Startup Etched, specjalizujący się w układach do inferencji AI, przygotowuje nową rundę finansowania o wartości 700 milionów dolarów przy wycenie około 21 miliardów dolarów — ponad dwukrotnie wyższej od 10,3 miliarda dolarów uzyskanych w serii C z końca lipca, czyli rundzie na 300 milionów dolarów prowadzonej przez Sequoia — wynika z opublikowanego 18 sierpnia raportu Wall Street Journal.

Nowy poziom oznacza czterokrotny wzrost względem wyceny firmy na 5 miliardów dolarów w grudniu 2025 roku i następuje ledwie miesiąc po zamknięciu serii C 31 lipca, w której udział wzięli także Andreessen Horowitz (a16z), SK Hynix, Jane Street i Diffusion Capital. SK Hynix to jeden z największych producentów pamięci na świecie i kluczowy dostawca pamięci o wysokiej przepustowości używanej w akceleratorach AI, co daje Etched wsparcie inwestora bezpośrednio powiązanego z łańcuchem dostaw pamięci, na którym opierają się rackowe systemy AI.

Etched pozyskał także Jane Street jako pierwszego klienta, dostarczając gigantowi handlu ilościowego z Wall Street szafę serwerową wyposażoną w procesory AI zoptymalizowane pod szybkie obliczenia inferencyjne. Tak szybkie pozyskanie płatnego wdrożenia to istotne potwierdzenie wiarygodności dla młodego startupu chipowego, ponieważ duzi klienci zazwyczaj oczekują dowodów, że nowe układy krzemowe potrafią niezawodnie pracować na dużą skalę, zanim się na nie zdecydują. Tempo wzrostu firmy — wyszła ona z trybu stealth dopiero 30 czerwca — podkreśla szerszy wyścig w poszukiwaniu alternatyw dla Nvidii, która utrzymuje zdecydowaną przewagę na czele łańcucha dostaw dostarczającego krzem napędzający boom na AI.

„Ta runda odzwierciedla rosnące przekonanie branży, że to wyzwanie wymaga nowego gracza gotowego przebudować stos od pierwszych zasad” — oświadczył współzałożyciel i CEO Gavin Uberti.

Co robią układy Etched

Etched sprzedaje kompletne systemy rackowe zoptymalizowane pod inferencyjną część stosu obliczeniowego AI — etap następujący po przesłaniu przez użytkowników promptów. Firma twierdzi, że skupienie się wyłącznie na inferencji pozwala jej budować wyspecjalizowane układy, w przeciwieństwie do Nvidii, która tworzy uniwersalne GPU zarówno do trenowania, jak i inferencji AI.

Etched dzieli tę pracę na dwie fazy. Faza prefill, która odczytuje i interpretuje prompty, wykorzystuje to, co współzałożyciel Robert Wachen nazywa inferencją niskonapięciową — rozwiązanie projektowe pozwalające chipowi pracować chłodniej, pomieścić więcej tranzystorów i działać przy wyższym taktowaniu. Faza dekodowania, w której model zapisuje swoją odpowiedź token po tokenie, opiera się na konstrukcji Cluster Scale Memory. Ta architektura współdzielonej pamięci pozwala akceleratorom w obrębie jednej szafy pobierać dane z innej puli pamięci, zamiast kopiować je samodzielnie.

Etched podał, że jego systemy są już wykorzystywane w modelach DeepSeek, Qwen, Mamba i Llama.

Do inferencji napływają wielkie pieniądze

Runda finansowania przypada na moment, w którym prognozy wskazują inferencję jako najszybciej rosnący segment już gorącego sektora AI. Etched dotrzymał obietnicy, że do lata rozpocznie dostawy chipów, i zebrał ponad 1 miliard dolarów w zabezpieczonych zamówieniach, jak podaje Cryptopolitan.

Bloomberg Intelligence wyznaczył dla sektora inferencji cel na poziomie 1,3 biliona dolarów do 2032 roku — wartość, która podwoiłaby rozmiar rynku trenowania AI. Iron Mountain i Structure Research spodziewają się, że moce inferencyjne wyprą w tym roku moce trenowania i będą dalej rosnąć, aż w 2030 roku będą odpowiadać za 80% obciążenia obliczeniowego AI. Rozbieżność tę tłumaczy sama ekonomia: trenowanie modelu to jednorazowy, skokowy wydatek, podczas gdy inferencja uruchamiana jest przy każdym prompcie użytkownika, wyszukiwaniu czy wywołaniu agenta AI — to powtarzalny koszt, który rośnie wraz z rzeczywistym zakresem wykorzystania technologii.

Wyścig w budowie centrów danych AI stworzył stabilną ścieżkę popytu zasilaną przez graczy takich jak Nvidia, Cerebras i AMD, którzy również budują systemy dedykowane inferencji, oparte na tym samym podziale na prefill i dekodowanie, który opisuje Etched.

Etched zatrudnia obecnie ponad 400 osób i zgłosił sukces pierwszej taśmy krzemowej na procesie N4P firmy TSMC — węźle produkcyjnym klasy 4 nanometrów. Firma prowadzi centrum danych o mocy 2 megawatów w swojej siedzibie w San Jose i otworzyła nowy obiekt o powierzchni 80 000 stóp kwadratowych i mocy 10 megawatów w pobliskim Milpitas, jak doniósł TechCrunch. Tym, na co od teraz trzeba zwracać uwagę, jest egzekucja: czy portfel zabezpieczonych zamówień zamieni się w systemy działające w centrach danych klientów w miarę docierania na rynek, na dużą skalę, konkurencyjnych rozwiązań inferencyjnych.