亚马逊开出500亿，买这家给算力当“翻译”的公司

10月11日，据《华尔街日报》报道，亚马逊正洽购以色列AI公司Decart，潜在价格约70亿美元。若成交，按目前公开的交易金额计算，它在2026年AI模型及软件公司收购案中上榜，排在前面的有Cursor、Hugging Face、World Labs和OpenRouter。

Decart只有100多名员工，做的是一门连接模型与芯片的生意，核心产品DOS（Decart Optimization Stack）是一套算力“翻译层”，帮助模型适配不同的GPU、TPU和Trainium，让不同硬件上的运行更快、更省钱。它同时也在开发实时视频和世界模型，将模型研究与底层软件优化结合起来。

从模型的发现、调用到运行优化，这些帮助开发者使用AI的“中间层”公司，正成为大厂争取的优质资产。它们不仅降低了AI的使用门槛，也影响着开发者最终选择哪家模型、使用谁的算力。

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70亿美元，亚马逊想要买什么？

AI竞赛从模型竞争发展到各种Agent应用，推理需求因此暴增，自研芯片开始获得青睐。

但围绕CUDA积累的代码、工具和工程经验，很难迁移。芯片价格低一些，迁移和调试的成本却可能占掉省下来的钱。

Decart做的，就是降低这笔转换成本：调整模型和底层运算，让客户换一种芯片之后，仍能获得足够好的性能。据此前的行业估算行业估算，它的技术能让模型跑得比行业均值快8倍。

技术优势已经体现在估值上。不到两年，Decart的估值从5亿美元走到今年5月的近40亿，再到如今约70亿美元的收购谈判。

其实Decart这家公司的本事，亚马逊早已见过。2025年夏，双方开始接触，Decart随后获得提前使用Trainium 3的机会。

到年底AWS re:Invent大会，团队在台上展示实时视频生成，让创始人Dean在镜头前即时变换形象。

从收到邀请到登台只有26天，他们准备了16套备用系统，连整个服务器集群出故障的情况都考虑了进去。演示最终顺利完成。

Dean在红杉播客中介绍，为了让视频即时生成，团队既调整模型结构，也编写底层运算代码，甚至重写部分框架组件。模型研究和软件优化一起推进，才能缩短用户按下按钮后等待画面的时间。

双方的合作也带来了切实的性能改善。AWS官网显示，在早期视频测试中，Trainium上的帧吞吐量最高达到对照GPU方案的4倍，成本效率达到2倍。自研芯片配合针对性优化，能够承担原本由GPU完成的任务，亚马逊由此多了一个争取客户的案例。

所以，亚马逊为什么愿意出70亿美元？一种可能的解释是，同一项技术，在不同买家手里是不同的生意。

Anthropic计算的是它能替Claude节省多少成本；亚马逊除了自己降本，还能计算它能帮多少客户迁入Trainium、带来多少云业务。

AWS官网也透露未来规划，将通过Bedrock向客户提供Decart的实时视频技术。Decart自己的模型，也有机会成为AWS销售的产品。

AWS拥有算力和企业客户，能为Decart的模型提供条件；Decart的模型又能增加Trainium的使用场景，让亚马逊有更多服务可卖，双方能够形成一种正向循环。

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最想卖给Anthropic，为何选择在尽调后退场？

在与亚马逊谈判之前，Decart离被Anthropic收购只差一步。

8月，双方交换收购协议草案。有媒体称，创始人和主要投资方红杉更偏好Anthropic，认为它能带领公司进入下一个发展阶段。但9月Anthropic完成尽调后，却选择退出。

创始团队独立做产品的野心，和商业化的现实压力没能兼顾，或许就是这次谈崩的原因。

先看Decart原本想成为一家什么公司。

创始人Dean Leitersdorf早期接受采访时，翻着桌上一本谷歌25周年纪念册：前三分之一是搜索，后面是不断增加的产品。他举着前一部分说：“我们现在在这里。”

他希望Decart也能从底层技术出发，做出面向十亿用户的应用。

同一次采访里，他还说，他们本可以做一家卖给英伟达的公司，但自己的目标是拥有十亿消费者。在另一次采访里，他甚至直接说：让Decart成为“AI时代的谷歌或苹果”。

但做产品需要持续烧算力，创业公司烧不起，所以他们先替别人优化模型，赚到钱，再养自己的产品。

2024年10月31日推出的Oasis模型，看上去像《我的世界》，画面却由模型根据用户操作实时生成。据创始人回忆，Oasis上线三天用户就突破百万。Dean说自己在爱达荷州租车时，柜台工作人员认出他的Decart邮箱，说前一晚一直在玩。那是他第一次在街头遇到自己的用户。

但模型的热闹没有变成收入。据相关媒体分析，Decart的图形、游戏模型始终难以形成稳定收入，产品方向被迫多次调整；主要收入来自更底层的优化业务。

与此同时，公司每月要持续为GPU和机房支付大量算力费用，累计已达数千万美元，虽有项目收入，但距离大规模、可持续的产品业务，还有距离。

想做大的产品需要花钱，已经变现的业务则是替别人省钱。有媒体分析认为，产品商业化的困难和持续的算力投入，是促使创始人和投资人考虑出售公司的因素。

此时Anthropic恰好提供了Decart看重的东西：它拥有模型和企业客户，Decart提供优化技术，以及实时视频、世界模型等互补方向。对Decart而言，加入一家已有市场的模型公司，可能比独自寻找产品出口更快。

选择Anthropic，也有财务上的算盘。据媒体估算，英伟达意向价约70亿至80亿美元，部分因为它已经是股东；Anthropic最高约60亿美元，但主要用股票支付。股东们看好Anthropic未来的股票回报，选择接受较低的名义报价。

除了价格，团队并入之后的安排，也被媒体认为是本次谈判中的分歧之一。

据路透社报道，若交易完成，Decart团队将加入Anthropic的推理与性能部门。至于Oasis和Lucy模型还能不能做，Anthropic看起来没有那么关心。

更何况，Anthropic自身也在投入底层软件优化。早在2024年，它就公开介绍过与AWS的Annapurna团队共同编写底层运算代码。

而尽调中看到Decart的业绩问题，对Anthropic的IPO而言也是不利因素。任何有价值的资产都不如一份干净的报表重要。

因此，对正在筹备上市的Anthropic来说，Decart从来不是非买不可。有媒体当时还注意到一个细节：Anthropic的招股书早已秘密递交，发布却推迟了，这笔收购谈判可能也是原因之一。

团队安置和地址选择，最终成为双方分歧的导火索。Decart本来期待成为Anthropic在以色列研发中心。据相关人士透露，谈判末期，Anthropic希望将主要研发力量迁往旧金山，创始人希望留在特拉维夫。

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AI大厂扫货“中间层”公司

Dean曾在红杉播客里回忆，创业时考虑过三条路：挑战英伟达、做下一个AWS、创造新的用户体验。如今，前两条路上的巨头，先后出现在了买家名单里。

这样的路线转折，也发生在更多“中间层”公司身上。Hugging Face帮助开发者发现、评估和部署模型，OpenRouter帮助客户调用、切换不同模型，Decart帮助模型适配不同芯片。它们各自掌握一部分开发者需求，也影响这些需求最终由谁承接，最终都选择了买身大厂。

大厂买下中间层，买到的是各自生意向前延伸的接口。Stripe在收购OpenRouter的公告里说：要把模型成本、路由和收入管理连接起来。

对中间层公司而言，巨头的资源也有助于支撑业务扩张。OpenRouter解释加入Stripe的原因时，提到客户网络、全球基础设施和反滥用支持。调用量增长之后，提供选择之外，它需要依靠大厂处理越来越多的经营问题。

不过，收购方看重的，也包括这些公司服务不同客户时积累的信任。中立性是它们的重要价值之一。如果收购后明显偏向买家的产品和硬件，这部分信任可能受损，也会影响自身发展前景。

如今好价钱已经摆上了桌。亚马逊能否同时成为好归宿，要看卖掉之后，Decart还能不能继续做自己。