被黃仁勳譽為「AI工廠界的台積電」預言：百萬專用模型時代將來臨

在輝達(NVDA-US) \執行長黃仁勳盛讚 Fireworks AI 為「AI 晶圓代工廠的台積電」數月後，該新創公司的共同創辦人兼技術長德米特里·朱爾加科夫（Dmytro Dzhulgakov）預期，AI 市場將從依賴單一前沿模型，逐步轉向數以百萬計的專用開放權重模型。

Fireworks AI 致力於建構基礎設施與作業層，協助企業有效率地大規模部署、客製化並執行 AI 模型。

黃仁勳以台積電比喻 Fireworks，凸顯這家公司的核心定位：並非自行打造龐大的專有模型，而是負責運行及最佳化 AI 模型，提高速度並降低成本。

不過，Dzhulgakov 預期，隨著開放權重模型快速追趕前沿 AI 實驗室，市場還將迎來更大的轉變。前沿模型業者正面臨一項日益明顯的限制，也就是缺乏客戶的專有數據。

Dzhulgakov 表示，Cursor、Cognition、Perplexity、Genspark 及 Harvey 等 AI 原生新創，通常先以通用型模型打造產品，再利用內部數據微調專用的開放權重模型。

這種模式可將特定任務的效能從 80% 至 90%，進一步提高至 95% 至 99%，同時將成本降至原本的十分之一，也使使用者產生的數據，其價值遠高於底層程式碼本身。

不過，模型日益碎片化並未簡化 AI 基礎設施，反而使其更加複雜。

Dzhulgakov 指出，AI 推論涉及一整套技術堆疊，包括 GPU 核心程式、硬體協調、模型分片、流量路由及負載平衡。即使是相同模型，若客戶重視的是速度或成本，也可能需要截然不同的配置。

Fireworks 橫跨多家雲端服務供應商運作，實際上建立了一個「虛擬雲端」，替客戶整合不同類型的運算資源。Dzhulgakov 表示，Fireworks 刻意不涉足硬體及資料中心管理，而是專注於運算資源協調與軟體平台。

黃仁勳將 Fireworks 比作台積電，其意義最終可能不只侷限於 AI 推論。
如果 AI 產業真的從少數幾個大型模型，轉向數以百萬計的專用模型，未來的贏家可能還包括那些在使用者看得見的應用程式背後，默默負責運行、最佳化及串接各種模型的企業。

Fireworks 押注的是，AI 工廠同樣需要一套自己的營運層，就如同晶片工廠也需要一套完整的營運體系。