Fal Mengumumkan Pendanaan Gabungan Seri E dan F Senilai US$1,65 Miliar

Perusahaan infrastruktur media generatif Fal mengumumkan pada 3 November 2026 bahwa perusahaan telah menghimpun total US$1,65 miliar melalui putaran pendanaan Seri E dan Seri F. Sequoia Capital memimpin Seri E, sedangkan Bessemer Venture Partners memimpin Seri F dengan investasi lanjutan dari NVIDIA.

Jumlah tersebut merupakan gabungan dua putaran, bukan satu putaran pendanaan Seri F. Unggahan perusahaan yang menyertai pengumuman itu menyebutkan bahwa putaran yang dipimpin Sequoia ditutup lebih awal pada 2026 dan diumumkan bersamaan dengan Seri F. Unggahan itu juga menyebut NVIDIA sebagai investor strategis dalam putaran berikutnya. Baik pengumuman maupun unggahan tersebut tidak merinci jumlah dana yang dihimpun dalam masing-masing putaran.

Fal berencana menggunakan dana tersebut pada 2027 untuk mengembangkan berbagai bagian ekosistemnya, dengan menambah kapasitas inferensi sekaligus berinvestasi pada timnya serta menyediakan ruang bagi penelitian dan bentuk kreasi baru. Pembagian ini mencerminkan beban kerja yang digambarkan perusahaan: studio hiburan, biro iklan, merek e-commerce, pengembang gim, dan tim pemasaran menjalankan model gambar, video, dan audio dalam alur kerja yang menghasilkan karya akhir, bukan sekadar menggunakannya untuk eksperimen.

Kapasitas dan Pergantian Model Membentuk Rencana Pendanaan

Gambaran umum produk Fal saat ini membagi platformnya menjadi API Model yang dihosting, Inferensi Tanpa Server untuk model khusus, serta Komputasi untuk pelatihan dan beban kerja lain yang intensif menggunakan GPU. Perusahaan menawarkan akses ke lebih dari 1.500 model media generatif melalui satu API, penskalaan otomatis di ribuan GPU, serta klaster GPU H100, H200, dan B200 yang saling terhubung. Layanan tersebut menempatkan Fal di antara pengembang model dan perusahaan yang mengubah keluaran media generatif menjadi aplikasi produksi.

Kemitraan strategis dengan AWS yang diumumkan pada 19 Mei 2026 menunjukkan pentingnya kapasitas yang fleksibel. Saat itu, Fal melaporkan bahwa lebih dari 2,5 juta pengembang membangun produk di platformnya dan bahwa Amazon MGM Studios, Canva, serta Adobe menjalankan beban kerja produksi setiap hari. Peluncuran model, kampanye yang sedang berlangsung, dan peluncuran produk dapat memicu lonjakan lalu lintas yang tidak diperkirakan, sehingga kapasitas perlu tersedia di berbagai wilayah dan jenis komputasi. Infrastruktur tanpa server Fal juga menjalankan setiap model, panggilan inferensi, dan beban kerja di platformnya sendiri. Karena itu, persyaratan keandalan berlaku baik untuk penggunaan internal maupun bagi pelanggan.

Tantangan rekayasa tidak hanya sebatas menambah GPU. Dalam wawancara dengan Sequoia Capital, para pendiri Fal dan kepala bidang rekayasanya menjelaskan bahwa video generatif sangat bergantung pada komputasi, sehingga memerlukan kernel khusus dan penjadwalan cermat di seluruh armada GPU terdistribusi yang heterogen. Lalu lintas harus diarahkan ke GPU dengan cache model yang sudah siap, sementara pilihan perangkat keras dan permintaan pelanggan terus berubah. Diskusi tersebut juga menggambarkan tingkat kerumitannya: 100 pelanggan terbesar Fal menggunakan 14 model berbeda secara bersamaan, terkadang merangkai model teks-ke-gambar, peningkatan resolusi, dan gambar-ke-video dalam satu alur kerja. Karena itu, banyaknya pilihan model menambah beban orkestrasi selain kebutuhan komputasi mentah.

Pendanaan Sebelumnya Menjadi Landasan Pengembangan pada 2027

Pengungkapan pendanaan ini menyusul pendanaan Seri D senilai US$140 juta yang diumumkan Fal pada 9 Desember 2025 dan menghadirkan Sequoia, Kleiner Perkins, serta NVIDIA sebagai investor baru. Putaran tersebut ditujukan untuk memperluas platform secara global. Saat itu, Fal memiliki 70 karyawan dan sedang merekrut untuk bidang rekayasa, produk, desain, pemasaran dan penjualan, serta operasional. Jumlah tersebut menjadi tolok ukur historis bagi investasi pada tim yang kini direncanakan.

Rencana pendanaan ini mengaitkan pelaksanaan strategi Fal pada 2027 dengan dua kebutuhan yang saling berkaitan: kapasitas fleksibel yang memadai untuk beban kerja produksi yang sulit diprediksi, serta penelitian berkelanjutan seiring pelanggan mengganti model dan alur kerja. Tantangan utamanya adalah memastikan investasi pada infrastruktur dan tim dapat menyelaraskan kedua kebutuhan tersebut seiring perubahan katalog model dan lalu lintas pelanggan.