不得不感慨硅谷的钱确实是太多了，这几天好几个创业公司都拿了巨额融资，像Mercor正式官宣的3.5亿美金C轮融资，Whatnot的2.25亿美金以及Fireworks官宣的2.5亿美金C轮等。

其中Mercor拿了3.5亿美金融资后估值比B轮时直接翻了5倍，达到了100亿美金。Mercor在官方博客里说此次投资将加速其在3个方面的投入，一个是继续构建庞大的 人才网络 ，其次是做 更好的匹配 ，最后是 更快的交付 。

此次给我印象最深的可能是下面这张图，展示了AI时代的Marketplace的一些特征和成长速度， 其平台目前有3万多名人才专家，但Mercor现在每天向这些人才支付的费用已经超过了150万美金。

这比Airbnb和Uber这种传统Marketplace高太多了，能感受到匹配专业人才智力带来的价值是传统Marketplace出售商品服务或者单纯出卖时间完全不能比的，而且和传统Marketplace不太一样的是，在AI的帮助下其匹配质量和效率得到了大大提升，这让它看起来又不太像一个Marketplace平台。

Mercor的收入主要来自佣金， 目前抽佣比例在30%-35%左右 。而Meta对Scale AI的巨额投资给其带来了大量客户，据说投资之后Mercor的收入增长了4倍《 华人AI招聘2年ARR超1000万美金，Mercor年化收入已5亿美金 》。

国内的直播带货模式也带火了Whatnot，虽然整体规模还没法和中国市场相比，不过其最新F轮又拿了2.25亿美金，估值直接增到了116亿美金。今年Whatnot直播带来的销售额突破了60亿美金，其抽的佣金是销售价格的8%。

另外，华人AI Fireworks也正式官宣了其C轮融资，此次拿了2.5亿美金，估值40亿美金，由Lightspeed、Index和Evantic联合领投。

我之前多次介绍过Fireworks《 VC开始做Roll-up了，这个华人AI最新估值40亿ARR超1亿美金 》，平台提供数百个先进的开源模型，涵盖文本、图像、音频和多模态格式。它支持微调、强化学习和模型评估，与其他提供商相比，性能提升高达40倍，成本降低8倍。

Fireworks在官方博客说，目前它们为超过1万家企业提供服务，客户比B轮融资增长了10倍，包括了像三星、Uber、DoorDash、Notion、Shopify和Upwork等。

同时并为数十万开发者构建定制化的AI应用提供服务，平台每天处理超过10万亿个代币， Fireworks的年收入已超过2.8亿美金，几个月前我了解到的还只是超过1亿美金，这个速度太快了。

Fireworks创始人Qiao Lin说，他们将这种增长归因于对“一人一AI”（one-size-fits-one）而非“一刀切”（one-size-fits-all）AI的信念。通用基础模型解决通用问题，因为前沿AI模型企业只能在公开可用的互联网数据上训练模型。但 大部分有价值的数据存在于企业及其应用程序中：用户交互、特定领域的工作流程、专有知识库和行为模式。

Fireworks的平台就帮助开发者利用这些特定于企业和应用程序的数据，针对特定场景调整模型，从而提高推理速度、成本和质量。随着客户与这些定制应用程序的交互，新数据会不断反馈并改进模型。当用户修正输出、忽略建议或发现解决问题的新方法时，所有这些数据都会改进模型，从而改进应用。产品和模型共同演进，形成一个永无止境的循环。

这就是 产品模型协同设计：一个紧密的数据反馈循环，通过持续评估和强化学习，使企业能够随着时间的推移改进其人工智能应用，同时优化成本、速度和质量 。这是企业如何利用人工智能构建竞争壁垒，也是人工智能自主发展的基础。

Qiao Lin说，AI是历史上最伟大的商业机遇——但企业不应该在少数几家科技巨头之间做出选择。他们应该能够从头开始构建、拥有和控制自己的AI基础设施，而这是Fireworks想做的事情。

与此同时，AI在改变医疗、法律等高价值人力资源密集型行业之后《 医生版ChatGPT 3年估值60亿美金，被低估的AI硬件新玩法：相框 》，也开始将目标瞄准投资银行业务。

Sequoia最近投的一个面向投行领域的 AI分析师，过去一年多时间估值涨了10倍接近8亿美金，ARR增长了快30倍。它从一个类似ChatGPT的套壳开始，逐渐构建起了一个多模型、分层的……