亚马逊拟 70 亿美元收购 Decart：Anthropic 放弃后，AI 芯片「切换软件」成了巨头新战场

设想你是某家 AI 公司的工程负责人：训练一个大模型，从英伟达 GPU 换到 AMD、谷歌 TPU 或者自家自研芯片，本以为只是「换个硬件」，结果发现底层框架要迁移、代码要重写、性能要重新调优，动辄数月的工程量让你望而却步。正是这层「芯片之间不可言说的鸿沟」，让一家成立不算久的旧金山初创公司站到了风口——它就是 Decart。

一分钟速览

据《华尔街日报》援引知情人士消息，亚马逊正就收购人工智能初创公司 Decart 展开谈判，交易潜在估值约 70 亿美元（约合 469 亿元人民币）。Decart 专注研发跨芯片适配软件，能让开发者在不同 AI 芯片之间无缝切换。今年 5 月它的估值还只有近 40 亿美元，8 月彭博社曾报道 Anthropic 洽谈以约 60 亿美元收购它，9 月却宣告放弃。短短几个月，围绕 Decart 的估值一路走高，折射出 AI 算力竞争中一块容易被忽视、却愈发关键的底层能力。

Decart 到底在做什么？

简单来说，Decart 要解决的是「算力孤岛」问题。当前 AI 芯片市场并非英伟达一家独大，AMD、谷歌 TPU、亚马逊 Trainium 与 Inferentia，以及各家云厂商和创业公司推出的自研加速器都在快速追赶。但对开发者而言，芯片越多元，适配成本越高——同样一个模型，跑在 A 芯片和 B 芯片上，需要的算子库、编译器优化、内存调度可能完全不同。

Decart 的跨芯片适配软件，相当于在模型与芯片之间架起一座「翻译桥梁」，让开发者写一次代码，就能在不同芯片之间无缝切换，把迁移成本从「数月」压缩到近乎为零。在各大科技巨头疯狂竞逐算力、又都想摆脱单一芯片依赖的当下，这种能力无疑极具战略价值。

数据背后的资本角力

从融资轨迹能清晰看到 Decart 的受捧程度：据 PitchBook 数据，Decart 此前已从红杉资本、Benchmark、Radical Ventures 等一线风投累计筹集逾 4 亿美元（约合 26.8 亿元人民币）；今年 5 月的一轮融资中估值接近 40 亿美元。而此番与亚马逊的谈判，估值已跃升至约 70 亿美元，几个月间近乎翻倍。

更耐人寻味的是 Anthropic 的进与退。据彭博社 8 月报道，Anthropic 曾洽谈以约 60 亿美元收购 Decart；但到了 9 月，消息称 Anthropic 已放弃这笔交易。知情人士指出，若亚马逊此番谈判顺利、且未出现新的竞购方，交易或将很快达成。从 60 亿到 70 亿，从放弃到接盘，Decart 的故事本身就是 AI 算力并购热的一个缩影。

亚马逊的算盘

对亚马逊而言，收购 Decart 与其自研芯片战略高度契合。AWS 长期押注自研的 Trainium 与 Inferentia 芯片，试图在英伟达主导的算力市场撕开一道口子。但要说服客户把工作负载从英伟达迁移过来，光有芯片还不够，必须有足够顺滑的软件层。Decart 的跨芯片切换能力，恰好能降低客户迁移门槛，让 AWS 的自研芯片生态对开发者更有吸引力。

趋势洞察

Decart 的抢手，指向一个清晰的行业趋势：当「算力多元化」成为必然，谁能掌握芯片之间的「切换层」，谁就能在下一阶段的算力竞争中占据主动。过去拼的是谁芯片性能更强，未来拼的可能是谁能让开发者最无痛地使用任何芯片。从这个角度看，Decart 这类「中间层」创业公司被巨头高价争抢，只是这场军备竞赛的开端。