Fireworks AI atinge avaliação de $17,5 mil milhões enquanto empresas procuram alternativas mais baratas à OpenAI e Anthropic
A startup de cloud, apoiada pela Nvidia, processa agora mais tráfego de IA por dia do que as próprias ferramentas de programadores do Google. A sua proposta: modelos especializados por uma fração do custo dos grandes laboratórios.

Pontos-chave
- Fireworks AI, uma startup de cloud que aloja e executa modelos de IA para programadores, ultrapassou $1 mil milhão em receita anualizada em 2025, cinco vezes a sua receita do ano anterior.
- A empresa angariou $1,5 mil milhões em novo financiamento em meados de 2025 a uma avaliação de $17,5 mil milhões.
- Fireworks processa 40 biliões de tokens de IA, os pequenos fragmentos de texto que os modelos de IA leem e escrevem, todos os dias, superando o tráfego de programadores divulgado pelo Google de aproximadamente 27 biliões por dia.
- O CEO da empresa diz que os seus modelos custam cinco a dez vezes menos do que modelos fechados comparáveis dos grandes laboratórios de IA.
- Fireworks emprega atualmente cerca de 200 pessoas e espera atingir 600 funcionários no final de 2026.
Os diretores financeiros das empresas estão nervosos com as contas de IA. Essa ansiedade está a revelar-se muito benéfica para uma startup que a maioria das pessoas nunca ouviu falar.
Fireworks AI, com sede em San Mateo, Califórnia, é uma empresa de cloud que aloja modelos de IA e os executa em nome de programadores que criam aplicações e produtos. Em vez de construírem os seus próprios modelos do zero, os programadores pagam à Fireworks para lidar com o trabalho pesado de computação. Esta semana, primeiro reportado pela CNBC Tech, a empresa anunciou que ultrapassou $1 mil milhão em receita anualizada e fechou uma ronda de financiamento de $1,5 mil milhões que a avalia em $17,5 mil milhões.
É um salto notável. Há um ano, a receita era um quinto do nível atual.
Porque é que uma empresa escolheria Fireworks em vez de OpenAI ou Google?
O custo é a resposta curta. A CEO Lin Qiao disse aos repórteres que executar um modelo através da Fireworks custa cinco a dez vezes menos do que executar um modelo fechado equivalente de um dos grandes laboratórios. Modelos fechados são sistemas de IA onde o funcionamento interno é mantido privado pela empresa que os construiu, como o GPT-4o da OpenAI.
Fireworks especializa-se em alojar modelos de peso aberto, sistemas de IA onde o design subjacente é publicado publicamente para qualquer pessoa inspecionar e adaptar. Nomes como DeepSeek e lançamentos próprios da Meta enquadram-se nesta categoria. As empresas podem trazer os seus próprios dados privados e ajustar finamente, ou seja, ajustar cuidadosamente, estes modelos para tarefas específicas, sem entregar esses dados a um grande laboratório.
"Uma empresa deveria conseguir usar um modelo sem abdicar do conhecimento que o torna único", escreveu recentemente o CEO da Microsoft Satya Nadella, um sentimento que captura exatamente a ansiedade da qual Fireworks está a lucrar. Microsoft é agora parceira de Fireworks, permitindo que os seus próprios clientes acedam aos modelos Fireworks através de um acordo partilhado.
A escala do que Fireworks agora processa é impressionante. A empresa processa 40 biliões de tokens por dia. Para contexto, um token equivale a aproximadamente três quartos de uma palavra. Google divulgou em maio de 2025 que as suas ferramentas de IA para programadores processavam cerca de 27 biliões de tokens por dia. As ferramentas para programadores da OpenAI processaram aproximadamente 22 biliões por dia a partir de março de 2025.
Até recentemente, um único cliente, a ferramenta de codificação de IA Cursor, representava cerca de metade da receita da Fireworks. Cursor foi desde então adquirido pela SpaceX num negócio de $60 mil milhões. Qiao diz que o negócio está agora muito mais distribuído, com clientes incluindo as empresas de base de dados Elastic, GitLab e MongoDB.
Fireworks foi fundada em 2022 por Qiao, um antigo diretor da Meta, juntamente com seis cofundadores. O novo financiamento será destinado à compra de mais GPUs, os chips especializados que realizam o trabalho pesado de computação que os modelos de IA necessitam, e à criação de uma equipa de vendas adequada pela primeira vez.



