DoiT 收购 Attribute，以在计费层之下追踪 AI 成本

Why it matters

Attribute gives DoiT a runtime measurement layer for connecting AI infrastructure costs to customers, features and agents. If CTech's $65M estimate is accurate, the deal also marks a quick exit for a company founded in 2023.

DoiT，一家云成本管理公司，收购了由Izhak Zimmermann和Liad Tropp创立的AI成本归因业务Attribute，并将其技术整合到一款用于展示每笔AI账单由哪个客户、功能或代理生成的产品中。

DoiT在7月7日推出了整合后的 Attribute 产品。CTech 公开报道该收购于8月17日，并估计价格约为 6500 万美元。确切的成交日期尚未确定。DoiT 和 Attribute 尚未确认价格，CRN 报道称财务条款未披露。

据 CTech 报道，Zimmermann 和 Tropp 在加入 Attribute 之前曾服务于以色列军事情报技术单位 Unit 81，并于 2023 年创立了 Attribute。他们围绕这样一种观点构建了 Attribute：用于拆分传统云账单的打标签系统无法跟上共享 GPU、LLM 网关和代理型工作负载的节奏。创始人的解决方案是更靠近消耗发生的地方进行观察：在操作系统内部。

测量实际运行的内容

Attribute 使用轻量级 eBPF 传感器在 Linux 内核层面监测运行时活动。DoiT 表示，该传感器将 GPU、CPU、内存、网络、I/O 和模型 API 的消耗映射到负责产生这些消耗的进程、容器、pod 或请求。

Attribute 然后将这些观测与供应商成本数据结合。DoiT 表示该产品覆盖对 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 和 AWS Bedrock 的调用，自动区分缓存、推理、输入和输出令牌，同时追踪令牌使用和模型请求。生成的记录可以将成本分配给某个客户、功能、工作负载或 AI 代理，而不是将它们归到共享的云账户名下。

Zimmermann 在DoiT 7 月 7 日的公告中阐述了这一论点：“You can't tag your way to the truth inside a shared GPU or a single Bedrock account.” DoiT 表示安装大约需要 15 分钟，无需 SDK、标签策略或应用代码更改。这些部署和覆盖范围的声明来自 DoiT，尚未经过独立基准测试。

该产品针对的是越来越实际的问题。SaaS 运营商可能知道其 OpenAI 或 Bedrock 的总账单，但缺乏计算某个 AI 功能是否具有健康毛利率所需的数据。共享凭证、网关和集群可能进一步模糊某次高成本模型请求是来自付费客户、内部实验还是陷入循环的自治代理。

DoiT 创始人兼 CEO Vadim Solovey 将 Attribute 定位于基础设施支出与业务会计之间的这一差距上。DoiT 对 Solovey 的介绍称，他自 1999 年开始建设数据中心，2011 年与 Yoav Toussia-Cohen 共同创办 DoiT，并且大多数周仍在写代码。在一篇7 月 7 日解释此次发布的文章中，Solovey 认为 AI 基础设施是为速度和规模而设计的，财务归因则被留待在使用发生后重构。

此次收购将创始人的视角与 Zimmermann 和 Tropp 的运行时测量架构结合在一起。DoiT 的领导层页面将 Zimmermann 标识为 Attribute 的总经理，而Attribute 的公司页面将 Tropp 标识为其联合创始人兼 CTO。

三年后的退出

根据Startup Nation Central，Attribute 成立于 2023 年 1 月。CTech 报道称 Attribute 从 Mensch Capital、SCapital、HarelTech 和 IBI 筹集了约 1350 万美元。Startup Nation Central 列出的 Attribute 融资金额为未披露，因此 1350 万美元这一数字仍为一项估算，而非单独确认的总额。

按 CTech 估计的 6500 万美元收购价计算，对于一家大约三年半前创立的企业来说，这代表了一个相对快速的结果。对价结构和 Attribute 的收入未被披露，无法对创始人、员工或投资者的回报进行有意义的计算。

随着 FinOps 供应商和云提供商添加竞争方法，此次收购为 DoiT 提供了基于运行时的 AI 成本分配方法。Finout 推出 Virtual Tags，用于将 AI 支出分配到团队、产品线、功能和客户细分，并用于衡量每次推理、每位客户或每个功能的成本。Vantage 在二月推出了一个 LLM 令牌分配预览，将计费记录与可观测性数据和客户提供的元数据结合起来。AWS 现在将 Bedrock 推理成本归因到 IAM 身份，并支持通过标签按团队、项目或租户进行聚合。

Attribute 的赌注是，当许多用户和代理共享相同基础设施或网关时，这些记录会变得不完整。内核级别的观测可以在该共享层之上为 DoiT 提供更细粒度的归因。DoiT 声称其方法独特尚未得到独立验证，且竞争对手也在增加自己的 AI 分配功能。

DoiT 正在组建更广泛的成本栈

Attribute 紧随 DoiT 在云运营领域的多起收购之后。DoiT 宣布于 2025 年 1 月 14 日收购架构映射业务 LiveDiagrams、于 2025 年 2 月 4 日收购 Kubernetes 优化提供商 PerfectScale，以及于 2025 年 10 月 23 日收购云安全平台 CloudWize。它在 2026 年 1 月收购了数据平台成本专家SELECT。

DoiT 表示它管理着超过 200 亿美元的云支出，为来自 27 个国家的 4,500 名客户提供服务，客户和国家数量也在其关于页面中列出。这些数字使 Attribute 可以通过已有客户群进行分发，这些客户已经在购买云财务和优化工具。此次收购也将创始人的技术论点转化为更广泛的平台战略：在工作负载运行时，将 AI 支出分配给产生该支出的产品活动，而不是仅依赖于供应商发票的事后重构。

将 AI 成本与单个客户和功能绑定使这些数据在基础设施监控之外具有价值。产品团队可以为使用定价，财务团队可以计算利润率，工程团队可以识别哪些代理或模型选择正在消耗预算。Zimmermann 和 Tropp 构建了用于该计算的测量层；在 AI 成本归因正在成为主要云和 FinOps 平台功能之际，DoiT 将其买下。