別再租用智慧：專用 AI 的「訓練到部署」迴圈 — Fireworks AI

Fireworks AI 的應用機器學習負責人 Jetashree Ravi 主張，開源模型如今在大多數工作負載上已達生產環境可用的水準，而真正的競爭優勢已從「能否取得模型」轉移到「訓練到部署的迴圈」——也就是在同一個平臺上持續微調、託管並重新訓練模型的能力。Ravi 在一場研討會演講中，把整套論述扣在一個她現場調查過的痛點上：使用 ChatGPT 或 Anthropic 等閉源模型的開發者，很快就發現「費用高得驚人」，而轉向開源的過程往往卡在一個瓶頸——品質。她的解答是一套三層式的訓練產品（訓練代理、託管訓練、訓練 API），接在 Fireworks 於 CUDA kernel 層級最佳化的