2亿美元，预计年底将增至3亿美元。其业务扩张离不开本身就在快速增长的AI原生应用公司的支持，如AI编程独角兽Cursor、AI搜索独角兽Perplexity等。
Cursor作为Fireworks AI的客户之一，借助其技术让写代码的效率大幅提升。Cursor专门训练了一个新模型处理“快速改代码”的任务，在700亿参数的大模型上每秒能生成约1000个token，比GPT-4和GPT-4o快得多。而Fireworks AI为Cursor提供了底层支持，用了推测解码等关键技术，让Cursor的模型速度飙到每秒1000个token，比普通推理快13倍，比之前用GPT-4的版本也快了9倍。
然而，Fireworks AI也面临着激烈的竞争与挑战。直接对手包括Together AI和Baseten等，而英伟达收购推理服务商Lepton后切入其核心业务领域，更是加剧了市场竞争。同时，公司还面临盈利挑战，毛利率虽与同行相当，但低于订阅制软件常见的水平。为此，Fireworks AI正通过持续优化GPU资源效率提升毛利率，并将此列为重点战略方向。
尽管面临诸多挑战，但投资机构仍然看好Fireworks AI的潜力。自成立以来，公司已完成共计7700万美元的两轮融资，估值达到5.52亿美元。投资方包括红杉资本、Benchmark等顶级风投，以及英伟达、AMD等产业资本。可以说，乔琳是被众多业界大佬同时看中的创业者。
展望未来，Fireworks AI将继续强化其智能优化工具Fire Optimizer，在模型质量、响应速度、成本之间自动寻找最优解。通过个性化定制，让模型效果比通用模型或普通API更强，特别是加入客户自己的业务数据后，效果将更为出色。乔琳坚信，真正懂产品的开发者将玩转自己的数据、调教出更聪明的模型，最终赢到最后。
Fireworks AI致力于提供工具与基础设施，帮助开发者定制模型、注入数据，全面提升推理质量、速度与并发能力。他们相信，每个用心打磨产品的团队都能站上AI时代的聚光灯下，共同书写科技领域的新传奇。
