我喜欢关注那些早期收入呈现快速增长的产品，因为这往往代表它们在某些方面做对了。过去一年我很看好并且关注比较多的两个 AI Infra 产品中，没想到估值都已经超 40 亿美金了，而且收入增长都在很短时间超过了 1 亿美金 ARR。
其中一个是华人团队做的 Fireworks，10 月份正式官宣了 2.5 亿美金融资估值 40 亿《》。
而 Fireworks 的收入增长更是超快，去年 4 月份的时候 ARR 才 650 万美金，今年 5 月份就已经 1.3 亿美金了，到 10 月份 Fireworks 官宣 2.5 亿美金融资时，宣布其年化收入已经超过了 2.8 亿美金，客户比 B 轮融资时也增长了 10 倍。
其核心是提供数百个最先进的开源模型，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——这些都基于他们的超高速推理引擎，性能提升高达 40×，成本比其他供应商降低 8×。
他们将这种增长归因于其对“一人一 AI”（one-size-fits-one AI）而非“一个 AI 适合所有”（one-size-fits-all）的信念。通用基础模型解决通用问题，因为前沿实验室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。
这和 Glean 的想法很类似：大多数人工智能技术都是基于互联网上的公共数据。所以当你把那些模型带到你公司内部，并且试图让他们在内部工作时，最大的问题是他们其实并不了解你们的业务运作方式和背景《》。
另一个则是 Fal，上周宣布完成了 1.4 亿美金的 D 轮融资，由 Sequoia 领投，估值则达到了 45 亿美金，比 7 月份 C 轮融资的 15 亿美金估值直接涨了 3 倍。
Fal 在官方博客里说的不多，但说生成式媒体的发展速度超出了他们的预期，从设计到未来的商业，每天都在涌现新的应用场景。为了满足这一不断增长的需求，他们再次融资加速，其团队现在 70 人左右。
我在去年 2 月份初次关注到 Fal，当时其客户才 50 个，但是 ARR 在一年时间就增加了 4000 万美金《》。
与 Fireworks 提供各种各样的开源 AI 模型不同，Fal 主要专注于企业和开发者对图片、音频和视频生成的大量需求，因此其给自己的定位是面向开发者的生成式媒体平台。
其寻找 PMF 的过程也很有意思，一开始想做一个未来商店，让用户可以在对用户实时生成的实时内容进行买卖和互动，但发现想法太超前必须先解决推理效率这个底层问题，最后一步一步才走到了现在《》。
Fal 的爆发式增长，证明了市场的强大需求，但发现这个市场的不只有它，另一个从工具一步步也走到了类似 Fal 的 AI Infra 定位，并且早期实现了月收入 40 倍的增长《》，最近也完成了 5000 万美金的新一轮融资。
另外，与服务业相关的垂直 AI 还在继续发酵，与法律的结合快速催生出了像 Harvey 等一大众法律 AI 产品。与法律类似，专利行业也是一个非常适合用 AI 来做的垂直行业，这是一个“高价值、强刚需、极度低效”的典型 AI 场景，其中专利撰写与审查是极其无聊但每年的市场规模超过了 2000 亿美金。
现在，专利 AI 这个类别也已经诞生，因为已经有类似的产品做到了年收入 10 倍级增长，ARR 超过了……
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