分享我加入Fireworks AI的一些思考

匿名用户 发表于 2026-10-26 19:28:01
完全同意。
安迪加西今天确认了亚麻算力2028年的都快卖完了。说明巨头们还是服务大客户。
但是当巨头们快速扩张并且这些大客户的增量放缓的时候，到时候就该扫下沉市

fireworks 估值这么高，要是低于估值被收购，一堆 vc 有preferred liquidation 和保障条款，员工还有什么汤喝？

最后估计就是乔琳和几个founders 能赚钱，其他的人，白辛苦一场。。。

匿名用户 发表于 2026-10-26 22:28
完全同意。

安迪加西今天确认了亚麻算力2028年的都快卖完了。说明巨头们还是服务大客户。

楼主说的也很真诚啊。上来就是假设了至少在不短的一段时间内，GPU价格昂贵并且供给不足的情况会一直存在，所以才有后面的这些推论以及看好啊。
目前来看，这个假设甚至在2-3年内都不会被推翻。那么巨头下场去卷inference对他们自己来说是不理性的决策。而等到3年以后谁知道什么情况了。也许已经像Databricks一样成了气候了，那时候巨头想下场也已经晚了。这个也是很常见的“大企业的创新窘境”。

这些inference startup都是用 vLLM sglang来serve model吗？那比起这两家自己做的公司不是也没有优势？

skyblue2xxx 发表于 2026-10-26 07:43:12
谢谢分享，认同这也是一种可能性。 一些不同的观点：
1. 我觉得还是主要取决于未来市场还有多大，如果还有十倍以上，那么hyperscaler是否会愿意take

1. hyperscaler本来就有很多gpu，分一点过去就行了，gpu总是多多益善，问题是你有钱也未必能买到
2. 在老黄的扶植下，新云能比大云更快更低成本的拿到gpu，做inference的唯一瓶颈就是技术了。但是随着ai的进步技术差距总是越来越小的，不然就挖点人也能解决。退一步说，头部新云不卖inference就租gpu也能存活
3. 如果租gpu比做inference赚钱的话，那自然不会去做inference，同时也说明这不是个好生意，大家都很难赚到钱
4.post train在infra方面没啥技术含量，难点主要在science和data，这方面我不觉得fw之流能有啥优势

感谢大家的讨论，我也获益匪浅。补充一些（也贴在了征文下面）：

1. 关于Together AI的掉队，主要是从资本对他的估值，以及市场的反馈来的；关于Tri Dao离职的消息，抱歉我没证实过这个消息，可能是误传；

-baidu 1point3acres2. 关于hyperscaler比如AWS是不是会吃掉open models这个market。我完全同意hyperscaler优势很大而且这是一种可能性，不过Databricks的成功也指出了另一种可能性；

3. 感觉不少讨论的根本分歧其实是对市场有多大，大家有不同的判断。如果是十倍百倍的需求，我不觉得任何一家有足够的资本全部吃下去；

4. 对inference market有多大的讨论中，我有另一个没提到的conviction。我相信未来大部分产品和服务背后都会有不一样的model，而model和inference的结构会多种多样。
最早让我有这种想法的是看到Thinking Machine的Interaction Models可以支持不一样的模型交互方式，这让我觉得一个做产品的人，如果可以方便的定制背后的模型，相对于只能用通用模型API拼起来的产品，会有巨大的优势。很多大厂已经对不同产品都有不同的模型支持，但我还是觉得在AI带来的productivity支持下，也许可以更加有想象力一些；

5. 讨论中很多没有consensus的部分，也是非常健康正常的；当所有人都同意一个观点时，往往机会已经见顶了；

6. 有位朋友flag了startup的risks，我完全同意归零的风险，单纯从财务角度，赌startup也许不如去大厂拿cash的回报高，我自己在待过的两家startup也没赚到钱。每个人情况不同，我个人是很喜欢这种一年当五年用的刺激感，有效对冲了我对AI的FOMO情绪；

最后分享一句我用来勉励自己的话：悲观者永远正确，乐观者永远前行!

这是来骗流量的吧。。。通篇没干货缺乏对技术的深入理解和商业的深度思考，果然人如其名，呵呵

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lz怎么看radixark和inferact

大佬谈一下AI的投入和产出比的问题，看OA两家似乎支出远远大于收入，是否未来可持续？哪些厂商可能存活下来？

匿名用户 发表于 2026-10-26 21:56:00
这是来骗流量的吧。。。通篇没干货缺乏对技术的深入理解和商业的深度思考，果然人如其名，呵呵

层主有何见解可以细说？ 上来瞎喷才是水流量吧

> 关于Together AI的掉队，主要是从资本对他的估值，以及市场的反馈来的

AI查了一下Together 估值较低原因， 主要是因为Together 重资产 更接近neocloud。估值低本身不一定说明这个公司不行。

Hardware Ownership vs. Software-Led Multiples
The biggest variance comes from how private market investors value their core operations:
. From 1point 3acres bbs• Together AI acts as an AI neocloud. It manages raw hardware infrastructure alongside its inference APIs. It secures massive data center footprints (securing over 500 MW of power). Because it manages heavy capital expenditure (CapEx), the market prices it closer to infrastructure providers, which traditionally carry lower revenue multiples (roughly 8x–9x revenue).
• Fireworks AI operates a pure-play managed platform. Founded by former Meta PyTorch engineers, they lean heavily into software-level engine optimization. Because they do not carry the same heavy hardware overhead, venture capitalists accord them a higher software-as-a-service (SaaS) multiple.