AI時代，時間正在成為最昂貴的資產。
作者 | 李冰之
8月13日，一筆60億美元的潛在收購，把一家成立近三年的AI公司推到了聚光燈下。
據彭博社、路透社等外媒披露，Anthropic正在洽談收購以色列AI初創公司Decart，潛在交易金額約60億美元（約405億元人民幣）。
同時，金融時報又放出了一則消息：6名Anthropic投資人預計，公司最快可能在今年10月上市，並認為屆時估值有可能沖到2萬億美元甚至更高——一旦成真，Anthropic將超過今年6月以約1.77萬億美元估值上市的SpaceX，成為史上IPO估值最高的公司。
Anthropic想要收購的Decart 2023年才成立。今年5月，Decart剛完成3億美元融資，估值接近40億美元；不到三個月後，Anthropic已經願意把潛在收購價開到60億美元。
DeCart的CEO Dean Leitersdorf 23歲就拿下以色列理工學院計算機博士學位；他的弟弟Orian Leitersdorf後來以21歲完成博士學業，刷新了哥哥留下的紀錄，如今擔任Decart CTO；聯合創始人Moshe Shalev則走了另一條路——他成長於以色列極端正統派家庭，23歲參軍後進入以色列國防軍8200部隊，並在那裏工作了13年。
創業近三年，他們已經坐上了60億美元的並購談判桌。
Anthropic究竟看中了什麼？
01
IPO前，Anthropic到底想買什麼？
Anthropic現在最不缺的是增長。
今年2月，Anthropic完成300億美元G輪融資，投後估值3800億美元，當時披露的年化收入為140億美元；4月，其年化收入就被爆出已斬獲300億美元；到了5月底，公司完成650億美元H輪融資，投後估值達到9650億美元，年化收入進一步超過470億美元。短短三個多月，估值翻了不止一倍，年化收入也增長超兩倍。
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6月1日，Anthropic向美國證券交易委員會（SEC）秘密提交了首次公開募股（IPO）的草案申請（Form S-1）。
現在，投資人押注的是這條增長曲線還能繼續。
金融時報報道，部分Anthropic投資人預計，到2026年底，公司年化收入可能進一步達到1000億—1200億美元。其中一名投資人甚至按照收入增速和估值倍數進行推演，得出了3萬億美元的理論估值。
估值的暴漲，也迅速制造了一批超級富豪。
福布斯在5月底估算，包括CEO Dario Amodei、總裁Daniela Amodei在內的Anthropic七名聯合創始人，各自持有略高於1.6%的公司股份，按9650億美元估值計算，每人的財富約為155億美元。
越接近公開市場，Anthropic面對的問題也越現實。
這麼快的增長，到底需要花多少錢才能撐住？
大模型的算力消耗可以簡單分成兩部分。
第一部分是訓練，即用大量數據和芯片把模型“練出來”；第二部分是推理，也就是模型上線以後真正回答用戶問題。每當用戶讓Claude寫一段代碼、處理一份文件或回答一個問題，背後都需要芯片重新進行一次計算。
訓練模型往往集中發生在某一階段，推理卻隨著用戶使用不斷發生。Claude用戶越多、調用越頻繁，推理所消耗的算力就越大。
Anthropic已經在為此瘋狂擴容。
今年4月，公司與Amazon簽署新協議，未來十年承諾在AWS技術上投入超過1000億美元，獲取最高5GW算力容量；同月又擴大與Google和Broadcom的合作，獲得數GW下一代TPU容量。5月，Anthropic還與SpaceX達成算力合作。目前Claude同時運行在AWS Trainium、Google TPU以及Nvidia GPU等多種芯片體系上。
問題也隨之出現。
Nvidia GPU、Google TPU、Amazon Trainium采用不同的硬件架構。一套模型從一種芯片切換到另一種芯片，並不是簡單“換台電腦”，底層程序、計算方式和通信系統往往都需要重新優化。
不過這恰恰是Decart最擅長的地方。
它的核心產品DOS，全稱Decart Optimization Stack，可以理解成AI模型和芯片之間的一套“性能優化層”。它負責根據不同硬件重新安排模型怎樣計算、怎樣調用芯片、怎樣傳輸數據，從而讓同一套AI模型盡可能高效地運行在不同平台上。
Decart目前已經把DOS適配到Nvidia GPU、Google TPU和Amazon Trainium。換句話說，Anthropic采購誰家的芯片，Decart恰好就在研究怎樣把這些芯片用得更徹底。
就在8月5日，Anthropic宣布開始組建自己的芯片設計團隊，招聘同時懂硬件和軟件的工程師，希望通過定制芯片讓Claude運行得更快、更高效，同時繼續維持多芯片戰略。
幾天後，Decart的收購消息就傳了出來。
更重要的是，如果交易成功的話，據路透社報道，Decart團隊將會被並入Anthropic的推理與性能部門。
Anthropic最想買的，並不是一家“AI視頻公司”，而是一支懂模型、懂芯片、還懂底層系統優化的團隊。
對於一家准備沖擊2萬億美元估值的AI公司來說，它的模型再強，如果每一次調用都過於昂貴，那麼最後還是會體現在成本結構、毛利率和現金需求上。公開市場不會只問Claude有多聰明，也會問：每花1美元算力，Anthropic究竟能換回來多少錢？
02
Decart有什麼？
Decart成立於2023年9月。創業前，Dean Leitersdorf曾在新加坡國立大學從事博士後研究；在此期間，Dean就已經開始和Moshe Shalev籌備創業團隊，為Decart的成立做准備。更早之前，他在以色列理工學院學習計算機，23歲便拿到博士學位。求學期間，他還同時在以色列國防軍8200部隊服役。
8200部隊是以色列最重要的信號情報和網絡技術單位之一，長期負責通信情報、網絡安全和技術研發，也走出了大批以色列科技創業者。
Dean就是在那裏認識Moshe Shalev的。
Dean的人生幾乎一路按下了“快進鍵”：很早完成學業，23歲拿到博士。Moshe卻走了另一條路。他成長於以色列極端正統派家庭，年輕時做過不少工作，也曾一邊打工一邊讀會計夜校。直到23歲，他才選擇參軍，隨後進入8200部隊，一乾就是13年。多年下來，他從技術一線做到AI系統建設與管理，並成為時任部隊指揮官Yossi Sariel身邊的重要技術負責人。
《The Information》此前報道，Decart成立約三個月後，就從一家GPU雲服務商拿下數百萬美元合同，主要為對方提升AI模型在GPU上的推理效率。到2024年10月，這項業務已經為公司帶來超過1000萬美元的年化收入。更難得的是，Dean表示，即便當時公司已經開始投入資金訓練自己的視頻基礎模型，仍能保持自由現金流為正。
這在AI創業圈裏相當少見。
大量AI創業公司拿到融資後的第一件事，是購買GPU、租數據中心、訓練更大的模型；Decart卻先靠幫助別人提高GPU效率賺到了錢，再拿這筆收入反過來訓練自己的模型。
紅杉資本合夥人Shaun Maguire概括了Decart的技術能力：“They understand how GPUs work down to the level of electrons.” （他們對GPU的理解，已經深入到最底層的硬件運行機制。）
紅杉甚至把這種能力類比於早期的Google。
Google真正難以複制的優勢，不只有PageRank算法，還包括底層分布式系統能力：當競爭對手購買昂貴服務器時，Google想辦法把大量廉價硬件組合起來，並把每一單位算力盡可能榨出來。紅杉認為，Decart正在AI時代重複類似的路徑——先把底層效率做到極致，再把這種效率變成產品。
他們第一個出圈的產品，是Oasis。
2024年10月，Decart發布Oasis。它呈現出來的體驗有些像《我的世界》，但運行邏輯完全不同：畫面並不是由傳統遊戲引擎預先搭建，而是由AI模型根據玩家的鍵盤和鼠標操作實時生成。玩家每做一個動作，模型都會繼續生成下一幀畫面，整個世界也隨之不斷變化。
玩家往左走，世界就向左生成；敲掉一個方塊，模型繼續預測下一幀應該發生什麼。
Decart官方稱，Oasis上線72小時用戶就突破100萬。
之後，公司又做出了一個新產品Lucy。
Lucy把這種實時生成能力用到了視頻上。與傳統AI視頻需要先生成、再播放不同，有了Lucy，用戶在直播或視頻通話過程中就可以實時改變人物形象、服裝、背景和周圍環境。按照Decart披露的數據，Lucy 2.0已經可以在1080p分辨率下，以每秒30幀的速度持續生成畫面。
今年6月，Decart又推出Oasis 3，把世界模型進一步推向自動駕駛和機器人。
簡單理解 “世界模型”，就是讓AI不僅知道“眼前有什麼”，還要能夠預測“下一秒會發生什麼”。汽車如果轉向，周圍道路會怎樣變化；機器人伸手碰一個杯子，杯子可能怎樣移動——模型需要生成一個能夠隨動作持續變化的世界。
這樣一來，自動駕駛汽車和機器人就可以先在AI制造的虛擬環境裏經歷大量極端情況，再真正進入道路、工廠和家庭。
總結下來， Decart有一條非常清晰的技術鏈：DOS是Decart的底層技術基礎，負責提升模型訓練和推理效率；Lucy在此基礎上把實時生成能力用到視頻；Oasis進一步面向機器人和自動駕駛，生成可以實時交互的虛擬環境。