生成式媒体平台Fal的爆发式增长，源自一场果断的战略转型。文章基于Fal联创与种子轮投资人的深度对话，拆解其从二次创业到成为多模态AI“流量阀门”的关键决策：为何放弃在运转的产品？如何抓住视频生成的风口？怎样平衡个人开发者与大企业客户需求？带你揭秘这场高速增长背后的思考与取舍。

Fal 正在把“实时视频生成”从炫技 Demo 变成可复用的基础设施。不到两年时间，这家公司把年经常性收入（ARR）从约 200 万美元拉升到超过 1 亿美元，为 200 多万开发者和 300 多家企业（包括 Adobe、Canva 等）在背后托管图像、视频和音频模型。

本文基于 Fal 联合创始人 Gorkem Yurtseven 与其种子轮投资人、First Round 合伙人 Todd Jackson的一场深度对话，并结合最新公开信息整理拓展而成。

Fal 公司概要

• 成立时间 & 地点: 2021 年成立，总部位于旧金山。
• 创始团队: Burkay Gur，前 Coinbase 机器学习工程师。Gorkem Yurtseven，前亚马逊工程师。二人均来自土耳其。
• 公司定位: 面向开发者的 生成式媒体基础设施平台（generative media platform），托管图像、视频、音频等多模态模型，通过高速推理引擎和统一 API 提供服务。
• 核心产品形态: 统一 Model API，调用 600+ 图像 / 视频 / 音频模型。高性能推理基础设施，为实时/准实时生成场景做延迟与成本优化。面向开发者的 SDK、模板与工具链。
• 关键业务数据：ARR 从约 200 万美元在不到两年增至 1 亿美元+ 。用户：200 万+ 开发者、300+ 企业客户，包括 Adobe、Canva、Shopify 等。
• 融资与估值：2025 年 7 月，C 轮 1.25 亿美元，估值约 15 亿美元。2025 年 10 月，新一轮约 2.5 亿美元融资，最新估值 40 亿美元+。
• 核心差异化：从「数据基础设施」果断转向「生成式媒体推理平台」，在视频生成爆发前夜完成二次创业，用开发者体验和推理性能，把自己做成多模态 AI 的“流量阀门”。

01.从数据到AI，一次艰难但正确的转型

Todd Jackson: Girkham，欢迎来到这个节目。你能帮简单介绍一下 Fal 是做什么的么？

Gorkem Yurtseven: Fal 是一个面向开发者的生成式媒体平台。我们托管图像、视频和音频模型，并提供简单易用的API，这些API背后由我们的推理引擎支持。其他大公司或者独立开发者可基于这些API来构建他们的产品。

Todd Jackson: 我觉得你们开创了“生成式媒体平台”这个领域。不足两年，年收入超过1亿，支持600多个模型，服务200万开发者和300多家企业客户，过去两年内连续完成多轮融资（包括 A/B/C 轮），最近一轮为 2025 年的 2.5 亿美元融资，最新估值超过 40 亿美元。对比去年同期，现在的业务有什么差别？

Gorkem Yurtseven:  我们自认为速度很快，在这之前，我们的年收入才200万美元。那段时间，整个图像模型领域都很沉寂，几乎没有新模型发布。Stable Diffusion XL 在4月份发布后，也一直很平静。模型变得越来越便宜，使用量虽然增长了很多，但用的都是老模型。大家，包括我们自己，都能更高效地运行它们，收入也一直在200万美元左右徘徊。随后 Flux 模型家族发布了，这对开源社区和我们来说都非常好。紧接着，很多新模型也相继出现。我们推出 Flux 模型后反响很好，而视频模型对我们的业务增长至关重要。大概在10月份，我们上线了首个可用于商业用途的视频模型 API 。从那时起，增长就变得非常疯狂。

Todd Jackson: 你和联创 Burkay 最初的想法是完全不同的。能讲讲你们是怎么认识的，以及为什么决定一起创业吗？

Gorkem Yurtseven: 我十多年前搬到旧金山时认识了 Burkay。我们都来自土耳其，高中时就认识了。后来我们都来美国读大学，毕业后又都搬到了旧金山，在不同的大公司工作。我在亚马逊，他在 Coinbase。我们是通过共同的土耳其朋友在社交场合认识的。在 COVID 期间，我们一起去棕榈泉租了几个月的房子，那时我们产生了合作创业的念头。七八个月后，Burkay 辞职了，我也跟着辞了职，开始尝试做一些与机器学习相关的事情。我们一直觉得为开发者打造产品是正确的方向，但最初也做了很多探索，组建了一个5人的团队，尝试了开源项目，也和一些企业客户进行了合作。我们当时押注的是数据基础设施，认为计算资源在未来会非常重要，想追随 Databricks 和 Snowflake 的脚步，因为他们在云端很好地实现了计算资源的变现。

Todd Jackson: 那么转折点是什么？

Gorkem Yurtseven: 先是 DALL-E 2，然后是Stable Diffusion，接着是 ChatGPT 和 LLaMA ，这些模型在短短几个月内相继发布。AI 的世界突然发生了逆转，你不再需要自己准备大量数据来训练模型，因为模型已经为你训练好了。你可以直接使用这些现成的模型，省去了数据准备阶段。只有极少数大公司还会做定制化训练，大多数人都会用现成的模型。这吸引我们转向了“推理”（inference）这个方向。

Todd Jackson: 你们当时的产品还在运转，并且有客户，转型是不是很难？

Gorkem Yurtseven: 我们确实有付费客户。我们有两个产品同时运行了好几个月，在那期间，我们很难向客户明确地表达我们到底在做什么。客户看我们的网站会感到困惑，同时推广两个产品也非常困难。最终，我们看到 AI 推理产品的收入增长得更快，就决定放弃旧产品，把全部精力投入到推理业务上。

Todd Jackson: 从心理上讲，放弃一个还在运转的产品困难吗？

Gorkem Yurtseven: 这是一个很大的挑战。大家都以为我们是做某个特定东西的，存在一种社会认知上的压力。

Todd Jackson: 你们是什么时候真正决定要转型的？

Gorkem Yurtseven: 我们一直在互相说服，觉得这次转型没有看起来那么大，只是处理的工作负载换了而已。那段时间其实浪费了不少时间，直到我们最终意识到这确实是一次彻底的转型。

Todd Jackson: 如果能回到转型之前，你会给自己什么建议？

Gorkem Yurtseven: 你曾经给我们提供了一个很好的思路，你问我们：“哪个想法能先达到100万美元 ARR ？哪个能先达到1000万美元？”我们当时觉得是数据科学那个产品能更快达到100万，而生成式AI这个能更快达到1000万。实际上，推理产品更快地达到了100万和1000万美元。虽然我们的预测是错的，但这帮助我们过程中做出了决策。

02.产品与增长，押注视频蓝海和极致开发者体验

Todd Jackson: 当时你们看到的市场机会是什么？已经有其他的推理服务商了，为什么你们有信心能做好？

Gorkem Yurtseven: 我们看到的明显价值在于，不需要自己训练模型，直接使用现成模型大大降低了门槛，这可能会让使用 AI 产品的用户数量增长百倍、千倍，甚至更多。会有人去使用AI产品，因为制造AI产品本身变得非常容易了。我们专注于图像推理，而不是语言模型推理，因为 Stable Diffusion 先出现，而语言模型稍晚一些。很多推理服务商都关注语言模型，而我们的第一批客户都是做 Stable Diffusion 相关产品的。

Todd Jackson: 你们在推理服务上做了哪些关键的架构决策？

Gorkem Yurtseven: 当时我们讨论的是，是直接给客户 GPU 让他们可以自定义代码，还是提供一个易用的 API。我们选择了 API 的方式，由我们来控制代码和流程，并对最常用的工作流进行优化。虽然这带来了一些限制，但客户接受了这种方式。

Todd Jackson: 最早的客户是谁？他们用你们的服务做什么？

Gorkem Yurtseven: 几乎都是通用的设计或图像生成应用。因为技术很新，产品还不够专门化，大多是面向消费者的应用或网页版的图像生成工具。

Todd Jackson: 你们当时会担心早期的客户只是独立开发者，做的东西像玩具一样吗？

Gorkem Yurtseven: 他们在我们的平台上花了大量的钱，有些人每天要花几万美元。这说明他们的产品不是玩具，是具有商业用途的。

Todd Jackson: 你们过去一年重点发展了视频业务。去年你们曾说2025年将是AI生成视频的元年，当时看到了哪些信号？

Gorkem Yurtseven: 研究者总是想领先市场几步。在 Flux 发布几个月后，很多研究者就放弃了图像领域，转向了视频。当 Sora 模型发布后，视频领域的资金和关注度迎来了爆发，大家都在做视频模型。

Todd Jackson: 视频带来了哪些新的挑战？

Gorkem Yurtseven: 视频模型更大，对算力的需求也更高，通常需要多张高速 GPU 并行计算。因此，优化的意义也更大了。比如，同样是节省20%的时间，在视频模型上比在图像模型上更有价值。

Todd Jackson: 你们为什么认定“生成式媒体”是一个全新的蓝海市场？

Gorkem Yurtseven: 这是我们进行品牌定位的原因。生成式媒体不是在抢夺传统巨头的市场。比如，数据库市场由 Oracle 主导。LLM 推理是在抢占搜索市场，这是 Google 的核心利益。Google 会为了保护市场份额而免费提供搜索服务，这不适合创业者去竞争。而视频领域是一个全新的市场，虽然起步时规模很小，但增长非常迅猛。即使大厂参与进来，它们也缺乏明确的目标，动作不够灵活。我们可以快速调整方向，覆盖广告、影视、设计、电商等多个领域。

Todd Jackson: 很多人不了解你们在底层 GPU 优化和系统方面做了多少工作。能分享一些关键的优化吗？

Gorkem Yurtseven: 托管一个模型和托管600多个不同架构的模型是完全不同的。每个模型的流量模式都不一样，这让难度大了很多。我们必须构建一个复杂的系统，来动态调度 GPU 资源。“冷启动”时间非常关键，启动一个模型需要在秒级完成。我们有缓存策略，让模型即使不活跃也保留在内存中，以减少启动时间。我们在28个数据中心进行了部署，请求调度系统需要把请求路由到有缓存模型的节点上，并且要尽量靠近用户，这对音频这类对延迟敏感的应用尤其重要。节点的生命周期管理也是我们的优化重点。我们要做到托管600个模型的性能，不逊于你自己只托管一个模型。

Todd Jackson: 如果有魔法能帮你解决一个技术难题，你希望是什么？

Gorkem Yurtseven: 多GPU的线性扩展推理。理想情况下，用两个 GPU 计算，时间应该减半，但实际上扩展效率会下降。我们已经很接近线性扩展了，但添加的 GPU 越多，效率就越差。解决这个问题能极大地提升性能。

Todd Jackson: 你们对开发者体验非常痴迷，响应速度也很快。

Gorkem Yurtseven: 我们从一开始就专注于服务开发者。我们相信开发者是最大的倍增器，聪明的开发者能做出更聪明的产品，从而让影响力成倍放大。现在很多成功的软件公司都是开发者平台或基础设施公司。我们为开发者而建，营销面向开发者，支持也做到及时响应，非常关注他们的需求。我们用500多个 Slack 频道与客户的工程师保持紧密沟通，并且日常追踪我们的响应速度。

03.商业化与销售，从按需付费到年付合同

Todd Jackson: 市场变化很快，竞争也很激烈。你们怎么看待竞争和 Fal 的未来？

Gorkem Yurtseven: 我们的技术优势转化为了商业和营销上的优势，我们定义了“生成式媒体平台”这个概念。最大的企业客户都在采用这项技术。没有其他人像我们一样，把自己定义为这个领域的领导者，这让我们在行业中处于一个独特的位置。风险投资（VC）们也认可“领导者”所带来的溢价。当大公司想进入这个领域时，他们会第一时间联系 Fal 。

Todd Jackson: 你们有 Adobe、Canva 等企业客户。服务个人开发者和企业客户有什么不同？

Gorkem Yurtseven: 企业客户更关注模型是如何训练的、输入输出的安全性等合规问题，而早期的客户只关心能不能快速上线。我们为此建立了应对企业合规和法律问题的能力。我们能同时满足这两类客户的需求。

Todd Jackson: 你们能均衡地服务好这两端市场吗？

Gorkem Yurtseven: 百分之百可以。我们通过了最严格的安全审查，能够应对任何企业的合规要求。

Todd Jackson: 你们的增长极快，从200万到1亿，是如何管理这种爆炸式增长和难以预测的模型发布的？

Gorkem Yurtseven: 每一次新模型的发布，都是一次营销和销售的机会。我们会联合研究机构一起推广新模型，吸引客户的关注。过去可能一周才有一个新模型发布，现在一周有三四个。我们努力成为第一个支持新模型的平台。

Todd Jackson: 你们怎么看待收入的质量和稳定性？

Gorkem Yurtseven: 起初，投资人担心我们的收入是不可持续的。所以我们很早就组建了销售团队，推动年付合约，以减少按需付费的比例。当大客户愿意签订长期合同时，也证明了他们是认真在做业务的。这样也保护了我们收入的稳定性。

Todd Jackson: 你们最关注哪些指标？

Gorkem Yurtseven: 收入是第一位的。请求数量曾经很重要，但随着视频模型的出现，单次请求的价值更高，所以请求数量就没那么关键了。团队账户数量也有一定的参考价值。但总而言之，收入是我们的北极星指标。

Todd Jackson: 你们作为技术创始人，学习销售的最大经验是什么？

Gorkem Yurtseven: 尽早促成客户的承诺是关键，这能验证客户的认真程度和对你的信任。一开始我们都不懂销售，但现在已经掌握了诀窍。

Todd Jackson: 你们是怎么卖给大企业的？

Gorkem Yurtseven: 我们先让客户自己试用，整个流程很简单，输入信用卡信息即可。很多大合同都是从已有的付费客户转化而来的。我们用内部系统来监测客户的支出情况，当支出达到一定水平时，就会触发一个销售机会，然后由客户主管（AE）联系客户，促成他们转为年付合同。

04.团队与文化，在高速增长中保持独特

Todd Jackson: 你们的市场团队不多，但品牌做得非常棒，比如“ GPU 富裕/贫穷”的帽子。你们的品牌建设是怎么做的？

Gorkem Yurtseven: 感谢 Adam Ho 为我们做了早期的品牌设计，我们非常信任他。我们没有内部设计师，完全交给他来发挥。我们很喜欢这个品牌，也想到处去展示它。传统的市场营销对开发者不管用，开发者会觉得很尴尬，他们喜欢更细腻、更隐晦的营销方式。我们通过活跃的社交媒体账号和社区活动来自然地传播品牌。现在我们需要一个更有组织的营销团队，来避免活动冲突，并覆盖更多的渠道。

Todd Jackson: 你们的营销风格是不是基于你们自己喜欢的方式？

Gorkem Yurtseven: 是的。我们早期没有请专业的营销人员，都是自己摸索。我们犯了几次错，知道了自己的短板之后，才准备开始招聘。

Todd Jackson: “ GPU 富裕/贫穷”帽子的故事是怎样的？

Gorkem Yurtseven: Semi Analysis 的 Dylan 写过一篇文章，说除了 Google，大家都是“GPU贫穷”的。我们赶上了这波流行，做了两款帽子，一款是简洁的“ GPU 贫穷”，另一款是绿白配色的“GPU 富裕”。参加会议的时候，“GPU 贫穷”的帽子先卖完了，大家觉得这很有趣。

Todd Jackson: 你们团队有什么“怪”但对运营至关重要的文化吗？

Gorkem Yurtseven: 我们没有工程经理。在30多名工程师中，没有一个人是专门做管理的。每个人都写代码，领导有带头作用，但并不专职于管理。这比较像早期的谷歌。我们也很少进行一对一沟通，而是改为小组讨论，以促进更有建设性的沟通。

Todd Jackson: 你们的团队技术能力很强，是怎么找到这些关键人才的？

Gorkem Yurtseven: 我们都在大公司待过五年以上，认识很多优秀的工程师。我们把最优秀的人带到了 Fal ，对他们中的很多人来说，这是他们的第一份创业公司的工作。我们也吸引了很多土耳其籍的人才，他们信任我们，也愿意留下来。团队目前大部分成员在旧金山，但仍有部分是远程办公。

Todd Jackson: 你们在招聘机器学习工程师时看重什么？

Gorkem Yurtseven: 主要有两点：一是对优化痴迷，特别是具备数据库或底层系统经验，哪怕没有 GPU 经验也能学会。二是对生成式媒体这个领域的热情和执着。

Todd Jackson: 你们的招聘流程有什么特别之处吗？

Gorkem Yurtseven: 流程在不断演进。早期我们可以花更长的时间去了解候选人，现在有了招聘人员，有时第一次见面就要做出决定。我们试图区别于大公司的招聘流程，识别出候选人独特的价值。

Todd Jackson: 和大型AI实验室抢人难吗？

Gorkem Yurtseven: 以前需要说服他们放弃大厂的优厚待遇，现在我们更关注于挖掘那些非传统路径出身的、更年轻的人才。大厂也招不过来所有人，外面的人才很充足。

Todd Jackson: 你们的团队规模增长很快，销售团队有多少人？

Gorkem Yurtseven: 销售团队大约有6人，如果包含客户成功团队，大约是10人。AI带来了大量的需求，所以销售的重心是快速筛选潜在客户，整个流程也更短。

Todd Jackson: 你们内部使用 AI 吗？

Gorkem Yurtseven: 产品团队大量使用 Cursor 等辅助编程工具。销售团队用 Clay 来做线索的丰富化处理。

Todd Jackson: 你觉得创建 Fal 的过程中，最难的部分是什么？

Gorkem Yurtseven: 任何成长型的公司都会遇到这个问题，最难的是招聘高管，并且信任这些有经验的人来接手关键的岗位。我们在这方面非常谨慎，花了很多时间。

Todd Jackson: 你们是先招了几位客户主管（AE），然后再招销售主管，你觉得这样做对吗？

Gorkem Yurtseven: 是的。我们先招 AE ，让他们直接向我们汇报，然后再招一位主管来管理他们。接下来的6个月，我们会观察团队的协作情况。现在我们对于如何评估一位销售领导更有信心了。

Todd Jackson: 作为创始人和作为技术领导，最大的区别是什么？

Gorkem Yurtseven: 任务的范围非常广。每天可能要谈论营销素材、招聘、向投资人汇报，会议一个接一个，责任非常重大。

Todd Jackson: 你们最近都在关注什么，以及怎样提升自己？

Gorkem Yurtseven: 从一个小团队成长到45人，意味着能从团队那里获得大量的市场情报和见解，然后我可以代表他们对外进行沟通。这个杠杆作用很大，个人的成长也非常巨大。就我个人而言，我正在努力学习如何更好地进行授权和委派，这是一个持续的过程。我也在学习如何更有效地利用我的时间。我开始更多地思考公司的“系统”层面，而不仅仅是产品本身。比如，我们的招聘系统是怎样的？我们的入职培训系统是怎样的？我们的销售流程是怎样的？我花更多时间去思考这些能让公司规模化运转的机制。这对我来说是一个全新的领域，也是我个人需要提升的地方。