Fireworks גייסה 1.5 מיליארד דולר

אנשי הכספים בחברות טק מתחילים להילחץ. מודלי ה-AI הגדולים של OpenAI, Anthropic ו-Google אמנם מרשימים — אבל העלויות שלהם הופכות לבלתי אפשריות כשצריך לפרוס אותם בסקאלה. המגמה הזו יצרה שוק חדש לגמרי, ו-Fireworks AI פשוט קפצה עליו בזמן הנכון.

החברה, שמספקת פלטפורמה לאימון, התאמה והרצה של מודלי AI בקוד פתוח, הודיעה השבוע על גיוס ענק: 1.505 מיליארד דולר בסבב D, לפי שווי של 17.5 מיליארד דולר. את הסבב הובילו Atreides Management, Index Ventures ו-TCV, עם השתתפות של Nvidia, Lightspeed, Evantic ועוד כתריסר משקיעים. אם אתם זוכרים שהשווי הקודם של החברה היה נמוך בהרבה — אתם צודקים. ההכנסה השנתית קפצה פי חמישה ועברה את רף המיליארד דולר.

מה Fireworks בעצם עושה?

אז בואו נבהיר: Fireworks לא מפתחת מודל בסיס משלה. היא לא מתחרה ב-GPT או ב-Claude. במקום זאת, החברה בנתה תשתית שמאפשרת לחברות לקחת מודלים פתוחים — כמו Llama של Meta, Mistral, Qwen ו-DeepSeek — ולשפר אותם עם הנתונים הפרטיים שלהן.

התהליך נראה ככה: חברה מעלה את הדאטה שלה (למשל נתוני לקוחות, תיעוד פנימי, היסטוריית תמיכה), ו-Fireworks מאפשרת לבצע fine-tuning למודל כדי להתאים אותו בדיוק לצרכים שלה. אחרי שהמודל מותאם, החברה מריצה אותו דרך שירותי ה-inference של Fireworks — בלי לקנות GPUs, בלי לנהל תשתיות.

95% מהטוקנים שהפלטפורמה מגישה מגיעים ממודלים שעברו התאמה ספציפית ללקוח. זה לא שחברות משתמשות במודלים גנריים מהקופסה — הן רוצות מודל שמדבר את השפה שלהן.

המספרים שמסבירים למה המשקיעים התלהבו

בואו נדבר על קנה מידה. Fireworks מעבדת כיום יותר מ-40 טריליון טוקנים ביום — קפיצה מ-15 טריליון בסבב הגיוס הקודם. למי שעוקב, זה יותר ממה ש-OpenAI ו-Google Gemini מדווחים עליו בנתונים שפורסמו לאחרונה.

הלקוחות כוללים שמות גדולים: Samsung, GitLab, Shopify, Uber, Cursor, Revolut ו-Doximity. CEO החברה, Lin Qiao — שהובילה את בניית PyTorch ב-Meta לפני שיצאה להקים את Fireworks — אמרה ל-CNBC שהחברה רואה "ביקוש על-לינארי" ושהשוק הזה הוא "הזדמנות חד-פעמית".

לאן הולך הכסף?

Fireworks מתכננת להרחיב את צוות ההנדסה ולהגדיל משמעותית את כושר החישוב הגלובלי. החברה גם מעמיקה שיתופי פעולה עם Microsoft ו-Nvidia. בנוסף לפעילות ה-inference, החברה התחילה לספק GPUs גם לאימון מודלים — מה ששם אותה בתחרות ישירה עם שחקנים כמו CoreWeave, Lambda ו-Nebius.

הפלטפורמה תומכת ביותר מ-200 מודלים בפורמטים של טקסט, תמונה ו-multimodal, עם תמיכה במודלים חדשים שעות ספורות אחרי ההשקה שלהם.

מה קורה עם השוק?

Fireworks היא לא היחידה שמרוויחה מהטרנד. ב-ארבעת השבועות האחרונים בלבד, שלוש חברות בתחום ה-inference גייסו ביחד כמעט 3.8 מיליארד דולר:

• Baseten גייסה כ-1.5 מיליארד דולר לפי שווי של 13 מיליארד
• Together AI גייסה 800 מיליון דולר בסבב C לפי שווי של 8.3 מיליארד
• Fireworks עם ה-1.5 מיליארד הנוכחי

ההיגיון הכלכלי משותף: להריץ מודל מותאם בלקוח דרך endpoint מנוהל — יעיל יותר וזול משמעותית מאשר לשלם על API של מודל קדמי יקר. Lin Qiao הסבירה את זה בפשטות: "אנחנו לא צריכים פרארי כדי לנסוע לסופרמרקט. יש המון משימות ברמות מורכבות שונות, ואם יודעים להתאים את המודל הנכון לכל משימה — מקבלים איכות במחיר הנמוך פי 5-10."

התחרות עם הענקיות

Fireworks מתחרה גם בספקיות מודלים סגורים — OpenAI, Anthropic, Google — וגם בפלטפורמות תשתית כמו AWS Bedrock ו-Replicate. היתרון שלה: שילוב הדוק של training, fine-tuning ו-inference במערכת אחת.

אבל יש גם סיכונים. ענקי הענן — AWS, Azure ו-Google Cloud — מציעים קטלוגי מודלים מנוהלים ופלטפורמות GPU serverless, והם מגיעים עם יחסי רכש ויתרות אשראי שסטארטאפים לא יכולים להתחרות בהם. כמו כן, הפער בין מודלים סגורים למודלים פתוחים אמנם הצטמצם, אבל עדיין קיים — 3.3% לפי Stanford AI Index ממרץ 2026.

Lin Qiao מאמינה שהעתיד שייך למודלים מותאמים: "העולם לא יתבסס על כמה מודלים גנריים גדולים. יהיו מיליוני מודלי AI מותאמים — אחד לכל שימוש."

בקצרה

אם אתם מפתחים שמשתמשים במודלי AI בפרודקשן, הסיפור הזה רלוונטי אליכם. Fireworks מראה שהשוק הולך לכיוון של מודלים פתוחים שמותאמים אישית — לא "עוד API" של מודל קדמי יקר. ה-1.5 מיליארד דולר האלה מצביעים על כך שמשקיעים מאמינים שתשתיות ה-inference וה-customization יהפכו לנקודת שליטה מרכזית בעולם ה-AI.

אף אחד לא מפרסם עדיין כמה מתוך תקציבי ה-AI הארגוניים עוברים מ-APIs קדמיים לתשתיות כאלה — אבל כשההכנסות קופצות פי חמישה בשנה, כנראה שהכיוון ברור.