Fireworks.ai, Inc.成立于2022年，总部位于美国加州Redwood City，提供一个基于云的平台，使开发者和企业能够利用低延迟推理引擎，运行、微调并部署开源的大语言模型、视觉模型及多模态模型。利用 Fireworks AI 针对特定使用场景优化的全球分布式云基础设施，客户可以在数秒内交付生产级 AI 应用。
#Fireworks AI
Fireworks.ai, Inc.美股百科
Fireworks AI 提供无服务器基础设施，涵盖从开发到生产全过程的模型生命周期管理；用户既可以使用预优化的模型库，也能针对自身数据和应用场景定制模型。通过与领先的 GPU 及云硬件供应商合作，Fireworks AI 支持高吞吐量、低延迟和可扩展的部署，且无需客户自行配置或管理基础设施。该平台通过整合基础设施优化、开发者工具与企业级合规能力，解决了将 AI 模型原型转化为实际应用这一难题。
Fireworks AI 为 Uber、Doordash、Notion 和 Cursor 等企业的生产级工作负载提供支持，其性能表现远超闭源模型：速度提升 15 倍，延迟降低 4 倍，并发处理能力提升 4 倍。
Fireworks.ai, Inc.产品/平台
1、Fireworks AI 模型训练平台
Fireworks AI 提供覆盖不同技术成熟度的模型训练平台，帮助企业将通用开放模型转化为适合自身业务的专用模型。用户既可以通过引导式流程描述任务、审核训练方案和成本，也可以自行配置模型、数据集及训练方法；具备研发能力的团队还可编写自己的损失函数、训练器和强化学习流程。训练产生的模型检查点能够快速转入生产部署，从而连接模型训练、评估、优化和推理环节。
2、Disaggregated Inference Engine（解耦式推理引擎）
Disaggregated Inference Engine 是 Fireworks AI 的核心模型推理平台，用于高性能运行开放模型及企业自有模型。该引擎从量化、缓存、GPU 内存布局到运行时调度等多个层面进行联合优化，并通过多节点专家并行、解耦式 KV 缓存和提示词感知路由，提高长文本、多轮对话和大规模并发场景下的速度及资源利用率。Fireworks AI 还为部分新模型提供首日支持和针对性优化，使开发者能够较快将最新模型投入实际应用。
3、FireOptimizer（模型定制与优化平台）
FireOptimizer 用于根据企业的数据、模型和工作负载，对模型质量、推理速度及运行成本进行综合优化。平台的 3D Optimizer 会利用自适应推测解码、定制量化和动态工作负载处理等技术，从大量配置组合中寻找更合适的运行方案；同时支持监督微调和强化学习，企业可以通过训练数据、反馈规则和评估标准改善模型行为，使通用模型逐步形成更符合具体业务要求的输出能力。
4、Multi-LoRA 个性化模型部署
Multi-LoRA 是 FireOptimizer 平台中的规模化模型个性化能力，可在同一个基础模型部署上运行大量经过不同 LoRA 微调的模型版本。企业可以针对不同客户、业务部门或任务建立专属模型，而不必为每个模型单独配置完整的基础设施。这种方式尤其适合需要为大量企业客户提供差异化 AI 服务的 B2B 平台，也能帮助开发团队并行测试不同模型版本，缩短评估和迭代周期。
5、Developer Toolkit（开发者工具套件）
Developer Toolkit 为开发者提供从原型测试到生产部署的一体化开发环境。用户可以通过 Serverless 服务即时调用开放模型，在无需配置 GPU 或管理底层基础设施的情况下快速验证产品创意；进入生产阶段后，则可迁移至自动扩缩容的 On-Demand GPU。工具套件还支持结构化工具调用、JSON 和语法约束、模型记忆及智能体工作流，方便开发者将外部 API、企业数据和业务逻辑接入 AI 应用。
6、Model Library（模型库）
Model Library 是 Fireworks AI 的统一模型资源平台，提供经过预加载和性能优化的文本、视觉、音频、语音、图像及视频模型，同时允许企业上传并部署自己的基础模型或微调模型。开发者可以通过兼容 OpenAI 的 API、Fireworks SDK、REST API 或网页界面调用模型，快速构建聊天机器人、代码助手、搜索、内容生成、图像理解、语音识别和多模态应用，而无需自行维护复杂的模型运行环境。
7、Multimedia Inference（多媒体推理平台）
Multimedia Inference 面向音频、图像、文档和其他多模态 AI 工作负载。在音频方面，平台支持基于 Whisper 的语音转录，并集成翻译、时间对齐、语音活动检测及音频预处理等功能，可与大语言模型组合构建实时语音智能体；在视觉和文档处理方面，企业可以运行开放视觉语言模型，对图片和文档进行信息提取、分类、标记及结构化处理，再将结果传递给后续模型或业务系统。
8、Voice Agent Platform（语音智能体平台）
Voice Agent Platform 是 Fireworks AI 面向实时语音交互推出的一体化平台，可将语音识别、大语言模型、工具调用和语音合成等组件部署在同一套流式环境中，以减少不同服务之间的数据传输和等待时间。企业可以选择适合自身业务的语言模型，并通过模型微调、专有数据和行为偏好定制智能体的语气及回答方式，用于客户服务、销售、预约、语音助手等场景，同时避免分别管理多个语音及模型供应商。
9、Virtual Cloud Infrastructure（虚拟云基础设施）
Virtual Cloud Infrastructure 是 Fireworks AI 用于承载大规模模型训练和推理的云端基础设施平台，负责处理 GPU 配置、硬件兼容、故障切换、全球部署、自动扩缩容、合规及灾难恢复等复杂工作。其调度系统会根据延迟、区域、容量和成本要求自动分配推理资源，并支持 Serverless、On-Demand 和 Enterprise Reserved 三种主要部署方式：分别适合原型测试、弹性生产负载以及需要保证容量、多区域部署或自带云环境的企业客户。
Fireworks.ai, Inc.融资百科
2024年3月27日，Fireworks.ai, Inc.完成Benchmark领投的2500万美元A轮融资，Sequoia Capital、Databricks Ventures、Frank Slootman（个人）和Alexandr Wang（个人）跟投。
2024年7月7日，Fireworks.ai, Inc.完成Sequoia Capital领投的5200万美元B轮融资，Benchmark、Databricks Ventures、NVIDIA、AMD等跟投。
2025年10月28日，Fireworks.ai, Inc.通过二级市场募集了2000万美元资金，由Evantic Capital、Index Ventures和Lightspeed Venture Partners领投，Sequoia Capital跟投。
2025年10月28日，Fireworks.ai, Inc.完成Evantic Capital、Index Ventures和Lightspeed Venture Partners领投的2.3亿美金C轮融资，Sequoia Capital跟投。
2026年7月15日，Fireworks.ai, Inc.完成Atreides Management、Index Ventures和TCV领投的15亿美金D轮融资，Lightspeed Venture Partners、Bessemer Venture Partners、Insight Partners、Menlo Ventures等跟投。
Fireworks.ai, Inc.美股投资
非上市公司，等待Fireworks.ai, Inc. IPO上市。
参考资料：
