我喜歡關(guān)注那些早期收入呈現(xiàn)快速增長的產(chǎn)品，因為這往往代表它們在某些方面做對了。過去一年我很看好并且關(guān)注比較多的兩個 AI Infra 產(chǎn)品中，沒想到估值都已經(jīng)超 40 億美金了，而且收入增長都在很短時間超過了 1 億美金 ARR。

其中一個是華人團隊做的 Fireworks，10 月份正式官宣了 2.5 億美金融資估值 40 億《》。

而 Fireworks 的收入增長更是超快，去年 4 月份的時候 ARR 才 650 萬美金，今年 5 月份就已經(jīng) 1.3 億美金了，到 10 月份 Fireworks 官宣 2.5 億美金融資時，宣布其年化收入已經(jīng)超過了 2.8 億美金，客戶比 B 輪融資時也增長了 10 倍。

其核心是提供數(shù)百個最先進的開源模型，涵蓋文本、圖像、音頻和多模態(tài)格式。它支持微調(diào)、強化學習和模型評估——這些都基于他們的超高速推理引擎，性能提升高達 40×，成本比其他供應(yīng)商降低 8×。

他們將這種增長歸因于其對“一人一 AI”（one-size-fits-one AI）而非“一個 AI 適合所有”（one-size-fits-all）的信念。通用基礎(chǔ)模型解決通用問題，因為前沿實驗室只能在公開可用的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)上訓練模型。但大部分有價值的數(shù)據(jù)存在于企業(yè)及其應(yīng)用程序中：用戶交互、特定領(lǐng)域的工作流程、專有知識庫和行為模式。

這和 Glean 的想法很類似：大多數(shù)人工智能技術(shù)都是基于互聯(lián)網(wǎng)上的公共數(shù)據(jù)。所以當你把那些模型帶到你公司內(nèi)部，并且試圖讓他們在內(nèi)部工作時，最大的問題是他們其實并不了解你們的業(yè)務(wù)運作方式和背景《》。

另一個則是 Fal，上周宣布完成了 1.4 億美金的 D 輪融資，由 Sequoia 領(lǐng)投，估值則達到了 45 億美金，比 7 月份 C 輪融資的 15 億美金估值直接漲了 3 倍。

Fal 在官方博客里說的不多，但說生成式媒體的發(fā)展速度超出了他們的預(yù)期，從設(shè)計到未來的商業(yè)，每天都在涌現(xiàn)新的應(yīng)用場景。為了滿足這一不斷增長的需求，他們再次融資加速，其團隊現(xiàn)在 70 人左右。

我在去年 2 月份初次關(guān)注到 Fal，當時其客戶才 50 個，但是 ARR 在一年時間就增加了 4000 萬美金《》。

與 Fireworks 提供各種各樣的開源 AI 模型不同，F(xiàn)al 主要專注于企業(yè)和開發(fā)者對圖片、音頻和視頻生成的大量需求，因此其給自己的定位是面向開發(fā)者的生成式媒體平臺。

其尋找 PMF 的過程也很有意思，一開始想做一個未來商店，讓用戶可以在對用戶實時生成的實時內(nèi)容進行買賣和互動，但發(fā)現(xiàn)想法太超前必須先解決推理效率這個底層問題，最后一步一步才走到了現(xiàn)在《》。

Fal 的爆發(fā)式增長，證明了市場的強大需求，但發(fā)現(xiàn)這個市場的不只有它，另一個從工具一步步也走到了類似 Fal 的 AI Infra 定位，并且早期實現(xiàn)了月收入 40 倍的增長《》，最近也完成了 5000 萬美金的新一輪融資。

另外，與服務(wù)業(yè)相關(guān)的垂直 AI 還在繼續(xù)發(fā)酵，與法律的結(jié)合快速催生出了像 Harvey 等一大眾法律 AI 產(chǎn)品。與法律類似，專利行業(yè)也是一個非常適合用 AI 來做的垂直行業(yè)，這是一個“高價值、強剛需、極度低效”的典型 AI 場景，其中專利撰寫與審查是極其無聊但每年的市場規(guī)模超過了 2000 億美金。

現(xiàn)在，專利 AI 這個類別也已經(jīng)誕生，因為已經(jīng)有類似的產(chǎn)品做到了年收入 10 倍級增長，ARR 超過了……

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