Etched, startup fondat în 2022 de Gavin Uberti, Robert Wachen și Chris Zhu, a închis o rundă Serie C de 300 de milioane de dolari, care a dus evaluarea companiei la 10,3 miliarde de dolari. Compania are 400 de angajați și un centru de date de 2 megawați, iar noua evaluare depășește de peste două ori nivelul din decembrie, când atrăsese 500 de milioane de dolari la o valoare de 5 miliarde de dolari.
Creșterea de la 5 la 10,3 miliarde de dolari în aproximativ șapte luni vine într-un moment în care Etched a trecut de la stadiul de promisiune tehnologică la cipuri produse prin TSMC, sisteme complete testate la clienți și comenzi anunțate de 1 miliard de dolari. Pentru investitori, miza nu este doar apariția unui nou nume pe piața cipurilor AI, ci și posibilitatea de a reduce dependența industriei de un singur furnizor dominant.
Compania se poziționează direct pe inferență, segmentul în care costul operațional și viteza de răspuns influențează marjele companiilor care rulează modele la scară mare. Runda a fost condusă de Sequoia, cu participarea Andreessen Horowitz, SK Hynix, Jane Street și Diffusion Capital. Printre susținătorii Etched se află Peter Thiel, Andrej Karpathy și Dylan Field. Compania afirmă că aceasta este cea mai mare evaluare înregistrată vreodată pentru o rundă Serie C condusă de Sequoia.
Luna trecută, Etched a anunțat că și-a produs cu succes propriile cipuri prin TSMC, că primele sisteme complete sunt deja testate de clienți și că a înregistrat comenzi de 1 miliard de dolari. Potrivit Financiarul, modelul companiei urmărește să obțină avantaj economic în zona în care se adună costurile operatorilor AI, prin separarea și optimizarea etapelor de inferență prefill și decode, folosind hardware dedicat și o arhitectură de memorie partajată.
Robert Wachen, co-fondator și COO, explică faptul că inferența are două etape. Prefill înseamnă înțelegerea promptului și a contextului și este intensivă din punct de vedere matematic și al puterii de calcul. Decode generează tokenii de output, adică răspunsul văzut de utilizator, și cere mai puțină putere de calcul, dar multă memorie. Pe această structură, Etched mizează pe două componente noi: un cip de prefill care funcționează la tensiune joasă și o tehnologie de memorie și interconectare denumită de companie „cluster scale memory”.
Dacă aceste două straturi livrează în producție ceea ce promit în laborator, avantajul potențial este o latență mai mică și un cost energetic redus pentru sarcina de inferență. Wachen a descris primul diferențiator astfel: „Rulează [cipul de prefill] dramatic mai repede, funcționând la o tensiune mult mai joasă decât orice alt cip AI. Noi numim asta inferență la tensiune joasă.”
A doua componentă vizează blocajul de memorie din faza de decode. Wachen spune: „[Am creat] o tehnologie de interconectare pe care o numim memorie la scară de cluster. Permite multor cipuri să se conecteze și să folosească un pool de memorie partajat la o latență foarte, foarte mică și rapidă.”
Etched afirmă că sistemele sale nu sunt limitate la un singur model AI. Compania susține că acestea pot rula orice tip de model, inclusiv arhitecturi Mixture of Experts, precum DeepSeek, și modele non-transformer, precum Mamba. Acest aspect reduce riscul ca infrastructura să rămână blocată într-o singură familie de modele, dacă arhitecturile se schimbă rapid.
Wachen a invocat și validări timpurii din partea investitorilor și a utilizatorilor care au testat hardware-ul. El a spus: „Andrej Karpathy de la Anthropic, Noam Brown de la OpenAI, Geoffrey Hinton, precum și toți investitorii din runda de finanțare, toți aceștia sunt oameni care au încercat efectiv hardware-ul și sunt foarte entuziasmați de el.” Tot el a adăugat: „Rulem tokeni în laboratorul nostru astăzi, lucrând cu unele dintre cele mai mari companii AI din lume.”
Evaluarea de 10,3 miliarde de dolari marchează trecerea companiei din zona experimentului către cea a concurenței strategice. La acest nivel, piața plătește pentru o combinație rară: producție realizată prin TSMC, sisteme aflate în testare și comenzi anunțate înaintea livrării la scară largă. Conform sursei, Google ar urmări un concept similar, prin integrarea unor părți dintr-un model AI direct în siliciu, cu cipul său Frozen v2 pentru Gemini.
