Amazon negocia comprar Decart, startup de IA, por US$7.000M

Amazon negocia comprar Decart por unos US$7.000 millones

Amazon está en negociaciones para adquirir Decart, una startup de inteligencia artificial fundada en 2023, en una operación valorada en aproximadamente US$7.000 millones, según informó The Wall Street Journal citando a personas familiarizadas con el asunto. La cifra representa una prima de alrededor del 75% sobre la valoración de casi US$4.000 millones que la compañía alcanzó en mayo de 2026, de acuerdo con datos de PitchBook citados por Business Standard.

Ese salto de valoración en menos de cinco meses es la parte de la noticia que le importa a un founder: el mercado no está premiando un modelo más inteligente, está premiando la infraestructura que hace que correr ese modelo cueste menos. Si tu producto usa IA a escala, la economía de la inferencia es hoy tan estratégica como la calidad del modelo.

Según el Journal, el acuerdo podría cerrarse en el corto plazo si las conversaciones siguen adelante y no aparece otro comprador interesado. Las negociaciones todavía podrían fracasar. Amazon declinó hacer comentarios y Decart no respondió a las solicitudes de información.

¿Qué hace Decart y por qué Amazon pagaría ese precio?

Decart tiene dos identidades. La pública son sus modelos generativos de vídeo y simulación: Lucy, capaz de editar vídeo en tiempo real y respaldado por Nvidia según la web de la empresa, y Oasis, un modelo que genera entornos simulados para entrenar y probar sistemas de robótica y conducción autónoma.

La segunda identidad, menos mediática, es la que explica el precio. Según SiliconANGLE, recogido por Tech Times, Decart construyó el Decart Optimization Stack (DOS), una plataforma anunciada en mayo de 2026 que combina diseño de modelos consciente del hardware, compiladores propios y herramientas de optimización de inferencia. Su promesa: que un modelo corra rápido en GPUs de Nvidia, TPUs de Google o los chips Trainium de Amazon, sin reescribirlo desde cero.

El problema que resuelve es concreto. Portar un modelo entrenado en Nvidia hacia otro chip suele exigir semanas o meses de ingeniería especializada, porque CUDA, el ecosistema que Nvidia construyó durante unos 15 años, concentra librerías, frameworks y herramientas de depuración. El SDK equivalente de AWS, Neuron, sigue por detrás en madurez, según Tech Times. DOS automatiza buena parte de ese trabajo de traducción entre hardwares.

Hay cifras, pero conviene leerlas con cuidado. Amazon afirmó que el modelo Lucy2 corriendo sobre Trainium3 alcanzó un 80% de Model FLOPS Utilization, una métrica de eficiencia que Tech Times describe como excelente para hardware que no es de Nvidia. Decart, por su parte, afirma que su stack entrega más de 1.600 tokens por segundo en inferencia para agentes, frente a un promedio de industria de unos 200, y ganancias de velocidad y eficiencia de costos frente a sistemas base. Tech Times aclara que esas últimas cifras son declaradas por la compañía y no fueron verificadas por terceros independientes.

La relación con AWS ya existía antes de las negociaciones

Esto no es una compra a ciegas. El Wall Street Journal señala que AWS le dio a Decart acceso anticipado al chip Trainium3 en 2025, después de reuniones que impresionaron al equipo de Amazon. La compañía también tiene un vínculo comercial previo: eBay es inversor y cliente de Decart, según el Journal.

Para dimensionar la operación, el mismo reporte recuerda dos adquisiciones recientes de Amazon: la compra de MGM por US$6.500 millones en 2022 y un acuerdo de aproximadamente US$11.000 millones por Globalstar, anunciado este año. Business Standard señala que, si se concreta en la cifra reportada, la de Decart se ubicaría entre las mayores adquisiciones de la compañía.

En financiación, el Journal indica que Decart ya recaudó más de US$400 millones de inversores como Sequoia Capital, Benchmark y Radical Ventures. Un recuento citado por Free Press Journal eleva el total por encima de US$450 millones. La ronda más reciente, de US$300 millones y liderada por Radical Ventures, sumó a Nvidia como nuevo inversor.

¿Por qué Anthropic se bajó de la operación?

Amazon no es el primer gigante que quiso comprar Decart. Según Bloomberg, Anthropic exploró una adquisición por unos US$6.000 millones y decidió no avanzar después de completar su proceso de revisión. El acuerdo, de haberse cerrado, habría sido el más grande de su historia.

Tech Times apunta que la salida de Anthropic coincidió con la preparación de una salida a bolsa, y que absorber una compra grande inmediatamente antes de ese proceso habría añadido complejidad contable. Free Press Journal menciona además que Nvidia, SpaceX y Nebius aparecieron como posibles interesados en distintos momentos del año.

El patrón es revelador: una startup de tres años, con alrededor de 100 empleados según Tech Times y oficinas en San Francisco, Nueva York y Tel Aviv, generó una subasta entre algunas de las empresas tecnológicas más grandes del mundo. Sus fundadores son los hermanos Dean y Orian Leitersdorf y Moshe Shalev, tres ingenieros israelíes.

¿Por qué la inferencia es el campo de batalla real?

Durante 2023 y buena parte de 2024, la competencia estaba en la capa del modelo: quién tenía el mejor sistema de razonamiento o el mejor generador de imágenes. El eje se corrió hacia la economía de operar esos modelos a escala.

Los números que cita Tech Times ayudan a entender la magnitud. La inferencia puede representar entre el 80% y el 90% del costo operativo del ciclo de vida de un sistema de IA, porque entrenar es una inversión puntual y servir el modelo es un gasto continuo. El costo por millón de tokens cayó de aproximadamente US$20 en 2022 a unos US$0,07 en 2025, impulsado más por optimización de software que por hardware nuevo. Y el mercado de inferencia pasaría de cerca de US$106.000 millones en 2025 a US$255.000 millones en 2030, según la investigación de industria que recoge ese medio.

Si el costo por consulta define qué aplicaciones son viables, el software que baja ese costo sin comprar hardware nuevo vale mucho más que una herramienta accesoria.

¿Qué significa esto para tu startup?

1. Calcula tu factura de inferencia antes de escalar. Si estás por multiplicar usuarios, haz el ejercicio con el costo por token actual y con el escenario de duplicar tráfico. La mayoría de los equipos descubre tarde que el gasto en servir el modelo supera al de entrenarlo. Herramientas de optimización o de enrutamiento entre modelos pueden cambiar tu unidad económica sin que toques el producto.

2. No asumas que tu stack es neutro respecto al proveedor. Si tu arquitectura depende de un único proveedor de chips o de nube, ese proveedor define tu costo futuro. Portar cargas entre distintos procesadores es exactamente lo que esta operación pone en el centro del mapa, y es una conversación que conviene tener con tu equipo técnico antes de firmar un compromiso de largo plazo.

3. Revisa qué te da tu proveedor de nube en la capa de optimización. AWS, Google Cloud y Azure compiten por hacer más barato correr tu modelo en su silicio. Preguntar por compiladores, kernels y librerías propias, no solo por precio por hora, es una forma directa de bajar costos sin migrar.

4. Para founders en LATAM y España, la lectura estratégica es de talento. Decart nació en 2023 con tres ingenieros con perfil de programación de bajo nivel y diseño de compiladores, un perfil poco frecuente en las canteras de producto. Si estás contratando equipo técnico, la profundidad en optimización y sistemas pesa cada vez más frente a la velocidad de prototipado.

Conclusión

La posible compra de Decart por parte de Amazon no es solo un movimiento más en la carrera de la IA. Es una señal de que la ventaja competitiva se desplazó del modelo a la infraestructura que lo hace rentable: quién logra correr más rápido y más barato sobre el hardware disponible. Una startup de tres años, con un equipo de unos 100 ingenieros y menos de cinco meses desde su última ronda, pasó de una valoración cercana a US$4.000 millones a negociar en torno a US$7.000 millones. No todos van a vivir esa trayectoria, pero el criterio que la explica —resolver un cuello de botella real de costos— sí es replicable en cualquier mercado.

Fuentes

• Amazon negocia la compra de la startup de inteligencia artificial Decart por unos 7.000 millones de dólares (fuente original)
• Amazon in talks to acquire AI startup Decart for $7 billion
• Amazon eyes Decart acquisition at $7 billion as AI chip race intensifies
• Amazon Nears $7 Billion Decart Deal to Fix Why AI Developers Pick Nvidia Over Its Trainium
• Amazon In Talks To Buy Israeli AI Startup Decart For Around $7 Billion