Fal 估值 45 亿美金 5 个月涨了 3 倍，年收入呈 10 倍级增长的专利 AI 也来了

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《华人 AI Fireworks 融资 2.5 亿美金，Sequoia 投了一个 AI 金融分析师》。

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《Glean ARR 突破 2 亿美金，一个超简单的 AI 绘本产品一年卖了 600 万美金》。

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《一年增 4000 万美金 ARR 的 AI 全媒体开发平台，客户才 50 个左右》。

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《ClickUp 3 亿美金 ARR 了，Fal 是如何找到 PMF 并快速做到 1 亿美金 ARR 的》。

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《App 工厂 BS 14 亿美金现金收购一家上市公司，又一 AI Infra 月收入长了 40 倍》，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 这个类别可能也已经诞生，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