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Fal raccoglie 1,3 miliardi di dollari nella Serie F a una valutazione di 16 miliardi

Fal ha raccolto 1,3 miliardi di dollari in una Serie F guidata da Bessemer Venture Partners, con la partecipazione di Nvidia, Sound Ventures, HOF Capital e T. Rowe Price. La startup dell'inferenza AI vale ora 16 miliardi di dollari, il doppio della valutazione di aprile.

IA e modelliNotiziaChiara RomanoPubblicato: 4 novembre 20263 min di letturaFonti 28
Fal raccoglie 1,3 miliardi di dollari nella Serie F a una valutazione di 16 miliardi

Fal ha raccolto 1,3 miliardi di dollari in una Serie F guidata da Bessemer Venture Partners, con la partecipazione di Nvidia, Sound Ventures, HOF Capital e T. Rowe Price. L'azienda di San Francisco ha annunciato il round insieme a una Serie E da 350 milioni di dollari, già chiusa ad aprile e guidata da Sequoia Capital. I due round sommano 1,65 miliardi di dollari.

Secondo Bloomberg, la Serie F porta la valutazione di Fal a 16 miliardi di dollari, il doppio degli 8 miliardi di aprile. Si tratta di circa 20 volte gli 800 milioni di ricavi annualizzati superati dall'azienda all'inizio di quest'anno, sempre secondo Bloomberg. Fal ospita e gestisce modelli AI per video, immagini e audio per aziende attive in intrattenimento, pubblicità, e-commerce, gaming e marketing.

La domanda di inferenza

Il round arriva mentre la domanda di inferenza è in forte crescita. L'inferenza è il processo con cui un modello AI addestrato genera output, e a trainare la richiesta sono soprattutto i clienti che usano modelli open source, ha riportato TechCrunch. Anche concorrenti come Baseten, Fireworks AI e Modal stanno crescendo rapidamente e raccolgono round consistenti a valutazioni più alte. I loro margini lordi restano sottili perché comprare o affittare capacità di calcolo costa caro, secondo fonti vicine ai conti delle aziende di inferenza citate da TechCrunch.

Fal è stata fondata nel 2021 da Burkay Gür e Görkem Yurtseven. Gür ha diretto il machine learning in Coinbase ed è stato ingegnere in Oracle; Yurtseven è stato sviluppatore in Amazon, secondo TechCrunch. Nel corso del 2026 Fal si è concentrata sul miglioramento della qualità e della velocità dei modelli di media generativi attraverso tecniche di post-training. Ha anche continuato a sviluppare modelli propri accanto a quelli forniti dai partner, e la sua piattaforma permette alle aziende di integrare l'AI generativa nei flussi di produzione e creativi già esistenti.

Con la diffusione dei media generativi, le aziende hanno bisogno di infrastrutture di calcolo in grado di sostenere la generazione di contenuti mantenendo prestazioni ed efficienza dei modelli, secondo tech.eu. Fal sviluppa infrastrutture per i media generativi e consente alle imprese di eseguire modelli per immagini, video e audio su larga scala.

Come saranno usati i fondi

Fal ha dichiarato che i nuovi capitali serviranno ad ampliare l'infrastruttura di inferenza e il team e a sostenere l'ulteriore sviluppo della tecnologia per i media generativi. L'azienda intende investire nella ricerca ed esplorare nuovi approcci alla creazione di contenuti con l'AI fino al 2027.

Il finanziamento dà a Fal il capitale per aggiungere capacità di calcolo e personale mentre la domanda di inferenza cresce. I margini lordi, come quelli dei concorrenti, dipendono dal costo di acquisto o affitto della capacità di calcolo, un vincolo che TechCrunch ha rilevato in tutti i fornitori di inferenza. Anche i rivali raccolgono round consistenti a valutazioni più alte, quindi Fal è sotto pressione per continuare a spendere. L'azienda ha detto che il round sosterrà questo lavoro.

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Fonti

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  1. 01Fal doubles valuation to $16B after $1.3B Series FEN
  2. 02AI inference startup Fal doubles its valuation to $16B as demand surgesEN
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Tutti i numeri e le citazioni di questo testo provengono dalle fonti elencate sotto.

I contenuti sono stati preparati dalla redazione con il supporto dell'IA.

Chiara Romano

Chiara Romano

IA, modelli e tecnologie

Chiara Romano scrive di tecnologia, IA e modelli, media e internet per FLASH24, partendo da documentazione tecnica, repository e specifiche invece che da comunicati stampa. Per ogni modello o piattaforma che segue controlla versioni, licenze, parametri e benchmark, e verifica i numeri confrontandoli con i dati originali o con test indipendenti. Confronta le schede tecniche tra fornitori, parla con sviluppatori e amministratori di sistema, e tiene d'occhio le finestre di rilascio e le modifiche ai termini d'uso. Fuori dalla redazione gestisce self-hosting e reti domestiche, esperienza che le serve per capire come funzionano davvero i servizi che racconta. Non pubblica una notizia se la fonte primaria non è verificabile.

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