就在五个月前，当我们宣布完成 C 轮融资时，我曾写道需求正在加速增长。从那以后，我们的使用量翻了三倍，同比增长超过 15 倍。最近，我们的年化营收已突破 10 亿美元，而且丝毫没有放缓的迹象。
软件能做到几年前根本不可能的事
很明显，AI 解锁了一整套全新的软件能力。如今涌现出大量令人惊叹的应用，而这些在过去根本无法构建。旧的技术栈已经不太适合它们了。它们需要不同的构建模块，以及一种全新的基础设施思维方式。
我们正在为海量此类应用提供算力支持。其中之一就是 TypeSafe AI 的 Jev——史上增长最快的产品之一。它在上线头三天就在 Modal 上处理了 1T tokens，而 TypeSafe 团队得以专注于产品交付，而不是去折腾基础设施。
而且这正在众多垂直领域同时发生
DoorDash 的 AI 平台团队用 Modal 把公司内部的各类应用从实验阶段快速推向生产环境。Cognition、Ramp、Linear 和 Hebbia 正在打造各自领域的专家级后台 Agent。Runway 正在全球各个地区生成逼真的视频。Physical Intelligence、Generalist AI 和 1X 正在训练机器人。Chai Discovery 和 Achira 在 Modal 上运行药物发现流程，通过 Claude Science 开展研究的科学家们也是如此。
每一次变革都需要新的基础设施
软件行业的每一次变革，都会改变人们能构建什么，以及构建它所需的基础设施。我从九十年代初就开始写代码了，这并不是第一次阶跃式变化：我们经历过 Web、云、大数据、移动端，以及其他好几次变革。
云计算刚兴起时，你突然就得面对分布式系统、分片和配置管理。我们原有的工具都不是为此设计的，于是开发者们造出了新工具：Docker、Kubernetes、Terraform 等等。
到了 AI 时代，痛点已经相当明显了。GPU 稀缺，模型又大又慢，加载耗时。现在 LLM 都能写代码了！而这些代码必须跑在某个地方，还要与其他一切隔离开来。当然，你也可以在旧技术栈上想办法解决所有这些问题，很多人确实这么干了，但结果往往是深陷 YAML 地狱，并在 GPU 采购的炼狱里苦苦挣扎。
所以我们选择往深了做。我们抛弃了大部分现有技术栈，从零开始构建了自己的文件系统、容器运行时、调度器和网络层，底层的算力池如今已覆盖 20 多个云平台。
开发者真正需要的是更好的构建模块
软件之美在于可组合性。只要你拥有合适的构建模块——通用、久经考验且可扩展——你能搭建出的东西就有无限种组合。
函数（Functions）是我们的第一个构建模块：你写代码，Modal 负责运行。事实证明这极其有用，尤其是对生成式 AI 而言：用扩散模型生成图像、Suno 的音乐创作、用 vLLM 和 SGLang 做 LLM 推理，以及模型训练。
我们在 2023 年推出了 Sandboxes，当时我们注意到大家开始用 LLM 来生成代码。Sandboxes 迅速爆发，三年后的今天，仅这一个产品的年化营收就达到了 3 亿美元。应用场景涵盖后台 Agent、强化学习、vibecoding 平台等等。我们已经启动了近 30 亿个沙箱，并且能扩展到百万级并发。
我们还会推出更多
全新的软件能力世界需要一套全新的构建模块，而我们才刚刚开始。
- 我们最近推出了多节点训练——只需一个装饰器，就能获得完全 RDMA 互联的集群，无需承诺任何算力配额。我们正在向技术栈上层延伸，也会在 RL 和后训练领域推出一系列产品。
- 在推理侧，我们推出了 Modal servers，这是更适合 HTTP 服务器的解决方案；同时还带来了一些非常酷的 LLM 服务特性，比如 Endpoint Candidates。
- 在 Sandboxes 方面，虚拟机现已全面开放。
这些只是未来众多进展中的一小部分。
我们完成了一大笔融资
五年前我们创办 Modal 时，我根本想象不到今天上面会跑着这么多应用。同样，我也很难想象两年后人们会创造出什么样的软件，但我确信的是，那将需要一整套全新的构建模块。我们希望其中很大一部分都跑在 Modal 上。
为了持续打造下一代产品，我们完成了 7.5 亿美元的 D 轮融资，投后估值达 157.5 亿美元。本轮由 Accel 领投，Kleiner Perkins 跟投，所有老股东均继续加注，包括 Menlo Ventures、General Catalyst、Redpoint、Lux Capital 和 Bain Capital Ventures。
我显然有立场偏向，但我实在想不出还有什么比现在更适合做软件的时代了。
如果你有兴趣加入我们分布在纽约、旧金山和斯德哥尔摩的 200 多人团队，欢迎查看我们的[招聘职位](https://modal.com/careers)。*
