Decartの3億ドル調達が示すリアルタイムAI世界モデルの本命戦略

投資家の基本的な見方はシンプルだ。もしAIが

• 単発の生成（テキスト・画像）

から

• 継続的に動くインタラクティブ環境

へ進化するなら、その基盤を作る企業はAIスタックの重要なレイヤーになる可能性がある。

Nvidia投資とAWSの関係

今回のラウンドで特に注目されたのが、NvidiaとAmazonの関与だ。

• Nvidia：投資家として参加
• Amazon / AWS：戦略顧客として関係を構築

と報じられている。

AWSとは特に技術面での連携があり、Decartは自社モデルLucyをAWS Trainiumアクセラレーター向けに最適化している。

TrainiumはAmazonが開発したAI専用チップで、GPU中心のAI計算市場に対抗する存在だ。

この関係は、Decartが特定のチップに依存しないAIインフラを志向していることを示唆している。

Decartのプロダクト構成：DOS・Lucy・Oasis

Decartのプラットフォームは主に3つのレイヤーで構成されている。

DOS：AI実行基盤

DOSは同社の中核インフラで、推論とトレーニングを最適化するシステムスタックだ。

目的は、AIを

• 1回のプロンプト処理

ではなく

• 低遅延で継続的に動作するシステム

として運用できるようにすること。

Lucy：リアルタイム映像世界

Lucyは、リアルタイムで環境を生成する世界モデルAIだ。

同社はこれを

「リアルタイムで無限に続く動画」

を生成できるシステムとして説明している。

つまり、AIが動画を一度生成するのではなく、時間とともに変化し続ける世界を生成するという考え方だ。

Oasis：物理AI向け世界モデル

Oasisは、ロボットや自動運転などの**Physical AI（物理世界AI）**向けの環境生成モデル。

リアルタイムで反応するシミュレーション環境を生成でき、用途としては

• ロボット学習
• 自動運転テスト
• ドローン
• 製造シミュレーション

などが想定されている。

Trainium対応とクロスチップ戦略

AI業界では現在、計算チップの覇権争いが激しい。

• Nvidia GPU
• AWS Trainium
• Google TPU
• その他AIアクセラレーター

Decartはこの中で複数のチップアーキテクチャに対応する戦略を取っている。

LucyはTrainium3向けに最適化されており、AWSのAIサービス「Bedrock」経由で利用可能になる可能性も報じられている。

同社自身も、自社技術を

「ハードウェアから世界モデルまで、計算スタック全体にまたがる」

と説明している。

ただし公開情報では、TrainiumとGPUの性能比較やコストベンチマークはまだ明らかになっていない。

Decartの大きなビジョン：リアルタイムAI世界

Decartの中心概念は**「ワールドモデル（world model）」**だ。

これはAIが

• 静的なコンテンツ

ではなく

• 時間とともに変化する環境

を生成・シミュレーションするという考え方。

想定される用途には次のようなものがある。

• ゲーム：動的に生成されるゲーム世界
• メディア制作：インタラクティブ動画
• ロボティクス：AI学習用シミュレーション
• Physical AI：車両やドローンなどの環境モデリング

Decartは、自社AIを

「即時・継続・効率的に動作するAI」

として位置付けている。

この資金調達が意味すること

今回の3億ドル調達が示しているのは、AI業界の次の焦点だ。

重要なポイントは3つある。

• AIインフラ競争：モデルだけでなく実行基盤（DOS）を構築
• チップ戦略：NvidiaとAWSの両方のエコシステムと連携
• 世界モデル：LucyとOasisで持続的なAI環境を生成

ただし現時点では、

• 大規模な商用展開
• 独立した性能ベンチマーク
• 具体的な売上規模

などの詳細は公開情報が限られている。

それでも、投資家の規模と資金額を見る限り、テック業界は**「リアルタイムAI世界」**を次の大きなフロンティアとして本気で見始めている可能性が高い。