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速递|比 Sora 快 10 倍!红杉美国 2100 万美元领投 Decart,塑造 AI 实时生成的开放世界,潜力媲美早期谷歌
4542点击    2024-11-01 10:40

10 月 31 日,以色列 AI 游戏视频生成公司 Decart 宣布获得红杉美国领投的 2100 万美元种子轮融资。


联合创始人&CEO Dean Leitersdorf 23 岁便在在以色列理工学院获得博士学位,随后在以色列军队服役时结识了 Shalev(联合创始人& CPO),两人于 2023年9月成立Decart,旨在将 Leitersdorf 的 GPU效率研究变现。


在 Decart 成立三个月后,他们便与一家 GPU 云服务商达成了数百万美元的交易,该云服务商购买了 Decart 的软件,以在其 GPU 上实现更高效的推理。


不久前,Decart 还拿到了几家 AI 开发者的业务,这些客户希望降低 AI 在 GPU 上的运行成本。


现在,Decart 将与这些开发者直接竞争,通过创建一个基础视频模型,可以作为消费者“体验”出售或授权给好莱坞工作室。


联合创始人 Leitersdorf 表示,Decart 当前训练模型的成本比其他任何公司都低得多,最终的目标是围绕基础设施和体验建立一家大规模的企业。


自成立以来,Decart 一直处于隐秘运营状态,但现在正准备发布自己的视频生成 AI 模型,据称其效率比 OpenAI Sora 等竞争对手高出 10 倍以上。


考虑到 OpenAI 和 Midjourney 的领先优势,许多投资人将视频生成模型初创公司视为高风险投资对象,但 Decart 有自己的独特性。


红杉美国合伙人 Shaun Maguire 表示,Decart 已经找到了一种盈利地训练模型的方法,这在这一领域是前所未见的,公司团队对 GPU 的理解深至电子层面,这种能力让他们能够做出非常前沿的创新。



在不久前的发布会上,Decart 推出了其首个生成体验模型——一款运行效率比传统 AI 模型高出十倍的交互式 AI 视频游戏。



据悉,该模型是 GenAI 历史上首批完全可玩的世界模型之一,引入了一种新形式的人机交互,使玩家能够以最小的延迟创造可玩的游戏体验。


通常,此类模型需要数千万美元进行训练,大规模部署则需要更多资金,但 Decart 在整个 AI 堆栈中的技术能力使这家早期初创公司取得了这一成就。


此外,Decart 模型可以生成一个开放世界的视频游戏,用户可以探索,模型则根据用户按键生成新世界的内容。


 Shaun Maguire表示,虽然 Decart 的目标目前听起来“夸大其词”。但他将这次投资类比于红杉早期对谷歌的投资。


谷歌依靠计算效率的早期优势成就了搜索引擎的成功,而早期谷歌并不清楚其商业模式会是什么,但结果非常出色,速度也非常快,因此消费者会去使用。


创始人 Leitersdorf 表示,Decart 自成立以来便保持了正现金流,即便在训练自己的基础视频模型时也是如此。


据悉,Decart 团队维持 25 人规模, ARR 已经超过 1000 万美元,即每月至少 83.3 万美元。


文章来自于“有新Newin”,作者“有新”。




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