Decart AI 估值逼近 40 亿美元，押注实时 AI 基础设施

实时 AI 基础设施公司 Decart AI 在成立不足两年时间内，累计融资超过 4.5 亿美元，最新估值接近 39 亿美元。这家由以色列创业者 Dean Leitersdorf 与 Moshe Shalev 创立的公司，把核心赌注压在「让 AI 像操作系统一样持续运行」上，而非追逐更大的模型参数。

融资节奏：硅谷一线资本快速涌入

Decart 的融资速度在 AI 创业公司中并不多见：

• 2024 年完成 Sequoia Capital 领投的 2100 万美元种子轮。
• 随后 Benchmark 领投 A 轮，估值迅速突破 5 亿美元。
• 公司再次完成 3 亿美元融资，累计金额超过 4.5 亿美元，估值提升至约 39 亿美元。
• 投资方包括 Radical Ventures、NVIDIA、Benchmark、Sequoia Capital、Toyota Ventures、Adobe Ventures 等。

值得关注的是，多家投资机构同时也是 Decart 的合作伙伴与客户，反映出资本市场对其技术路径的认可。

核心产品：DOS 推理优化平台

Decart 的真正卖点并非 AI 视频本身，而是一套名为 Decart Optimization Stack（DOS）的 AI 推理优化平台。其定位介于模型与 GPU 之间，可针对 NVIDIA GPU、AWS Trainium、Google TPU 等不同硬件做统一优化，目标是在不牺牲模型能力的前提下，显著提升推理效率、降低算力成本。

对 AI 实验室而言，这意味着同等算力可运行更多模型；对企业客户而言，则意味着部署门槛更低、延迟更小。公司把自己定义为「The Live AI Lab」，强调让 AI 从「生成内容」走向「实时运行」。

三条产品线：基础设施、视频与世界模型

围绕 DOS 的实时推理能力，Decart 构建了三条产品线：

• DOS（Decart Optimization Stack）：核心基础设施产品，面向企业与 AI 实验室，主打跨芯片平台部署与推理降本。
• Lucy：实时视频生成与编辑模型，可在直播过程中即时完成角色替换、场景切换、广告植入与视觉特效，目标接近零延迟。
• Oasis：可交互的世界模型，用户可与 AI 生成的三维场景实时互动，已开始向机器人训练、自动驾驶仿真、物理世界模拟等场景延伸。

三条产品线面向不同终端市场，但底层共享 DOS 的实时推理能力，技术复用度较高。

为什么是「实时 AI」？

大模型当前的应用仍以文本生成为主，但下一波场景——数字员工、机器人感知、自动驾驶决策、AI 游戏角色、实时直播内容——都有一个共同特征：不能等待。传统离线推理架构难以满足毫秒级响应的需求。

Decart 选择切入这一行业级痛点：不训练最大的模型，也不做 AI 助手，而是建设让所有模型运行更快、更便宜、更实时的基础设施。这一位置既可服务模型公司，也可服务云厂商、企业客户与机器人公司，并不依赖单一模型厂商的发展节奏。

随着机器人、自动驾驶、数字孪生等行业的推进，实时 AI 基础设施的需求只会进一步扩大，这也是顶级资本持续押注 Decart 的核心逻辑：真正决定 AI 商业化速度的，越来越是部署效率与推理成本，而非单纯的模型能力。