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亚马逊据报洽谈以70亿美元收购AI初创公司Decart

《华尔街日报》2026年10月11日报道,亚马逊正洽谈以约70亿美元收购AI初创公司Decart。这一价格接近Decart今年5月估值40亿美元的两倍。

人工智能与模型分析王雅琴发布: 2026年11月5日4 分钟阅读资料来源 23
亚马逊据报洽谈以70亿美元收购AI初创公司Decart

《华尔街日报》报道称,知情人士表示,除非谈判破裂或有其他竞购方出现,交易可能很快签署。亚马逊和Decart均未证实这一报道,路透社表示无法立即核实细节。

据《经济时报》报道,以色列媒体Calcalist在10月早些时候称,Decart正与一家大型科技公司进行深入收购谈判。

AWS为何看中Decart

据CryptoBriefing报道,Decart的DOS是一层软件,帮助AI模型在英伟达GPU、谷歌TPU和亚马逊Trainium芯片上运行。据IJR报道,开发者可以把模型从一种处理器迁移到另一种,让手中已有的硬件承担更多工作。据Business Standard报道,对AWS来说,这款软件能让客户更容易使用Trainium,而亚马逊正试图挑战英伟达。

据《华尔街日报》报道,AWS官员与创始人会面后印象深刻,2025年向Decart开放了Trainium3的早期使用权限。Trainium是亚马逊自研的AI训练芯片,2020年推出。据Sedaily报道,使用Trainium的AWS客户包括OpenAI、Anthropic和Uber。亚马逊今年4月表示,与Trainium相关的收入承诺已超过2250亿美元。亚马逊正努力把这些芯片直接卖进其他公司的数据中心。

据IJR报道,Decart称DOS在智能体任务中每秒可处理超过1600个token,行业平均水平接近200个。公司表示,同类任务上这一速度是普通性能的八倍以上。token是模型处理的一小段文本或数据。智能体任务指软件代理自行规划、调用工具并采取行动的多步骤工作,无需持续的人工指令。

据IJR报道,Decart还销售用于实时视频编辑的模型Lucy,以及为训练机器人和自动驾驶系统生成模拟环境的Oasis。

此前的求购者

亚马逊并非第一个求购方。据IJR报道,英伟达最先行动,进入排他性谈判并接近达成收购,但谈判最终破裂。创始人此前已选择Anthropic的报价,而非英伟达更高的出价。Anthropic成为优先竞购方,双方用数周时间交换收购协议的草案。

据Business Standard和Israel National News援引彭博社报道,Anthropic在2026年8月探讨过一笔约60亿美元的交易,完成尽职调查后于9月退出。据IJR报道,部分报道称这一较早的数字高达70亿美元。据StartupFortune报道,Anthropic和Decart均未公开说明交易为何破裂。

CryptoBriefing指出,亚马逊一直是Anthropic的重要支持者,因此Anthropic的放弃并未阻止亚马逊追求同一个目标。

估值与融资

据Israel National News报道,Decart由以色列工程师Dean和Orian Leitersdorf兄弟以及Moshe Shalev于2023年创立。据Business Standard报道,公司总部位于旧金山。

据StartupFortune和BusinessWorld报道,Decart在2026年5月完成3亿美元融资,由Radical Ventures领投,英伟达、Adobe和丰田等参与。据Israel National News援引PitchBook数据,该轮融资对公司的估值接近40亿美元。据CryptoBriefing报道,公司员工超过60人。

融资总额的估计不一。据IJR和CryptoBriefing报道,累计融资约4.5亿美元;据Business Standard援引的PitchBook数据,这一数字超过4亿美元。据PitchBook,投资方包括红杉资本、Benchmark和Radical Ventures。

作为参照,据Sedaily报道,亚马逊2022年以65亿美元收购米高梅。据Business Standard报道,若以70亿美元收购Decart,这笔交易将跻身亚马逊最大收购之列。

仍待明确的问题

据彭博社报道,目前尚未达成正式协议。CryptoBriefing指出,据报正在推进的谈判并不等于已签署的协议。据StartupFortune报道,这一规模的收购谈判经常停滞或重新定价。

据CryptoBriefing报道,在英伟达或谷歌硬件上运行DOS的开发者会想知道,在亚马逊旗下,跨平台支持是否仍是优先事项,还是会随着时间向Trainium倾斜。该媒体指出了一个明显的矛盾:一旦芯片厂商拥有一个中立的优化层,它就不再那么中立了。

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王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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