文 | 新質(zhì)動(dòng)能，作者｜沐風(fēng)，編輯｜時(shí)楠

AI創(chuàng)業(yè)圈里，又沖出一個(gè)估值288億的獨(dú)角獸。

這家公司背后的掌舵人——喬琳，本碩均畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)系，資歷硬到能在硅谷掀起風(fēng)浪。

她的投資人陣容堪稱豪華：有紅杉、Benchmark這樣的頂級(jí)老牌風(fēng)投，也有一票手握核心算力的產(chǎn)業(yè)巨頭。

而最炸裂的，是那兩位名字——英偉達(dá)和AMD。

沒錯(cuò)，黃仁勛和蘇姿豐，這對(duì)在芯片戰(zhàn)場(chǎng)互不相讓的對(duì)手，竟罕見地坐到同一張牌桌上，為同一個(gè)創(chuàng)業(yè)者押下重注。

這就讓人忍不住想問：喬琳，這位復(fù)旦才女，以及她創(chuàng)立的名字有點(diǎn)拗口的Fireworks AI，究竟有何底氣，讓芯片圈的“教父”和“女王”同時(shí)放下刀劍，掏出支票？

復(fù)旦才女硅谷進(jìn)階

要看懂Fireworks AI，必須先看懂它的創(chuàng)始人，喬琳。

這位姐的履歷，堪稱一部學(xué)霸和技術(shù)大牛的進(jìn)化史。復(fù)旦本碩連讀，加州大學(xué)圣巴巴拉分校博士，先后在IBM、LinkedIn當(dāng)技術(shù)高管。創(chuàng)業(yè)前，她最重要的一站，是在Meta（當(dāng)年的Facebook）。

在 Meta 任職期間，她領(lǐng)導(dǎo)了超過 300 人的工程團(tuán)隊(duì)，把 PyTorch 從一個(gè)科研圈的小眾工具，打造成支撐全球開發(fā)者生態(tài)的行業(yè)標(biāo)桿。她主導(dǎo)的改造，不只是把它跑起來，更是讓它能在 Meta 的數(shù)據(jù)中心、移動(dòng)端、以及 AR/VR 設(shè)備上高效運(yùn)行。

簡單來說，PyTorch就是今天無數(shù)AI模型的“地基”。而喬琳，就是當(dāng)年那個(gè)最核心的“包工頭”之一。

這段經(jīng)歷，讓她悟透了一個(gè)道理：PyTorch之所以能干翻幾十個(gè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，關(guān)鍵就在于它的設(shè)計(jì)哲學(xué)——把復(fù)雜留給團(tuán)隊(duì)，把簡單帶給用戶。

開發(fā)者用起來，幾行代碼就能調(diào)用強(qiáng)大的功能，極其絲滑。但他們不知道的是，背后是幾百個(gè)頂級(jí)工程師，在處理著天文數(shù)字般的復(fù)雜技術(shù)。

2022年，她拉上六位PyTorch老戰(zhàn)友和一位前谷歌AI專家，在加州雷德伍德創(chuàng)立了Fireworks AI。這個(gè)團(tuán)隊(duì)，幾乎可以說是AI基礎(chǔ)設(shè)施的“夢(mèng)之隊(duì)”：有人擅長分布式推理引擎，有人深耕GPU算力優(yōu)化，有人對(duì)大模型微調(diào)了如指掌。

Fireworks AI創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)，圖源：Fireworks AI官網(wǎng)

她的目標(biāo)很明確：在AI這波淘金熱里，不當(dāng)那個(gè)挖金礦的，而是當(dāng)那個(gè)在旁邊賣水、賣鏟子的。

現(xiàn)在搞AI的創(chuàng)業(yè)公司，遍地都是。但他們都有個(gè)共同的痛點(diǎn)：想用開源大模型，但自己買GPU服務(wù)器太貴，養(yǎng)算法工程師太難，部署和優(yōu)化更是要命。

怎么辦？喬琳的公司，就像一個(gè)“AI算力中央廚房”。

他們租來一大堆英偉達(dá)的服務(wù)器，把市面上最火的開源大模型，比如Llama、DeepSeek，都提前在上面裝好、優(yōu)化好。然后，創(chuàng)業(yè)公司直接通過API接口來調(diào)用就行，按流量付費(fèi)。

你不用管后廚有多兵荒馬亂，直接點(diǎn)菜就行。Fireworks AI，就是要把這種極致的“簡單”，賣給所有想用AI的人。

Fireworks AI的秘密武器

如果只是當(dāng)個(gè)中介，租服務(wù)器再轉(zhuǎn)租出去，那Fireworks AI不值288個(gè)億。

他們真正的“秘密武器”，是能讓AI模型跑得更快、更省錢的底層優(yōu)化技術(shù)。說白了，他們不只是“中央廚房”，還是自帶“米其林三星”技術(shù)的大廚。

光說不練假把式。我們來看看他們的客戶，AI編程獨(dú)角獸Cursor，是怎么被他們“帶飛”的。

Cursor是個(gè)給程序員用的智能編程工具。但程序員有個(gè)大麻煩：想讓AI改一大段代碼，比如幾百行，用GPT-4這種通用模型，經(jīng)常又慢又錯(cuò)，急死個(gè)人。

為了解決這個(gè)問題，Cursor自己訓(xùn)練了一個(gè)專門用來“改代碼”的新模型。但光有模型還不夠，還得跑得快。

這時(shí)候，F(xiàn)ireworks AI出手了。他們用了兩招，給Cursor的模型裝上了“渦輪增壓”。

第一招，叫“量化技術(shù)”。

這玩意兒說起來復(fù)雜，其實(shí)很簡單。就像把一部4K高清電影，壓縮成能在你手機(jī)上流暢播放的短視頻，畫質(zhì)沒差多少，但文件小了好幾倍，播放起來也快多了。

Fireworks AI就是用類似的技術(shù)，在不犧牲太多準(zhǔn)確性的前提下，讓AI模型的計(jì)算效率大幅提升。

第二招，叫“推測(cè)執(zhí)行”。

普通AI寫代碼，是一個(gè)字一個(gè)字往外蹦。但Fireworks的技術(shù)，能讓AI“腦補(bǔ)”，一次性猜出后面好幾個(gè)詞，然后回頭快速驗(yàn)證。這樣一來，速度直接起飛。

效果有多炸裂？用了Fireworks AI的技術(shù)后，Cursor的模型速度飆到了每秒生成約1000個(gè)token，比普通推理快了13倍，比之前用GPT-4也快了9倍。

更狠的是，F(xiàn)ireworks AI靠自研的推理引擎和優(yōu)化工具，把算力榨到極致。比如他們的Fire Attention技術(shù)，能讓推理速度飆升、資源消耗下降，直接幫客戶省下一大筆錢。

最終，程序員改幾百行代碼，幾秒鐘就能出結(jié)果。這種效率的提升，就是Fireworks AI最值錢的地方。

黃仁勛雙重身份

技術(shù)牛，商業(yè)模式清晰，客戶也都是AI圈的當(dāng)紅炸子雞。Fireworks AI自然成了資本的寵兒。

他們的投資人名單，星光熠熠：紅杉、Benchmark、AMD、英偉達(dá)……

但在這其中，英偉達(dá)的角色，最值得玩味。

作為A輪的投資方，英偉達(dá)不僅給了錢，還和Fireworks AI有深度技術(shù)合作，互為客戶?？雌饋?，這是一段“伯樂與千里馬”的佳話。

但，你可別忘了，這個(gè)人是黃仁勛。黃仁勛的投資，從來都不是純潔的友誼。

就在今年3-月，英偉達(dá)收購了Fireworks AI的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手Lepton，然后強(qiáng)勢(shì)推出了自己的GPU云服務(wù)市場(chǎng)，直接殺進(jìn)了Fireworks AI的核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

在醫(yī)療健康領(lǐng)域，英偉達(dá)也投資多家公司，為AI藥物研發(fā)提供強(qiáng)大的算力支持。不僅如此，在量子計(jì)算等前沿領(lǐng)域，英偉達(dá)也與谷歌、甲骨文等巨頭強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，共同開發(fā)量子芯片，并為企業(yè)客戶提供混合量子計(jì)算服務(wù)的測(cè)試和開發(fā)平臺(tái)。

一邊給你遞上支票，一邊可能已經(jīng)在磨刀，準(zhǔn)備隨時(shí)收割你的業(yè)務(wù)。 這，就是科技巨頭的生存法則。喬琳自己，對(duì)此也看得很清楚。

喬琳在最近一次訪談中透露，任何有利可圖的市場(chǎng)，英偉達(dá)都虎視眈眈，準(zhǔn)備加入競(jìng)爭(zhēng)，打破現(xiàn)有格局。她直言不諱地指出，壟斷并非市場(chǎng)所樂見，競(jìng)爭(zhēng)是必然趨勢(shì)，本質(zhì)上這是一個(gè)經(jīng)濟(jì)問題。

至于這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)何時(shí)打響？喬琳表示，應(yīng)該很快了。

這種合作與競(jìng)爭(zhēng)并存的微妙關(guān)系，引發(fā)了業(yè)界對(duì)于英偉達(dá)未來動(dòng)向的關(guān)注，尤其是其是否會(huì)收購Fireworks AI，更成為一個(gè)值得探討的熱點(diǎn)話題。

而這次傳出的40億美元估值，既是市場(chǎng)對(duì)Fireworks AI技術(shù)和商業(yè)模式的認(rèn)可，也是一場(chǎng)與時(shí)間的賽跑。他們必須在英偉達(dá)這個(gè)“巨無霸”親自下場(chǎng)收割之前，盡快做大規(guī)模，建立自己的護(hù)城河。