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》消息，亚马逊正在与以色列AI企业Decart进行收购谈判，潜在交易金额约为70亿美元。若这笔交易完成，以当前公开披露的收购金额衡量，它将在2026年AI模型与软件公司的收购案例中占据一席之地，排在其前面的包括Cursor、Hugging Face、World Labs和OpenRouter。

Decart拥有超过100名员工，其业务核心是搭建模型与芯片之间的桥梁。主打产品DOS（Decart Optimization Stack）是一套算力“翻译层”，旨在帮助模型适配各类GPU、TPU和Trainium，从而在不同硬件上实现更快的运行速度和更低的成本。同时，该公司也在推进实时视频和世界模型的研发，将模型研究与底层软件优化相结合。

从模型的发现、调用到运行优化，这些助力开发者使用AI的“中间层”企业，正成为科技巨头争相收购的优质资产。它们不仅降低了AI的应用门槛，也影响着开发者最终选择哪家模型、使用谁的算力。

70亿美元，亚马逊意在何为？

AI竞赛正从模型比拼扩展到各类Agent应用，推理需求因此大幅增长，自研芯片开始受到更多关注。

然而，围绕CUDA积累的代码、工具和工程经验，迁移难度较大。即便芯片价格更低，迁移与调试的成本却可能抵消节省的开支。

Decart的核心价值在于降低这种转换成本：通过调整模型和底层运算，确保客户更换芯片后仍能获得足够出色的性能。根据此前的行业估算，其技术能让模型运行速度比行业平均水平快8倍。

技术优势已在其估值上得到体现。不到两年时间，Decart的估值从5亿美元攀升至今年5月的近40亿，再到如今约70亿美元的收购谈判。

事实上，亚马逊早已了解Decart的能力。2025年夏季，双方开始接触，Decart随后获得了提前使用Trainium 3的机会。

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

从接到邀请到登台仅有26天，他们准备了16套备用系统，甚至考虑了整个服务器集群出现故障的情况。演示最终顺利完成。

Dean在红杉播客中介绍，为了实现视频即时生成，团队既调整模型结构，也编写底层运算代码，甚至重写了部分框架组件。模型研究与软件优化同步推进，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实质性的性能提升。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，亚马逊因此多了一个争取客户的案例。

所以，亚马逊为何愿意出价70亿美元？一种可能的解读是，同一项技术，在不同买家手中会形成不同的商业模式。

Anthropic计算的是它能替Claude节省多少成本；亚马逊除了自身降本，还能估算它能帮助多少客户迁移到Trainium、带来多少云业务。

AWS官网也透露了未来规划，将通过Bedrock向客户提供Decart的实时视频技术。Decart自身的模型，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，双方能形成一种正向循环。

最想卖给Anthropic，为何在尽调后退出？

在与亚马逊谈判之前，Decart曾与Anthropic的收购仅一步之遥。

8月，双方交换了收购协议草案。有媒体称，创始人和主要投资方红杉更倾向于Anthropic，认为它能引领公司进入下一个发展阶段。然而，9月Anthropic完成尽调后，却选择了退出。

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

先看Decart原本想成为一家什么样的公司。

创始人Dean Leitersdorf早期接受采访时，翻着桌上的一本谷歌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，打造面向十亿用户的应用。

同一次采访中，他还提到，他们本可以做成一家卖给英伟达的公司，但自己的目标是拥有十亿消费者。在另一次采访中，他甚至直言：让Decart成为“AI时代的谷歌或苹果”。

但做产品需要持续烧算力，创业公司难以承受，所以他们先替别人优化模型，赚取收入，再支撑自己的产品。

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。

但模型的热度并未转化为收入。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，公司每月需持续为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，仍有差距。

想做大的产品需要花钱，已变现的业务则是替别人省钱。有媒体分析认为，产品商业化的困难与持续的算力投入，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能提供优化技术，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，也有财务上的考量。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模型是否还能继续开发，Anthropic似乎并不太关心。

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。

而尽调中发现的Decart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原本期待成为Anthropic在以色列的研发中心。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。

AI大厂扫货“中间层”公司

Dean曾在红杉播客中回忆，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，最终都选择了卖身大厂。

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。随着调用量增长，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。

本文来自微信公众号“字母AI”，作者：思博，36氪经授权发布。