למה אנתרופיק מוכנה לשלם 6 מיליארד דולר על דקארט?
14 אוגוסט, 2026
לפי בלומברג, מפתחת Claude מנהלת מגעים לרכישת דקארט הישראלית. מאחורי מודלי הווידאו המרשימים שלה מסתתרת טכנולוגיה שעשויה לפתור את אחת הבעיות היקרות ביותר של אנתרופיק: עלויות החישוב
[בתמונה: שני מודלי הדגל של דקארט: Oasis, המייצר עולמות אינטראקטיביים בזמן אמת, ו-Lucy, המאפשר לשנות ולעבד וידאו חי בזמן אמת. שני המודלים פועלים על גבי תשתית האופטימיזציה DOS שפיתחה החברה. מקור: Decart AI]
חברת הבינה המלאכותית Anthropic מנהלת מגעים לרכישת הסטארט-אפ הישראלי דקארט (Decart AI) תמורת כ-6 מיליארד דולר, כך דיווחה בלומברג. רויטרס אישרה ממקור מטעמה כי המגעים אכן מתקיימים, אך העסקה טרם הושלמה ואין ודאות שתצא לפועל. אם תושלם, תהיה זו עסקת ענק עבור חברה שרק במאי האחרון השלימה גיוס של 300 מיליון דולר לפי שווי של כ-4 מיליארד דולר. בעבר פורסמו דיווחים גם על התעניינות מצד אנבידיה ו-SpaceX. אלא שהשאלה המעניינת יותר מתג המחיר היא מה בדיוק רואה אנתרופיק בדקארט ששווה מבחינתה מיליארדי דולרים.
במבט ראשון, דקארט עשויה להיראות כחברת AI גנרטיבי שמתמחה בווידאו וב"מודלי עולם". החברה פיתחה את Lucy, שמאפשר לערוך וידאו בזמן אמת באמצעות הוראות טקסטואליות – למשל להחליף דמות או רקע, להוסיף אובייקטים ואפקטים – תוך שמירה על קצב של 30 פריימים בשנייה. היא גם פיתחה את Oasis, מודל עולם אינטראקטיבי המיועד בין היתר לסימולציות עבור רובוטים ומכוניות אוטונומיות. בניגוד למנוע סימולציה קלאסי, המודל מייצר בעצמו את העולם ואת התפתחותו בתגובה לפעולות המשתמש או הסוכן.
אבל המוצרים הללו מספרים רק מחצית מהסיפור. מתחתיהם נמצאת כנראה הטכנולוגיה שמעניינת במיוחד את אנתרופיק: Decart Optimization Stack, או DOS.
דקארט יוצאת מנקודת הנחה שחלק ניכר מכוח החישוב של מאיצי AI אינו מנוצל בצורה אופטימלית. DOS היא שכבת תוכנה שמבצעת אופטימיזציה עמוקה לאורך ה-stack – מתכנון המודל בהתחשב בחומרה, דרך kernels וניהול זיכרון ועד קומפיילרים ואופטימיזציה של inference. היא פועלת על מגוון ארכיטקטורות, ובהן GPU של אנבידיה, TPU של גוגל ו-Trainium של AWS. המטרה פשוטה: להוציא יותר עבודה מאותו שבב, ולהריץ מודלים מהר וזול יותר.
דקארט כבר מציעה את היכולת הזו כשירות ליצרניות שבבים, hyperscalers ומעבדות AI, ואף מאפשרת ללקוחות להביא workloads משלהם ולבצע עבורם התאמות של kernels וקומפיילרים. במקביל היא השיקה את Cogito, שכבת inference למודלי שפה פתוחים. לטענתה, השימוש בטכנולוגיה שלה מאפשר במקרים מסוימים מהירות הגבוהה בערך פי חמישה מספק inference טיפוסי, ואף יותר מ-1,000 טוקנים בשנייה בתצורות מסוימות. אלה אמנם נתוני החברה, אך הם ממחישים היטב את הנכס שאנתרופיק עשויה לחפש.
לסחוט יותר מכל GPU
עבור אנתרופיק, זה נוגע באחת מנקודות התורפה הגדולות ביותר של עסקי הבינה המלאכותית: חשבון החשמל החישובי. ככל ש-Claude הופך ממודל שעונה לשאלה למערכת של סוכנים שמבצעים משימות ארוכות, כותבים קוד, מפעילים כלים וחוזרים שוב ושוב למודל כדי "לחשוב" על הצעד הבא, כמות ה-inference מזנקת. כל שיפור ב-throughput או ניצול המאיצים יכול לפיכך להיות מתורגם ישירות לחיסכון עצום.
רויטרס העריכה כי אם הוצאות המחשוב של אנתרופיק יגיעו לכ-56 מיליארד דולר בתרחיש שבו הכנסותיה מגיעות ל-100 מיליארד דולר, אפילו שיפור של 10% ביעילות החישוב עשוי להיות שווה תיאורטית 5.6 מיליארד דולר בשנה. במובן הזה, תג מחיר של 6 מיליארד דולר על חברה שמסוגלת לשפר באופן מהותי את יעילות התשתית כבר נראה פחות מופרך.
ויש רמז נוסף. לפי הדיווח על המגעים, עובדי דקארט צפויים להצטרף דווקא לארגון ה-Inference and Performance של אנתרופיק. אם כך יהיה, זו אינדיקציה חזקה לכך שהיעד המרכזי אינו להפוך את Claude למחולל וידאו, אלא להביא לתוכו את הידע שנצבר בדקארט באופטימיזציה של הרצת מודלים.
מ-8200 לתשתית של Claude
דקארט נוסדה ב-2023 על ידי ד"ר דין לייטרסדורף ומשה שלו, שהכירו במסגרת שירותם ב-8200. לייטרסדורף, מנכ"ל החברה, הוא בוגר שלושה תארים במדעי המחשב בטכניון, לרבות דוקטורט, ואילו שלו משמש כמנהל המוצר. החברה גייסה לאורך הדרך ממשקיעים בולטים ובהם Sequoia, Nvidia, Benchmark, Radical Ventures ו-Zeev Ventures. בגיוס האחרון במאי היא הציגה במפורש את DOS כתשתית שעליה נבנים שני קווי המודלים שלה – Lucy לחוויות אינטראקטיביות ו-Oasis ל-Physical AI.
וזו אולי הדרך הטובה ביותר להבין את דקארט: לא כחברת וידאו שבמקרה פיתחה טכנולוגיית אופטימיזציה, אלא כחברת אופטימיזציה שבנתה מודלי וידאו ועולמות בזמן אמת כדי להראות מה התשתית שלה מסוגלת לעשות. האתר שלה מנסח את השאיפה בפשטות: לגרום ל-AI לפעול "במהירות של המציאות".
עבור אנתרופיק, שנמצאת במרוץ שבו ביצועי המודל חשובים כמעט כמו העלות של כל תשובה שהוא מייצר, היכולת הזו עשויה להיות שווה הרבה מאוד כסף.
פורסם בקטגוריות: בינה מלאכותית , מיזוגים ורכישות
פורסם בתגיות: Decart AI
