La startup de chips de inferencia de IA Etched está preparando una nueva ronda de financiación de 700 millones de dólares con una valoración de alrededor de 21.000 millones, más del doble de los 10.300 millones que recibió en su Serie C de finales de julio — una ronda de 300 millones liderada por Sequoia —, según un informe del Wall Street Journal publicado el 18 de agosto.

La nueva cifra representa un aumento de cuatro veces respecto a la valoración de 5.000 millones de dólares de la compañía en diciembre de 2025, y llega apenas un mes después del cierre de la Serie C el 31 de julio, con la participación también de Andreessen Horowitz (a16z), SK Hynix, Jane Street y Diffusion Capital. SK Hynix es uno de los mayores fabricantes de chips de memoria del mundo y un proveedor clave de la memoria de alto ancho de banda utilizada en los aceleradores de IA, lo que le otorga a Etched un inversor de respaldo con vínculos directos con la cadena de suministro de memoria de la que dependen los sistemas de IA a escala de rack.

Etched también ha firmado a Jane Street como su primer cliente, tras entregar un rack de servidores equipado con procesadores de IA optimizados para computación de inferencia rápida al gigante de trading cuantitativo de Wall Street. Conseguir un despliegue de pago con esta rapidez supone una validación significativa para una startup de chips joven, dado que los grandes clientes suelen exigir evidencia de que el nuevo silicio puede funcionar de manera confiable a gran escala antes de comprometerse. El ritmo de crecimiento de la compañía — apenas salió del modo de sigilo el 30 de junio — subraya la carrera más amplia por encontrar alternativas a Nvidia, que mantiene un liderazgo holgado al frente de la cadena de suministro que proporciona el silicio que impulsa el auge de la IA.

"Esta ronda refleja una convicción creciente en la industria de que el desafío exige un nuevo participante dispuesto a reconstruir la pila desde los primeros principios", declaró el cofundador y CEO, Gavin Uberti, en un comunicado.

Qué hacen los chips de Etched

Etched vende sistemas completos de rack optimizados para la parte de inferencia de la pila de cómputo de IA, el paso que ocurre después de que los usuarios envían sus prompts. La compañía sostiene que su enfoque exclusivo en la inferencia le permite fabricar chips especializados, en contraste con Nvidia, que construye GPUs de propósito general tanto para el entrenamiento como para la inferencia de IA.

Etched divide el trabajo en dos fases. La fase de prefill, que lee e interpreta los prompts, utiliza lo que el cofundador Robert Wachen denomina inferencia de bajo voltaje — una decisión de diseño que permite que el chip funcione a menor temperatura, aloje más transistores y opere a una mayor velocidad de reloj. La fase de decode, en la que el modelo escribe su respuesta de un token a la vez, se apoya en un diseño de Cluster Scale Memory. Esa arquitectura de memoria compartida permite que los aceleradores dentro de un rack extraigan datos de otro grupo de memoria en lugar de tener que copiar los datos ellos mismos.

Etched afirmó que sus sistemas ya están dentro de los modelos DeepSeek, Qwen, Mamba y Llama.

Grandes capitales fluyen hacia la inferencia

La ronda llega en un momento en que los analistas identifican la inferencia como el segmento de más rápido crecimiento de un sector de IA que ya atraviesa un fuerte auge. Etched cumplió su promesa de comenzar a enviar chips para el verano y ha completado más de 1.000 millones de dólares en pedidos reservados, según informó Cryptopolitan.

Bloomberg Intelligence ha fijado un objetivo de 1,3 billones de dólares para el sector de inferencia hacia 2032, una cifra que duplicaría el tamaño del mercado de entrenamiento de IA. Iron Mountain y Structure Research esperan que la capacidad de inferencia supere a la de entrenamiento este año y que continúe creciendo hasta representar el 80% de la carga de cómputo de IA en 2030. La economía subyacente explica esa divergencia: entrenar un modelo es un desembolso discreto y único, mientras que la inferencia se ejecuta cada vez que un usuario envía un prompt, realiza una búsqueda o activa un agente de IA — un costo recurrente que escala conforme a cuán ampliamente se utilice la tecnología en la práctica.

La carrera por construir centros de datos de IA ha creado una ruta de demanda constante alimentada por actores como Nvidia, Cerebras y AMD, que también están construyendo sistemas específicos para inferencia basados en la misma división entre prefill y decode que describe Etched.

Etched emplea hoy a más de 400 personas y ha informado un éxito de silicio en primera pasada en el proceso N4P de TSMC, un nodo de fabricación de clase de 4 nanómetros. La compañía opera un centro de datos de 2 megavatios en su sede de San José y ha inaugurado una nueva instalación de 80.000 pies cuadrados y 10 megavatios en la cercana Milpitas, según informó TechCrunch. Lo que queda por observar de aquí en adelante es la ejecución: si la cartera de pedidos reservados se convierte en sistemas funcionando en centros de datos de clientes a medida que las ofertas de inferencia rivales llegan al mercado a gran escala.