PyTorch-Gründerin: Fireworks AI erreicht 40 Milliarden-Dollar-Bewertung

Fireworks AI, ein KI-Cloud-Service-Startup, das von einem ehemaligen PyTorch-Entwickler und einem alten Studenten der Fudan-Universität gegründet wurde, befindet sich in Gesprächen über eine neue Finanzierungsrunde, die den Unternehmenswert auf 4 Milliarden US-Dollar steigern könnte. Die renommierten Venture-Capital-Unternehmen Lightspeed Venture Partners und Index Ventures sind in die Rolle der Hauptinvestoren eingetreten. Wenn die Runde erfolgreich ist, wird sich der Wert des Startups innerhalb eines Jahres mehr als siebenfach erhöhen und unterstreicht damit das starke Interesse der Investoren an der KI-Infrastruktur, insbesondere im Bereich effizienter Inferenzdienste. Fireworks AI wurde 2022 in Redwood City, Kalifornien, gegründet. Sein CEO Lin Qiao hat an der Fudan-Universität studiert und anschließend einen Doktortitel in Informatik an der University of California, Santa Barbara, erworben. Vor der Gründung arbeitete sie bei Meta, wo sie eine Gruppe von über 300 Ingenieuren leitete und an der Entwicklung und dem Betrieb von KI-Frameworks wie PyTorch beteiligt war. Das Team besteht aus sechs ehemaligen Meta-Mitarbeitern, die an PyTorch gearbeitet haben, sowie einem ehemaligen Google-AI-Ingenieur, was die technische Stärke des Startups unterstreicht. Qiao erklärte, dass die KI-Revolution eine "tiefgreifende Umwälzung" sei, und dass viele Unternehmen Schwierigkeiten hätten, die erforderliche Infrastruktur und Ressourcen für die Implementierung von KI zu besitzen. Fireworks AI bietet eine Plattform an, die Entwicklern hilft, Open-Source-KI-Modelle wie DeepSeek, Qwen von Alibaba und die Llama-Serie von Meta schneller und kosteneffizienter zu nutzen. Im Gegensatz zu den etablierten Cloud-Anbietern wie Amazon oder Google kauft Fireworks AI keine eigenen Serverhardware von NVIDIA, sondern nutzt Ressourcen von anderen Anbietern und vermarktet die Rechenleistung über API-Schnittstellen. Dies macht es zu einem „Inferenzdienstleister“. Mit Technologien wie dem selbstentwickelten FireAttention-Inferenz-Engine optimiert das Unternehmen die Effizienz der Modelle und reduziert dadurch die Kosten für Kunden. Qiao glaubt, dass sich die Qualität und Größe von KI-Modellen im Laufe der Zeit angleichen werden, da die verfügbaren Daten begrenzt sind und die Architekturen immer ähnlicher werden. Daher sei es entscheidend, Modelle an die eigenen Daten anzupassen, um einen Wettbewerbsvorteil zu schaffen. Dieser Fokus hat zahlreiche Kunden angelockt, darunter AI-Startups wie Cursor und Perplexity. Fireworks AI erzielte in den letzten Monaten ein jährliches Umsatzvolumen von über 200 Millionen US-Dollar und rechnet bis Ende des Jahres mit 300 Millionen US-Dollar. Gleichzeitig konkurriert das Unternehmen mit anderen Inferenzdienstleistern wie Together AI und Baseten, aber auch mit dem mächtigen GPU-Unternehmen NVIDIA, das kürzlich den Inferenzdienstleister Lepton übernommen und eigene Cloud-Dienste angeboten hat. Dies könnte den Wettbewerb und die Profitabilität in der Branche beeinflussen. Zwar erreicht Fireworks AI eine Bruttogewinnmarge von etwa 50 Prozent, was im Vergleich zu Software-Abonnements niedrig ist, so betont das Unternehmen, dass es an der Verbesserung der GPU-Optimierung arbeitet, um die Effizienz zu erhöhen und die Marge auf 60 Prozent zu steigern. Vor diesem Hintergrund hat Fireworks AI bereits etwa 77 Millionen US-Dollar aus Investoren wie Sequoia Capital und Benchmark sowie aus Industriekapitalgebern wie NVIDIA, AMD, Databricks Ventures und MongoDB Ventures gesammelt. Analysten sehen in Fireworks AI ein attraktives Akquisitionsziel für große Cloud-Anbieter, die auf spezialisierte KI-Dienste setzen. Qiao ist optimistisch, dass die Unternehmen, die ihre Daten nutzen, um Modelle anzupassen, sich von der Konkurrenz abheben werden. Sie betont, dass Fireworks AI die Werkzeuge und Infrastrukturen bereitstellt, um dies zu ermöglichen.