不到 3 個(gè)月估值破 40 億，F(xiàn)al.ai CEO：模型越多，我們?cè)街靛X(qián)

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（估值40億美元后，F(xiàn)al.ai創(chuàng)始人首次深度訪(fǎng)談片段）

2025 年 10 月 22 日，AI 基礎(chǔ)設(shè)施公司 Fal.ai宣布完成新一輪 2.5 億美元融資。據(jù)悉，凱鵬華盈與紅杉資本領(lǐng)投此輪，公司估值超40億美元。

距離上一輪 15 億美元估值的 C 輪融資，還不到 3 個(gè)月。

這家不足 50 人的初創(chuàng)公司，沒(méi)有訓(xùn)練任何自研大模型，也不追逐最強(qiáng)參數(shù)。

它只做一件事：讓模型能調(diào)用、可商用。

Fal.ai 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO Gorkem Yurtseven 在隨后的專(zhuān)訪(fǎng)中這樣定義自己：

不再比拼模型能力，而是讓任何模型都能被開(kāi)發(fā)者用起來(lái)。模型越多，我們的平臺(tái)就越有價(jià)值。

18個(gè)月前，他們還在做數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施工具，為大公司處理數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換。

直到Stable Diffusion爆火，他們看到底層邏輯變了：過(guò)去是訓(xùn)練模型難，現(xiàn)在是模型太多，反而沒(méi)人能用好。他們砍掉付費(fèi)產(chǎn)品，把模型當(dāng)原料，把推理變成流水線(xiàn)。

（來(lái)源TechCrunch ：Fal.ai完成新一輪融資，估值超40億美元）

今天，F(xiàn)al平臺(tái)托管 600 多個(gè)模型，服務(wù)超過(guò) 200 萬(wàn)開(kāi)發(fā)者。 Adobe、Canva、Shopify、Perplexity 已將它作為生成式媒體的基礎(chǔ)設(shè)施。

這家公司不講“AGI對(duì)齊”，不靠“論文發(fā)布會(huì)”破圈。

但它抓住了一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：當(dāng)模型爆炸后，誰(shuí)來(lái)承接落地？

答案就在 Gorkem Yurtseven 這場(chǎng)訪(fǎng)談里。

第一節(jié)｜不是做模型，做模型的“加油站”：Fal 押對(duì)了什么？

Fal 是怎么起步的？

2022 年，，他們還在做一個(gè)給數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)用的工具，主要幫企業(yè)清洗數(shù)據(jù)、處理管道。有客戶(hù)，有營(yíng)收，有投資人支持。

但 Fal 創(chuàng)始人 Gorkem Yurtseven 說(shuō)：我們決定放棄所有已有客戶(hù)，全力轉(zhuǎn)向模型推理。

這背后是一個(gè)清晰的判斷：真正爆發(fā)的，不是模型訓(xùn)練，而是模型被調(diào)用。

Fal 做出轉(zhuǎn)型時(shí)，正是 Stable Diffusion 爆紅的時(shí)期。隨后，OpenAI 的 ChatGPT、DALL·E 2、Sora 接連上線(xiàn)。

過(guò)去要用 AI，你得先訓(xùn)練模型，得有自己的大數(shù)據(jù)。現(xiàn)在不一樣了，模型已經(jīng)訓(xùn)練好了，你只要能接入，就能做出產(chǎn)品。

Gorkem 回憶，他們當(dāng)時(shí)問(wèn)自己一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：

哪個(gè)方向能讓我們最快做到 100 萬(wàn)美金收入？哪個(gè)能最快到 1000 萬(wàn)？

他們的回答:不是做一個(gè)新模型，而是做一個(gè)能讓任何模型直接上線(xiàn)的平臺(tái)。

市場(chǎng)信號(hào)很明顯：

• 每當(dāng)一個(gè)新模型發(fā)布，就有很多人想用；

• 但這些人要么缺 GPU，要么不知道怎么部署；

• 模型作者也不知道怎么做 API 或運(yùn)維。

Fal 做的就是讓模型從實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)品之間那一步，變得特別快。

他們最早支持的，是 Stable Diffusion。后來(lái)是 Flux 視頻模型。 再后來(lái)，幾乎所有主流開(kāi)源多模態(tài)模型，他們都能做到發(fā)布當(dāng)天就接入。

Gorkem 這樣形容：

“每個(gè)人都想一遍又一遍地做差不多的事情，那我們就把最常見(jiàn)的用法做好，讓人一用就能上手。”

今天，F(xiàn)al 已經(jīng)成了多模態(tài)模型發(fā)布的首發(fā)平臺(tái)之一。只要一個(gè)模型能生成圖片、視頻或音頻，就能在 Fal 上被調(diào)用、被試用、被接入企業(yè)產(chǎn)品。

不是造引擎，而是造“加油站”。

這個(gè)判斷，是他們?nèi)喨谫Y、估值翻倍的第一步。

第二節(jié)｜沒(méi)有GPU優(yōu)勢(shì)，如何跑出速度優(yōu)勢(shì)？

Fal 最出圈的不是融資新聞，而是在硅谷的兩頂帽子。

一頂印著“GPU 富人”，另一頂印著“GPU 窮人”。結(jié)果，“GPU 窮人”那頂最先被搶光了。

這是玩笑，也是真實(shí)寫(xiě)照。Gorkem 說(shuō)：當(dāng)時(shí) GPU 搶不到，我們就開(kāi)始瘋狂優(yōu)化每一次模型調(diào)用的速度。我們不是資源多，而是用得省、調(diào)得快。

他說(shuō)，他們的核心目標(biāo)只有一個(gè)：

讓每一次模型調(diào)用，盡可能快、盡可能穩(wěn)、盡可能便宜。

這不是簡(jiǎn)單壓成本，而是把整個(gè)模型運(yùn)行過(guò)程，當(dāng)作一條“產(chǎn)線(xiàn)”去調(diào)試。

Fal 最早優(yōu)化的是 Stable Diffusion 模型。他們有個(gè)只有兩人的工程小組，一人擅長(zhǎng)寫(xiě)底層代碼，一人精通 GPU 指令。他們每天就做一件事：找哪里還能省時(shí)間，哪里還能提速。

Gorkem 說(shuō)：我們不研究模型怎么更聰明，而是研究怎樣運(yùn)行的更快。

他們做到了：同樣一張圖片生成，從幾十秒縮短到幾秒以?xún)?nèi)；視頻模型的推理時(shí)間也壓到了行業(yè)最低。

怎么做到的？

• 模型冷啟動(dòng)慢？那就提前緩存；

• GPU 分配混亂？那就按模型熱度智能調(diào)度；

• 多個(gè)模型搶資源？那就建 28 個(gè)節(jié)點(diǎn)，把流量分開(kāi)。

Fal 不是堆硬件，而是把模型當(dāng)作工序管理起來(lái)，像流水線(xiàn)一樣高效調(diào)配。

Gorkem 強(qiáng)調(diào)，這一切的關(guān)鍵，是他們堅(jiān)持自己部署模型、自己控制 API，不讓客戶(hù)“上傳自己的代碼”：我們不做開(kāi)放式平臺(tái)，而是把常用的功能打包成一套通用接口，做到即插即用、快速響應(yīng)。

Fal的產(chǎn)品邏輯很清晰：不是讓你自由搭建，而是可以直接調(diào)用。

他們的模型平臺(tái)像一個(gè)中控室，600 多個(gè)圖像、視頻、音頻模型隨時(shí)待命。客戶(hù)發(fā)起請(qǐng)求后，系統(tǒng)會(huì)在最合適的節(jié)點(diǎn)、用最少的時(shí)間給出結(jié)果。

憑借這一點(diǎn)，他們后來(lái)服務(wù)了上百萬(wàn)開(kāi)發(fā)者，支持了Adobe、Shopify等大企業(yè)。

第三節(jié)｜技術(shù)不是壁壘，入口才是

Fal 一開(kāi)始的客戶(hù)，大多是個(gè)人開(kāi)發(fā)者。沒(méi)預(yù)算、沒(méi)團(tuán)隊(duì)，甚至沒(méi)有 GPU。

但這些人，一上線(xiàn)就愿意花錢(qián)。

Gorkem 回憶：

我們看到一些用戶(hù)每天在平臺(tái)上花幾千甚至幾萬(wàn)美元。那時(shí)候我們就知道，這不是玩具。

這些客戶(hù)不是為了測(cè)試模型，而是要上線(xiàn)產(chǎn)品。哪怕模型本身是開(kāi)源的，他們也不想花時(shí)間自己部署。

他們只想要一個(gè)API，可以直接調(diào)用、穩(wěn)定輸出、不掉鏈子。

這就是 Fal 的切入點(diǎn)：不是提供最強(qiáng)模型，而是把最常用的模型封裝成一鍵可用的工具。

• 用 Stable Diffusion 生成圖片，F(xiàn)al 提供的是已經(jīng)打包好的推理接口；

• 想用 Flux 視頻模型，也不需要下載模型、配置環(huán)境，只需要接一個(gè) API；

• 平臺(tái)會(huì)自動(dòng)調(diào)配 GPU、提前加載模型，確保你發(fā)請(qǐng)求后能立即拿到結(jié)果。

Gorkem 明確表示：

“我們不是做一個(gè)大家都能自定義的托管服務(wù)，而是做一套響應(yīng)快、能落地、能商用的推理平臺(tái)。”

不給太多自由，而是把最復(fù)雜的部分替你做好。

客戶(hù)不關(guān)心模型是誰(shuí)訓(xùn)練的，只關(guān)心能不能準(zhǔn)時(shí)返回結(jié)果、價(jià)格可不可控、接入后會(huì)不會(huì)出問(wèn)題。

一旦接入了，就懶得換。

Fal 不靠單個(gè)模型綁定用戶(hù)，而是靠平臺(tái)的整體體驗(yàn)：快速上線(xiàn)、接口統(tǒng)一、模型自動(dòng)更新、穩(wěn)定可靠。

就像 AWS 的S3，關(guān)鍵不是技術(shù)最復(fù)雜，而是讓開(kāi)發(fā)者用得省事、用得放心。

Fal 把模型變成服務(wù)，把模型的“入口體驗(yàn)”變成了自己的產(chǎn)品。每次有新模型發(fā)布，F(xiàn)al 的第一反應(yīng)不是看論文，而是：怎么把它接入平臺(tái)，三小時(shí)內(nèi)上線(xiàn)？

Gorkem 說(shuō)得非常具體：

“我們會(huì)開(kāi)一個(gè) Slack 群通話(huà)，七八個(gè)人一起在線(xiàn)調(diào)模型。有人調(diào)代碼，有人分享屏幕，有人在測(cè)接口。我們甚至把這個(gè)過(guò)程直播過(guò)。”

這就是 Fal 獨(dú)有的節(jié)奏。

不是把模型做得多復(fù)雜，而是誰(shuí)能最快讓別人用起來(lái)。

第四節(jié)｜多模態(tài)越來(lái)越碎片，平臺(tái)反而更值錢(qián)

過(guò)去幾年，AI 領(lǐng)域有個(gè)主旋律：誰(shuí)訓(xùn)練模型，誰(shuí)掌握未來(lái)。

但到了 2025 年，多模態(tài)模型的玩法變了。

Gorkem Yurtseven 的判斷是：現(xiàn)在每周都有三五個(gè)模型發(fā)布，開(kāi)發(fā)者已經(jīng)跟不上了。

這一波爆發(fā)，不是靠一個(gè)超級(jí)模型，而是大量開(kāi)源、多樣化、用途細(xì)分的模型一起涌現(xiàn)。

• 有的專(zhuān)門(mén)生成圖片；

• 有的只做 4 秒視頻；

• 有的專(zhuān)攻 3D 動(dòng)作捕捉；

• 還有的是聲音合成、配樂(lè)生成…

它們都很好用，但格式不一樣、調(diào)用方式不同，速度也參差不齊。從架構(gòu)到接口，每個(gè)模型功能都差不多。結(jié)果就是：

• 研究院做出了好東西，沒(méi)人能用；

• 開(kāi)發(fā)者想用新模型，卻不知道去哪找、怎么部署；

• 企業(yè)想買(mǎi)服務(wù)，但缺少一個(gè)靠譜的平臺(tái)去對(duì)接。

而 Fal 抓住了這個(gè)機(jī)會(huì)。

Gorkem 的思路很清晰：

模型越多、越分散、越碎片化，我們就越值錢(qián)。因?yàn)橹挥衅脚_(tái)才能把它們整合、優(yōu)化、讓人用起來(lái)。

Fal 做的事情，可以理解成：

• 幫開(kāi)發(fā)者一口氣接入 600 個(gè)模型，不用來(lái)回?fù)Q接口；

• 幫企業(yè)繞開(kāi)兼容難題，直接用一套方案統(tǒng)一接入；

• 幫模型作者在平臺(tái)上發(fā)布和上線(xiàn)，無(wú)需自己建服務(wù)器。

就像當(dāng)年瀏覽器統(tǒng)一了網(wǎng)站入口、電商平臺(tái)統(tǒng)一了商品入口，F(xiàn)al 正在統(tǒng)一模型入口。

更重要的是，這是長(zhǎng)期趨勢(shì)。

Gorkem 指出： “模型不會(huì)只有一個(gè)官方版本。只要能被修改和復(fù)制，就會(huì)出現(xiàn)無(wú)數(shù)個(gè)針對(duì)不同場(chǎng)景的優(yōu)化版本。”

這意味著：

• 大模型的“唯一權(quán)威”地位正在弱化；

• 開(kāi)源社區(qū)、創(chuàng)業(yè)公司、研究院都會(huì)發(fā)布自己的版本；

• 市場(chǎng)將變成百花齊放、版本混雜的局面。

這時(shí)候，基礎(chǔ)設(shè)施比模型本身更值錢(qián)。

這正是Fal能在三個(gè)月內(nèi)估值暴漲的關(guān)鍵。當(dāng) Sora 等視頻應(yīng)用爆火時(shí)，F(xiàn)al 作為底層基礎(chǔ)設(shè)施，自然成為最大的受益者之一。

第五節(jié)｜45人，1億美金：小團(tuán)隊(duì)如何跑出大效率？

Fal 的團(tuán)隊(duì)規(guī)模，一直讓人意外。

2025 年，他們年?duì)I收超過(guò) 1 億美元，客戶(hù)包括 Adobe、Shopify、Perplexity 等大企業(yè)。

但整個(gè)公司不到 50 個(gè)人。

Gorkem 說(shuō)得特別實(shí)在：我們沒(méi)有工程經(jīng)理，全員寫(xiě)代碼，連領(lǐng)導(dǎo)也自己上手干。他們沒(méi)有層級(jí)、沒(méi)有流程匯報(bào)，也不搞例會(huì)。他們更愿意拉個(gè)三四人的小群，直接在線(xiàn)上把事情解決。

他們的做法是：有問(wèn)題就拉個(gè)三四人的小群，直接在線(xiàn)上解決。

看起來(lái)松散，但效率極高。

在Fal，團(tuán)隊(duì)不追求計(jì)劃精細(xì)，而是盯住模型熱度，隨時(shí)準(zhǔn)備快速上線(xiàn)。

Gorkem 形容他們：新模型只要有潛力，就全員動(dòng)手，像戰(zhàn)備狀態(tài)。這套機(jī)制的關(guān)鍵，不是人多，而是方向聚焦。

他說(shuō)：

“我們只有一個(gè)核心目標(biāo)：收入增長(zhǎng)。只要對(duì)這件事有幫助，其他都靠后”

在早期，F(xiàn)al 連銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)都沒(méi)有，只有創(chuàng)始人親自談客戶(hù)。很多企業(yè)用戶(hù)都是從平臺(tái)自然轉(zhuǎn)化來(lái)的。

舉個(gè)例子：

• 開(kāi)發(fā)者在平臺(tái)上用API做應(yīng)用，月支出到了幾千美元；

• 系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到活躍度，自動(dòng)提醒銷(xiāo)售；

• 銷(xiāo)售介入，提供年合約、價(jià)格優(yōu)惠、定制支持。

這不是傳統(tǒng) SaaS 公司那套銷(xiāo)售流程，而是靠平臺(tái)本身的自然增長(zhǎng)。

他們內(nèi)部有個(gè)簡(jiǎn)單指標(biāo)：日支出超過(guò) 300 美元的客戶(hù)，就自動(dòng)進(jìn)入銷(xiāo)售轉(zhuǎn)化池。

這讓他們能用極少的銷(xiāo)售人手，完成大體量的客戶(hù)覆蓋。到今天，銷(xiāo)售和客戶(hù)支持團(tuán)隊(duì)也只有十來(lái)個(gè)人。

Fal 的高效，不只是業(yè)務(wù)策略，更是文化基因。

他們對(duì)招聘極度謹(jǐn)慎。

“我們不會(huì)因?yàn)橛绣X(qián)就招人，也不會(huì)為了快擴(kuò)張就上項(xiàng)目。”

Gorkem 坦言，他們?cè)缙谡械暮芏嗳耍紒?lái)自老同事、朋友、活躍在社區(qū)的開(kāi)發(fā)者。有的在硅谷大廠(chǎng)，有的還在土耳其，但都愿意動(dòng)手、愿意深入調(diào)模型。

• 模型還沒(méi)火，就已經(jīng)準(zhǔn)備上線(xiàn)；

• 客戶(hù)還沒(méi)找上門(mén)，就已經(jīng)在平臺(tái)消費(fèi)；

• 團(tuán)隊(duì)還沒(méi)擴(kuò)張，產(chǎn)品已經(jīng)做到最前線(xiàn)。

不是靠大預(yù)算堆出來(lái)的，而是把每一分人力、技術(shù)和資源都花在最關(guān)鍵的地方。

結(jié)語(yǔ)｜模型只是原料，平臺(tái)才是出口

Fal.ai 沒(méi)有訓(xùn)練自己的大模型，沒(méi)有開(kāi)源權(quán)重，也沒(méi)有發(fā)布任何技術(shù)論文。

但它成為了估值超40億美元的公司。

原因只有一個(gè)：當(dāng)模型越來(lái)越多，真正稀缺的是誰(shuí)能讓它們被用起來(lái)。

Gorkem說(shuō)過(guò)一句話(huà)： "別人講 AGI，我們做的是 API。"

幾乎同時(shí)，據(jù)媒體報(bào)道，國(guó)內(nèi) AI 應(yīng)用公司 LiblibAI 完成 1.3 億美元 B 輪融資。

應(yīng)用層 AI 公司在爆發(fā)，基礎(chǔ)設(shè)施層在狂奔。

接下來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)不再是誰(shuí)的模型更強(qiáng)，而是誰(shuí)能成為所有模型的首發(fā)平臺(tái)、所有開(kāi)發(fā)者的必選入口。

多模態(tài)商業(yè)化的下半場(chǎng)，剛剛開(kāi)始。

本文由 AI 深度研究院出品，內(nèi)容整理自First Round合伙人Todd Jackson對(duì)Fal.ai創(chuàng)始人Gorkem Yurtseven的專(zhuān)訪(fǎng)。未經(jīng)授權(quán)，不得轉(zhuǎn)載。

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參考資料：

https://www.youtube.com/watch?v=e_AG1c4w138&t=153s

https://techcrunch.com/2025/10/21/sources-multimodal-ai-startup-fal-ai-already-raised-at-4b-valuation/

https://blog.fal.ai/series-c/

https://review.firstround.com/podcast/the-pivot-that-paid-off-how-fal-found-explosive-growth-in-generative-media-gorkem-yurtseven-co-founder-and-ceo/

https://www.businesswire.com/news/home/20250731234742/en/fal-Raises-%24125M-in-Series-C-Led-by-Meritech-with-Salesforce-Ventures-Shopify-Ventures-and-Google-AI-Futures-Fund-Joining-to-Power-the-Next-Decade-of-Generative-Media/

來(lái)源：官方媒體/網(wǎng)絡(luò)新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈