Etched atrage 300 de milioane de dolari și ajunge la 10,3 miliarde

Până acum, piața cipurilor AI a direcționat majoritatea capitalului și a cererii către furnizorii consacrați. De marți, Etched, un startup fondat în 2022 de Gavin Uberti (CEO), Robert Wachen (COO) și Chris Zhu (CTO), intră într-o altă categorie de risc și evaluare, după o rundă Serie C de 300 de milioane de dolari care i-a ridicat valoarea la 10,3 miliarde de dolari.

Asta înseamnă că un jucător cu 400 de angajați și un centru de date de 2 megawați este finanțat deja la peste dublul nivelului din decembrie, când atrăsese 500 de milioane de dolari la o evaluare de 5 miliarde de dolari. Saltul de la 5 la 10,3 miliarde de dolari în aproximativ șapte luni reprezintă o creștere de peste două ori a evaluării, într-un interval în care compania a trecut de la 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 un nume nou într-un segment aglomerat, ci și o posibilă reducere a dependenței industriei AI de un singur furnizor dominant. Etched se poziționează direct pe inferență, adică zona în care costul operațional și viteza de răspuns decid marjele pentru companiile 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 companiei se numără Peter Thiel, Andrej Karpathy și Dylan Field. Etched afirmă că aceasta este cea mai mare evaluare înregistrată vreodată pentru o rundă Serie C condusă de Sequoia.

Finanțarea vine după un set de validări pe care piața le urmărește mai atent decât discursul tehnologic. Luna trecută, compania a anunțat că a produs cu succes propriile cipuri prin TSMC, că primele sisteme complete sunt testate de clienți și că a înregistrat deja comenzi în valoare de 1 miliard de dolari.

Potrivit Techcrunch, modelul Etched încearcă să obțină avantaj economic exact acolo unde se acumulează costurile pentru operatorii de AI: separarea și optimizarea celor două etape ale inferenței, prefill și decode, prin hardware dedicat și o arhitectură de memorie partajată.

Pariul tehnologic este pe costul inferenței, nu pe publicitatea hardware

Robert Wachen (co-fondator și COO), care explică arhitectura tehnică a companiei, leagă direct designul cipurilor de modul în care sunt consumate resursele în producție.

„Inferența este construită în două etape: prefill și decode. Faza de ‘prefill’ implică înțelegerea promptului, inclusiv a contextului. Este intensivă din punct de vedere matematic și al puterii de calcul. Faza de ‘decode’ generează tokenii de output (răspunsul efectiv pe care îl vede utilizatorul). Necesită mai puțină putere de calcul, dar o cantitate masivă de memorie.”

Cele două componente noi pe care se bazează Etched sunt 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 dublu: latență mai mică și cost energetic redus pe sarcina de inferență.

Wachen descrie primul diferențiator în termeni de eficiență electrică, un indicator care contează direct în costul total de operare pentru centrele de date AI.

„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, esențial în faza de decode. Pentru operatorii care încearcă să crească throughput-ul fără să amplifice disproporționat costul infrastructurii, aici se joacă randamentul economic al unui cluster.

„[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.”

Sistemele Etched nu se limitează la un anumit model AI. Compania afirmă că acestea pot rula orice tip de model, inclusiv arhitecturi Mixture of Experts, precum DeepSeek, și modele non-transformer, precum Mamba. Pentru cumpărători, acesta este un punct relevant: riscul de a bloca infrastructura într-o singură familie de modele scade dacă hardware-ul rămâne flexibil la schimbările rapide de arhitectură.

Wachen susține și o validare externă timpurie, atât din partea investitorilor, cât și din partea utilizatorilor care au testat efectiv hardware-ul.

„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.”

Wachen a adăugat că deja există o aplicare practică în laboratoarele companiei: „Rulem tokeni în laboratorul nostru astăzi, lucrând cu unele dintre cele mai mari companii AI din lume.”

I've been publicly skeptical of Etched for a while. After their most recent announcement, I have to ask: was I wrong about Etched?

This week on the blog: the rumors and the chips… ⬇️ pic.twitter.com/v7a3Fc4J0l

— zach (@blip_tm) July 15, 2026

Ce semnal dă evaluarea de 10,3 miliarde de dolari

În decembrie 2023, ideea companiei era evaluată la 5 miliarde de dolari, odată cu o rundă de 500 de milioane de dolari. La 10,3 miliarde de dolari, după aproximativ șapte luni, piața plătește acum pentru o combinație rară: producție realizată prin TSMC, sisteme aflate deja în testare și volum de comenzi anunțat înaintea livrării la scară largă.

Mai există un element care mută subiectul din zona experimentului în cea a concurenței strategice. 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.