Fireworks AI تجمع 1.5 مليار دولار بتقييم 17.5 مليار دولار مع وصول حجم Token إلى 40 تريليون يومياً

أعلنت Fireworks AI في 15 يوليو عن جمع 1.505 مليار دولار في جولة تمويل من الفئة Series D بتقييم 17.5 مليار دولار. وقاد الجولة كل من Atreides Management وIndex Ventures وTCV، مع مشاركة Nvidia بين المستثمرين – وهي تفاصيل بارزة نظرًا لأن أعمال Fireworks تقوم على خدمة Inference لأحمال عمل AI للشركات الأخرى على نطاق واسع.

الأرقام وراء الجولة

تقول Fireworks إن منصتها تعالج الآن أكثر من 40 تريليون Token يوميًا، ارتفاعًا من 15 تريليون قبل عام – أي زيادة بنحو ثلاثة أضعاف في الاستخدام الخام. والأكثر أهمية من رقم الحجم هو مصدر هذه الحركة: حيث تقول الشركة إن أكثر من 95% من Token التي تتم معالجتها تأتي الآن من نماذج Fine-tuned أو متخصصة على البيانات الخاصة لكل عميل، بدلاً من الاستدعاءات العامة لنماذج Foundation Models الجاهزة.

هذا التحول مهم تجاريًا. لقد تجاوزت Fireworks معدل الإيرادات السنوية الجاري بقيمة مليار دولار، وهو رقم تقول الشركة إنه نما خمسة أضعاف خلال العام الماضي. فرض الرسوم على أعباء عمل Inference المتخصصة والـ Fine-tuned يحقق عمومًا هوامش أفضل وعلاقات عملاء أكثر استدامة من إعادة بيع الوصول إلى APIs نماذج Foundation Models السلعية – وهو تمييز يفسر على الأرجح سبب استعداد المستثمرين لتمويل تقييم 17.5 مليار دولار لشركة تعمل في طبقة البنية التحتية بدلاً من مطور نماذج.

قائمة المستثمرين تحكي قصتها الخاصة

إلى جانب المستثمرين الرئيسيين الثلاثة، شملت الجولة كلاً من Lightspeed Venture Partners وBessemer Venture Partners وMenlo Ventures وInsight Partners وOntario Teachers' Pension Plan وLone Pine Capital، بالإضافة إلى عدة صناديق أصغر منها 20VC وOperator Collective. مشاركة Nvidia هي الأكثر إثارة للاهتمام من الناحية الاستراتيجية: فقد كانت الشركة المصنعة للرقائق تستثمر بشكل انتقائي في شركات AI للبنية التحتية التي تزيد الطلب على أجهزتها، وتقول Fireworks صراحةً إن جزءًا من رأس المال الجديد يذهب نحو توسيع البنية التحتية للحوسبة وتعميق الشراكات مع مزودي الخدمات السحابية بما في ذلك Microsoft وNvidia.

لماذا "الذكاء المتخصص" هو الطرح

تضع Fireworks هذه الجولة حول أطروحة محددة: أن المرحلة التالية من تبني AI للمؤسسات ليست حول استئجار الوصول إلى نماذج عامة أكبر حجمًا، بل حول بناء أنظمة متخصصة مدربة على بيانات الشركة وسير العمل الخاصة بها. وهذا تباين متعمد مع مزودي Foundation Models — فـ Fireworks لا تبني نماذجها الحدودية الخاصة بها، بل توفر طبقة البنية التحتية التي تتيح للمؤسسات نشر وتقديم إصدارات Fine-tuned من النماذج المفتوحة بكفاءة على نطاق واسع.

هذا التموضع يضع Fireworks بجانب مجموعة صغيرة من شركات AI التي تركز على البنية التحتية — بدلاً من التنافس مباشرة مع OpenAI أو Anthropic أو Google على قدرة النماذج، فهي تتنافس مع Hyperscalers السحابيين ومنصات Inference الأخرى على التكلفة ووقت الاستجابة وأدوات التخصيص لتشغيل نماذج الآخرين بشكل جيد.

ما سيستخدم التمويل من أجله

أعلنت Fireworks أن رأس المال سيذهب إلى ثلاثة مجالات: توسيع البنية التحتية للحوسبة لدعم النمو المستمر في حجم Token، وزيادة عدد الموظفين الهندسيين، وتعميق الشراكات مع مزودي الخدمات السحابية. يشير نمو حجم Token بنسبة 167% على أساس سنوي إلى أن الشركة تعاني بالفعل من ضيق في السعة في بعض المناطق، مما يجعل توسيع البنية التحتية الأولوية الأكثر إلحاحًا.

ما يشير إليه هذا للسوق الأوسع

تقييم 17.5 مليار دولار لشركة بنية تحتية للـ Inference — وليس مطور نماذج — يعكس رؤية ناضجة بين المستثمرين بأن قيمة AI للمؤسسات تُحتجز بشكل متزايد على مستوى النشر والتخصيص، وليس فقط على مستوى النماذج الحدودية. ومع انتقال المزيد من الشركات من تجربة Chatbots الجاهزة إلى تشغيل نماذج Fine-tuned على بيانات خاصة، تصبح البنية التحتية التي تجعل ذلك فعالًا وميسورًا عملاً دائمًا بحد ذاته، بغض النظر عن نموذج Foundation Model الذي يفوز في أي شهر معين.