Runda a fost condusă de Sequoia, alături de Andreessen Horowitz, SK Hynix, Jane Street și Diffusion Capital, plus alți investitori anteriori. Printre susținătorii companiei se numără nume grele precum Peter Thiel, Andrej Karpathy, Dylan Field și Amjad Masad. Etched fusese evaluată anterior la 5 miliarde de dolari în decembrie, când a strâns o rundă de 500 de milioane de dolari, ceea ce înseamnă că și-a dublat evaluarea în aproximativ șapte luni. Compania susține că aceasta este cea mai mare evaluare vreodată pentru o rundă Seria C condusă de Sequoia.
Luna trecută, Etched a anunțat că a fabricat cu succes propriile cipuri, că primele sisteme complete sunt testate de clienți și că a înregistrat deja comenzi în valoare de 1 miliard de dolari. Aceste realizări vin după o perioadă în care ideea de a construi un cip special pentru modele AI bazate pe tehnologia transformer (arhitectura din spatele majorității sistemelor AI moderne, inclusiv ChatGPT și Claude) era considerată cel puțin excentrică, dacă nu chiar nebunească.
Etched încă se confruntă cu percepția că produsele sale – vândute ca sisteme complete, nu doar cipuri – sunt concepute pentru a rula doar anumite LLM-uri. Wachen explică însă că nu este cazul. Sistemele pot rula orice model AI, inclusiv modele Mixture of Experts precum DeepSeek și Qwen – o arhitectură care împarte sarcinile între sub-modele specializate – precum și designuri non-transformer precum Mamba, construit pe o arhitectură diferită, cunoscută sub numele de model cu spațiu de stări. Interesant este că ideea de a grava părți ale unui model AI specific direct în siliciu pentru a îmbunătăți performanța nu mai este considerată o fantezie. Se spune că Google urmărește același concept cu cipul Frozen v2 pentru Gemini.
Totuși, marea realizare a Etched astăzi este că a proiectat două componente noi de la zero pentru a accelera inferența – procesul de calcul care are loc după ce un utilizator trimite o cerere. „Inferența este construită în două etape”, spune Wachen, „prefill și decode”. Faza de prefill implică înțelegerea cererii, inclusiv contextul. Este intensivă din punct de vedere matematic și computațional. Faza de decode generează token-urile de ieșire (răspunsul real pe care utilizatorul îl vede). Necesită mai puțin calcul, dar are nevoie de cantități masive de memorie.
Etched a creat un cip de prefill care funcționează „dramatic” mai rapid, promite el, „prin rularea la o tensiune mult mai mică decât orice alt cip AI. Numim asta inferență de joasă tensiune.” Tensiunea mai mică generează mai puțină căldură, ceea ce permite cipului să înglobeze mai mulți tranzistori. Pentru procesul de decode, Etched a creat un nou tip de memorie și „tehnologie de interconectare pe care o numim memorie la scară de cluster. Permite multor cipuri să se conecteze împreună și să utilizeze un pool de memorie partajat la o viteză foarte mare, cu latență scăzută”, spune el. Rezultatul, promite Etched, este viteze mari, dar costuri mai mici.
Deoarece startup-ul a fost lansat înainte ca majoritatea lumii tech (cu excepția Nvidia) să înțeleagă nevoile specializate de calcul ale AI, fondatorii – CEO-ul Gavin Uberti, Wachen și CTO-ul Chris Zhu – s-au confruntat cu mulți sceptici care au continuat să se îndoiască chiar și după ce compania a anunțat că primul lot de siliciu a fost fabricat cu succes de TSMC. O mare parte din aceasta provine din faptul că puțini oameni au avut acces la sisteme. Până acum, accesul a fost limitat la investitori și clienți timpurii. De fapt, așa a reușit Etched să-și atragă lista de investitori celebri – arătându-le demonstrații private în biroul său. „Andrej Karpathy de la Anthropic, Noam Brown de la OpenAI, Geoffrey Hinton, precum și toți investitorii din runda de finanțare – aceștia sunt oameni care au încercat efectiv hardware-ul și sunt foarte entuziasmați de el”, spune Wachen.
Cu toate acestea, drumul a fost lung și dificil, iar mai este mult până când sistemele rack vor fi produse în masă și livrate. Cei trei au abandonat faimos Harvard pentru a lansa Etched, iar acum, cu o evaluare de peste 10 miliarde de dolari, demonstrează că riscul a meritat. Într-o piață dominată de Nvidia, Etched își croiește propriul drum, concentrându-se pe eficiență și specializare. Rămâne de văzut dacă vor reuși să transforme scepticismul în succes pe termen lung, dar pentru moment, ei sunt dovada vie că inovația curajoasă poate atrage capital și încredere.
De ce este important:
Această poveste nu este doar despre o companie care a strâns bani. Este despre cum o idee considerată nebunească – construirea unui cip specializat pentru un singur tip de model AI – a devenit realitate și a atras investiții masive. Etched demonstrează că, în era AI, specializarea poate fi cheia succesului, iar evaluarea de 10,3 miliarde de dolari arată că piața începe să creadă în această viziune. Mai mult, succesul lor ar putea schimba modul în care gândim despre hardware-ul AI, deschizând calea pentru mai multe startup-uri care să concureze cu giganți precum Nvidia. Pentru România și pentru întreaga comunitate tech, este o lecție despre curaj, perseverență și importanța de a ignora scepticii atunci când ai o viziune clară.
