英偉達支援的 Fireworks 完成 15 億美元融資，估值升至 175 億美元

英偉達背書的開源 AI 雲廠商 Fireworks，7 月 16 日完成 15 億美元新一輪融資，投後估值衝到 175 億美元；更猛的是年化營收已破 10 億美元，同比暴漲 5 倍。在融資寒冬裡，這份成績單相當扎眼。

Fireworks 走的是和 OpenAI、Anthropic 不一樣的路：不做通用大模型，而是基於開源模型做推理雲，幫企業用自有資料微調專屬模型。CEO 林俏（前 Meta 高管）的邏輯很直白——企業不願把核心資料交給通用大模型廠，更想要 自主可控的專用能力。同等效果下，使用成本僅為閉源模型的 1/5 到 1/10，對精打細算的企業極具殺傷力，微軟 CEO 納德拉「企業應保有自身獨有資料資產」的判斷與之不謀而合。

規模數字也夠唬人：每日處理 40 萬億 AI 令牌，高於谷歌的 27 萬億、OpenAI 的 22 萬億；客戶從早期過半依賴 Cursor，擴充套件到 Elastic、GitLab、MongoDB 等科技企業。而 Cursor 近期被 SpaceX 以 600 億美元股票收購，又給這套開源生態添了把火——編碼智慧體越火，底層推理雲越受益。

公司 2022 年成立，現有約 200 人，計劃年底擴到 600 人，本輪錢主要砸向 GPU 算力和銷售團隊。3 月已牽手微軟，借其雲渠道拓寬覆蓋；算力合作方超 20 家，供給端不愁。Fireworks 的崛起，本質上踩中了「模型 commodity 化」的浪潮：當開源權重遍地，價值正從模型本身移向推理、微調與分發。

在「大模型即基礎設施」的敘事裡，Fireworks 證明了一件事：不開最貴的通用模型，也能在算力紅海里長出自己的護城河。差異化，有時比規模更重要。

對創業者而言，Fireworks 是個反例：不追求成為「下一個 OpenAI」，反而可能在細分賽道活得更紮實。當通用大模型在燒錢軍備競賽裡內卷，把推理、微調、分發做深做透，未必不是一條更穩的窄門。紅海里也能長出藍海，前提是別跟著別人的劇本跑——Fireworks 用開源和成本，撕開了一道屬於自己的口子。