将东四十条资本设为“星标⭐”，第一时间收获最新推送
近日，Fireworks AI官宣完成B轮融资。起初我并不觉得这次融资值得关注，毕竟眼球已经被被AI动辄数亿美元的融资轰炸习惯了，5200万的B轮融资让我实在提不起兴趣。
但朋友圈不断地热议，我被动接收到Fireworks AI不少碎片信息，稍微一研究发现，确实有点意思。除了投资方堪称顶级外，还有几个显著的标签：复旦才女，小众赛道，明星客户。
并且通过Fireworks AI这笔融资，也显示虽然国外大模型投融资依然如火如荼，英伟达也依然坚挺，但在头部格局已经基本确定的情况下，已经开始越来越延伸到下游，一些类似Fireworks AI的公司不断受到资本关注，竞争也愈发激烈起来。
因此，当我们被海外大模型不断刷新纪录的巨额融资吸引时，不要忘了已经有一批类似Fireworks 的AI公司，在解决开源大模型和行业、垂直场景之间的鸿沟，并且在资本和商业上都获得了不小的认可。李彦宏说“没有应用大模型一文不值”，朱啸虎说“大模型商业模式差，明年应用层将爆发”，都是一个道理。
与国内市场一样，对于大模型及上下游行业未来前景，也存在不小的非共识。红杉资本认为目前已经到了模型到应用的转折点，其合伙人David Cahn去年就发表了对英伟达估值的不满，大意是GPU产能过剩，热切相比于英伟达卖GPU的收入，这些GPU创造的价值还远远不够。
有趣的是，同样在AI上砸了大钱的A16z，狠狠驳斥了红杉合伙人，称红杉低估了AI的革命性影响。不管怎么说，有非共识就有超额收益的机会。这不，红杉合伙人去年9月发表那番言论后到现在，半年多时间英伟达股价火急火燎地涨了3倍多。
对英伟达股价的非共识，我的同事蒲凡已经撰写了稿件，感兴趣可以持续关注，先来看看Fireworks AI的融资情况。
不同于明星公司，动辄一年融好几轮，甚至一两个月一轮的融资节奏，在资本引入和融资金额上，Fireworks AI节奏不快。包括本次融资在内，Fireworks AI仅完成了两次融资，且金额算不上大，分别为2500万美元和5200万美元。同时，这两轮融资的间隔时间也比较久，第一轮融资还是在2022年刚成立时完成的。
虽然两次融资规模放在AI大盘子中只是九牛一毛，但出资方却都大有来头。
A轮融资由Benchmark领投，红杉资本、Databricks Ventures 、Snowflake前首席执行官Frank Slootman、Scale AI首席执行官 Alexandr Wang 、 LinkedIn、Confluence的高管 、Meta 和 OnePassword 等也参与其中。
A轮融资后，Benchmark的合伙人Eric Vishria加入了Firework AI的董事会。
再看刚完成的这次融资，除了领投方老股东外，其他投资方分别是NVIDIA、AMD和MongoDB Ventures。不同于A轮中有多家风险投资机构和个人的注资，这次的资方更多的来自产业，甚至更直白一点，来自Fireworks AI的合作伙伴。
有点国内产业投资的意思了。
据了解，自两年前推出以来，Fireworks AI与AI堆栈中的多个提供商达成了协议。其中包括与 Nvidia、AMD、AWS、Google Cloud Platform和Oracle Cloud合作优化模型基础设施。
近期，该公司还与跨平台NoSQL数据库MongoDB合作创建了交互式检索增强生成或 RAG 产品，该产品旨在将权威的实时数据引入大型语言模型，以提高准确性并减少错误。
综上，新一轮融资使Fireworks AI筹集的总资金达到7700万美元，估值达到5.52亿美元（约合40亿人民币）。
另外Fireworks AI表示，未来将这笔投资用于推动行业向复合AI系统转变，扩大团队，增强平台，使开发人员能够快速将AI应用程序从原型转移到生产。
值得一提的是，虽然这个创业方向比较小众，但Fireworks AI并不是孤例。比如开源的AI框架Caffe的作者贾扬清创业成立的Lepton AI，也是让开发人员可以用很低的成本部署大模型的应用和开发，跟Fireworks AI同属于一个赛道。
在国内，像是阿里和百度这样的大厂也有相关的业务，另外由袁进辉创办的硅基流动也是这个赛道的布局者，该公司近期也完成近亿元天使+轮融资，投资方包括清华系基金、360、智谱AI等。
