花不到一亿美元的三年团队让巨头争抢亚马逊凭什么出价七十亿一家成立仅仅三年的初创团队在短短几个月内让英伟达登门接洽让估值高企的明星机构开出约60亿美元尽职调查后又放弃紧接着亚马逊以约70亿美元的潜在高价端坐到了谈判桌前。这家公司名叫 Decart到2026年5月时账面累计开销甚至还不到1亿美元。一个极度省钱的团队凭什么在四个月内让身价从约40亿美元一路被抬到约70亿美元的高位。一、为什么买了昂贵芯片的客户反而被一根无形绳索绑死了要看懂这笔交易得先看清眼下科技巨头们最头疼的算力账本。各家公司为了训练和运行大模型疯狂采买英伟达的图形处理器。但许多人没注意到真正的护城河其实不是芯片硬件本身而是围绕它建立起来的那套庞大软件生态。打个通俗的比方这就像一家饭店花重金从某一家厂商那里买齐了整套专属规格的炉灶与锅具日后无论厨师做菜的配方、调料的用量还是起锅的手法全都是按这套专用厨具量身定做的。如果你想换成别家更便宜的灶台所有炒菜流程和食谱代码都得推倒重写一遍代价大到没人敢轻易尝试。亚马逊云服务AWS很早就意识到了这个问题并下大力气自研了名为 Trainium 的定制芯片试图为市场提供更便宜的替代方案。可是即便芯片本身性能不错、价格更低客户依然不敢轻易搬迁。原因很简单把原先跑得好好的复杂模型搬到新硬件上迁移成本高得吓人。问题就出在这道软件鸿沟上。Decart 正在干的事情恰恰是打造一把万能钥匙。这家由 Dean Leitersdorf、Orian Leitersdorf 兄弟与 Moshe Shalev 于2023年创立的公司主打一套名为 DOS 的系统底座。这套软件的目标非常纯粹就是让复杂的模型可以在英伟达图形处理器、谷歌张量处理器以及亚马逊自研芯片之间无缝切换。对于苦于算力账单居高不下的企业来说这相当于有一套智能调度系统能把同一份工作负载平滑拆分到不同厂商的硬件上运行榨干手里每一颗现有芯片的性能彻底摆脱被单一硬件厂商绑死的困境。二、从40毫秒压缩到10毫秒亚马逊在自家机房里看到了什么亚马逊并不是看了一份商业企划书就贸然掏出巨资的。实际上亚马逊云服务早就成为了这家初创公司的战略客户。早在一年前的2025年亚马逊团队就与 Decart 的创始团队进行过深入会面并被其深厚的技术功底打动随后直接给予其最新的自研第三代 Trainium 芯片的早期访问权。也就是说这家初创公司的技术到底灵不灵亚马逊在自己的数据中心里早已亲自验过货。验证出来的工程数据相当扎实。根据 Dean Leitersdorf 披露的实测记录借助亚马逊定制芯片独特的内存层级和高吞吐引擎Decart 的实时视频模型在上面的吞吐量最高提升了4倍相比市面上的顶级图形处理器成本效率整整提升了2倍而生成延迟更是直接从40毫秒被压缩到了10毫秒。延迟从40毫秒降到10毫秒意味着什么。在需要实时互动的计算场景里40毫秒能让人明显感觉到迟滞与跳帧而10毫秒则达到了人眼几乎无法察觉的流畅基准。这种级别的优化让以前在标准硬件上无法实现的超大规模实时视频生成变成了现实。更让亚马逊下定决心收编的是其庞大客户群的实际诉求。比如目前采用近百万颗第二代 Trainium 芯片搭建超级计算机来训练和运行 Claude 的 Anthropic就是该定制芯片的最大客户之一。如果亚马逊能把 Decart 的底层跨芯片调度软件直接收归己有不仅能让自家定制芯片的买家省去繁重的底层代码适配工作更能向整个行业证明在亚马逊的云上跑先进模型不但不需要被英伟达的软件生态锁死还能跑得更快、更便宜。与其长期当客户采买服务不如直接花钱把这项能促进自家芯片销量的关键技术彻底掌控在自己手里。三、世界模型不只是画画它是给机器人造一个低成本试验场如果 Decart 仅仅只是一家做底层优化的软件公司恐怕很难同时引来英伟达、Anthropic 与亚马逊的三方瞩目。它身上另一个极具吸引力的标签是所谓的实时世界模型。很多读者熟悉的生成式工具本质上是在预测文字或静态画面。但世界模型完全不同它是在数字空间里模拟物理世界的运行规律。Decart 旗下有两条成熟的产品线一条叫 Lucy专注于在电商、直播和游戏场景里进行毫秒级的实时视频编辑目前已经吸引了超过10万名开发者使用另一条则是面向物理世界的 Oasis 模拟器。以其发布的 Oasis 3 为例这是一个专为物理系统设计的交互式环境生成平台。如果一家开发自动驾驶或实体机器人的企业想要做路测在现实世界里派出实体车队加上安全员薪水、保险以及车辆损耗每跑一英里大约需要10到20美元按小时计算的实体测试费用往往高达数千美元。Decart 改变了这种昂贵的研发逻辑。通过把交互式物理环境搬到模型里实时推演它对外提供的接口服务每秒只要0.02美元折算下来一个完整的仿真小时只要大约72美元。这种低廉的数字练兵场能让自动驾驶系统在极短时间内经历数万种危险路况的模拟训练而不需要在真实马路上撞毁任何一辆真车。根据其5月公布的性能表现Decart 的底层优化栈在智能体推理任务上的处理速度超过每秒1600个输出基本单位而行业平均水准仅在每秒200个左右其全高清视频与世界模型的推理速度最高可达每秒100帧在同等硬件上的实时性能比同类系统快8倍还能在30毫秒内迅速响应用户的交互指令。这样一整套从底层硬件调度一直贯穿到顶层实体仿真模型的垂直自研能力恰恰填补了云巨头在聊天框和搜索工具之外向具身智能、物流机器人以及电商实时生成内容大步跨进时最稀缺的拼图。四、估值翻倍的背后七十亿美元的算力棋局能顺利收盘吗梳理围绕这家初创公司的资本竞逐轨迹时间线显得格外耐人寻味。最早对这家以色列背景团队萌生收购意向的是硬件霸主英伟达。随后到了8月大模型领跑者 Anthropic 介入并成为优先竞购方当时探讨的交易价格约为60亿美元但到了9月Anthropic 在完成详细的尽职调查后选择转身离场交易搁浅。紧接着身为战略客户的亚马逊接棒登场直接给出了约70亿美元的潜在估值。若对照其在2026年5月的上一轮融资当时由 Radical Ventures 领投了3亿美元英伟达作为新股东入局红杉资本与 Benchmark 等老股东跟投估值接近40亿美元。短短五个月后约70亿美元的潜在收购价无疑给出了极高的溢价。在亚马逊自身的收购历史上这也算得上一笔巨款规模直接超过了2022年其以约65亿美元收购米高梅影业的交易仅次于今年宣布的以约110亿美元收购卫星企业 Globalstar 的手笔。但必须看清的是约70亿美元只是媒体披露的谈判估值并非已经尘埃落定的最终交易谈判完全存在破裂或再遭其他竞购方介入的可能亚马逊与 Decart 双方也均未公开确认这笔买卖。更关键的疑问在于连估值数百亿美元、芯片用量极大的 Anthropic 都在尽调之后放弃接盘Decart 的跨芯片软件能否在极其复杂的商业级生产环境里普遍兑现那些惊艳的测试数据依然有待时间检验。无论这起庞大的并购最终能否落笔签字海外算力战场的风向已经发生了深刻的转变巨头们疯狂屯积硬件的第一阶段正在过去谁能用一套精巧的软件把不同芯片的算力拧成一股绳谁才能真正拿稳通往下一阶段人工智能竞争的钥匙。
