Decart 是一家前沿 AI 实验室，专注于构建实时世界模型——即能够即时响应、以毫秒级延迟运行、并具备前所未有效率的环境。其官网将其定位为“全球运行所依赖的实时 AI 实验室”，核心工作是构建让 AI 以现实世界速度运行的基础设施与模型。
用途与定位
Decart 面向需要实时生成与交互的 AI 场景，强调低延迟、高效率和物理准确性。它同时构建基础设施（推理与训练栈）和世界模型，横跨从硬件到世界模型的整个计算栈。
主要产品线
资料显示 Decart 通过三条产品线构建面向下一代低延迟 AI 系统的基础设施层：
- DOS（Decart Optimization Stack）：超优化的推理与训练栈，号称能释放各大芯片的全部性能，帮助硬件提供商和 AI 团队运行得更快、更便宜、利用率更高，并构建于 NVIDIA、AWS Trainium 和 Google TPU 之上。官网还提到 DOS 2.0，以及声称“效率提升 100 倍”。
- Lucy：面向沉浸式体验的世界模型，支持实时视频变换，部署于虚拟试穿、实时广告、社交平台和游戏等场景。资料提到 Lucy 2.0 将高保真视频编辑从离线渲染推向实时交互，并支持角色替换、产品植入、机器人高保真实时数据增强与仿真等。另有 Lucy World Editing 的表述。
- Oasis：面向物理 AI 的世界模型，提供可实时响应的、符合物理规律的交互式环境，面向机器人、自动驾驶、制造业和无人机等。官网介绍 Oasis 3 为其旗舰交互式世界模型，并称其是迈向机器人日常化未来的一步。另提到 Oasis 支持实时、无限视频，并以 30 FPS 实时生成，具备更高质量编辑、物理感知 VFX、更强时间一致性和更低延迟。
研究与技术
官网提到 Adaptive-Origin Guidance（AdaOr）方法，用于将文本驱动视频编辑中的“编辑强度”转化为平滑、连续的滑块调节。还提到 Aha 相关研究及“所见即所及”等表述。
合作与生态
Decart 与 Comcast 合作，基于 NVIDIA GPU 将高性能推理推向边缘，实现低于 35 毫秒的生成式 AI 体验。官网强调 AI 原生服务正暴露 AI 基础设施的新瓶颈：随着数百万用户、智能体和设备需要获取智能，挑战正从峰值训练吞吐量转向大规模确定性推理——可预测的延迟、抖动和可持续的 token 经济。资料还提到 Decart 与 ElevenLabs 的配合，前者同步嘴唇，后者赋予灵魂，共同把数字头像变成有生命的角色。
融资与背景
资料显示 Decart 为以色列 AI 公司，曾从 stealth 状态出现并获得 2100 万美元种子轮融资，投资方包括 Sequoia 和 Oren Zeev。此后在四个月内又融资 3200 万美元，并出现在一篇独家报道中：Decart 以 31 亿美元估值融资 1 亿美元，追逐实时创意 AI 的未来。联合创始人包括 Dr. Dean Leitersdorf 和 Moshe Shalev。
适用场景
根据官网表述，其产品可用于机器人、自动驾驶、制造业、无人机、虚拟试穿、实时广告、社交平台、游戏、实时数据增强与仿真、角色替换、产品植入等。
限制
本资料未提供具体收费方式、价格、使用步骤或平台可用性等信息，暂未提供这些内容。
