不得不感慨硅谷的钱确实是太多了，这几天好几个创业公司都拿了巨额融资，像 Mercor 正式官宣的 3.5 亿美金 C 轮融资，Whatnot 的 2.25 亿美金以及 Fireworks 官宣的 2.5 亿美金 C 轮等。
其中 Mercor 拿了 3.5 亿美金融资后估值比 B 轮时直接翻了 5 倍，达到了 100 亿美金。Mercor 在官方博客里说此次投资将加速其在 3 个方面的投入，一个是继续构建庞大的人才网络，其次是做更好的匹配，最后是更快的交付。
此次给我印象最深的可能是下面这张图，展示了 AI 时代的 Marketplace 的一些特征和成长速度，其平台目前有 3 万多名人才专家，但 Mercor 现在每天向这些人才支付的费用已经超过了 150 万美金。
这比 Airbnb 和 Uber 这种传统 Marketplace 高太多了，能感受到匹配专业人才智力带来的价值是传统 Marketplace 出售商品服务或者单纯出卖时间完全不能比的，而且和传统 Marketplace 不太一样的是，在 AI 的帮助下其匹配质量和效率得到了大大提升，这让它看起来又不太像一个 Marketplace 平台。
Mercor 的收入主要来自佣金，目前抽佣比例在 30%-35% 左右。而 Meta 对 Scale AI 的巨额投资给其带来了大量客户，据说投资之后 Mercor 的收入增长了 4 倍《》。
国内的直播带货模式也带火了 Whatnot，虽然整体规模还没法和中国市场相比，不过其最新 F 轮又拿了 2.25 亿美金，估值直接增到了 116 亿美金。今年 Whatnot 直播带来的销售额突破了 60 亿美金，其抽的佣金是销售价格的 8%。
另外，华人 AI Fireworks 也正式官宣了其 C 轮融资，此次拿了 2.5 亿美金，估值 40 亿美金，由 Lightspeed、Index 和 Evantic 联合领投。
我之前多次介绍过 Fireworks《》，平台提供数百个先进的开源模型，涵盖文本、图像、音频和多模态格式。它支持微调、强化学习和模型评估，与其他提供商相比，性能提升高达 40 倍，成本降低 8 倍。
Fireworks 在官方博客说，目前它们为超过 1 万家企业提供服务，客户比 B 轮融资增长了 10 倍，包括了像三星、Uber、DoorDash、Notion、Shopify 和 Upwork 等。
同时并为数十万开发者构建定制化的 AI 应用提供服务，平台每天处理超过 10 万亿个代币，Fireworks 的年收入已超过 2.8 亿美金，几个月前我了解到的还只是超过 1 亿美金，这个速度太快了。
Fireworks 创始人 Qiao Lin 说，他们将这种增长归因于对“一人一AI”（one-size-fits-one ）而非“一刀切”（one-size-fits-all）AI的信念。通用基础模型解决通用问题，因为前沿 AI 模型企业只能在公开可用的互联网数据上训练模型。但大部分有价值的数据存在于企业及其应用程序中：用户交互、特定领域的工作流程、专有知识库和行为模式。
Fireworks 的平台就帮助开发者利用这些特定于企业和应用程序的数据，针对特定场景调整模型，从而提高推理速度、成本和质量。随着客户与这些定制应用程序的交互，新数据会不断反馈并改进模型。当用户修正输出、忽略建议或发现解决问题的新方法时，所有这些数据都会改进模型，从而改进应用。产品和模型共同演进，形成一个永无止境的循环。
这就是产品模型协同设计：一个紧密的数据反馈循环，通过持续评估和强化学习，使企业能够随着时间的推移改进其人工智能应用，同时优化成本、速度和质量。这是企业如何利用人工智能构建竞争壁垒，也是人工智能自主发展的基础。
Qiao Lin 说，AI 是历史上最伟大的商业机遇——但企业不应该在少数几家科技巨头之间做出选择。他们应该能够从头开始构建、拥有和控制自己的 AI 基础设施，而这是 Fireworks 想做的事情。
与此同时，AI 在改变医疗、法律等高价值人力资源密集型行业之后《》，也开始将目标瞄准投资银行业务。
Sequoia 最近投的一个面向投行领域的AI 分析师，过去一年多时间估值涨了 10 倍接近 8 亿美金，ARR 增长了快 30 倍。它从一个类似 ChatGPT 的套壳开始，逐渐构建起了一个多模型、分层的 ……
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