AI时代，时间正在成为最昂贵的资产。
8月13日，一笔60亿美元的潜在收购，把一家成立近三年的AI公司推到了聚光灯下。
据彭博社、路透社等外媒披露，Anthropic正在洽谈收购以色列AI初创公司Decart，潜在交易金额约60亿美元（约405亿元人民币）。
同时，金融时报又放出了一则消息：6名Anthropic投资人预计，公司最快可能在今年10月上市，并认为届时估值有可能冲到2万亿美元甚至更高——一旦成真，Anthropic将超过今年6月以约1.77万亿美元估值上市的SpaceX，成为史上IPO估值最高的公司。
Anthropic想要收购的Decart 2023年才成立。今年5月，Decart刚完成3亿美元融资，估值接近40亿美元；不到三个月后，Anthropic已经愿意把潜在收购价开到60亿美元。
DeCart的CEO Dean Leitersdorf 23岁就拿下以色列理工学院计算机博士学位；他的弟弟Orian Leitersdorf后来以21岁完成博士学业，刷新了哥哥留下的纪录，如今担任Decart CTO；联合创始人Moshe Shalev则走了另一条路——他成长于以色列极端正统派家庭，23岁参军后进入以色列国防军8200部队，并在那里工作了13年。
创业近三年，他们已经坐上了60亿美元的并购谈判桌。
Anthropic究竟看中了什么？
IPO前，Anthropic到底想买什么？
Anthropic现在最不缺的是增长。
今年2月，Anthropic完成300亿美元G轮融资，投后估值3800亿美元，当时披露的年化收入为140亿美元；4月，其年化收入就被爆出已斩获300亿美元；到了5月底，公司完成650亿美元H轮融资，投后估值达到9650亿美元，年化收入进一步超过470亿美元。短短三个多月，估值翻了不止一倍，年化收入也增长超两倍。
6月1日，Anthropic向美国证券交易委员会（SEC）秘密提交了首次公开募股（IPO）的草案申请（Form S-1）。
现在，投资人押注的是这条增长曲线还能继续。
金融时报报道，部分Anthropic投资人预计，到2026年底，公司年化收入可能进一步达到1000亿—1200亿美元。其中一名投资人甚至按照收入增速和估值倍数进行推演，得出了3万亿美元的理论估值。
估值的暴涨，也迅速制造了一批超级富豪。
福布斯在5月底估算，包括CEO Dario Amodei、总裁Daniela Amodei在内的Anthropic七名联合创始人，各自持有略高于1.6%的公司股份，按9650亿美元估值计算，每人的财富约为155亿美元。
越接近公开市场，Anthropic面对的问题也越现实。
这么快的增长，到底需要花多少钱才能撑住？
大模型的算力消耗可以简单分成两部分。
第一部分是训练，即用大量数据和芯片把模型“练出来”；第二部分是推理，也就是模型上线以后真正回答用户问题。每当用户让Claude写一段代码、处理一份文件或回答一个问题，背后都需要芯片重新进行一次计算。
训练模型往往集中发生在某一阶段，推理却随着用户使用不断发生。Claude用户越多、调用越频繁，推理所消耗的算力就越大。
Anthropic已经在为此疯狂扩容。
今年4月，公司与Amazon签署新协议，未来十年承诺在AWS技术上投入超过1000亿美元，获取最高5GW算力容量；同月又扩大与Google和Broadcom的合作，获得数GW下一代TPU容量。5月，Anthropic还与SpaceX达成算力合作。目前Claude同时运行在AWS Trainium、Google TPU以及Nvidia GPU等多种芯片体系上。
问题也随之出现。
Nvidia GPU、Google TPU、Amazon Trainium采用不同的硬件架构。一套模型从一种芯片切换到另一种芯片，并不是简单“换台电脑”，底层程序、计算方式和通信系统往往都需要重新优化。
不过这恰恰是Decart最擅长的地方。
它的核心产品DOS，全称Decart Optimization Stack，可以理解成AI模型和芯片之间的一套“性能优化层”。它负责根据不同硬件重新安排模型怎样计算、怎样调用芯片、怎样传输数据，从而让同一套AI模型尽可能高效地运行在不同平台上。
Decart目前已经把DOS适配到Nvidia GPU、Google TPU和Amazon Trainium。换句话说，Anthropic采购谁家的芯片，Decart恰好就在研究怎样把这些芯片用得更彻底。
就在8月5日，Anthropic宣布开始组建自己的芯片设计团队，招聘同时懂硬件和软件的工程师，希望通过定制芯片让Claude运行得更快、更高效，同时继续维持多芯片战略。
几天后，Decart的收购消息就传了出来。
更重要的是，如果交易成功的话，据路透社报道，Decart团队将会被并入Anthropic的推理与性能部门。
Anthropic最想买的，并不是一家“AI视频公司”，而是一支懂模型、懂芯片、还懂底层系统优化的团队。
对于一家准备冲击2万亿美元估值的AI公司来说，它的模型再强，如果每一次调用都过于昂贵，那么最后还是会体现在成本结构、毛利率和现金需求上。公开市场不会只问Claude有多聪明，也会问：每花1美元算力，Anthropic究竟能换回来多少钱？
Decart有什么？
Decart成立于2023年9月。创业前，Dean Leitersdorf曾在新加坡国立大学从事博士后研究；在此期间，Dean就已经开始和Moshe Shalev筹备创业团队，为Decart的成立做准备。更早之前，他在以色列理工学院学习计算机，23岁便拿到博士学位。求学期间，他还同时在以色列国防军8200部队服役。
8200部队是以色列最重要的信号情报和网络技术单位之一，长期负责通信情报、网络安全和技术研发，也走出了大批以色列科技创业者。
Dean就是在那里认识Moshe Shalev的。
Dean的人生几乎一路按下了“快进键”：很早完成学业，23岁拿到博士。Moshe却走了另一条路。他成长于以色列极端正统派家庭，年轻时做过不少工作，也曾一边打工一边读会计夜校。直到23岁，他才选择参军，随后进入8200部队，一干就是13年。多年下来，他从技术一线做到AI系统建设与管理，并成为时任部队指挥官Yossi Sariel身边的重要技术负责人。
《The Information》此前报道，Decart成立约三个月后，就从一家GPU云服务商拿下数百万美元合同，主要为对方提升AI模型在GPU上的推理效率。到2024年10月，这项业务已经为公司带来超过1000万美元的年化收入。更难得的是，Dean表示，即便当时公司已经开始投入资金训练自己的视频基础模型，仍能保持自由现金流为正。
这在AI创业圈里相当少见。
大量AI创业公司拿到融资后的第一件事，是购买GPU、租数据中心、训练更大的模型；Decart却先靠帮助别人提高GPU效率赚到了钱，再拿这笔收入反过来训练自己的模型。
红杉资本合伙人Shaun Maguire概括了Decart的技术能力：“They understand how GPUs work down to the level of electrons.” （他们对GPU的理解，已经深入到最底层的硬件运行机制。）
红杉甚至把这种能力类比于早期的Google。
Google真正难以复制的优势，不只有PageRank算法，还包括底层分布式系统能力：当竞争对手购买昂贵服务器时，Google想办法把大量廉价硬件组合起来，并把每一单位算力尽可能榨出来。红杉认为，Decart正在AI时代重复类似的路径——先把底层效率做到极致，再把这种效率变成产品。
他们第一个出圈的产品，是Oasis。
2024年10月，Decart发布Oasis。它呈现出来的体验有些像《我的世界》，但运行逻辑完全不同：画面并不是由传统游戏引擎预先搭建，而是由AI模型根据玩家的键盘和鼠标操作实时生成。玩家每做一个动作，模型都会继续生成下一帧画面，整个世界也随之不断变化。
玩家往左走，世界就向左生成；敲掉一个方块，模型继续预测下一帧应该发生什么。
Decart官方称，Oasis上线72小时用户就突破100万。
之后，公司又做出了一个新产品Lucy。
Lucy把这种实时生成能力用到了视频上。与传统AI视频需要先生成、再播放不同，有了Lucy，用户在直播或视频通话过程中就可以实时改变人物形象、服装、背景和周围环境。按照Decart披露的数据，Lucy 2.0已经可以在1080p分辨率下，以每秒30帧的速度持续生成画面。
今年6月，Decart又推出Oasis 3，把世界模型进一步推向自动驾驶和机器人。
简单理解 “世界模型”，就是让AI不仅知道“眼前有什么”，还要能够预测“下一秒会发生什么”。汽车如果转向，周围道路会怎样变化；机器人伸手碰一个杯子，杯子可能怎样移动——模型需要生成一个能够随动作持续变化的世界。
这样一来，自动驾驶汽车和机器人就可以先在AI制造的虚拟环境里经历大量极端情况，再真正进入道路、工厂和家庭。
总结下来， Decart有一条非常清晰的技术链：DOS是Decart的底层技术基础，负责提升模型训练和推理效率；Lucy在此基础上把实时生成能力用到视频；Oasis进一步面向机器人和自动驾驶，生成可以实时交互的虚拟环境。
资本也迅速跟了上来。
2024年，红杉资本领投Decart 2100万美元种子轮；此后公司继续融资，累计融资额增至5300万美元，估值也升至约5亿美元。
2025年8月，Decart完成1亿美元融资，估值进一步跃升至31亿美元。
到了今年5月，公司又完成了3亿美元融资，估值接近40亿美元，由Radical Ventures领投，英伟达、Adobe Ventures、丰田创投、eBay Ventures等新投资方加入，红杉资本、Benchmark、Zeev Ventures继续跟投。
按照Decart官方披露，公司累计融资已超过4.5亿美元，最新一轮融资后的估值接近40亿美元。
三个月后，潜在收购价格变成了60亿美元。
Dean的野心其实不止于此。
2025年接受Fortune采访时，他说：“我们创业是为了做一个拥有10亿用户的消费级应用。” 他还曾公开表示要把Decart打造成一家万亿美元的公司。
如今，一边是万亿美金的梦想，一边是60亿美元的潜在收购。这或许才是Dean需要做的选择。
AI时代，巨头越来越愿意花钱“买时间”
Anthropic和Decart的谈判，也反映出AI行业的一个越来越明显的趋势：创业公司的成长和价值兑现周期正在被迅速压缩。
今年6月，SpaceX和AI编程工具Cursor的母公司Anysphere达成了一项并购协议，交易对应Cursor约600亿美元的股权价值。Cursor于2022年成立，几个00后MIT校友从创业到坐上600亿美元的并购谈判桌，只用了四年。
更值得关注的是，巨头与资本对AI初创企业的定价速度也在加快。
过去，一家公司往往需要多年证明收入、市场和商业模式；现在只要一支团队率先解决了巨头未来几年必须要面对的问题，大公司就未必愿意再从头招人、搭团队、反复试错，而是直接收购。它们买到的不只是技术，也是在买时间。
Decart用了近三年时间，把模型适配到Nvidia GPU、Google TPU、Amazon Trainium等不同硬件上，并且形成了自己的优化系统和工程团队。如果60亿美元的交易最终落地，Anthropic买下的就不仅是Decart的技术能力，而是还有Decart已经完成的研发和试错。
因此，AI创业公司越来越早进入高估值甚至并购阶段，并不只是资本追捧的结果。技术迭代越快，稀缺团队和关键能力就越容易被提前定价。
财富是这种变化最直观的体现。从福布斯今年3月发布的数据来看，2026年全球亿万富豪榜中，有86人的主要财富来源于人工智能，其中45人在过去12个月里新晋成为亿万富豪，他们来自Perplexity、Mercor、Mistral、Cursor、Lovable、Cognition等一批成立时间并不长的AI公司。
AI真正加速的，不只是财富积累的速度，更是技术从被发现、被定价，到最终被兑现的整个周期。
以前一家公司可能需要十年证明自己的价值；今天，只要它们掌握的是巨头短时间内难以复制、又迫切需要的能力，三年时间已经足够它们走到几十亿美元的谈判桌前。
结语
Decart这个名字，来自哲学家笛卡尔。
笛卡尔试图回答“人如何认识世界”，而Decart所做的，就是让AI更高效地计算、生成画面，进一步模拟一个可以被不断交互和改变的世界。
成立近三年，它的上一轮估值还在40亿美元左右，如今已经进入了一笔约60亿美元潜在交易的谈判。背后真正被重新定价的，是技术和时间：如果一支团队已经提前解决了巨头未来几年必须解决的问题，那么它的价值就取决于这项能力有多稀缺、竞争对手复制它需要多长时间。
AI时代，时间正在成为最昂贵的资产。