我喜歡關注那些早期收入呈現快速增長的產品,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注比較多的兩個 AI Infra 產品中,沒想到估值都已經超 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 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。
其核心是提供數百個最先進的開源模型,涵蓋文本、圖像、音頻和多模態格式。它支持微調、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網數據上訓練模型。但大部分有價值的數據存在于企業及其應用程序中:用戶交互、特定領域的工作流程、專有知識庫和行為模式。
這和 Glean 的想法很類似:大多數人工智能技術都是基于互聯網上的公共數據。所以當你把那些模型帶到你公司內部,并且試圖讓他們在內部工作時,最大的問題是他們其實并不了解你們的業務運作方式和背景《》。
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。
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Fal 在官方博客里說的不多,但說生成式媒體的發展速度超出了他們的預期,從設計到未來的商業,每天都在涌現新的應用場景。為了滿足這一不斷增長的需求,他們再次融資加速,其團隊現在 70 人左右。
我在去年 2 月份初次關注到 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,Fal 主要專注于企業和開發者對圖片、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容進行買賣和互動,但發現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在《》。
Fal 的爆發式增長,證明了市場的強大需求,但發現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,與服務業相關的垂直 AI 還在繼續發酵,與法律的結合快速催生出了像 Harvey 等一大眾法律 AI 產品。與法律類似,專利行業也是一個非常適合用 AI 來做的垂直行業,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模超過了 2000 億美金。
現在,專利 AI 這個類別也已經誕生,因為已經有類似的產品做到了年收入 10 倍級增長,ARR 超過了……
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