引言：五个月，从握手到拥抱

2026年5月18日，Decart宣布完成3亿美元B轮融资，估值40亿美元。在那份措辞精心的新闻稿里，有一句话当时并未引起太多关注——

“Amazon, one of Decart’s strategic customers, anchors the partnership ecosystem.”

亚马逊，Decart的”战略客户”，”锚定”了整个合作伙伴生态。

五个月后的2026年10月11日，《华尔街日报》率先披露：亚马逊正与Decart洽谈全资收购，估值约70亿美元。路透社和彭博社随后独立确认了这一消息。消息人士称交易可能很快签署，但也强调谈判仍存在告吹的可能。

从”战略客户”到”全资收购方”，估值从40亿跃至70亿，溢价75%。这个跳跃的速度和幅度，即便在AI领域疯狂的并购浪潮中，也足够引人注目。

但真正值得追问的不是价格——70亿美元对于年营收超过6000亿美元的亚马逊而言，不过是一笔中等规模的战略投资。真正值得追问的是：为什么是现在？为什么是全购？为什么是Decart？

要回答这些问题，我们需要理解一家成立仅两年的以色列初创公司，究竟掌握了什么样的技术筹码，让全球最大的云计算公司决定不再满足于”合作”，而要将其彻底纳入麾下。

一、Decart是谁：从特拉维夫走出的”世界模型”工厂

一个年轻创始人和一个古老命题

Dean Leitersdorf，Decart的创始人兼CEO，在以色列创立了这家公司。两年时间，他带领团队做了一件听起来极其简单、做起来极其困难的事情：让AI理解物理世界的运行规则，并且实时地模拟它。

这不是一个新命题。从上世纪80年代的物理引擎，到2010年代的游戏模拟器，再到近年来Yann LeCun反复布道的”世界模型”（World Models）概念，让机器”理解”物理世界一直是AI研究的圣杯之一。但Decart做到了一件前人未曾做到的事——把世界模型从实验室论文变成了可以按秒计费的商业API。

三条产品线，一个技术内核

Decart目前有三条清晰的产品线，但它们共享同一个技术内核：实时世界模型（Real-time World Models）。

Lucy——实时视频编辑与世界模型

Lucy是Decart面向商业市场的旗舰产品，主要服务于电商、直播和广告行业。它能够实时理解视频内容中的物理关系——光影如何变化、物体如何运动、场景如何切换——并在此基础上进行实时编辑和生成。

一个直观的例子：一个电商直播间里，主播手持一件新款外套，Lucy可以实时将背景替换为巴黎街头，同时保持光影、反射和物理遮挡关系的自然一致。这不是简单的绿幕抠图，而是对物理世界规则的实时理解和重建。

截至目前，Lucy已经拥有超过10万开发者用户（据Decart官方数据及B轮融资新闻稿披露）。这个数字意味着什么？意味着Decart不只是一个技术demo，而是一个已经形成了初步生态的平台。

Oasis——物理AI世界模型

如果说Lucy是面向消费互联网的”甜点”，Oasis就是面向硬核工业场景的”主菜”。

Oasis是一个物理AI世界模型平台，主要面向自动驾驶和机器人训练。它能够生成高保真的物理世界模拟环境，让自动驾驶系统和机器人在虚拟世界中进行大规模训练，而不必依赖昂贵且危险的真实世界测试。

Oasis的定价策略极具侵略性：$0.02/秒的API定价（据Decart官网公开定价页面，截至2026年10月）。这意味着训练一个自动驾驶场景一分钟只需1.2美元，一小时72美元。对比传统的自动驾驶仿真平台动辄数十万美元的年费，这几乎是降维打击。

DOS（Decart Optimization Stack）——被低估的”隐形武器”

如果说Lucy和Oasis是Decart的”面子”，DOS就是它的”里子”。

DOS是一个软硬件协同优化层，它做的事情用一句话概括就是：让同样的AI模型在不同的硬件上都跑得更快、更便宜。 DOS支持NVIDIA GPU、AWS Trainium和Google TPU三大主流AI计算平台。

这里有一组关键数据：Decart声称其技术实现了100倍的成本效率领先（公司官方数据，尚待独立基准测试验证），实时推理速度达到1600 tokens/s（Decart自报数字，行业均值约200 tokens/s），视频推理达到100fps（官方测试）。需要指出的是，TechCrunch对Oasis 3的评测指出，在长时间生成后模型质量会显著下降（”the model also degrades significantly”），说明这些技术指标在实际部署中可能有所打折。

即便对这些数字打个折扣，其性能优势也是数量级层面的。而DOS之所以重要，是因为它直接关系到一个价值千亿美元的战略问题——AI计算的硬件锁定。

投资者名单里的密码

看一家初创公司的价值，有时候看它的投资者比看它的财务报表更有说服力。

Decart的B轮由Radical Ventures领投，参与方包括：Nvidia、Sequoia Capital、Benchmark、Adobe Ventures、Toyota Ventures、eBay Ventures、Atreides Management。 此外，OpenAI联合创始人Andrej Karpathy以个人身份投资，前迪士尼CEO Michael Eisner和任天堂家族也在投资者之列。

这份名单几乎覆盖了AI产业链的每一个关键节点：

  • Nvidia——AI芯片霸主，投资Decart意味着认可其技术对GPU生态的价值
  • Toyota Ventures——全球最大汽车制造商的风投部门，指向自动驾驶应用
  • Adobe Ventures——创意工具巨头，指向视频编辑和内容生成
  • eBay Ventures——电商平台，指向Lucy的商业应用场景
  • 任天堂家族——游戏产业，指向世界模型在游戏领域的潜力
  • Andrej Karpathy——前特斯拉AI总监、OpenAI联合创始人，他的个人背书在AI圈的分量不言而喻

当这些来自完全不同领域的顶级玩家同时押注一家两年历史的初创公司时，它传递的信号是：Decart的技术不是某个垂直场景的小工具，而是一个可能重塑多个产业的基础设施层技术。

二、亚马逊为什么要买：一盘关于芯片、云和机器人的大棋

2.1 AWS Trainium的生态困局

要理解这笔收购的核心逻辑，必须先理解亚马逊在AI芯片领域的焦虑。

AWS Trainium 2是亚马逊自研的AI训练和推理芯片，旨在打破Nvidia在AI计算领域的垄断地位。从硬件规格上看，Trainium 2的性能并不差。但芯片的价值从来不只取决于硬件本身——生态才是一切。

Nvidia的护城河不是GPU本身，而是CUDA——那个让全球数百万开发者能够轻松调用GPU算力的软件生态。过去十五年，CUDA积累了海量的库、工具、教程和社区，形成了一个几乎不可能被正面攻破的网络效应壁垒。

AWS Trainium面临的正是这个困境：芯片造出来了，但开发者不愿意迁移过来，因为迁移成本太高、生态太薄。这就像造了一条高速公路，但沿途没有加油站、没有服务区、没有出口匝道——再宽的路也没人愿意开上去。

而Decart的DOS，恰恰是那个”加油站”。

DOS已经运行在AWS Trainium上，并且——据Decart自己的说法——能够让Trainium的性能表现在某些场景下比Nvidia GPU更优。这对亚马逊来说意味着什么？意味着DOS是目前为数不多能够证明”Trainium不比Nvidia差，甚至更好”的第三方技术栈。

如果亚马逊只是作为客户使用DOS，它能获得的是一个合作伙伴。但如果亚马逊拥有DOS，它获得的是一个可以深度整合进Trainium生态的核心软件层。这两者之间的差距，是”租房”和”买房”的差距。

2.2 物理AI：亚马逊的下一个万亿赌注

亚马逊不只是一家电商公司，也不只是一家云计算公司。它同时是全球最大的物流机器人运营商之一。

从仓库里的Proteus自主移动机器人，到分拣线上的Sparrow机械臂，亚马逊的物流网络中已经部署了数十万台机器人。但这些机器人目前大多只能执行预设的简单任务——沿着固定路线搬运货物、从货架上抓取特定形状的包裹。

要让这些机器人变得更”聪明”——能够适应复杂环境、处理意外情况、与人类协作——需要的不是更多的真实世界训练数据（那太慢、太贵、太危险），而是高保真的物理世界模拟环境。

这正是Oasis的价值所在。

想象一下：亚马逊的工程师可以在Oasis中构建一个虚拟仓库，模拟数百种不同的货物形状、重量、摩擦系数，让机器人在虚拟环境中进行数百万次抓取训练，然后将训练好的模型直接部署到真实机器人上。这个过程的成本，按照Oasis $0.02/秒的定价，比真实世界训练低几个数量级。

而如果亚马逊拥有Oasis，它甚至不需要按秒付费——它可以将Oasis深度整合进自己的机器人训练流水线，形成一个从模拟到部署的完整闭环。

更重要的是，物理AI不仅仅关乎亚马逊自己的机器人。自动驾驶、工业机器人、无人机——这些领域的每一个玩家都需要物理世界模拟。如果亚马逊通过AWS提供基于Oasis的”物理AI即服务”（Physical AI as a Service），它将开辟一个全新的云服务品类。

2.3 实时AI：AWS的高价值增长引擎

云计算的竞争正在从”存储和计算”转向”智能和实时”。

传统的云服务——存储一个文件、运行一个数据库查询——是按量计费的标准化商品，利润率在不断被压缩。而实时AI服务——实时视频处理、交互式AI生成、实时世界模拟——是高价值、高粘性的差异化服务。

Lucy的10万开发者生态，对AWS来说是一个现成的”高价值客户入口”。这些开发者已经在使用Decart的技术进行实时视频编辑和生成，如果Lucy被整合进AWS的服务矩阵，这些开发者自然会成为AWS的深度用户，消耗更多的计算资源，产生更高的收入。

2.4 竞争防御：不能让Nvidia或Google拿走的技术

最后一个，也许是最紧迫的原因：防御性收购。

Nvidia已经是Decart的投资者。Google的TPU也是DOS支持的硬件平台之一。如果亚马逊不买，谁会买？

Nvidia收购Decart，意味着DOS可能逐步优化为”Nvidia优先”，Trainium的生态建设将失去一个关键盟友。Google收购Decart，意味着GCP（Google Cloud Platform）将获得一个强大的物理AI和实时AI差异化优势。

无论哪种情况，对亚马逊来说都是噩梦。

在AI军备竞赛中，有些技术你可以选择不拥有，但你绝对不能让竞争对手拥有。Decart的DOS，可能就属于这一类。

三、从40亿到70亿：五个月溢价75%的逻辑

价格合理吗？

70亿美元收购一家成立两年、B轮估值40亿的初创公司，溢价75%。这个价格贵吗？

要回答这个问题，需要几个参照系。

参照系一：亚马逊投资Anthropic的80亿美元。 那是一笔非控股的少数股权投资——亚马逊花了80亿美元，买到的是Anthropic的”优先云合作伙伴”地位，但并不拥有Anthropic的技术、团队或决策权。70亿美元全资收购Decart，亚马逊获得的是完整的技术栈、全部团队和100%的控制权。从”控制权溢价”的角度看，70亿美元甚至可以说是划算的。

参照系二：RunwayML的估值。 RunwayML——主要做视频生成而非实时世界模型——估值已超过30亿美元。但RunwayML的技术更偏向”创意工具”，而Decart的技术覆盖从电商到自动驾驶的广谱应用场景。70亿美元的估值，反映的是”通用基础设施”和”垂直工具”之间的价值差异。

参照系三：五个月内的变化。 从5月到10月，Decart发生了什么？10万开发者的Lucy生态在持续增长，Oasis的商业化在推进，DOS在Trainium上的优化在深化。更重要的是，整个物理AI赛道的热度在这五个月里急剧升温。75%的溢价，一部分是Decart自身成长的反映，一部分是赛道估值水涨船高的结果。

但也有风险

必须指出的是，消息人士明确表示“谈判仍可能告吹”。在科技行业的并购史上，从”洽谈”到”签约”之间翻车的案例数不胜数。

可能的障碍包括：

  • 美国FTC反垄断审查：70亿美元的AI领域收购，在当前全球反垄断趋严的环境下，必然面临美国FTC的审查。参照近期案例，微软/动视暴雪（2023年，690亿美元，FTC提起诉讼后最终通过）显示FTC对科技行业大型并购保持高度警惕；Adobe/Figma（2023年，200亿美元）则因面临美国DOJ和欧盟竞争监管机构的双重阻力，最终Adobe主动放弃——英国CMA已初步认定该交易可能损害竞争，Adobe在正式禁令前选择撤单。AI领域收购由于涉及数据护城河（训练数据）和算力集中问题，正面临比传统行业更严格的反垄断审视。
  • 以色列外资安全审查：这一维度往往被外媒忽视，但实际上不可忽略。以色列《鼓励资本投资法》（Law for the Encouragement of Capital Investments）及以色列创新局（IIA）对涉及国防或安全相关技术的以色列公司被外资全资收购，有审查程序。Decart的物理AI世界模型技术（高保真物理模拟、实时感知）与军事/国防应用高度相关——以色列国防部和情报机构本身就是潜在用户。外资（美国亚马逊）全资收购此类公司，理论上需要以色列政府评估是否影响国家安全利益。参照先例：英特尔收购Mobileye（2017年，153亿美元）经历了以色列政府的审查，最终附带条件批准（保留以色列研发中心独立运营）。Decart的收购谈判能否以类似方式处理，仍是未知数。
  • 创始团队意愿：Dean Leitersdorf和他的团队是否愿意被完全收购？以色列科技创业者以独立性著称，很多人宁愿保持独立也不愿被大公司吞并。
  • 现有投资者的态度：Nvidia、Sequoia、Benchmark等投资者是否支持这笔交易？特别是Nvidia——作为Decart的早期投资方，如果Decart被竞争对手收购并专有化为Trainium生态，Nvidia既失去了投资回报的最优退出，又面临亲手孵育了竞争对手的尴尬局面。
  • 技术整合风险：大公司收购初创公司后，技术团队流失、创新速度下降的案例比比皆是。Decart的核心价值在于其技术团队的执行力，如果收购导致关键人才离开，70亿美元可能买到的只是一个空壳。

四、行业格局：世界模型的商业化竞赛

Sora的缺席与市场真空

2024年初，OpenAI发布Sora的技术演示时，整个行业为之震动。视频生成AI似乎即将迎来”ChatGPT时刻”。但两年多过去了，Sora至今未正式大规模商业化。

这个”缺席”创造了一个巨大的市场真空。企业客户对实时视频AI的需求是真实存在的——电商需要实时虚拟试穿，广告公司需要实时场景生成，自动驾驶公司需要实时物理模拟——但OpenAI没有填补这个需求。

Decart正是在这个真空中快速成长起来的。

竞争者的光谱

当前世界模型/物理AI赛道的主要玩家，大致可以分为几个梯队：

学术/研究导向：

  • Google的Genie 3——技术实力强劲，但商业化节奏受制于Google内部复杂的产品决策流程
  • 李飞飞的World Labs及其Marble产品（2025年11月商业化发布，TechCrunch有独立评测）——学术声誉卓著，但商业化程度不如Decart

创意工具导向：

  • RunwayML——估值超30亿美元，但主要聚焦于视频生成和编辑，技术路线偏向”创意工具”而非”物理世界模拟”

基础设施导向：

  • Decart——唯一同时覆盖”实时视频编辑”（Lucy）、”物理世界模拟”（Oasis）和”硬件优化层”（DOS）的玩家

这正是Decart独特的竞争位置：它不是在做一个”更好的视频生成工具”，而是在构建一个“理解物理世界的计算基础设施”。这个定位，恰好与亚马逊作为基础设施公司的基因高度契合。

大公司的”买vs.建”抉择

面对物理AI这个新兴领域，科技巨头们面临一个经典的战略抉择：自己建，还是买一个？

自己建的优势是完全可控、深度整合。劣势是慢——在AI领域，慢就是死。从零开始搭建一个世界模型团队，招人、研发、迭代、建立开发者生态，至少需要2-3年。而在这2-3年里，竞争对手可能已经通过收购完成了布局。

买的优势是快——70亿美元买到的是一个已经有10万开发者、已经跑在Trainium上、已经有商业化收入的技术平台。劣势是整合风险和文化冲突。

对亚马逊来说，考虑到Trainium生态建设的紧迫性、物流机器人训练的战略需求、以及竞争对手可能抢先出手的风险，”买”几乎是唯一合理的选择。

五、更深层的叙事：AI产业的”垂直整合”时代

从”投资”到”拥有”

如果我们把视野拉远，亚马逊洽购Decart这件事，折射的是AI产业正在经历的一个深刻转变：从”投资+合作”模式向”全资拥有”模式的转型。

2023-2024年，科技巨头们对AI初创公司的主要策略是”战略投资”——微软投资OpenAI、亚马逊投资Anthropic、Google投资Anthropic（是的，两家都投了）。这种模式的好处是风险分散、灵活性高，但坏处是控制力不足。

微软和OpenAI之间的紧张关系已经证明了这一点：即便投了上百亿美元，微软也无法完全左右OpenAI的技术路线和商业决策。亚马逊和Anthropic的关系同样如此——80亿美元的投资买到的是”优先合作”，而非”完全控制”。

现在，风向正在变化。当AI技术从”锦上添花”变成”核心基础设施”，科技巨头们不再满足于做”投资人”，而要做”拥有者”。

亚马逊对Decart的态度转变——从5月的”战略客户+投资者”到10月的”全资收购方”——正是这种转变的缩影。五个月的时间，足以让亚马逊意识到：合作关系在战略上是不够的，只有拥有权才能确保技术不会流向竞争对手。

芯片-软件-应用的”三明治”战略

从更宏观的视角看，亚马逊正在构建一个芯片-软件-应用的垂直整合体系：

  • 底层芯片：AWS Trainium（自研AI芯片）
  • 中间软件层：DOS（Decart Optimization Stack，如果收购成功）
  • 上层应用：Lucy（实时视频AI）+ Oasis（物理AI世界模型）+ 亚马逊自身的机器人、电商、物流应用

这个”三明治”结构，与苹果的”芯片+操作系统+应用生态”模式有异曲同工之妙。区别在于，苹果的垂直整合面向消费者，而亚马逊的垂直整合面向企业和开发者。

如果这个体系建成，AWS将不再只是一个”卖计算资源的云平台”，而是一个“从芯片到应用的AI全栈解决方案提供商”。这对AWS的竞争力和利润率都将产生深远影响。

Nvidia的微妙处境

这笔潜在交易中，最微妙的角色可能是Nvidia。

Nvidia是Decart的投资者，同时也是AI芯片市场的绝对霸主。DOS的核心价值之一，就是让非Nvidia硬件（如AWS Trainium）也能高效运行AI工作负载。如果亚马逊拥有了DOS，并将其深度优化为”Trainium优先”，这对Nvidia的CUDA生态意味着什么？

短期来看，影响有限——CUDA的护城河足够深，一个DOS不会改变大局。但长期来看，如果越来越多的开发者通过DOS发现”Trainium也挺好用”，CUDA的网络效应可能会出现裂缝。

这也解释了为什么Nvidia当初要投资Decart——与其让一个可能颠覆自己生态的技术在外面”野蛮生长”，不如投资它、靠近它、影响它。但现在，如果亚马逊要把Decart整个买走，Nvidia的这个策略就失效了。

Nvidia是否会对这笔交易有所动作？ 作为Decart的投资者，Nvidia在股东层面有一定的利益相关性。但根据通行的少数股东条款，具体否决权有无需视Decart股东协议条款而定；但在一般情况下，少数股东很难凭单方意志阻止创始团队和多数股东认可的并购——这将是一场复杂的博弈。

六、以色列因素：小国大技术的又一个注脚

创业国度的AI新篇章

Decart由Dean Leitersdorf在以色列创立，这并非偶然。

以色列长期以来被称为”创业国度”（Startup Nation），在网络安全、芯片设计、计算机视觉等领域贡献了大量世界级技术公司。Mobileye（被英特尔以153亿美元收购）、Waze（被Google收购）、Check Point、CyberArk——这些名字共同构成了以色列科技创业的辉煌谱系。

Decart的崛起，是这个谱系在AI时代的最新延伸。以色列在数学、物理和计算机科学方面的深厚学术传统，为世界模型这种需要跨学科融合的技术方向提供了天然的人才土壤。

但以色列初创公司被大公司收购的历史，也带来两个值得警惕的模式。

创新活力的稀释：很多被收购的以色列公司，在整合进大公司后逐渐失去了技术锋芒。如果Decart被亚马逊收购，如何保持其技术团队的独立性和创新速度，将是一个关键挑战。

以色列国家安全审查：这是很多外媒报道忽视的维度。以色列创新局（IIA）及相关安全机构对涉及先进技术的以色列公司被外资全资收购设有审查程序。Decart的物理AI世界模型技术——高保真物理环境模拟、实时感知与重建——在理论上具有军事双重用途。以色列国防部（Maf）本身是先进模拟技术的重要用户，外资全资收购此类公司理论上需经过以色列政府的战略评估。

先例参照：英特尔2017年以153亿美元收购Mobileye（以色列自动驾驶芯片公司），经历了以色列政府审查，最终附带条件批准——Mobileye必须在以色列保留独立的研发中心，不得将核心技术研发迁移至以色列境外。亚马逊收购Decart，大概率会面临类似的条件附加（retain Israeli R&D independence），这将直接影响整合的深度和效率。

七、一个更大的问题：谁来定义物理AI的基础设施？

物理AI的”AWS时刻”

2006年，AWS推出S3和EC2，定义了云计算的基础设施范式。在那之前，”云计算”是一个模糊的概念；在那之后，它成为了一个有明确产品形态、定价模式和开发者生态的产业。

2026年的物理AI，正处于类似的”前AWS时刻”。

自动驾驶公司需要物理世界模拟，但每家都在自建仿真平台。机器人公司需要训练环境，但标准化程度极低。游戏公司需要实时世界生成，但技术栈高度碎片化。

谁能第一个提供标准化的、按需付费的、高性能的物理AI基础设施，谁就有可能成为物理AI时代的”AWS”。

Decart的Oasis——$0.02/秒的API定价、跨硬件平台的兼容性、100fps的实时推理——已经展现出了”物理AI基础设施”的雏形。如果亚马逊将其整合进AWS，提供从芯片（Trainium）到优化层（DOS）到应用（Oasis/Lucy）的一站式服务，它可能真的会创造一个新的云服务品类。

这不是70亿美元的故事。这是一个可能价值数千亿美元的平台机会的起点。

就像2006年没有人能预见AWS会从一个”卖服务器时间”的副业成长为年营收近千亿美元的利润引擎，今天也没有人能准确预测物理AI基础设施的市场天花板在哪里。但有一点是确定的：当自动驾驶、具身智能、工业数字孪生、沉浸式内容生成这些赛道同时爆发时，它们共同指向的底层需求是同一个——一个能够实时理解、模拟和重建物理世界的计算平台。

亚马逊看到的，不是Decart今天的收入报表，而是这个平台机会的入场券。

结语：70亿美元买的不是一家公司，是一个时代的入口

让我们回到文章开头的那个问题：为什么是现在？为什么是全购？为什么是Decart？

现在，答案已经逐渐清晰——

为什么是现在？ 因为物理AI正在从学术概念变成商业现实，窗口期稍纵即逝。Sora的商业化迟滞留下了巨大的市场真空，而Nvidia和Google都在虎视眈眈。再晚三个月，Decart可能已经不在货架上了。

为什么是全购？ 因为”战略投资”模式已经被证明不够。80亿美元投资Anthropic买到的是合作关系，而不是控制权。在AI基础设施这个生死攸关的战场上，亚马逊需要的不是一个”合作伙伴”，而是一块完全属于自己的拼图。

为什么是Decart？ 因为在整个AI产业中，同时拥有实时世界模型技术（Oasis）、消费级开发者生态（Lucy）和跨硬件优化能力（DOS）的公司，只有这一家。Decart不是一个”做视频的AI公司”，也不是一个”做模拟的AI公司”——它是一个正在构建物理AI基础设施层的公司，而这个基础设施层恰好是亚马逊”芯片-软件-应用”垂直整合战略中缺失的那块关键拼图。

当然，截至本文发稿，这仍然是一笔”洽谈中”的交易。谈判可能告吹，监管可能介入，创始团队可能改变主意，Nvidia可能从中作梗。商业世界从来不缺最后一刻翻盘的剧本。

但无论这笔具体的交易最终是否达成，它所揭示的产业趋势已经不可逆转：AI竞争的重心正在从”谁的大语言模型更聪明”转向”谁拥有理解物理世界的基础设施”。 语言模型教会了机器如何思考和表达，而世界模型将教会机器如何感知和行动。前者改变了信息产业，后者将改变物理产业——制造、物流、交通、建筑、能源，所有与原子世界打交道的行业。

这是一场关于物理AI控制权的战争，而亚马逊刚刚亮出了自己的底牌。

70亿美元，买的不是一家以色列初创公司。买的是一张通往下一个计算时代的船票。

至于这张船票最终值多少钱——答案将由未来十年的产业演进来书写。但有一件事，今天就可以确定：在AI的下一章里，”理解世界”将比”生成文字”更值钱。 而那些最早押注这个方向的人，无论是创始人、投资者还是收购方，都将站在新时代的起跑线上。

时钟在滴答作响。交易桌上的文件还没有签字。但无论签字与否，物理AI的竞赛已经鸣枪。—

参考资料

  1. Reuters: Amazon in talks to buy AI startup Decart for around $7 billion — https://www.reuters.com/business/retail-consumer/amazon-talks-buy-ai-startup-decart-around-7-billion-wsj-reports-2026-10-11/（2026-10-11，WSJ原始报道经路透社确认，主要事件来源；消息人士称谈判可能很快签署，但也可能告吹）
  2. Yahoo Finance（彭博社转载）: Amazon in Talks to Acquire AI Startup Decart for $7 Bln — WSJ — https://finance.yahoo.com/technology/ai/articles/amazon-talks-acquire-ai-startup-235502420.html（2026-10-11，彭博社从《华尔街日报》获得独立确认；与路透社报道互相印证谈判真实性）
  3. Decart 官方博客: Decart Raises $300M: Tech Leaders Back the Company as Both Customers and Investors — https://decart.ai/publications/decart-raises-300m-tech-leaders-back-the-company-as-both-customers-and-investors（2026-05-18，B轮融资官方公告；明确写明「Amazon, one of Decart's strategic customers, anchors the partnership ecosystem」及投资者详情）
  4. TechCrunch: Decart's new world model can simulate hours of photorealistic driving — with some caveats — https://techcrunch.com/2026/06/10/decarts-new-world-model-can-simulate-hours-of-photorealistic-driving-with-some-caveats/（2026-06-10，TechCrunch对Decart Oasis 3的独家评测；包含Dean Leitersdorf采访引语及技术细节）
  5. Decart 官网 — https://decart.ai（产品描述来源：Lucy 2.5、Oasis 3、DOS 2.0技术参数及核心商业信息）