Amazon 洽購 Decart 約 70 億：Reuters 核不到；Anthropic 盡職調查後退場，Lucy 即時 0.02 美元／秒

華爾街日報引知情人士寫：Amazon 正在談買下 Decart，交易規模約 70 億美元；談得成可能很快簽字，談不成也可能散掉，或再冒出下一個買家。路透社轉述同一則消息時加了一句：暫時核不到。Decart 與 Amazon 都沒有回覆置評。讀到這裡，70 億還不是成交價，是一則未被雙方承認、也未被第二家通訊社獨立核實的洽談數字。

公開能核到的，反而比較小、比較硬。Decart 的開發者價目表現在就掛著：Lucy 2.5 即時 720p 每秒 0.02 美元，Fast 模式每秒 0.04 美元；離線影片工作每產出一秒 0.04 美元；Oasis 3 Preview 每秒 0.02 美元。三十秒即時 Lucy 標準模式要 0.60 美元，同一段開 Fast 要 1.20 美元。這張表不需要等收購完成才存在。70 億要買的，是會改這張表歸誰開、以及這套跨晶片軟體以後還能不能對 NVIDIA、張量處理器 保持同一副面孔的那間公司。

同一間公司，三家買家輪過

Decart 成立於 2023 年，創辦人是兄弟 Dean、Orian Leitersdorf 與 Moshe Shalev，據點在舊金山，技術出身是以色列工程師。CTech 寫，這輪競買過程「異常流動」。NVIDIA 一度接近收購；八月出現競爭出價後，Anthropic 變成優先競標方；九月 Anthropic 做完盡職調查後退場，理由沒有對外說明。彭博先前寫過，Anthropic 探過約 60 億美元的結構，那會是該公司已知最大一筆收購；退場之後，雙方「仍可能尋求其他合作」，知情人士當時這樣說。

五月那一輪融資比較有文件感。Decart 宣布募得 3 億美元，領投 Radical Ventures，NVIDIA 以新投資人身分進場；新聞引用 PitchBook，把投後估值寫在約 40 億美元。公司稱累計募資超過 4.5 億美元。若華爾街日報寫的約 70 億真的變成對價，相對五月估值大約貴了七成五。這只是算術對照，不是已宣布的溢價：現金、股票、保留方案、或有對價都還沒有一份對外條款。

CTech 對 Amazon 規模給了兩個錨。2022 年買米高梅約 65 億美元；今年宣布買衛星公司 Globalstar 約 110 億美元。70 億若成真，會排進該公司近年較大的一筆，但仍小於衛星那筆。Amazon 沒有用這兩個數字來解釋 Decart。

同一週，NVIDIA 也在另一條線上談 Reflection AI：金融時報寫已投 8 億、上一輪估值 250 億，結構未定。NVIDIA 洽談買 Reflection 那篇把「沒有公開 API、沒有價目表」寫進標題，因為 Beam 權重本月才承諾放出。Decart 剛好相反：模型已經有公開 API 與秒計價，缺的是買家簽字。兩筆洽談不能加成「晶片公司與雲商同一週把實驗室掃進口袋」——一筆連端點都還沒有，一筆連交易都還沒被路透核到。

價目表比收購傳聞清楚

Decart 官網把自己拆成兩層。底層叫 Decart Optimization Stack，簡稱 DOS：公司說這套堆疊吃 推理、訓練 與硬體層，目標是從既有加速器擠出更低延遲、更高吞吐量。支援名單寫 NVIDIA、AWS Trainium、Google TPU，也提到 AMD 與其他加速器。上層是產品：Lucy 做即時影片編輯，Oasis 做可互動的世界模型。公司把自己定位成「即時視覺智能」與基礎設施商，不是再賣一款聊天機器人。

官方即時價目如下。這些是開發者文件上的標價，不是收購對價，也不是企業量價。

文件把計費方式寫死：即時模型按「有效生成秒數」收；離線影片按「產出秒數」收；影像按次。沒有訂閱、沒有最低消費。新帳號有測試點數。企業量價要另洽 [email protected]。Oasis 3 同樣寫 0.02 美元／秒，並註明視用途可談企業價。

Fast 模式不是事後開關。文件寫 speed: "fast" 只能在連線時傳，品質號稱不變、費率加倍；中途用 set() 切不了，要重連。適用 Lucy 2.5／lucy-latest 與 Lucy VTON 3.5／lucy-vton-latest。其他模型忽略這個參數。傳 speed=standard 或空值都不算標準模式——標準模式是「不要傳這個參數」。

文件裡的算術例子值得直接抄下來，因為這是少數能核的單位成本：

• 5 秒離線 Lucy 2.5（720p）：5 × 0.04 = 0.20 美元
• 30 秒即時 Lucy 2.5：30 × 0.02 = 0.60 美元
• 同一段 Fast：30 × 0.04 = 1.20 美元
• 一張 720p Lucy Image 2：0.02 美元
• 60 秒 Oasis 3 Preview：60 × 0.02 = 1.20 美元

把即時 Lucy 開一小時，標準模式 72 美元，Fast 144 美元。這還只是 API 標價，不含頻寬、前端、審核、失敗重試。任何把 70 億直接除以「每小時 72 美元」去反推要賣多少小時才回本的算法，都漏了企業合約、硬體折舊、以及 Amazon 可能根本不是為了對外賣秒數。

Lucy 2.5 的技術頁寫：傳輸走 WebRTC，支援橫向 16:9 與直向 9:16，可帶角色參考圖（JPEG／PNG／WebP），預設開提示詞增強與 self-anchoring。離線工作收 MP4（H.264 或 VP8）、最大 200MB。Oasis 3 Preview 不走同一套 JavaScript SDK，要改用 Python gRPC 套件 decart-oasis：先設場景，再用動作把下一幀「開」出來，文件把它標成強化學習與機器人模擬用途。

行銷數字、案例數字、常見問題互相打架

Decart 官網給 Lucy 四個大字：低於 40 毫秒延遲、連續生成 100 FPS、相對可比系統 30 倍幀率、4 倍即時推理速度。同一頁常見問題卻寫：「低於 200 毫秒，生成跑在 22 FPS（512×768×3）」。這不是排版筆誤能解釋的差距。40 毫秒對 200 毫秒是五倍；100 FPS 對 22 FPS 接近四點五倍；720p 行銷頁對 512×768 的 FAQ 解析度也不一樣。公司沒有在同一張表裡說明哪一組對應哪一顆晶片、哪一個批次大小、是首幀時間還是穩態幀時間。

AWS 客戶案例與創辦人公開發言，又是第三組數字。較早的 Trainium2 敘事寫 Lucy 首幀約 40 毫秒、輸出最高約 30 fps，並把畫質拿去對 OpenAI 的 Sora 2 與 Google Veo-3——這是廠商自己的對照，沒有附獨立榜。Trainium3 早期使用權之後，共同創辦人兼執行長 Dean Leitersdorf 的說法出現兩個版本。AWS／產業稿引他寫：架構帶來更高吞吐量、更低延遲、更好的記憶體效率，「幀生成最高快 4 倍，成本約為 圖形處理器 的一半」。另一路轉述把他的早期測試寫成幀吞吐量最高 4 倍、成本效率 2 倍、延遲從 40 毫秒降到 10 毫秒，而且加了「相對特定 GPU 對照」。兩句不能當成同一場實驗的同一張表。

這些數字有共同點：全部是供應商或客戶證言，沒有第三方在相同提示、相同解析度、相同時長下重跑。採購端能做的，是把「低於 40 毫秒／100 FPS」標成行銷上限，把 FAQ 的 200 毫秒／22 FPS 標成公司自己承認過的另一組條件，把 Trainium3 的 4 倍／半價標成創辦人引言，然後要求看原始對照設置。現在沒有公開的獨立分數可以替這三組數字當裁判。

DOS 的定位比單一模組更接近 Amazon 可能想買的東西。標準 生成式 AI 堆疊多半為「一則提示、一段輸出」設計；DOS 官網寫自己是為連續、即時負載的延遲、吞吐量與成本而做，服務包括基準優化、客製 kernel 與編譯器調校、跨負載效率、以及剖析／模擬器授權。跨 NVIDIA、Trainium、TPU 的這句「硬體無關」，在獨立公司口中是賣點；一旦股東變成 Amazon，同一句話會被客戶重讀成：「你們還會認真優化對手的晶片嗎？」

Amazon 要的不是另一個聊天視窗

AWS 已經是 Decart 的戰略客戶。CTech 寫，Amazon 在五月 Decart 擴基礎設施業務時就進了客群；華爾街日報寫，AWS 在 2025 年就把 Trainium3 早期使用權給了這三位創辦人。較早的產業報導還寫過，Lucy 計劃上 Amazon Bedrock，讓雲上應用直接接即時視頻生成，不必自管叢集。Bedrock 上架是夥伴關係敘事，不是這次收購的宣布事項；目前沒有新的產品頁說「買成之後 Lucy 會變成 AWS 第一方模型」。

Amazon 自己的晶片路線，站內先前寫過：Trainium 打算賣到 AWS 之外 之後，自研加速器不再只是雲商省 NVIDIA 帳單的內部零件。Decart 這層軟體若能讓同一份模型在 Trainium 上跑得夠快、帳單夠低，Trainium 對外部客戶才比較不像「只能在 AWS 帳號裡用的替代品」。反過來說，若 DOS 被收進 Amazon 之後仍公開優化 NVIDIA 與 TPU，雲商等於養一套幫對手晶片加速的中介層；若收進去之後 Trainium 路徑明顯變肥，NVIDIA 作為五月新股東的位置會變得更尷尬。

NVIDIA 投 Decart，並不是因為這家公司只跑 NVIDIA。公司公開說法是在多家加速器上做優化，不是把每張 GPU 換成別家的晶片。投資紀錄證明有財務關係，證明不了 NVIDIA 贊成 Amazon 買下，也證明不了收購後各家晶片會得到同等的工程排程。同一間 NVIDIA，上週才簽字買 Hugging Face：119 億給股東、10 億留人，2027 上半年才交割。那筆是已簽字、有金額拆分、有交割窗口的交易。Decart 這筆還停在「路透核不到」的階段，不能拿 70 億去跟 129 億直接比誰比較大。

跨晶片中介層被單一雲商買走，開發者工作流會碰到很具體的問題。現在 Lucy 用公開 API 金鑰就能連 WebRTC；Oasis 要換 gRPC SDK。Amazon 若把流量導進 Bedrock 或 VPC 專用端點，計費單位可能從「每秒 0.02 美元」改成 AWS 帳單上的另一個 SKU，折扣、預留、資料出境會跟現有 Decart 價目表脫鉤。文件寫 Fast 模式必須在連線參數傳遞——任何代理層若沒把 speed 轉發到上游，工作階段會默默落回標準費率與標準延遲，帳單與體感都會對不上。這不是收購 comms 裡會寫的細節，卻是現在就能在文件裡核到的實作約束。

Anthropic 退場，留下的不是「沒人要」

八月那輪，彭博把動機寫成：Decart 的優化軟體能幫 Anthropic 消化不斷上升的需求，讓既有算力多吃一點流量，時點卡在公開上市之前。Reuters 也寫，這家 NVIDIA 投資的新創做基礎設施與優化，也能做自己的模型。九月退場發生在盡職調查之後。公開紀錄沒有寫是價碼、是技術重複、是文化、是風險項目，還是監管預判。知情人士只留下「仍可能合作」這句。

讀這句時不能忽略另一條已經存在的關係：Anthropic 是 AWS 上極大的模型客戶，Trainium 叢集對 Claude 不是旁支。Amazon 若買下一個「讓模型在 Trainium 上跑得更便宜」的團隊，表面上對 Anthropic 的推論帳單有利；同一筆交易也讓雲商把優化層收進自己家裡，模型實驗室對「軟體怎麼對齊這顆 特殊應用積體電路」的控制權會變薄。盡職調查退場，至少說明 60 億這個數字在 Anthropic 內部沒有通過某一關。下一手換成 Amazon 出約 70 億，不表示那一關被解答了，只表示出價方從模型公司換成了雲商與晶片賣方。

Claude 實驗室要的是把同一份運算預算擠出更多 token 與更多代理步數；Amazon 要的是讓 Trainium 在即時多模態負載上看起來不像半成品。兩種買家看同一疊程式碼，估值可以落在相近區間，交易邏輯卻不是同一件事。這也是為什麼「Anthropic 退場＝資產有問題」這條捷徑不可靠：退場原因沒公布。同樣，「Amazon 接盤＝資產沒問題」也不可靠：接盤的那一方還沒簽字，路透也還沒核到談判本身。

畫面能當場改，真偽問題跟著即時化

Lucy 的產品頁把使用場景寫得很滿：購物時把商品「穿」到觀看者身上，廣告把任何影片變成即時庫存，直播邊播邊換角色與特效，社群把拍攝當畫布，遊戲把看到的世界當場編輯。技術能力若接近行銷所述，視頻生成就不再是「先渲染、再發布」，而是串流還在走、像素已經被改過。官網自己的句子是：製作時鎖死的像素，變成可編程、可適配、可即時反應。

這對電商與廣告是新庫存；對平台與監管是新的舉證難題。離線深偽至少還留下「一段檔案、一個時間戳」。即時編輯若在 WebRTC 管線裡完成，觀看端看到的可能是從來沒有以原始畫面存在過的串流。文件沒有寫浮水印、內容憑證或「此畫面已經過模型改寫」的強制標記。Oasis 3 把生成世界拿去給機器人與自駕車做模擬時，文件強調即時、可提示、可用動作駕駛；它沒有提供物理保真度的獨立測試，也沒有寫合成場景可以取代實車、實機的安全驗證。看起來像的倉庫過道，證明不了摩擦力、光照與罕見故障分佈是真的。

Decart 沒有在這次收購報導裡被指控濫用。風險寫在產品形態上：延遲夠低、編輯夠活，假畫面的生產成本就從「做一支影片」變成「開一條收費串流」。API 已按秒收費，代表這件事在工程上已被當成可持續的服務，而不是研究預覽。收購若把這層能力嵌進 Amazon 的零售、廣告與雲端帳號體系，分發面會比獨立新創大；相對地，平台規則、廣告揭露、版權與肖像權也會從 Decart 的開發者條款，換成 Amazon 要不要把同一套限制寫進 AWS 與電商政策。現在沒有這份政策草案。

70 億還不能寫進採購單

把目前能量化的東西排在一起，洽談與產品其實不在同一張表上。

對還在評估即時影片或世界模型的人來說，現在能做的驗證很窄。開一個 Decart 帳號，用官方例子跑 30 秒 Lucy、60 秒 Oasis，核對帳單是不是 0.60 與 1.20 美元。把 Fast 模式的連線參數傳上去，看延遲是否真的降、帳單是否真的加倍。若工作負載要上 Trainium，把創辦人那句「4 倍／半價」當成待重測的假說，而不是已公布的服務等級協議。跨雲或跨 NVIDIA／TPU 的路徑，在股東結構改變前就要問清楚：優化排程會不會在交割後改寫。

對還在比較雲與晶片的人來說，這則消息的重量不在「Amazon 又買了一家 AI 公司」。重量在中介層。誰掌握把同一份權重對齊到不同加速器的編譯、kernel 與排程，誰就比較能決定 Trainium 看起來有沒有資格跟 GPU 搶即時多模態活。這層東西可以賣秒數，也可以不賣、只留給自家雲。70 億的傳聞還沒有告訴你 Amazon 選哪一種。

交易要從傳聞變成事實，至少得出現買家或賣家自己的聲明、對價與支付方式、以及有沒有需要走的競爭法審查。在那之前，Lucy 每秒 0.02 美元已經是價目表，Oasis 每秒 0.02 美元已經是價目表，70 億還不是。把路透核不到的數字寫進預算，比把 Fast 模式漏轉發導致帳單翻倍，更沒有文件可依。