7 минут на чтение 10 человек

Реклама

Реклама

Покупка Decart: израильский AI-стартап может обойтись Anthropic в $6 млрд

Покупатель из числа крупнейших разработчиков ИИ ведет переговоры о приобретении израильского стартапа Decart, специализирующегося на вычислительной инфраструктуре и моделях окружающего мира. Предварительная стоимость возможного соглашения оценивается примерно в $6 млрд, однако окончательных договоренностей пока нет. Потенциальная покупка Decart может стать крупнейшим известным приобретением Anthropic и одновременно показать, насколько дорого рынок оценивает технологии, позволяющие снижать стоимость работы современных моделей.

Сделка на $6 млрд пока остается предметом переговоров

О возможном приобретении 13 августа сообщил Bloomberg со ссылкой на людей, знакомых с ситуацией. Reuters позднее также подтвердил факт переговоров и оценку потенциального соглашения примерно в $6 млрд. При этом речь пока не идет о заключенной сделке. Стороны продолжают обсуждать условия, а переговорный процесс может завершиться без подписания соглашения.

Если договоренности будут достигнуты, покупка станет крупнейшим известным приобретением в истории Anthropic. Это особенно примечательно на фоне подготовки компании к дальнейшему масштабированию бизнеса и возможному выходу на публичный рынок.

Предполагается, что специалисты приобретенной команды могут перейти в подразделение, которое занимается производительностью вычислений и обработкой запросов моделей. То есть потенциальная интеграция будет связана не столько с маркетингом нового продукта, сколько с внутренней технологической архитектурой.

Для понимания масштаба обсуждаемого соглашения достаточно сопоставить несколько ключевых показателей:

• потенциальная стоимость приобретения — ≈$6 млрд;
• последняя публичная оценка стартапа — почти $4 млрд;
• объем последнего раунда финансирования — $300 млн;
• год основания компании — 2023;
• предыдущая оценка после раунда 2025 года — около $3,1 млрд.

Такая разница между последней оценкой и возможной ценой покупки указывает на наличие стратегической премии. Но в данном случае она может быть связана не только с финансовыми показателями бизнеса, но и с ценностью разработчиков, программного обеспечения и технологий для крупной AI-платформы. Представители обеих сторон отказались комментировать переговоры.

Главный интерес — эффективность вычислений

Стартап работает сразу в нескольких направлениях, однако для потенциального покупателя особое значение может иметь программное обеспечение, оптимизирующее использование вычислительных ускорителей. Современные системы искусственного интеллекта требуют огромного количества вычислений. Расходы возникают не только на первоначальное обучение моделей, но и при каждом последующем запросе пользователя. Чем популярнее сервис, тем больше серверной мощности требуется для поддержания приемлемой скорости ответа. В такой ситуации увеличение эффективности оборудования становится самостоятельным конкурентным преимуществом.

Разработчики Decart создают инструменты, позволяющие эффективнее распределять AI-нагрузки между различными аппаратными платформами. Это может быть особенно важно в условиях, когда крупнейшие технологические компании одновременно используют ускорители нескольких производителей.

Для бизнеса подобная оптимизация дает несколько потенциальных преимуществ:

1. больше запросов можно обрабатывать на имеющейся вычислительной базе;
2. снижается давление на инфраструктуру при быстром росте аудитории;
3. появляется больше гибкости при выборе поставщиков ускорителей;
4. повышается отдача от уже установленных серверных мощностей.

Именно последний пункт особенно важен для Anthropic. Компания активно расширяет инфраструктуру, а значит, эффективность каждого дополнительного вычислительного ресурса постепенно приобретает финансовое значение. Иными словами, речь идет о попытке контролировать не только качество самой модели, но и себестоимость ее эксплуатации.

От world models до виртуальной примерки одежды

Второе направление работы стартапа связано с так называемыми world models — системами, которые стремятся моделировать объекты, события и физические свойства окружающей среды. Подобные разработки могут использоваться в автономном вождении, электронной коммерции, рекламе, интерактивных приложениях и работе с видеопотоками.

Одним из наиболее заметных продуктов компании является Lucy AI. Система способна обрабатывать изображение с камеры в реальном времени и создавать измененную версию видеопотока с высокой детализацией. Практическое применение особенно наглядно проявляется в электронной торговле. Технология может показать человека в одежде или с аксессуаром, создавая эффект виртуальной примерки. Для интернет-магазинов это потенциально позволяет перенести часть опыта обычного магазина в цифровую среду.

Еще одна особенность подхода заключается в скорости обработки. Работа с видеопотоком в реальном времени предъявляет значительно более жесткие требования к вычислительной инфраструктуре, чем обычная генерация отдельного изображения.

Поэтому два направления бизнеса — модели окружающего мира и оптимизация вычислений — в определенной степени дополняют друг друга. Чем сложнее становятся AI-приложения, тем важнее возможность выполнять такие задачи без пропорционального увеличения серверных расходов.

Среди клиентов разработчика ранее называлась eBay. Технологии также применялись для потокового видео, рекламы и других сценариев, где требуется обработка визуальной информации непосредственно во время трансляции.

За год оценка стартапа выросла почти на миллиард долларов

История финансирования показывает, почему потенциальная цена приобретения оказалась значительно выше ранних оценок. Компания появилась в 2023 году. Ее основали израильские инженеры Дин и Ориан Лайтерсдорф и Моше Шалев.

В августе 2025 года разработчик привлек $153 млн. После этого стоимость бизнеса оценивалась примерно в $3,1 млрд.

Следующий крупный этап пришелся на май 2026 года. Тогда стартап получил еще $300 млн, а его оценка приблизилась к $4 млрд. Раунд возглавила Radical Ventures. В числе участников были

• Nvidia,
• Atreides Management,
• Valor Equity Partners,
• Adobe Ventures.

К финансированию также присоединились некоторые прежние инвесторы, включая Sequoia Capital, Benchmark и Zeev Ventures.

• Рост оценки Decart — 2025 год: ≈$3,1 млрд → май 2026 года: ≈$4 млрд → потенциальная покупка: ≈$6 млрд.

Таким образом, обсуждаемая цена в $6 млрд предполагает заметную премию к последней венчурной оценке. Однако в сделках такого типа сравнение не всегда корректно проводить только по стоимости последнего инвестиционного раунда. Стратегический покупатель может платить за доступ к инженерной команде, интеллектуальной собственности и возможности быстро встроить разработку в собственную инфраструктуру. Для Anthropic особенно ценным может оказаться именно сочетание программной оптимизации и компетенций в области сложных AI-моделей.

Anthropic наращивает вычислительную базу

Переговоры происходят в момент, когда расходы крупнейших разработчиков искусственного интеллекта на вычислительную инфраструктуру быстро увеличиваются. В мае Anthropic объявила о привлечении $65 млрд в рамках Series H при оценке компании в $965 млрд после инвестиций. Тогда же компания сообщала, что ее годовой темп выручки превысил $47 млрд.

Полученные средства позволяют продолжать масштабирование моделей и инфраструктуры, однако одновременно растет стоимость их обслуживания. Чем больше пользователей получают доступ к AI-сервисам, тем выше объем вычислений, необходимый для обработки запросов.

Почему растут расходы AI-компаний?

Увеличение расходов схематично выглядит так:

• Обучение моделей → запуск новых функций → рост аудитории → увеличение inference-нагрузки → расширение дата-центров.

Anthropic уже заключила крупные соглашения с поставщиками вычислительной инфраструктуры. Компания работает с Amazon, Google, Broadcom и другими технологическими партнерами, стремясь получить доступ к большим объемам специализированных мощностей.

В такой модели программная оптимизация приобретает почти такое же значение, как закупка нового оборудования. Дополнительный серверный кластер увеличивает доступный ресурс, а повышение эффективности программного уровня позволяет получить больше производительности от уже существующей базы. Именно поэтому возможная интеграция Decart выглядит логичным продолжением стратегии масштабирования.

AI-рынок переходит к конкуренции за эффективность

До недавнего времени главным объектом конкуренции между разработчиками ИИ были сами модели: качество ответов, скорость генерации, контекстное окно и способность решать сложные задачи. Теперь к этому добавляется инфраструктурная составляющая.

Крупным компаниям приходится одновременно решать несколько задач:

• обеспечивать доступ к ускорителям;
• строить и арендовать дата-центры;
• снижать стоимость обучения моделей;
• оптимизировать inference;
• распределять нагрузку между разными аппаратными платформами;
• увеличивать производительность без пропорционального роста затрат.

Новая цепочка конкуренции в ИИ:

• Чипы → дата-центры → программная оптимизация → модели → inference → пользователь.

В этом контексте потенциальная покупка небольшого по сравнению с Anthropic разработчика за несколько миллиардов долларов уже не выглядит исключительно ставкой на отдельный AI-продукт. Покупатель может стремиться получить контроль над частью технологического слоя, который напрямую влияет на экономику всей платформы.

Примечательно и участие Nvidia в финансировании стартапа. Для крупнейшего производителя ускорителей развитие программного уровня остается важным фактором расширения экосистемы ИИ. Decart, в свою очередь, работает с несколькими аппаратными решениями, что делает его технологию интересной не только как самостоятельный продукт, но и как элемент более широкой инфраструктуры.

Покупка Decart: что будет означать возможная покупка для Anthropic?

Если стороны все же подпишут соглашение примерно на $6 млрд, основным результатом станет не появление нового бренда в портфеле покупателя, а усиление внутренней вычислительной инфраструктуры. Команда Decart потенциально сможет сосредоточиться на оптимизации производительности моделей и обработки запросов. При больших объемах нагрузки даже небольшое повышение эффективности может иметь значительный финансовый эффект.

При этом делать вывод о гарантированном экономическом эффекте пока преждевременно. Сделка еще не закрыта, ее окончательные условия неизвестны, а стороны публично не подтвердили договоренности.

Отдельный интерес представляет оценка в $6 млрд. Она показывает, что рынок готов платить высокую премию за технологии, которые способны решить одну из главных проблем современной индустрии ИИ — стоимость вычислений.

Для Anthropic это особенно актуально на фоне стремительного расширения инфраструктуры. Если переговоры завершатся соглашением, приобретение станет очередным признаком того, что борьба в сфере искусственного интеллекта постепенно перемещается от одной только гонки за более мощные модели к контролю над всей цепочкой их создания и эксплуатации.

Пока $6 млрд остаются ориентиром потенциальной сделки, а не подтвержденной стоимостью приобретения. Если покупка Decart состоится, ее экономический эффект для Anthropic будет зависеть прежде всего от того, насколько технологии и инженерная команда стартапа помогут повысить эффективность вычислений и масштабировать AI-сервисы без пропорционального роста инфраструктурных расходов.

Источники

• Bloomberg — базовая информация о переговорах Anthropic и Decart, оценке сделки около $6 млрд.
• Reuters — подтверждение переговоров и потенциальной стоимости сделки.
• The Wall Street Journal — данные о технологиях Decart, раунде $300 млн и оценке около $4 млрд.
• Calcalist — подробности майского раунда финансирования Decart и состав инвесторов.
• Anthropic — данные о раунде Series H на $65 млрд, оценке $965 млрд и расширении вычислительной инфраструктуры.
• Anthropic — информация о соглашениях по увеличению вычислительных мощностей и партнерстве со SpaceX.

Больше новостей здесь.