<div class="key-takeaways"><ul><li>Fireworks AI ระดมทุน 1.5 พันล้านดอลลาร์ มูลค่าบริษัทแตะ 1.75 หมื่นล้านดอลลาร์</li><li>รายได้พุ่งทะยานกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ต่อปี เติบโตขึ้น 5 เท่าจากปีที่ผ่านมา</li><li>ต้นทุนการรันโมเดล (Inference) กินงบฮาร์ดแวร์ AI มากกว่า 80%</li><li>AI Agents ยุคใหม่สร้างคำขอเพิ่มขึ้น 50 ถึง 200 ครั้งต่อภารกิจ</li></ul></div><p>Fireworks AI เพิ่งปิดดีลระดมทุนครั้งใหญ่ด้วยเม็ดเงิน 1.5 พันล้านดอลลาร์ ส่งผลให้มูลค่าบริษัทพุ่งสูงถึง 1.75 หมื่นล้านดอลลาร์ โดยโมเดลธุรกิจของบริษัทไม่ได้มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาโมเดล AI ขึ้นมาเอง แต่เป็นการนำโมเดลของบริษัทอื่นๆ มาปรับปรุงให้ทำงานได้เร็วขึ้นและมีต้นทุนถูกลง การระดมทุนรอบนี้จึงเป็นสัญญาณที่ชัดเจนว่า เม็ดเงินในโลก AI กำลังไหลไปสู่จุดไหนในปัจจุบัน ซึ่งไม่ใช่แค่การมองหาโมเดลที่ฉลาดขึ้น แต่เป็นการทำให้โมเดลที่มีอยู่แล้วสามารถนำไปใช้งานจริงในสเกลระดับอุตสาหกรรมได้</p><p>คนส่วนใหญ่มักจะประเมินบริษัท AI จากความฉลาดของโมเดล ซึ่งเป็นคำถามแรกที่อาจยังไม่ตรงจุดนัก ในปัจจุบัน Fireworks AI มีรายได้ต่อปีมากกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งเติบโตขึ้นถึง 5 เท่าจากปีที่ผ่านมา ระบบของบริษัทมีการประมวลผลโทเค็นหรือชิ้นส่วนข้อความมากกว่า 40 ล้านล้านโทเค็นต่อวัน เพิ่มขึ้นเกือบ 3 เท่าจากปีก่อนหน้า นักลงทุนของบริษัทซึ่งรวมถึง Index Ventures, TCV และ Nvidia ไม่ได้เข้ามาร่วมลงทุนเพราะตัวโมเดลพื้นฐานฉลาดขึ้น แต่พวกเขาลงทุนเพราะมีคนต้องเข้ามาแก้ปัญหาเบื้องหลังที่ไม่งวดเงยแต่จำเป็น นั่นคือการทำให้ AI ใช้งานได้จริงในสเกลใหญ่เมื่อมันเริ่มทำงานแล้ว</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">$1.75B</span><span class="stat-label">มูลค่าบริษัท Fireworks AI</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">80%</span><span class="stat-label">งบฮาร์ดแวร์ที่ใช้รันโมเดล</span></div></div><p>จากประสบการณ์ของผู้เขียน สิ่งนี้คือคำถามที่คนส่วนใหญ่มักมองข้าม ทุกคนมักจะถามว่าโมเดลนั้นเก่งแค่ไหน แต่เกือบจะไม่มีใครถามล่วงหน้าเลยว่า มันสามารถให้บริการด้วยความเร็วที่สูงพอและต้นทุนที่ถูกพอ เพื่อให้ผู้ใช้งานที่เสียเงินยังคงใช้งานต่อไปได้หรือไม่ การตอบสนองที่ล่าช้าจะกลายเป็นต้นทุนที่เพิ่มขึ้นตามจำนวนผู้ใช้งานทุกๆ คน การรันโมเดล AI ไม่เหมือนกับการรันเว็บไซต์ทั่วไป หน้าเว็บที่โหลดช้าอาจทำให้ผู้ใช้แค่รู้สึกหงุดหงิดเล็กน้อย แต่โมเดล AI ที่ใช้เวลาตอบสนองช้ากว่าปกติ 3 วินาที จะทำให้สูญเสียผู้ใช้ไปทันที และทุกๆ วินาทีที่หายไปนั้นคือค่าใช้จ่ายสำหรับคอมพิวเตอร์ที่กำลังประมวลผลคำตอบอยู่</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/fireworks_ai_1_5_mstk3k4o_inline_1_975c4e790a.jpg" alt="computer processor microchip circuit board" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="ai-insight"><p>ในมุมมองด้านวิศวกรรม การรัน AI Inference ในสเกลระดับล้านผู้ใช้สร้างความท้าทายด้านโครงสร้างพื้นฐานอย่างมาก ต่างจากการเทรดโมเดลที่เป็นต้นทุนจ่ายครั้งเดียวจบ ค่าใช้จ่ายในการรันระบบ (Inference cost) เป็นค่าใช้จ่ายรายวันที่ไม่มีวันหมดไป การที่บริษัทอย่าง Fireworks AI เข้ามาแก้ปัญหาคอขวดตรงนี้จึงเปรียบเสมือนการสร้างสะพานเชื่อมระหว่างความสามารถของ AI กับการใช้งานจริงทางธุรกิจที่ยั่งยืน</p></div><p>เมื่อเข้าสู่สเกลจริง ต้นทุนการรันโมเดลหรือที่เรียกว่า Inference ตอนนี้กินงบประมาณฮาร์ดแวร์ AI ของบริษัทต่างๆ ไปมากกว่า 80% แล้ว การสร้างโมเดลขึ้นมาเป็นต้นทุนที่จ่ายครั้งเดียวเป็นส่วนใหญ่ แต่การรันโมเดลให้ผู้ใช้งานหลายล้านคนทุกวันมีค่าใช้จ่ายเกิดขึ้นตลอดเวลา และเป็นบิลค่าใช้จ่ายส่วนที่ไม่เคยลดลงเลย ข้อจำกัดในการรัน AI ในสเกลใหญ่นั้นสะท้อนผ่าน 3 สิ่งที่ไม่สามารถมีพร้อมกันได้ทั้งหมด ได้แก่ ความเร็ว (Speed) ปริมาณคำขอ (Volume) และต้นทุน (Cost)</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Getting the same job done for less money, at the same speed, is a small technical trick with a very large business attached to it."</p><cite>Dev.to</cite></blockquote><p>การทำงานกับ AI ในสเกลใหญ่คือการแลกเปลี่ยนกันระหว่าง 3 ปัจจัยนี้ คือ คุณสามารถรองรับคำขอพร้อมกันได้กี่รายการ แต่ละรายการตอบกลับเร็วแค่ไหน และมีต้นทุนเท่าไร หากผลักดันด้านใดด้านหนึ่งให้ดีขึ้น อีกสองด้านก็จะแย่ลง แชทบอตต้องการความรู้สึกที่รวดเร็วทันใจจึงต้องเน้นความเร็วเป็นหลัก ระบบที่ประมวลผลเอกสารนับล้านชิ้นข้ามคืนอาจจะยอมรับความล่าช้าได้แต่ต้องมีต้นทุนต่อเอกสารที่ถูก ไม่มีระบบใดที่ชนะทั้งสามด้านพร้อมกันได้ และการ trade-off นี้คือผลิตภัณฑ์ที่ Fireworks AI ขายอยู่ในปัจจุบัน นอกจากนี้ AI agents ยิ่งทำให้ปัญหานี้ซับซ้อนขึ้นไปอีก การแชทกับ AI แบบง่ายอาจเรียกใช้โมเดลครั้งเดียว แต่ AI agent ที่ต้องทำภารกิจจริง เช่น การเขียนโค้ดหรือค้นคว้าหัวข้อต่างๆ อาจต้องเรียกใช้โมเดลถึง 50 ถึง 200 ครั้งก่อนจะเสร็จสิ้น แม้ว่าราคาต่อคำขอจะลดลงประมาณ 80% ในช่วงปีที่ผ่านมา แต่เนื่องจาก AI agents สร้างคำขอจำนวนมากขึ้น บิลรวมจึงยังคงไต่ระดับสูงขึ้นเรื่อยๆ</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/alexanderkopylkov/why-making-ai-answer-faster-is-worth-15-billion-1ph9" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Fireworks AI raises $1.5 billion, reaching a $17.5 billion valuation</li><li>Annual revenue surpasses $1 billion, growing fivefold year-over-year</li><li>Inference costs now consume over 80% of corporate AI hardware budgets</li><li>AI agents execute 50 to 200 model calls per single complex task</li></ul></div><p>Fireworks AI has just closed a massive funding round, securing 1.5 billion dollars and pushing its valuation to 17.5 billion dollars. Rather than building proprietary AI models from scratch, the company takes existing models from other firms and optimizes them to run faster and cheaper. This funding round acts as a clear indicator of where capital in the artificial intelligence sector is shifting: moving beyond the race for smarter models and toward making existing models commercially usable at scale.</p><p>Most people evaluate an AI company based on how intelligent its underlying model appears, which is often the wrong starting question. Today, Fireworks AI generates over 1 billion dollars in annual revenue, marking a fivefold increase compared to last year. Its infrastructure processes more than 40 trillion tokens daily, nearly triple the throughput of the previous year. Investors such as Index Ventures, TCV, and Nvidia backed the company not because foundational models suddenly became smarter, but because someone had to solve the unglamorous challenge of making AI functional and efficient at a massive scale once it already works.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">$1.75B</span><span class="stat-label">Fireworks AI Valuation</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">80%</span><span class="stat-label">AI Hardware Budget for Inference</span></div></div><p>In practice, this is the question most observers skip entirely. Everyone asks whether a model performs well, but almost no one initially asks whether it can serve requests quickly and inexpensively enough to retain paying users over time. A sluggish response turns into a compounding cost with every single user interaction. Running an artificial intelligence model differs fundamentally from hosting a standard website; a slow-loading web page invites a mere shrug, whereas an AI model taking three extra seconds to respond drives users away, with every single one of those delayed seconds translating directly into computing bills.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/fireworks_ai_1_5_mstk3k4o_inline_1_975c4e790a.jpg" alt="computer processor microchip circuit board" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="ai-insight"><p>From an infrastructure perspective, serving AI inference at scale presents profound economic hurdles. Unlike model training—which remains largely a one-time capital expenditure—running inference continuously for millions of users incurs relentless, recurring operational costs. Companies solving this bottleneck bridge the crucial gap between raw AI capabilities and viable commercial deployment.</p></div><p>At true enterprise scale, inference costs now swallow more than 80 percent of a company's total AI hardware budget. Building a model represents a mostly upfront expense, but running it daily for millions of users generates ongoing costs that never level off. Operating AI models at scale boils down to an inevitable trade-off among three competing factors: how many concurrent requests you can handle, how fast each response is delivered, and what the total cost is. Pushing on any one of these dimensions invariably degrades the other two.</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Getting the same job done for less money, at the same speed, is a small technical trick with a very large business attached to it."</p><cite>Dev.to</cite></blockquote><p>A customer service chatbot requires instant responsiveness, prioritizing speed above all else, whereas a background system processing a million documents overnight can tolerate latency in exchange for lower costs per document. No single architectural setup wins across all three metrics simultaneously, and navigating this precise trade-off constitutes the core product Fireworks AI offers. Furthermore, the rise of autonomous AI agents exacerbates this financial burden. While a basic chat interface might trigger a single model call, an agent executing concrete tasks like writing code or conducting research can issue 50 to 200 separate calls before completing its objective. Although per-request prices dropped roughly 80 percent over the past year, agents multiply request volumes so aggressively that total corporate bills continue climbing unchecked.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/alexanderkopylkov/why-making-ai-answer-faster-is-worth-15-billion-1ph9" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

large_article-2899.jpg

medium_article-2899.jpg

small_article-2899.jpg

thumbnail_article-2899.jpg

article-2899.jpg

Fireworks AI กวาดเงินลงทุน 1.5 พันล้านดอลลาร์ ดันมูลค่าแตะ 1.75 หมื่นล้านดอลลาร์ มุ่งเน้นการประมวลผลโมเดล AI ให้รวดเร็วและประหยัดต้นทุนยิ่งขึ้นในสเกลใหญ่

Inewgen

Inewgen

#AI Inference

Fireworks AI ระดมทุน 1.5 พันล้านดอลลาร์ เร่งความเร็วโมเดล

Inewgen