AI基礎設施新創公司 Fireworks.ai, Inc. 日前宣布，已完成高達 15 億美元的 D 輪募資，公司估值一舉躍升至 175 億美元。這家新創主要協助開發者訓練並運行人工智慧模型，業務涵蓋 AI 模型微調、GPU 運算資源管理與推論服務等關鍵環節。

此輪融資由 Atreides Management、指數風險投資公司（Index Ventures）及 TCV 共同領投，晶片大廠輝達（Nvidia Corp.）亦是主要投資者之一。據《SiliconANGLE》報導，Fireworks.ai 的年化營收近期已突破 10 億美元大關，客戶包括三星電子（Samsung Electronics Co.）、GitLab公司等大型科技企業。

Fireworks.ai 營運一個雲端平台，讓開發者能針對開源 AI 模型進行微調（fine-tune），也就是針對特定任務調整模型參數，使其表現更佳。該平台以按使用量計費的模式，提供託管式圖形處理器（GPU）叢集存取。為簡化複雜的訓練流程，Fireworks.ai 更推出一款 AI 代理（Agent），能自動化 AI 模型訓練工作流程。開發者只需描述任務需求並上傳訓練資料集，該 AI 代理便能自動處理技術細節，包括尋找可最大化模型輸出品質的超參數（hyperparameters，即影響機器學習演算法學習過程的參數）組合，並在需要時擴充訓練資料集。該平台亦支援四種平行化技術（parallelization techniques，將複雜計算拆分，由多個處理器同時執行），每種皆針對不同模型類型進行優化。

客戶完成模型微調後，可透過 Fireworks 提供的兩種推論服務（inference services，將訓練好的 AI 模型部署並應用於實際資料以產生預測或結果）之一進行模型託管。其一為無伺服器環境（serverless environments，使用者無需管理底層伺服器，由雲端服務商自動配置資源），另一項名為「Deployments」的服務則提供專用 GPU 叢集，號稱效能更佳並具備更多客製化選項，能讓開發者調整服務的自動擴展（autoscaling）方式。Deployments 服務還透過量化（quantization，一種壓縮技術，可減少模型所需運算資源）方法壓縮模型，進一步降低基礎設施需求。Fireworks.ai 表示，此次募得資金將用於擴大基礎設施與招募更多工程師。

Fireworks.ai 每日處理超過 40 兆個 Token（模型處理資訊的基本單位），顯示市場對高效能 AI 基礎設施的需求日益高漲。這股對 AI 基礎設施的巨額投資熱潮，不僅推動了全球 AI 技術的進步，也預示著對先進半導體元件與高效能運算解決方案的龐大需求，間接對身處全球科技供應鏈核心的台灣相關產業帶來深遠影響。