2026-05-22 — views

Decart が $300M シリーズ B を調達・評価額 $4B —— Nvidia がワールドモデルに参戦

読む理由 Decart の売りはフルスタックだ：推論最適化ソフト（DOS）がリアルタイムのワールドモデル（Lucy、Oasis）の下に敷かれる。面白い賭けは $4B の評価額ではなく、8 倍のトークンスループットを売る同じチームが、それを必要とするリアルタイム映像ワールドモデルも作っている点だ。垂直統合がワールドモデルの堀になる。

イスラエルの AI スタートアップ Decart が評価額 $4B で $300M のシリーズ B を調達（5/18）。Radical Ventures がリード、Nvidia が参加。DOS 最適化スタックは毎秒 1,600 トークン —— 業界平均の 8 倍。

Decart —— イスラエルの AI スタートアップ（テルアビブ + サンフランシスコ）、2023 年創業 —— が評価額 $4B で $300M のシリーズ B を調達した（5/18 発表）。Radical Ventures がリードし、Nvidia が参加した。

会社

元 8200 部隊 の出身者 Dean Leitersdorf（CEO）と Moshe Shalev が創業。Decart は互いを強化する二つを売る：

DOS —— 既存 GPU からより多くのスループットを絞り出す推論最適化スタック。DOS 2.0 は毎秒 1,600 トークン —— 業界平均の約 8 倍 とされる。
リアルタイムワールドモデル —— Lucy（リアルタイム映像ワールドモデル）と Oasis（フィジカル AI シミュレーション）。インタラクティブな映像/世界をその場で生成する。

出資者リスト自体がシグナルだ：Radical と Nvidia に加え、Michael Eisner、Andrej Karpathy、山内家（任天堂）、Sequoia、Benchmark が含まれるとされる。

本当の賭け：最適化 + ワールドモデル、同じチーム

多くのスタートアップは一層を選ぶ。Decart は両方やる —— それが論点であり、脇道ではない。

リアルタイムワールドモデルは 極めて推論を食う：低レイテンシでフレームごとにインタラクティブ映像を生成するのは生成 AI で最も要求の厳しいワークロードの一つだ。Decart の答えは 自社ワールドモデル（Lucy、Oasis）の下に最適化層（DOS）を持つ ことだ。8 倍スループットのソフトは副業ではなく —— リアルタイムワールドモデルを経済的に成立させる鍵だ。

この垂直統合こそ堀の主張だ：競合はコモディティ推論でワールドモデルを作り計算費を全額払うが、Decart のスタックは自社ワークロード向けにエンドツーエンドで調整されている。

なぜ Nvidia の参加が重要か

Nvidia の出資は二重に注目に値する。なぜなら DOS は既存 GPU により多くを行わせる —— 表面上は GPU 需要を減らすからだ。だが Nvidia の論理は逆だ：新ワークロード（リアルタイムワールドモデル）を解き放つ効率ソフトは 総計算市場を拡大する。トークンあたりが安くなり全く新しい製品カテゴリが成立するなら、GPU 販売は縮まない。Nvidia は需要の弾力性に賭けている。

なぜ重要か

ワールドモデルは LLM + 映像生成の次のフロンティア。 リアルタイム・インタラクティブ・物理的に接地した生成（Lucy/Oasis）は「クリップ生成」から「世界シミュレーション」への橋だ —— ロボットシミュ、ゲーム、身体性 AI の基盤。
推論効率はいまや独立した優位として資金調達できる。 「GPU あたり 8 倍のトークンを提供する」を一部根拠とする $4B 評価額は、提供コストが防御可能な堀 であることを裏づける —— Anthropic–Maia 200 の推論協議と同じテーマだ。
イスラエルのディープテック + 元 8200 創業者 は、選別的な資金環境でも一流資本を惹きつける磁石であり続ける。

実務メモ

問い詰めるべき数字は「毎秒 1,600 トークン、業界 8 倍」。 スループットの主張はワークロードとモデルサイズに強く依存する。外挿の前に問え：どのモデル、どのバッチ、どの精度、どのハードウェアか。見出しは本物だが比較基準が肝心だ。
ワールドモデル ≠ 映像生成。 Lucy が生成するのは インタラクティブな 世界（あなたが行動しモデルが応答する）で、text-to-video より一段階難しい。この領域を評価するなら「リアルタイム・インタラクティブ」と「オフラインのクリップ生成」を分けよ —— コストと能力の異なる領域だ。
「最適化が堀」は転用可能な教訓。 ワールドモデルに関心がなくても構造的洞見は適用される：推論コストが製品を律速するとき、提供効率の層を持つことがレバレッジになる。Decart はそれを $4B の物語に製品化した。

見落とされがちな視点：賢い資金は「ボトルネックは推論であり、推論効率を握る者が次の製品カテゴリを握る」に収束しつつある。 Anthropic はより安い推論のためシリコンを分散し、Decart は 8 倍のトークンスループットで $4B を調達し、Nvidia は「GPU 販売を傷つけるはず」の効率ソフトに資金を出す —— 三つの物語、一つの論点だ。2026 年の AI の優位は、より大きなモデルではなく、モデルを十分に安く提供して新しい何かを行うことにある。