亚马逊洽谈以近 70 亿美元收购 Decart：整合跨芯片动态优化栈，旨在实现 Trainium 推理加速 8 倍并打破算力锁定

亚马逊正深入洽谈以约 70 亿美元估值收购 AI 基础设施初创公司 Decart，此举标志着科技巨头对底层算力软件栈的战略争夺进入白热化阶段。Decart 的核心资产是其“动态操作系统”（DOS）优化栈，该技术声称能在 Nvidia、Google TPU 和 Amazon Trainium 等异构硬件上无缝切换，并实现最高 8 倍的模型运行加速。这一交易若达成，将直接服务于 AWS 降低自研芯片 Trainium 的每 Token 推理成本，同时增强其在实时世界模型与物理 AI 仿真领域的布局。

多方信源交叉验证显示，此次收购价格较 Decart 5 月近 40 亿美元的估值溢价显著，且高于此前 Anthropic 曾提出的 60 亿美元报价。值得注意的是，AWS 早在 2025 年即向 Decart 开放了 Trainium3 的早期访问权限，双方已具备深度的技术适配基础。相比之下，Anthropic 因尽职调查问题于 9 月放弃收购，转而寻求其他路径解决算力瓶颈，这反向凸显了亚马逊在整合垂直领域专用软件方面的决心与执行力。

该事件对 AI 产业格局具有深远影响，它揭示了“算力碎片化”已成为制约大模型规模化部署的关键痛点。通过收购拥有跨芯片适配能力的初创企业，亚马逊试图打破厂商锁定风险，构建更具弹性的云原生 AI 基础设施。这不仅为开发者提供了更低的推理成本选项，也预示着未来 AI 竞争将从单纯的硬件堆叠转向软硬协同优化的深层架构博弈。