מפתחת Claude החליטה שלא להשלים את רכישת חברת ה־AI הישראלית לאחר שביצעה בדיקת נאותות. הסיבה לנסיגה לא פורסמה, והחברות עשויות עדיין לבחון שיתוף פעולה מסוג אחר
אנתרופיק (Anthropic), מפתחת מודלי Claude, החליטה שלא להתקדם ברכישת חברת הבינה המלאכותית הישראלית דקארט (Decart), לאחר שביצעה בחברה בדיקת נאותות. כך דווח בבלומברג מפי מקורות המעורים בנושא.
המגעים בין החברות התנהלו סביב עסקה בהיקף של כ־6 מיליארד דולר. למרות שהמשא ומתן התקדם עד לשלב בדיקת הנאותות, אנתרופיק החליטה בסופו של דבר לסגת מהמהלך. נציגי שתי החברות סירבו להגיב לדיווח, ולא נמסר האם ההחלטה התקבלה בשל המחיר, ממצאים שעלו בבדיקה או שינוי בשיקולים האסטרטגיים של אנתרופיק.
עם זאת, לפי הדיווח, סיום שיחות הרכישה אינו בהכרח סוף הקשר בין החברות. אנתרופיק ודקארט עשויות לבחון צורות אחרות של שיתוף פעולה, ובהן התקשרות מסחרית או השקעה.
CHIPORTAL דיווח כבר באוגוסט כי דקארט מנהלת מגעים למכירתה לפי שווי של מיליארדי דולרים. בתחילה הוזכרה אנבידיה כאחת המתעניינות המרכזיות, ולאחר מכן התברר כי אנתרופיק נכנסה לתמונה וניהלה מגעים לרכישה סביב שווי של כ־6 מיליארד דולר.
דקארט נוסדה ב־2023 בידי ד"ר דין לייטרסדורף ומשה שלו. החברה מפתחת טכנולוגיות AI בשני תחומים מרכזיים: מודלים גנרטיביים המדמים את העולם הפיזי, וטכנולוגיות תוכנה שמטרתן לשפר את ניצול מאיצי הבינה המלאכותית ולהפחית את עלויות האימון וההיסק.
התחום השני היה בעל עניין מיוחד עבור אנתרופיק. העלייה החדה בשימוש במודלי Claude מאלצת את החברה להרחיב במהירות את תשתיות המחשוב שלה, והיא פועלת במקביל להבטחת כמויות גדולות של מאיצי AI ולפיתוח יכולות חומרה ותוכנה שיקטינו את עלות הפעלת המודלים.
בסוף אוגוסט דיווח CHIPORTAL כי אנתרופיק מקימה גם צוות ייעודי לפיתוח שבבים ובחנה רכישה של חברת שבבי ה־AI MatX. גם השיחות הללו לא הבשילו לעסקת רכישה, והצדדים בחנו במקום זאת אפשרות לשיתוף פעולה.
הנסיגה מרכישת דקארט אינה מבטלת את האטרקטיביות של החברה הישראלית כרכישה אפשרית. לפני כניסתה של אנתרופיק למגעים דווח כי אנבידיה ניהלה אף היא שיחות עם דקארט, ובדיווחים נוספים הוזכרו חברות טכנולוגיה גדולות נוספות כמתעניינות אפשריות.
עבור דקארט, המשמעות היא שהאקזיט הענק שעליו דובר בשבועות האחרונים ירד לפי שעה מהפרק – אך החברה נותרת אחת מחברות ה־AI הישראליות הבולטות ובעלת טכנולוגיה הנמצאת בלב אחת הבעיות המרכזיות של תעשיית הבינה המלאכותית: כיצד להפיק יותר ביצועים ממאיצים יקרים ומוגבלים בהיצע.
