為開發者提供生成式媒體基礎設施的領先公司fal，今日宣布已與亞馬遜網絡服務（AWS）建立合作夥伴關係，成為其首選雲端服務供應商。fal於2021年成立，至今已籌集3億美元資金，最近一次為由紅杉資本牽頭的D輪融資，凱鵬華盈、安德森霍洛維茨等亦有參與，公司估值達45億美元。這次合作將使fal能夠利用AWS的先進基礎設施及人工智能服務，為媒體、娛樂、零售及其他行業的企業客戶提供更佳服務。
生成式人工智能正在改變媒體、娛樂及創意產業製作內容的方式，從人工智能生成的圖像、影片到音頻及3D資產。fal每日處理數百萬次推理呼叫，正常運作時間達99.99%，隨着更多開發者將生成式媒體功能整合到其應用程式中，需求持續加速。與AWS的合作使fal能夠以更快效能、企業級可靠性及全球規模，應對日益增長的需求。fal為超250萬開發者及領先公司提供生成式人工智能功能，包括亞馬遜米高梅影業、Canva及Adobe。該平台透過統一應用程式介面（API），提供超1,000個可供生產使用的圖像、影片、音頻及3D模型，使開發者能夠以企業級可靠性建構及擴展生成式媒體應用程式。
fal是一間生成式媒體公司，透過應用程式介面（API）提供全球最佳的人工智能圖像、影片、音頻及3D模型。 AP圖片
fal技術總監兼聯合創辦人戈爾肯·尤爾特塞文表示：「生成式媒體工作負載需要一個根本不同的基礎設施層，一個能夠處理大規模平行推理、快速模型迭代及生產級可靠性的基礎設施。透過與AWS合作，我們能夠將fal優化的推理引擎與AWS的全球基礎設施結合，提供更快效能、更高效率及企業團隊在生產中運行生成式媒體所需的可靠性水平。」
AWS媒體、娛樂、遊戲及體育總經理薩米拉·帕納·巴赫蒂亞爾指出：「fal正處於使生成式人工智能普及化，以供開發者建構下一代創意應用程式的最前沿。我們共同致力於賦能開發者及建構者，並協助創意人士及工作室利用人工智能的力量，改變他們的工作方式。我們很高興能以AWS經驗證的基礎設施及人工智能服務，支持fal的增長。這次合作展示了AWS如何賦能媒體及娛樂領域的創新者，擴展其平台並為全球客戶提供卓越體驗。」
與AWS的合作將於2026年分階段推出，隨着新功能推出，fal客戶將受益於提升效能、可擴展性及無縫服務連續性。
關於fal
fal是一個生成式媒體平台，透過統一應用程式介面（API），為開發者提供全球最佳的生成式圖像、影片及音頻模型。fal深受超250萬開發者及領先公司的信賴，提供用於擴散模型的最快推理引擎、按需無伺服器圖形處理器（GPU）及用於前沿研究的專用運算叢集。該平台符合SOC 2標準，並為企業規模而建構。欲了解更多資訊，請瀏覽fal.ai。
（美聯社）
AI專用雲端服務供應商CoreWeave公司 (Nasdaq: CRWV) 今日宣布推出CoreWeave Sandboxes，這是一個執行層，為AI研究人員及平台團隊提供安全、獨立的環境，以運行強化學習 (RL)、代理工具應用及模型評估。這項新服務可於客戶自身的CoreWeave基礎設施上使用，或透過Weights & Biases (W&B) 作為無伺服器運行時提供。
隨著人工智能系統由生成輸出發展至採取行動，訓練它們所需的不僅是運算能力。進階AI工作流程，例如強化學習及評估，需要獨立的執行環境，以安全地運行代碼、在不同步驟中保持資訊，並擴展至並行工作負載。
CoreWeave Sandboxes推出，旨在加速強化學習、代理工具應用及模型評估。 AP圖片
此外，大多數機構缺乏統一的執行層來處理強化學習、代理工具應用及模型評估。相反，它們依賴自訂系統、鬆散整合的工具，或位於其核心基礎設施之外的第三方沙盒產品。隨著規模、並行性及工作流程複雜性增加，這些脫節的方法變得更難管理、可靠性降低，且更難以治理。
CoreWeave Sandboxes透過兩種存取模式提供統一的執行層：針對在CoreWeave Kubernetes服務 (CKS) 上運行訓練的平台團隊，提供叢集內模式；針對希望獲得企業級隔離而無需基礎設施開銷的研究人員及應用AI團隊，則透過W&B提供無伺服器模式。
CoreWeave Sandboxes專為規模、簡潔及控制而設計，現已透過雲端控制台及Python SDK提供，直接在客戶的CKS叢集內運行，讓團隊能夠在不增加獨立執行堆棧的情況下，將強化學習、代理工具應用及模型評估工作負載與其AI任務一同運行。推出時，它包含一個Python SDK，用於創建及管理獨立、安全的環境，可處理複雜的來回任務並同時運行多個作業。內置會話管理、儲存整合及監控工具協助團隊以更少的操作開銷運行這些工作流程。
對於沒有現有CoreWeave叢集的團隊，或希望擴展其現有運算能力的團隊，CoreWeave Sandboxes亦可透過Weights & Biases作為無伺服器運行時提供。研究人員可使用現有的W&B API金鑰進行身份驗證，安裝Python客戶端，並在數分鐘內開始運行沙盒，無需叢集配置或基礎設施決策。每個沙盒預設在其完全獨立的虛擬環境中運行——這意味著一個沙盒中的故障、記憶體峰值或失控進程不會影響其他沙盒。當出現問題時，團隊無需在不同系統中尋找原因：沙盒活動直接在與訓練指標相同的W&B運行視圖中捕獲，因此調試可在上下文中進行，而非跨工具進行。
IBM研究部AI/ML系統高級技術人員Brian Belgodere指出：「CoreWeave Sandboxes解決了我們AI研究堆棧中的一個真正空白：在我們現有運算中實現大規模安全、獨立的代碼執行。我們的強化學習工作流程在每個訓練步驟中並行啟動數千個沙盒，每個沙盒都有自己的容器映像和資源邊界。研究人員只需幾分鐘即可透過pip install cwsandbox運行沙盒，無需任何基礎設施知識。」
CoreWeave產品及工程執行副總裁Chen Goldberg表示：「隨著代理工具應用及評估邁向生產規模，團隊需要一個執行層，其行為方式與其餘基礎設施一致——受治理、可觀察，並貼近已在CoreWeave上運行的工作流程。CoreWeave Sandboxes彌補了強化學習及代理工作流程中的執行空白，無需團隊圍繞它們構建自訂執行系統。對於希望獲得這些功能而無需管理自身叢集的團隊，透過Weights & Biases的無伺服器路徑可在數分鐘內提供相同的執行層。」
Mistral人工智能科學家Roman Soletskyi形容：「管理獨立叢集並在不同節點類型上調度沙盒缺乏統一解決方案，耗費我們時間及資源。CoreWeave Sandboxes消除了這個問題。我們現在透過單一設置，在CPU節點上運行數百個並行沙盒，並與GPU節點上的Slurm訓練作業一同運行。Python SDK讓我們的研究人員能夠立即開始使用，而CoreWeave團隊亦與我們緊密合作，調整開源SDK以無縫融入我們的代碼庫。」
Constellation Research副總裁兼首席分析師Holger Mueller指出：「企業面臨盡快構建代理式AI自動化的壓力，因此他們正在尋求任何幫助，以加速從構思到實時代理的過程。隨著他們進入代理式AI自動化的下一階段，他們需要支援獎勵驗證及評估，而無需在其已運行的環境中添加自訂基礎設施。專用執行層保留在現有訓練基礎設施內，可減少操作擴展，並消除自建沙盒系統的脆弱性，這是通用及僅限CPU的沙盒供應商無法解決的空白。」
建基於經驗證的AI基礎設施，CoreWeave持續提供業界領先的基礎設施性能，透過破紀錄的MLPerf基準測試結果證明，其作為唯一在SemiAnalysis ClusterMAX™ 1.0及2.0中均獲得最高白金評級的AI雲端服務供應商，以及在Artificial Analysis進行的獨立推理基準測試中，其在Moonshot AI的Kimi K2.6推理速度及性價比方面排名第一。
關於CoreWeave：CoreWeave是AI專用雲端服務供應商。由先驅為先驅而建，CoreWeave提供一個技術、工具及團隊平台，使創新者能夠以創新速度前進，自信地構建及擴展AI。CoreWeave受到領先AI實驗室、初創企業及全球企業的信賴，透過結合卓越的基礎設施性能與深厚的技術專業知識，加速突破，發揮倍增效應。CoreWeave於2017年成立，並於2025年3月在納斯達克 (CRWV) 完成公開上市。
（美聯社）
