아마존이 약 70억 달러 규모의 인수안을 협상 테이블에 올렸고, 상대는 설립 3년 차 스타트업 Decart다. 월스트리트저널이 보도한 바에 따르면, 이 전자상거래 거인은 Decart와 인수를 놓고 협상 중이며 잠재 기업가치는 약 70억 달러, 위안화 약 469억 위안에 달한다. 그보다 앞서 엔비디아와 Anthropic도 같은 테이블에 앉았지만 협상이 잇달아 결렬되면서, 결국 아마존이 이 버려진 말을 주워 갔다.
Decart는 2023년 Dean, Orian Leitersdorf, Moshe Shalev가 공동 창업했으며, 지금 시점에 특히 귀하고 거인들의 부러움을 사는 능력, 즉 칩을 넘나드는 소프트웨어 어댑테이션 기술을 쥐고 있다. 이것이 해결하려는 것은 AI 세계에서 점점 더 골치 아파지는 문제다. 개발자가 학습을 마친 모델은 특정 벤더의 칩에 단단히 묶이는 경우가 많아, 다른 실리콘으로 옮겨 실행하려면 수많은 하위 레벨 어댑테이션 작업을 다시 해야 한다. Decart의 소프트웨어는 모델에 만능 젠더를 달아준 것처럼, 서로 다른 브랜드의 AI 칩 사이를 끊김 없이 전환하고 자유롭게 이주할 수 있게 해준다. 기술 거인들이 컴퓨팅 파워를 두고 치열하게 경쟁하는 가운데, 워크로드를 칩 간에 유연하게 조정할 수 있는 이러한 하위 레벨 역량의 위상은 나날이 더욱 중요해지고 있다.
아마존의 마음을 움직인 것은 이 접근 방식의 구체적 수치였다. Decart의 DOS 최적화 스택은 같은 하드웨어에서 모델을 최대 8배 빠르게 실행할 수 있다고 주장하며, 어댑테이션 목록에는 엔비디아 GPU와 구글 TPU는 물론 아마존 자체의 Trainium도 포함되어 있다. 다시 말해, 이 회사를 삼키면 아마존이 노리는 것은 Trainium의 토큰당 비용을 엔비디아 하드웨어보다 낮게 끌어내리는 일일 가능성이 크다. 아마존은 이 기술에서 백지 상태에서 출발하는 것이 아니다. AWS는 이미 2025년에 Trainium3 얼리 액세스 권한을 Decart에 제공했고, Decart는 그反过来 자사 모델 아키텍처를 Trainium의 칩 설계에 맞춰 조정하며 양사는 이미 하위 레벨에서 한 차례 맞물린 바 있다.
이 "칩 교체" 소프트웨어 외에도 Decart는 실시간 월드 모델도 함께 구축했다. Lucy는 라이브 영상 같은 몰입형 경험을, Oasis는 물리 AI와 로봇 시뮬레이션을 지향한다. 클라우드를 팔면서 동시에 엠바디드 AI에도 발을 들이려는 거인에게 이 지선 역시 가점 요소다.
이번 입찰가의 수위도 살 만하다. 70억 달러는 Decart가 지난 5월 확정한 기업가치보다 약 75% 높은 금액이다. 당시 Decart는 약 40억 달러의 밸류에이션으로 3억 달러를 조달했으며, 조사기관 PitchBook에 따르면 그 전에 세쿼이아, 벤치마크 등 벤처캐피털로부터 이미 누적 4억 달러 이상을 유치한 바 있다. 다시 말해 아마존은 몇 달 전의 가격표 위에 결코 적지 않은 프리미엄을 얹은 셈이다.
이 계주의 전말은 더욱 극적이다. 아마존과 긴밀한 AI 파트너인 Anthropic도 Decart에 주목해, 그 기술로 기존 컴퓨팅 인프라가 더 많은 수요를 감당하게 하려 했지만 실사 후 약 60억 달러 규모의 거래를 포기했고, 엔비디아와의 협상 역시 결실을 맺지 못했다. 두 회사 모두 손에 넣지 못한 이 회사를 아마존이 더 높은 입찰가로 넘겨받은 것은, 경쟁자가 돌아선 뒤 자리를 차지한 것과 같다.
다만 이 거래가 진정으로 본전을 뽑을 수 있을지는 여전히 물음표다. 분석에 따르면 이것이 AWS에 유리하려면 Decart의 가속 효과가 자체 영상 시스템뿐 아니라 고객의 모델에서도 안정적으로 나타나야 한다. 모델 간 보편성이 뒷받침되지 못하면 그 8배라는 수치는 장부 위의 헛된 기쁨으로 줄어들 수 있다. 클라우드와 컴퓨팅 파워 판매를 근간으로 하는 회사가 모델의 "칩 교체"를 돕는 소프트웨어에 70억 달러를 쓰겠다고 나섰다면, 그것이 원하는 것은 분명 하나의 도구가 아니라, 칩 종속으로 갇힌 자사 클라우드 고객들을 더 단단히 자기 생태계 안으로 끌어당기는 일이다.