Von AI-Videos zur AI-Welt: Warum setzen die Top-Investoren des Silicon Valley auf Decart AI?

Im Jahr 2025 erlebte die KI-Videotechnik einen explosionsartigen Aufschwung.

OpenAI veröffentlichte Sora, Google brachte Veo auf den Markt, Unternehmen wie Runway, Pika und Luma verbessern kontinuierlich die Generationsqualität. Innerhalb nur eines Jahres entwickelte sich KI-Video von kurzen Clips von wenigen Sekunden zu der Fähigkeit, filmreife Bilder zu erzeugen, und die gesamte Branche scheint sich um die „Modellfähigkeit“ zu konkurrieren.

Aber als immer mehr Unternehmen tatsächlich begannen, KI-Video einzusetzen, tauchte ein realistischeres Problem auf.

Fast alle Modelle weisen denselben Engpass auf – die Geschwindigkeit ist zu gering.

Eine Videogenerierung dauert oft Dutzende Sekunden oder sogar mehrere Minuten, was bedeutet, dass es für KI schwierig ist, in Szenen wie Livestreaming, Spielen, Robotik und digitalen Avataren eingesetzt zu werden, die Echtzeitrückmeldungen erfordern. Selbst das leistungsstärkste Modell kann kaum zu einer nächsten Generation von Rechenplattform werden, wenn es nicht in Echtzeit ausgeführt werden kann.

Genau in diesem Kontext wurde Decart AI schnell zu einem der am meisten beachteten neuen KI-Infrastrukturunternehmen im Silicon Valley.

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Gegründet vor weniger als zwei Jahren, erreicht die Bewertung bereits fast 4 Milliarden US-Dollar

Decart AI wurde von den israelischen Serienunternehmern Dean Leitersdorf und Moshe Shalev gegründet. Das Unternehmen konzentrierte sich anfangs auf die Optimierung der Effizienz der KI-Inferenz und stieg schnell in das Segment der Infrastruktur für Echtzeit-Generative KI ein.

Nach der Gründung des Unternehmens verlief die Finanzierung extrem schnell.

Im Jahr 2024 schloss das Unternehmen eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 21 Millionen US-Dollar unter der Leitung von Sequoia Capital ab; danach leitete Benchmark die Series-A-Runde, und die Unternehmensbewertung überstieg schnell 500 Millionen US-Dollar. Im Jahr 2026 schloss das Unternehmen erneut eine Finanzierung in Höhe von 300 Millionen US-Dollar ab, wobei sich die gesamte Finanzierungssumme auf über 450 Millionen US-Dollar belief. Zu den Investoren gehören weltweit führende Institutionen wie Radical Ventures, NVIDIA, Benchmark, Sequoia Capital, Toyota Ventures, Adobe Ventures, und die Unternehmensbewertung stieg auf rund 3,9 Milliarden US-Dollar.

Für ein Unternehmen, das weniger als zwei Jahre alt ist, ist ein solches Finanzierungstempo ungewöhnlich.

Noch bemerkenswerter ist, dass die Investoren von Decart nicht nur Finanzinvestoren sind, sondern viele von ihnen bereits Partner und Kunden des Unternehmens geworden sind. Das bedeutet, dass der Kapitalmarkt nicht nur eine Technologie schätzt, sondern die zukünftige Entwicklungsrichtung der KI-Infrastruktur.

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Was Decart verkauft, ist kein KI-Video, sondern die „Echtzeitfähigkeit“ der KI

Viele Menschen werden bei ihrem ersten Kontakt mit Decart von seinen Demonstrationsvideos angezogen. Ob es um die Echtzeitmodifikation von Livestream-Bildern oder die Generierung einer interaktiven KI-Welt geht – das Produkt wirkt wie das eines KI-Videounternehmens. Wenn man Decart aber wirklich versteht, stellt man fest, dass sein Geschäftsmodell nicht von der Videogenerierung selbst abhängt.

Das eigentliche Kernprodukt des Unternehmens ist eine KI-Inferenzoptimierungsplattform namens Decart Optimization Stack (DOS). Dieses System liegt zwischen dem Modell und der GPU und kann verschiedene Hardware wie NVIDIA GPU, AWS Trainium und Google TPU einheitlich optimieren, wodurch die Effizienz des Trainings und der Inferenz großer Modelle erheblich gesteigert und gleichzeitig die Rechenkosten gesenkt werden.

Für KI-Forschungslabore bedeutet dies, dass dieselbe Rechenleistung mehr Modelle ausführen kann; für Unternehmenskunden bedeutet dies niedrigere Kosten und geringere Latenz beim Einsatz von KI.

Mit anderen Worten: Decart ähnelt eher einem „Betriebssystem“ in der KI-Welt als einer eigenständigen KI-Anwendung.

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Ein Unternehmen mit drei Produktlinien

Derzeit hat Decart ein relativ vollständiges Produktsystem aufgebaut.

Die erste Produktlinie ist DOS (Decart Optimization Stack). Es ist das zentrale Infrastrukturprodukt des Unternehmens und derzeit die wichtigste Kommerzialisierungsrichtung. Unternehmen und KI-Forschungslabore können über DOS Modelle auf verschiedenen Chip-Plattformen einsetzen und eine höhere Inferenzeffizienz, niedrigere GPU-Kosten und eine bessere Ressourcennutzung erzielen.

Die zweite Produktlinie ist Lucy.

Lucy ist ein Modell zur Echtzeit-Videogenerierung und -bearbeitung, das während des Livestreams sofort den Austausch von Charakteren, Szenenwechsel, Werbeintegration und die Generierung von visuellen Effekten durchführen kann, um eine Videoverarbeitung mit nahezu null Latenz zu erreichen. Solche Fähigkeiten können in Zukunft weit verbreitet in Bereichen wie Livestreaming, E-Commerce, Filmproduktion, digitalen Avataren und Inhaltserstellung angewendet werden.

Die dritte Produktlinie ist Oasis.

Im Vergleich zu herkömmlichen Videomodellen geht Oasis noch einen Schritt weiter: Es baut ein interaktives World Model (Weltmodell) auf. Nutzer können in Echtzeit mit der dreidimensionalen, von KI generierten Welt interagieren, anstatt ein vorab generiertes Video anzusehen. Das neu veröffentlichte Oasis des Unternehmens beginnt bereits, Szenen wie Robotertraining, Simulation für autonomes Fahren und Simulation der physischen Welt zu erforschen.

Obwohl die drei Produktlinien auf unterschiedliche Märkte abzielen, basieren sie alle auf der Echtzeit-Inferenzfähigkeit von DOS und bilden eine starke technische Synergie.

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Wird Echtzeit-KI der nächste Markt im Wert von einer Billion US-Dollar?

In den letzten Jahren war das größte Anwendungsfeld großer Modelle nach wie vor Text. In den kommenden Jahren entwickelt sich KI allmählich vom „Chatten“ zum „Handeln“.

Digitale Mitarbeiter müssen Nutzer in Echtzeit verstehen und Rückmeldungen geben; Roboter müssen ihre Umgebung kontinuierlich wahrnehmen; autonomes Fahren muss Entscheidungen in Millisekunden treffen; Charaktere in KI-Spielen müssen sich kontinuierlich an das Verhalten der Spieler anpassen; Livestream-Inhalte müssen sofort generiert und bearbeitet werden.

Alle diese Anwendungen haben ein gemeinsames Merkmal – sie können nicht warten.

Herkömmliche Inferenzarchitekturen für große Modelle dienen eher der Offline-Generierung als der Echtzeit-Interaktion. Das Problem, das Decart löst, ist genau dieses branchenweite Problem. Es möchte KI von der „Generierung von Inhalten“ zur „Echtzeitausführung“ weiterentwickeln lassen, sodass KI wie ein Betriebssystem die reale Welt kontinuierlich wahrnehmen, schlussfolgern und darauf reagieren kann.

Aus diesem Grund definiert sich das Unternehmen selbst als The Live AI Lab – es baut nicht nur Modelle auf, sondern auch die zugrunde liegende Infrastruktur, die KI die Echtzeitausführung in der realen Welt ermöglicht.

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Warum verdient Decart langfristige Aufmerksamkeit?

In den letzten Jahren konzentrierten sich die Hotspots der KI-Gründungen fast ausschließlich auf die Modellebene. Mit der allmählichen Angleichung der Modellfähigkeiten verlagert sich der Wettbewerb in der Branche auf eine andere Ebene – die Effizienz der Infrastruktur.

Die Modelle werden immer größer, die GPUs werden immer teurer und die Inferenzkosten steigen stetig. Für Unternehmen ist das, was die Kommerzialisierungsgeschwindigkeit wirklich beeinflusst, nicht nur, ob das Modell intelligent genug ist, sondern ob es stabil und kostengünstig in echten Geschäftsprozessen eingesetzt werden kann.

Decart befindet sich genau in der Mitte dieser Wertschöpfungskette. Es kann sowohl Modellanbieter, Cloud-Anbieter, Unternehmenskunden als auch Robotikunternehmen bedienen und ist nicht von der Entwicklung eines einzelnen Modellanbieters abhängig.

Noch wichtiger ist, dass sich das Unternehmen nicht auf das KI-Video-Segment beschränkt, sondern kontinuierlich in größere Märkte wie KI-Inferenzplattformen, Weltmodelle und physische KI expandiert. Mit der Entwicklung von Branchen wie Robotik, autonomem Fahren und digitalen Zwillingen wird die Bedeutung der Echtzeit-KI-Infrastruktur nur weiter zunehmen.

Für Investoren liegt der größte Wert eines solchen Unternehmens nicht in einer einzelnen erfolgreichen Anwendung, sondern in der Chance, zu einer Infrastrukturschicht zu werden, auf die die gesamte zukünftige KI-Industrie angewiesen ist.

Schlusswort

Die nächste Station der KI ist die „Echtzeitwelt“

Wenn die großen Modelle in den letzten drei Jahren die Informationsproduktion verändert haben, liegt die größere Chance der KI in den nächsten zehn Jahren möglicherweise in der realen Welt.

Roboter müssen ihre Umgebung in Echtzeit verstehen, digitale Avatare müssen in Echtzeit interagieren, autonomes Fahren muss in Echtzeit entscheiden – eine große Anzahl zukünftiger KI-Anwendungen basieren auf „niedriger Latenz und hoher Effizienz“.

Decart hat einen anderen Weg gewählt als die meisten KI-Gründungsunternehmen. Es hat nicht das größte Modell trainiert und keinen neuen KI-Assistenten entwickelt, sondern eine Infrastruktur aufgebaut, die alle Modelle schneller, kostengünstiger und in Echtzeit ausführen lässt.

Das ist wahrscheinlich der Grund, warum die Top-Kapitalgeber des Silicon Valley kontinuierlich auf Decart setzen: Das, was wirklich investitionswürdig ist, ist nicht unbedingt die nächste KI-Anwendung, sondern die zugrunde liegende Fähigkeit, die die gesamte KI-Branche weiterentwickeln lässt.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „SiliconRabbit“, Autor: SiliconRabbit, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.