九个月估值翻4.4倍，Fireworks AI刚完成D轮融资

Fireworks AI 在 7 月完成了 15.05 亿美元的 D 轮融资，估值 175 亿美元。10 月时它的市值是 40 亿美元。九个月里，它的估值涨了大约 4.4 倍。以下是这个定价的内涵：

训练前沿模型是一项资本性支出事件。它只发生一次，做完就结束了。而为付费客户日常运行这个模型，则是一笔永远不会停止的账单。

每家真正在做 AI 相关业务的公司都必须从某处购买 tokens。买家关心的是每 token 成本和延迟。底层构建模型的实验室并不重要。

Fireworks 和 Baseten 是目前最大的两家出售这类服务的云厂商。Together AI 和 Replicate 处于同一层级。Groq、Cerebras 和 SambaNova 竞争的方向是定制硅芯片，而非托管基础设施。AWS、Azure 和 Google Vertex 在它们更大的合同中，也把同类服务作为一个单独项出售。

Fireworks 和开放模型转售商的区别在于顶层运行的内容。它每天处理的 40 万亿 tokens 中，超过 95% 是客户用自有数据微调后的模型。

Cursor、Harvey、Uber、Shopify、GitLab、MongoDB。它们都不是在租用 API。它们在别人的基础设施上运行自有模型。

这家基础设施公司的年化收入刚刚突破 10 亿美元。一年内增长了 5 倍。

有三个因素可能会拆解这个数字。超大规模厂商可以把推理定价作为自家云业务中的亏本引流项。AWS 和 Azure 不需要靠这一层赚钱。他们只需要把工作负载留在自己的围墙内。

英伟达两边都占了位置。它既是这轮 D 轮融资的投资者，也是这里所有竞争对手租用芯片的供应商。这个领域里没有哪家公司拥有自研硅芯片。产能才是真正的护城河问题。当芯片稀缺时，谁能先拿到货。

然后就是估值本身。九个月内从 40 亿美元涨到 175 亿美元，这个定价要求增长速度在已经很大的基数上继续复利。当增长放缓，哪怕只是放缓一点点，涨得这么快的资产通常都是最先回调的。

为什么我认为它还能维持：转换成本不在 API 上。它在顶层的微调模型上。把工作负载转移到竞争对手那里，自定义工作就得从零开始。这和开发者选一个更便宜的端点相比，留存问题完全不同。

这轮融资由 Atreides、Index Ventures 和成长型投资者 TCV 领投。英伟达和一长串机构投资者跟投。这种融资份额总是超额认购。这种融资轮里，最好的分配份额来自已经在资本表上的投资者决定继续持有，而非来自公司。

数据由公司披露。目前还没有关于 token 流量或客户集中度的独立基准测试。

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