Decart 获 3 亿美元融资估值近 40 亿：以色列天才兄弟打造芯片兼容引擎，让 AI 模型自由切换硬件

300 亿美元估值背后的芯片“平权运动”：Decart 如何让英伟达投资自己的掘墓人？

当英伟达以超过 90% 的市场份额统治 AI 芯片世界时，它却向一家帮助客户用竞争对手芯片的公司投资了 3 亿美元。这家名为 Decart 的初创公司刚刚完成由 Radical Ventures 领投的 3 亿美元融资，估值飙升至近 40 亿美元——而在四个月前，它刚以 31 亿美元估值从红杉资本和 Benchmark 拿到 1.53 亿美元。三位以色列工程师——兄弟 Dean Leitersdorf（27 岁，23 岁成为以色列理工学院最年轻博士）和 Orian Leitersdorf（21 岁完成博士学业）以及 Moshe Shalev——在 2023 年创立的这家公司，正在挑战 AI 基础设施领域最根深蒂固的假设：为什么每个芯片都需要一套定制的软件库？

“伟大的均衡器”：DOS 如何让芯片从奢侈品变成日用品

Decart 的核心产品 DOS（Decart Optimization Stack）本质上是一个软件中间层，它让 AI 开发者能够像使用通用接口一样，在不同处理器（英伟达、亚马逊 Trainium、谷歌 TPU）之间无缝迁移模型。这听起来像是一个技术细节，但它解决的是整个 AI 行业最昂贵的痛点：目前，为英伟达 GPU 优化的模型无法直接运行在亚马逊或谷歌的芯片上，开发者需要为每种芯片编写专门的编程库——这不仅是重复劳动，更是巨大的沉没成本。Decart 的解决方案是创建一个抽象层，自动处理不同芯片架构之间的差异。Dean Leitersdorf 将其称为“伟大的均衡器”，这个比喻恰如其分：就像 AWS 让计算资源变成按需付费的公共服务，DOS 试图让芯片选择变成一种无差别的商品。目前，Decart 已经与超大规模云服务商和 AI 实验室签订了价值数亿美元的合同，帮助它们在硬件之间迁移模型。亚马逊是其最大客户——既在 Twitch、零售和工作室部门部署了 DOS，也是其 Trainium 芯片的供应商。

英伟达的“特洛伊木马”投资：为什么 GPU 之王要资助竞争对手的生态？

最令人玩味的细节是英伟达的投资。这家 GPU 巨头控制着 AI 芯片市场 90% 以上的份额，却投资了一家旨在降低其芯片粘性的公司。这看似矛盾，实则符合英伟达一贯的战略逻辑：当你的市场份额接近垄断时，最大的风险不是失去份额，而是整个市场因技术锁定而萎缩。如果开发者因为迁移成本过高而不敢尝试新芯片，AI 计算的创新速度就会放缓，最终伤害整个蛋糕。英伟达投资 Decart，相当于在赌“水涨船高”——即使 DOS 帮助客户使用竞争对手的芯片，只要它加速了 AI 应用的普及，英伟达作为基础设施提供商仍能受益。Benchmark 的 GP Victor Lazarte 说：“每一块芯片都会因此变得更好。”这句话的潜台词是：英伟达宁愿主动打破自己的护城河，也不愿看到别人来炸毁它。但风险在于，如果 DOS 真的让芯片切换变得像换灯泡一样简单，英伟达的硬件溢价将面临前所未有的挑战——毕竟，当所有芯片都能跑同样的模型时，为什么还要为 GPU 支付 10 倍溢价？

从《我的世界》到气候模拟：World Models 的野望与隐忧

Decart 的另一条产品线 World Models 更具想象力。Oasis 和 Lucy 两个模型能够实时生成交互式 3D 世界——从《我的世界》游戏场景到气候模式模拟。这本质上是将视频生成模型从“生成一段视频”升级为“生成一个可交互的虚拟空间”。在电商领域，这意味着用户可以在虚拟商店中行走、拿取商品；在游戏领域，它可能彻底改变开放世界的构建方式；在机器人领域，它提供了近乎无限的低成本训练环境。但这里有一个关键问题：实时交互式 3D 生成的计算成本是传统视频生成的数倍。即使 DOS 能优化芯片利用率，World Models 的商业化仍然面临巨大的算力瓶颈。目前，Decart 尚未公布其模型的延迟和分辨率指标——如果生成一个 4K 分辨率的《我的世界》场景需要 10 秒，那它在游戏和电商中的实用性将大打折扣。此外，Oasis 和 Lucy 目前主要基于公开数据集训练，其生成内容的版权和伦理风险尚未被充分讨论——当模型能实时生成任意 3D 场景时，它是否会成为深度伪造和虚拟诈骗的新工具？

66 亿美元的 Cerebras IPO 与 AI 计算的“去英伟达化”浪潮

Decart 的崛起恰逢 AI 计算领域的一场结构性变革。Cerebras 以 66 亿美元估值上市，这家公司通过制造巨型晶圆级芯片来挑战英伟达；Groq 凭借 LPU（语言处理单元）在推理速度上实现突破；AMD 的 MI300X 正在蚕食 GPU 市场份额。所有这些玩家都面临同一个问题：软件生态的碎片化。Decart 的 DOS 恰好填补了这个空白——它让这些挑战者不再需要从头构建自己的软件栈，而是可以“即插即用”地接入现有 AI 模型生态。从投资逻辑看，Radical Ventures 和红杉资本押注的不仅是 Decart 的技术，更是“AI 计算基础设施的标准化”这一趋势。如果 DOS 成为事实标准，Decart 将像 ARM 在移动芯片领域那样，通过授权费获得持续收入。但挑战同样明显：英伟达的 CUDA 生态已经积累了超过 500 万个开发者，任何试图替代它的软件层都必须解决兼容性、性能和开发者习惯的三重难题。Decart 目前主要服务于超大规模客户，它们有动力去尝试新方案以降低对英伟达的依赖；但对于中小型 AI 公司，迁移成本可能仍然过高。

Decart 的故事本质上是一个关于“基础设施权力”的故事。在 AI 计算的早期，硬件厂商通过锁定软件生态来建立护城河；但随着市场成熟，一个能够打破这种锁定的中间层正在成为新的权力中心。Dean Leitersdorf 的“均衡器”比喻或许过于乐观——真正的均衡往往伴随着新的不平等。如果 Decart 成功，它将从芯片厂商手中夺走一部分定价权，但自己也可能成为新的“收费站”。英伟达的投资是一把双刃剑：它既为 Decart 提供了资金和生态支持，也意味着这家初创公司永远无法真正“反英伟达”。当你的最大投资者也是你试图颠覆的对象时，独立性和创新速度之间将永远存在微妙的平衡。对于一家成立仅两年、估值却已接近 40 亿美元的公司来说，最大的风险不是技术失败，而是成为巨头博弈的棋子——而这，或许是所有“均衡器”最终都无法逃脱的命运。