撼动英伟达，亚马逊只差一个Decart？

在AI芯片竞赛中，亚马逊拟斥资70亿美元收购Decart。这笔交易将为亚马逊引入一套软件，能够让AI模型在不同芯片上高效运行，助力亚马逊凭借自研Trainium处理器，进一步向英伟达发起挑战。消息显示，亚马逊正就收购人工智能初创企业Decart开展谈判，有望很快敲定。

通过本次收购，亚马逊将获得一项技术，帮助开发者在多款不同芯片上部署AI任务。随着科技企业纷纷寻找英伟达处理器的替代方案、争抢算力资源，这项能力的重要性会持续提升。过去几年，英伟达凭借CUDA软件生态构筑了极高的护城河，大量AI模型和框架都围绕其指令集编写，切换到其他硬件往往意味着昂贵的适配成本。而Decart所做的，正是替开发者完成这层适配工作。对亚马逊而言，这项能力恰好补上了自研芯片最关键的短板——软件生态。硬件性能再强，如果开发者迁移成本过高，也难以撼动英伟达的市场地位。把芯片之间的切换门槛降下来，AWS的算力故事才能讲得更完整。

Decart总部位于旧金山，开发的软件可针对不同处理器优化AI模型，让开发者更方便地在各类芯片之间迁移算力负载。这家初创公司同时还研发能够生成、模拟三维环境的AI模型，可应用于机器人、游戏以及自动驾驶领域。换句话说，Decart并非单纯的软件工具公司，它同时是AI模型的直接使用者与优化者，这种双重身份让它对芯片底层特性的理解比纯软件厂商更深入，也让它与AWS之间的协作具备天然的契合度。

亚马逊的AI芯片雄心

收购谈判进行之际，亚马逊正通过旗下云业务AWS持续扩充自研AI芯片产品矩阵。其Trainium处理器面向AI模型训练设计，用来和占据GPU市场主导地位的英伟达硬件竞争。从2015年收购芯片设计公司Annapurna Labs算起，亚马逊自研芯片已走过十年：面向通用云计算的Graviton系列持续迭代，面向AI训练推理的Trainium系列则在近两年加速放量，Trainium3已采用3纳米制程，官方称性能较前代提升4.4倍、成本下降50%。亚马逊官方资料显示，其芯片业务年化收入已超过250亿美元，跻身全球主要芯片设计公司之列。

Decart的软件可以对这套战略形成补充，帮助开发者针对亚马逊自研芯片优化AI任务。借助这项技术，AWS客户使用亚马逊基础设施的门槛会更低，尤其方便企业管控算力成本，降低对单一芯片供应商的依赖。报道称，AWS早在2025年就向Decart开放了Trainium3芯片的早期使用权，说明两家企业在传出收购消息之前就已经建立合作关系。Decart的公开资料也显示，其实时视频生成模型Lucy2已跑在Trainium3上，并称在帧吞吐和成本效率上优于主流GPU方案。从早期技术合作走向整体收购，这一路径本身也反映出AWS对Decart价值的认可已超出单纯客户关系范畴。

放眼更大的产业格局，这笔交易背后是云厂商集体押注算力自主的趋势。谷歌有TPU，微软有Maia，Meta有MTIA，亚马逊有Trainium，头部云厂商几乎都在自研AI芯片，以对冲对英伟达的过度依赖、压低单位算力成本。但硬件自研只是第一步，真正决定生态成败的是软件层：谁能把开发者从CUDA生态中解放出来，谁的自研芯片才可能真正放量。这也解释了为何亚马逊愿意为一家软件公司开出高溢价——它买的不只是技术团队，更是通往芯片替代赛道的入场券。

Decart估值与融资情况

PitchBook数据显示，Decart在2026年5月估值接近40亿美元，累计融资超4亿美元，投资方包括红杉资本、Benchmark以及Radical Ventures。2026年5月，Decart刚完成一轮3亿美元融资，投资方中既有财务机构，也不乏将Decart同时视为客户的技术公司，融资公告特别强调了与AWS及Annapurna Labs团队在Trainium上的深度协同。

本次收购报价70亿美元，相比其最新估值存在大幅溢价，也侧面反映出市场看好这类技术，它能够帮助企业应对AI算力持续上涨的成本与复杂度难题。70亿美元的定价，已明显高于Decart今年5月40亿美元的估值水平，也高于Anthropic此前约60亿美元的报价。在AI基础设施资产持续升温的背景下，愿意为关键软件技术支付溢价的买家并不只有亚马逊。

Decart由以色列工程师兄弟Dean Leitersdorf、Orian Leitersdorf与Moshe Shalev在2023年创立。公司推出多款产品：Lucy支持实时视频编辑；Oasis可以生成仿真环境，用于机器人、自动驾驶系统测试等场景。从实时视频生成到世界模型，Decart的产品线始终围绕高计算强度场景展开，这类场景恰恰是芯片优化技术最能体现价值的地方。

亚马逊并非首家看中Decart的AI巨头。据报道，大模型Claude开发商Anthropic曾洽谈约60亿美元收购，但完成尽职调查后最终放弃。Anthropic与亚马逊之间本就存在深度绑定：Anthropic长期使用AWS Trainium训练和运行模型，OpenAI也已承诺在未来数年消耗约2GW的Trainium算力容量。Anthropic放弃之后亚马逊迅速接手，客观上避免了这家芯片优化公司落入其他阵营。

两家企业目前仍在谈判，交易尚未落地。如果按报道中的估值完成收购，这笔交易将跻身亚马逊史上最大收购案例之列，也凸显出支撑AI运行的芯片与软件赛道竞争正在持续升温。需要客观看待的是，从传出意向到正式交割仍存在不确定性，谈判破裂或监管审查都可能导致交易生变；即便顺利落地，软件生态的构建也是长周期工程，短期内难以改变英伟达在AI训练市场的主导地位。这笔交易真正的信号意义在于：当算力自主从芯片层面延伸到软件层面，AI基础设施的竞争已经进入下半场，比拼的不再是单点硬件参数，而是从芯片到工具链再到开发者体验的完整闭环。