AI推論晶片新創公司Etched正籌備一輪7億美元的新融資，估值約210億美元，較其在7月底C輪融資中獲得的103億美元估值增加一倍以上——該輪融資規模為3億美元，由Sequoia領投——此消息出自《華爾街日報》8月18日刊出的報導。

此一新數字較該公司2025年12月的50億美元估值成長四倍，距C輪融資於7月31日截止僅約一個月，Andreessen Horowitz（a16z）、SK Hynix、Jane Street與Diffusion Capital亦參與該輪融資。SK Hynix是全球最大的記憶體晶片製造商之一，也是AI加速器所用高頻寬記憶體的主要供應商，這讓Etched獲得一位與機架級AI系統所仰賴的記憶體供應鏈有直接連結的投資方。

Etched也已簽下Jane Street作為第一家客戶，向這家華爾街量化交易巨擘交付了一台配備AI處理器的伺服器機架，該處理器針對高速推論運算進行最佳化。對一家年輕的晶片新創公司而言，如此迅速取得付費部署是重大的肯定，因為大型客戶在承諾採用之前，通常希望先看到新晶片能在大規模環境下穩定運作的證據。該公司6月30日才走出隱匿模式，其成長速度凸顯了市場尋找Nvidia替代方案的普遍急切心理；Nvidia在為AI熱潮供應晶片的供應鏈頂端握有壓倒性領先地位。

「這一輪融資反映出業界日益堅定的信念：這項挑戰需要一位願意從第一性原理重新建構整個技術堆疊的新進入者，」共同創辦人暨執行長Gavin Uberti在聲明中表示。

Etched的晶片做什麼？

Etched銷售針對AI運算堆疊中推論環節進行最佳化的整機架系統，推論是使用者送出提示詞之後執行的步驟。該公司主張，專注於推論讓它能打造專用晶片，相較之下，Nvidia打造的是同時用於AI訓練與推論的通用型GPU。

Etched將工作分為兩個階段。prefill（預填）階段負責讀取與解讀提示詞，採用共同創辦人Robert Wachen所稱的低電壓推論——這項設計選擇讓晶片運作溫度更低、容納更多電晶體，並以更高的時脈速度運行。decode（解碼）階段是模型一次一個token寫出答案的過程，仰賴Cluster Scale Memory（叢集級記憶體）設計。這種共享記憶體架構讓同一機架內的加速器可直接從另一個記憶體池提取資料，而不必自行複製資料。

Etched表示，其系統已用於DeepSeek、Qwen、Mamba與Llama等模型。

大筆資金正湧入推論市場

這輪融資正值預測機構將推論視為本已火熱的AI產業中成長最快區塊之際。Etched兌現了在夏季前開始出貨晶片的承諾，預訂訂單金額已超過10億美元，據Cryptopolitan報導。

Bloomberg Intelligence為推論產業設定了2032年達到1.3兆美元的目標，此一數字將達AI訓練市場規模的兩倍。Iron Mountain與Structure Research預期，推論產能將於今年超越訓練產能，並持續成長，到2030年占AI運算負載的80%。背後的經濟邏輯解釋了這種分歧：訓練模型是一次性的單筆支出，而推論則在使用者每次送出提示詞、執行搜尋或觸發AI代理時都會執行——這是一種隨技術實際使用規模而擴增的經常性成本。

AI資料中心的建設熱潮創造了穩定的需求來源，由Nvidia、Cerebras與AMD等業者共同推動，這些公司也正依循Etched所述的同樣prefill與decode劃分方式，打造推論專用系統。

Etched目前僱用超過400名員工，並已通報在TSMC的N4P（4奈米級製程節點）首次投片即告成功。據TechCrunch報導，該公司在其聖荷西總部營運一座2百萬瓦資料中心，並已在鄰近的米爾必達啟用一座全新的8萬平方英尺、10百萬瓦設施。接下來值得關注的是執行力：在競爭對手的推論產品大規模進入市場之際，已預訂的訂單能否轉化為在客戶資料中心實際運轉的系統。