2022年にハーバード大学を中退した3名の創業者により設立されたAIチップスタートアップEtchedは、3億ドルのシリーズC資金調達ラウンドを完了し、103億ドルの評価額を達成した。同社の共同創業者兼最高執行責任者であるRobert Wachenがこの画期的な取引を正式に確認した。

本資金調達ラウンドはSequoia Capitalが主導し、Andreessen Horowitz、SK Hynix、Jane Street、Diffusion Capitalをはじめとする主要なベンチャーキャピタルおよびテクノロジー企業が幅広く参加した。世界有数の高帯域幅メモリ（HBM）メーカーであるSK Hynixの参加は戦略的に重要な意味を持つ。メモリ帯域幅はAI推論における主要なボトルネックであり、まさにEtchedのアーキテクチャが対象とする問題領域だからだ。また、シリーズCにはPeter Thiel、Andrej Karpathy、Dylan Field、Amjad Masadなど、以前の投資家からの継続的な支援も集まった。

この大規模な資金注入により、Etchedの企業価値は2024年12月の50億ドル評価額から倍増した。50億ドル評価額は5億ドルの資金調達ラウンドにおいて達成されたものである。Etchedは、今回の103億ドルという評価額がSequoia Capitalが主導するシリーズC資金調達ラウンドにおいて史上最高の評価額であると主張している。

ガレージのサーバーから10億ドルの受注へ

Etchedが数十億ドル規模の企業へと成長した軌跡は決して型通りではない。このスタートアップは、トランスフォーマーベースのAIモデルに明確に最適化された専用チップの設計を専門としており、これらは完全なラックシステムとして販売される。トランスフォーマーアーキテクチャは、ChatGPTやClaudeなどの著名なAIシステムの基盤技術となっている。

同社の起源は極端な節約と決意に特徴づけられている。Wachenはスタートアップの謙虚な初期の様子を振り返り、創業者らがハーバード大学を中退後、ベイエリアの友人宅の床に寝泊まりしていたと語った。初期の頃、チームは初期従業員のガレージに物理的に設置されたサーバー上でチップ設計ツールを稼働させていた。設備は非常に原始的で、システムに問題が発生するたびにその従業員の妻が手動でサーバーを再起動する必要があった。

今日、Etchedの事業規模は大幅に拡大している。同社は現在400名の従業員を雇用し、大規模な2メガワットのデータセンターを運営している。ガレージでの原始的な設計作業から最先端のシリコン製造の監督に至る移行は、このスタートアップの急速なスケーリングを浮き彫りにしている。先月、Etchedはいくつかの重要なマイルストーンを発表した。台湾積体電路製造（TSMC）を通じて最初のチップの製造に成功したこと、初期システムが顧客企業によるテストを積極的に進めていること、そしてすでに10億ドルの受注を獲得したことである。同社は世界最大級のAI企業の一部と協業していると述べているが、具体的な顧客名は公表されていない。

技術的アプローチ：プリフィルとデコードの各フェーズ

Etchedのコア技術は、AI推論の2つの異なるフェーズの最適化に焦点を当てている。AI推論とは、訓練済みモデルを実行してユーザー向けの出力を生成するプロセスであり、モデルが規模化されてデプロイされるにつれて、現実世界のAIコンピューティングコストの大部分を占める。Etchedは推論プロセスをこれら2つの異なる計算ワークロードに分離することで、AI生成の各フェーズに関連する特定のボトルネックに対処するようハードウェアアーキテクチャを効果的にカスタマイズしている。第一のフェーズは「プリフィルフェーズ」であり、高度に計算集約的な数学的プロセスを通じてシステムがユーザーのプロンプトを理解する。第二のフェーズは「デコードフェーズ」であり、エンドユーザーが目にする実際の出力トークンの生成を担う。デコードフェーズは生の計算量は少ないが、膨大なメモリ帯域幅を必要とする。

プリフィルフェーズの計算要求に対応するため、Etchedは市場の競合するAIチップよりも大幅に低い電圧で動作する専用チップを設計した。この電圧の低下は発熱を著しく減少させ、それによりより高密度のトランジスタをハードウェアに搭載することを可能にする。同社は、このアプローチにより汎用AIアクセラレータと比較してより低コストでより高速な推論が可能になると主張している。

デコードフェーズ向けに、Etchedは「クラスタースケールメモリ」と名付けた新しいメモリおよびインターコネクト技術を革新した。このアーキテクチャにより、多数のチップが極めて低いレイテンシで統合されたメモリプールをシームレスに共有できる。Wachenによれば、これらのハードウェア革新の組み合わせにより、より低い運用コストで大幅に高い処理速度が実現する。

ハードウェア特化に対する懐疑的見解への対応

Etchedが当初立ち上げられた際、トランスフォーマーベースのAIモデル専用のチップを構築するという概念は、業界の観察者によって広くリスクの高い冒険と見なされていた。同社は現在も、自社の特化型システムが特定の大規模言語モデルしか実行できないという根強い認識と戦い続けている。

Wachenはこの懐念に直接言及し、EtchedのシステムはあらゆるAIモデルを実行できる汎用性を備えていると明確にした。これには、DeepSeekやQwenのようなMixture of Experts（MoE）アーキテクチャとの互換性や、状態空間モデルアーキテクチャを使用するMambaのような非トランスフォーマー設計との互換性も含まれる。

より広範なテクノロジー業界は、Etchedの特化型アプローチを徐々に裏付けているようだ。例えば、Googleは確立されたTPU（テンソル処理ユニット）プログラムを基に、Gemini AIモデル専用に調整されたFrozen v2チップを開発中と報じられている。Amazonも同様に、AWSのAIワークロード向けのTrainiumおよびInferentiaチップラインを通じてカスタムシリコンに投資しており、MetaはMTIA推論アクセラレータを開発した。この動向は、モデル固有の機能をシリコンに直接刻み込むという概念が主流の業界受け入れを着実に獲得しつつあることを示唆している。

実機デモンストレーションによる投資家の信頼

Etchedは、自社オフィスで開催された非公開の実機ハードウェアデモンストレーションに投資家を招待することで、著名な投資家リストの獲得に成功した。Wachenは、AnthropicのAndrej Karpathy、OpenAIのNoam Brown、AIの先駆者であるGeoffrey Hintonをはじめとする業界の重要人物、および資金調達ラウンドに参加するすべての投資家が、資金を投じる前に実際にハードウェアを物理的にテストしたと強調した。

「これらはすべて、実際にハードウェアを試し、それに非常に興奮している人々です」とWachenは投資家やテスターについて述べた。業界のベテランや競合するAI研究所の協力者が、このハードウェアを公に支援することを厭わなかったという事実は、Etchedの基盤となるアーキテクチャに対する信頼の重要な証明となっている。

大幅な進歩と強力な支援にもかかわらず、Wachenは同社が事業の拡大において依然として重大な課題に直面していることを認めた。「どれほど困難かという見当もついていませんでした」と彼は認めた。「実際に規模化するために何が必要かについて、私たちはまだ謙虚でなければならないと思います。」

AI業界への影響

Etchedの急成長軌道と、トップクラスの投資家の信頼を獲得した能力は、AIハードウェア市場におけるより広範なシフトを示唆している。AIモデルがますます複雑化し続ける中、電力消費の削減と運用コストの低減を同時に実現できる特化型推論チップへの需要は急増すると予想される。これらの特化型ハードウェアコンポーネントは、次世代の人工知能デプロイメントにとって極めて重要なインフラストラクチャになる可能性がある。

Etchedが野心的な技術的約束を果たし、製造能力を拡大することに成功すれば、AIコンピューティング市場におけるNvidiaの現在の支配的地位に直接的な挑戦状を突きつける可能性がある。NvidiaはAIチップ市場の推定80%以上を支配しており、目的に特化して構築された推論ハードウェアに焦点を当てた資金力のある競争相手の出現は、半導体およびAIインフラ産業において注目すべき最も重要な競争ダイナミクスの一つとなっている。