随着 AI 被大规模部署至真实生产环境，AI 基础设施的重心正从训练转向理：2023 年，训练还占 AI 力需求的半以上；到 2026 年，格局翻转，AI 理消耗了约 2/3 的力。
庞大的理需求，叠加日益成熟的开源模型，终催生出个全新的 AI 基础设施品类：理云服务（neocloud ）。过去个多月， 55 亿美元资金涌入这赛道。
Fireworks 是其中表现亮眼的玩之。
7 月 16 日，这总部位于旧金山湾区的理云服务公司宣布完成 15 亿美元 D 轮融资，投后估值 175 亿美元，英伟达（NVIDIA）参投。当前，Fireworks 的年化收入已 10 亿美元，日均处理过 40 万亿 Token，于谷歌（Google）和 OpenAI 各自公布的开发者接口（API）吞吐量。
什么是理云服务？
理云服务的核心逻辑，是把 AI 模型的运行从模型厂商和云厂商手中摘出来，做成门立生意：公司租力、通过软件优化理率，替客户跑开源或私有定制模型，再按 Token 用量收费。
早在 2019 年前后，已经出现过批探索模型托管业务的公司，消费模型 API 交易平台 Replicate、企业模型部署平台 OctoAI（2024 年被英伟达收购）等都是这时期的产物。直到过去年，理需求集中释放，整个行业随之进入爆发期。
以 Fireworks 为例，它在英伟达和微半体（AMD）的图形处理器（GPU）上搭建了套自研理引擎，对接 400 多个模型，其中大部分是开源模型。
在平台上，企业可以用私有数据微调开源模型，或运行私有模型，并对权重和数据资产有对掌控权；要是不想被单厂商绑定，Fireworks 也允许客户为不同任务指定不同模型。
理能面，Fireworks 宣称，借助两大自研组件，可将理延迟降至通用案的三分之，输出速度也大大提升。其中，FireAttention 是针对 Transformer 架构注意力机制重写的 CUDA 内核；FireOptimizer 可从包括硬件型号、内核选项等在内的 10 万种参数组中，为每个客户的工作负载自动搜索优配置。
图 | DeepSeek V3 在 13 理服务商上的输出速度对比（来源：Artificial Analysis）
底层力则来自多云调度。Fireworks 在 8 主要云服务商上构建了统抽象层，哪 GPU 价格低、供给充足，就把工作负载调度到哪。今年年初，公司还收购了游戏服务器编排公司 Hathora，将其跨云低延迟调度技术整进力编排层。
踩中理与开源崛起的双重拐点
Fireworks 成立于 2022 年 9 月，比 ChatGPT 发布还早两个月。那时，行业所有目光都还聚焦在训练上：拥有多 GPU、训练出强模型的公司，就能拿到多融资。
创始人林乔（Lin Qiao）在当时做出了前的判断，她认为，训练的规模取决于少数研究团队，理的规模取决于所有使用者，理论上限是全球人口。
这判断与她此前的工作履历密切相关。2015 年，林乔加入 Meta，主将 PyTorch 重建为支撑该公司全部 AI 工作负载的度学习框架。2022 年离职时阳江橡塑专用胶厂家，Meta 基于 PyTorch 完成的理调用日均已 5 万亿次。
这个数字让她比大多数人早意识到，当 AI 真正走向大规模应用，理才是终的力主战场。
图 | 林乔（来源：Fireworks）
三年过去，林乔的判断变成了现实。德勤（Deloitte）在 2026 年 TMT 预测报告中指出，2025 年，理占 AI 力比例已从 2023 年的约 1/3 升至 1/2，2026 年将进步跃升至 2/3。盛研究部门则预测，到 2030 年，全球 Token 消耗量将是 2026 年的 24 倍，届时月均消耗将达到 120 千万亿 Tokens。
需求侧的转变只是理云市场得以存在的前提。在闭源能强大、占据主地位的时代，模型和理被厂商锁定，不存在三的生存空间。直到开源模型崛起，Fireworks 才有机会将理云服务做成门介于力层和模型层之间的立生意。
2025 年初是个公认的拐点：DeepSeek R1 的发布让所有人意识到，开源模型能以远低于行业平均水平的训练成本，追上顶闭源模型的能。
这直接改变了企业端的心态，他们为闭源模型支付溢价的意愿正在下降，纷纷开始寻找能接近但价格低得多的开源案。而按林乔的说法，Fireworks 标出的价格是同等质量闭源模型的 1/5 到 1/10。
资本市场正在对这套叙事给出积的反应。近个多月，保温护角专用胶 55 亿美元投资密集涌入理云服务赛道。
6 月底，聚焦跨云部署软件层的 Baseten 完成 15 亿美元 F 轮融资，估值达到 130 亿美元；曾经主自研硬件路线的 Groq，6 月又完成 6.5 亿美元融资，并将业务重心转向理云服务；主攻语音代理和跨模态理的 Together AI 7 月初宣布完成 8 亿美元 C 轮融资，估值 83 亿美元，英伟达参投。
7 月 8 日，SambaNova 宣布完成 10 亿美元 F 轮融资，估值达到 110 亿美元。与 Groq 类似，SambaNova 选择自研芯片+理服务的重资产路线，其 SN50 芯片为智能体理设计，预计将于今年下半年出货。
而在，我们熟知的硅基流动也在同期宣布完成 20 亿元人民币 B 轮融资，随后向港交所主板递交了上市申请。
理云正在分走模型厂商的蛋糕
虽然都是“云”，但理云的直接竞争对手并不是目前几主流的云厂商。
原因在于，云厂商主要的是力，理云服务商的是 Token，二者甚至可以是互补关系。今年 3 月，Fireworks 就与微软达成作，以供应商身份接入其 AI 开发平台 Foundry，Azure 用户可在系统内直接调用 Fireworks 的理服务。
同样在 Token 的闭源模型厂商才是理云真正的对手。
开闭源案各自占据了相对明确的应用场景：当企业需要强的通用能力且不介意成本时，闭源模型依然是选；但当企业已经明确具体业务场景且对成本敏感时，开源加理云服务的组就有了压倒的价比优势。
不过如今，二类需求正在快速扩大，具代表的案例是 AI 编程软件 Cursor 的 API 迁移路径。Cursor 早期度依赖 OpenAI 等闭源接口，后来逐步转为在 Fireworks 上训练和运行自研模型，它的调用度贡献了 Fireworks 半的营收。
虽然和闭源模型饭吃是客观现实，但能不能走，取决于理云服务行业的经济结构。
三数据显示，Fireworks 的毛利率约为 50，远低于典型软件公司 70 以上的水平。原因不难理解，这门生意的本质是转售 GPU 力，成本侧压力较大。
其次，所有中介生意都会面临价格战的问题，理云也不例外。谷歌、OpenAI、Anthropic、字节跳动等厂商近都在陆续下调不同层模型的 API 价格；而且，当理云还在租力，其他 AI 厂商已经开始下场自研理芯片，直接从硬件层面优化理负载，进步降低远期理成本。这些都会削弱 Fireworks 等公司现有的价格优势。
问题由此指向个根本的层面：在价格之外，理云的竞争优势到底还剩下什么？
如果是理引擎、跨云调度、微调工具链等软件优化能力，这确实可以随着规模扩大不断加，形成真正的技术壁垒。
但如果核心竞争力源于规模应：力买得多、买得便宜、跑得起足够大的集群，那么在资本厚度和硬件掌控力上，任何初创公司都法与 AI 大厂长期抗衡。
软件对通用 GPU 的率压榨终归有个限度。现在这些理云公司，如果不做理芯片等有硬件，大概率法立走下去。
因此，除了已经造出芯片的 SambaNova 和 Groq，Fireworks 等纯软件玩的结局或许是与云厂商度绑定，或被收编，成为云生态中的业化组件。消费市场可能会留下部分小体量公司（如 Replicate），为立开发者提供个化服务。
AI 中间层的限可能
不管这些公司走到哪步，它们的出现已经释放出个关键信号：过往被力和模型主的 AI 基础设施格局中，正在分化出个新的中间层。
过去几年，AI 行业的注意力集中在单模型的能上，并以其为准绳，但开源生态的崛起正在撬动这主张：AI 产品的表现，不再等同于模型本身的能力。
部署、优化、定制……每个中间环节都会影响输出结果。AI 的竞争逻辑因此从单维度走向多维度。
未来，微调服务、模型编排、评估测试、数据理，都可能加入理云所在的中间层，跑出全新的商业模式。
参考内容：
运营/排版：何晨龙
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