이미지: AI 생성 — METAL LAB
摘要
- 彭博社8月13日报道称,Anthropic正就以约60亿美元收购以色列AI初创公司Decart进行谈判。
- 据悉Decart的技术将并入Anthropic的推理团队,核心是不挑芯片种类的优化技术栈DOS。
- 实时视频模型Lucy和世界模型Oasis,预示着Claude迈向物理世界的下一步。
彭博社8月13日报道,Anthropic正就以约60亿美元收购以色列AI初创公司Decart进行谈判。若交易达成,将成为Anthropic史上最大规模的收购。两家公司发言人均拒绝置评,彭博社也留有"谈判可能破裂"的余地。
单看数字确实让人费解。Decart成立于2023年,员工仅百余人。就在三个月前的5月获得3亿美元投资时,估值还是40亿美元,而60亿美元相当于在此基础上又加了50%。据以色列媒体Calcalist统计,其营收仅为数千万美元级别,而且增长并不均衡。
但按照彭博社所述的收购目的来看,情况就不一样了。据悉Decart的技术将并入Anthropic的推理(inference)团队。Anthropic想买的不是Decart做出来的视频,而是让这些视频能够如此廉价制作出来的底层技术。
买的不是视频,而是管理费
AI公司的成本大体分为两块。一是训练出模型的过程,二是将做好的模型提供给用户使用的推理过程。如果说训练是盖楼的施工费,那推理就是每月照常缴纳的物业管理费。施工一次就结束,但管理费会随着用户增加而老老实实地跟着上涨。
Decart出售的DOS(Decart Optimization Stack,Decart优化技术栈)正是瞄准这笔"管理费"。据该公司介绍,DOS是通过亲自编写内核、调校编译器,从"每一块芯片中榨取最后一滴性能"的软件层。关键在于它不绑定特定芯片,据称英伟达GPU自不必说,谷歌TPU、亚马逊Trainium、AMD加速器都能以同样方式处理。
投资方Radical Ventures公开的数据相当激进。在智能体式推理中达到每秒1,600个token——是业界平均水平200个token的八倍——并将亚马逊Trainium上的MFU提升至80%以上。MFU(Model FLOPs Utilization,模型算力利用率)衡量的是已购芯片的运算能力实际被使用了多少百分比。考虑到业界通常水平在40%~50%左右,这相当于铺了八车道的路,原本只用4车道,现在用到了7车道。
不用新购芯片,就能从已有芯片中多榨出一倍性能的本领。放眼当下AI行业,能卖出更高价钱的技术并不多。
27岁的兄弟与8200部队
创立Decart的一共有三人。CEO Dean Leitersdorf现年27岁,23岁便完成了计算机科学博士学位;其弟Orian Leitersdorf 21岁获得博士学位。第三位联合创始人Moshe Shalev则在以色列军方信号情报部队8200服役13年。
投资者名单本身就说明了这家公司的性质。2024年10月,由红杉资本(Sequoia)领投的2,100万美元种子轮开启融资,同年12月又获得3,200万美元A轮融资,今年5月由Radical Ventures领投、英伟达参投的3亿美元轮次完成后,累计融资额已达约4.5亿美元。名单上还有Benchmark、Adobe Ventures,以及同时也是客户的eBay。
收购候选者也不止Anthropic一家。据Calcalist报道,曾参与最近一轮融资的英伟达此前率先展开收购谈判后又退出,此后亚马逊、Nebius、SpaceX相继被提及为候选方。关于SpaceX的传闻,埃隆·马斯克本人已直接斥之为"假新闻"。
营收一年内从90亿飙升至300亿美元
从Anthropic这边的情况来看,便能理解这笔收购为何发生在此时。据该公司官方公布,其年化经常性收入(run-rate revenue)已从2025年底的90亿美元跃升至2026年的300亿美元以上。年支出超过100万美元的企业客户数量,在不到两个月的时间里从500家增长至超过1,000家。
问题在于这种增长会原封不动地转化为账单。Anthropic于2025年11月宣布将在美国本土基础设施上投入500亿美元,并通过与谷歌、博通签订的下一代TPU合约,从2027年起获得吉瓦级的额外算力。用CFO Krishna Rao的话来说,公司正在"打造足以承受客户群指数级增长的产能"。
扩大产能的方法只有两种:多买,或把现有的用得更好。数据中心需要电力、场地和时间,但优化软件在合同签署后的下一周就能见效。再联系到Anthropic于6月秘密提交上市申请、近期估值达到9,650亿美元这一事实,便能理解这张能提升利润率的牌为何被开出高达50%溢价的价格。
Lucy与Oasis指向的下一盘棋
若只看DOS,这笔收购纯属成本削减。但Decart手里还握有两个模型。
Lucy是一款实时视频编辑模型。它能在流动的视频中只改变特定元素而保留其余部分,据该公司介绍,可在30fps、35毫秒以下延迟的条件下运行。实时试穿服装及配饰的电商演示是其代表案例,Twitch、TikTok、YouTube主播们也已在实际使用。
Oasis则性质不同。它是一款根据用户输入即时生成、可供操作游玩的世界,即所谓的世界模型。其早期版本曾在三天内吸引100万用户而引发热议,但该公司如今强调的用途并非游戏,而是用于训练机器人和自动驾驶的仿真环境,据称能够生成"长达数小时的逼真驾驶场景"。
Dean Leitersdorf曾这样说过:"当系统能够理解物理世界并在其中运作时,可能实现的事物范围将大幅拓宽——从机器人技术、自主系统,到全新形态的商业和现场体验。"
对于一直靠文本和代码成长起来的Anthropic而言,这句话指向了一个陌生的方向。因此这次谈判可以从两个层面来解读:眼下是购入能削减推理成本的工具,长远来看则是为Claude走出聊天窗口所需的素材提前布局。
编辑视角
回顾Anthropic的收购历史,便能看出这次交易有多么不同寻常。2025年收购Humanloop实质上是人才引进,同年12月引入JavaScript运行时Bun,也是为了让Claude Code运行得更快而获取的工具——这一决定紧随Claude Code上线6个月后年化收入突破10亿美元之后。
这两笔交易都是"为了把产品做得更好"而进行的收购。而60亿美元的性质则不同。这是一笔瞄准损益表的收购。其背后的判断是:对一家即将上市的公司而言,能从外部买到的、最能直接反映在利润率上的东西,莫过于一支推理优化团队。
作为每天使用Claude Code的用户回顾过去一年,这个判断说得通。比起模型变聪明,用户更常感受到的是使用限额和响应速度。同样的任务,有的日子跑得很顺畅,有的时段却明显变慢。在用户暴增的服务中,真正的瓶颈往往不是智能水平,而是吞吐能力——用户往往比账单更早用身体感受到这一点。
国内团队也能从中吸取教训。在接入AI服务时,大部分会议时间都花在"该用哪个模型"上。但真正决定成本的变量,是同一块GPU上能同时承载多少用户。如果前沿实验室愿意花60亿美元买的正是这个变量,那么把模型选型会议一半的时间用在服务端技术栈上,反而更划算。
当然,目前仍处于谈判阶段。彭博社也留有交易可能告吹的余地,而且这也是英伟达此前曾一度放弃的位置。不过即便交易最终破裂,有一个事实已经得到确认:2026年夏天的市场,给出了60亿美元的价签——不是给打造前沿模型的能力,而是给以对手一半成本运行这些模型的能力。
