La startup de chips de IA Etched recauda $300 millones en la ronda C con una valoración de $10.3 mil millones

ME AI Noticia, según el monitoreo de Beating, la startup de chips de IA Etched, fundada en 2022 por tres estudiantes que dejaron Harvard, anunció la finalización de una ronda C de 300 millones de dólares, con una valoración post-inversión de 10.3 mil millones de dólares. La ronda fue liderada por Sequoia Capital, con participaciones de a16z, SK Hynix, Jane Street y Diffusion Capital, entre otros. Inversores individuales incluyen a Peter Thiel, Andrej Karpathy y Dylan Field. La empresa completó recientemente en diciembre del año pasado una ronda de 500 millones de dólares con una valoración de 5 mil millones de dólares, duplicando su valoración en siete meses; Sequoia calificó esto como la ronda C liderada por ellos con la valoración más alta en su historia. El mes pasado, Etched anunció que su primer chip fue fabricado con éxito por TSMC, y los primeros sistemas completos están siendo probados por clientes, con ya 1 mil millones de dólares en pedidos asegurados. La empresa cuenta actualmente con 400 empleados y un centro de datos de 2 megavatios, y está colaborando en pruebas con varias de las principales empresas de IA del mundo. El cofundador y COO Wachen bromeó que, comparado con los inicios de la empresa cuando usaban toallas como mantas en el piso de amigos, «ahora no solo tenemos colchones, sino incluso varios almohadones». El punto central de Etched es una solución integral diseñada específicamente para inferencia de IA —no solo vende chips. Wachen explicó que la inferencia se divide en dos etapas: «prelleno» y «decodificación». La etapa de prelleno es intensiva en cálculos matemáticos, mientras que la de decodificación requiere una gran cantidad de memoria. Etched ha desarrollado chips dedicados para prelleno (que operan a voltajes mucho más bajos que los competidores para lograr una mayor densidad de transistores) y una tecnología propia de interconexión de memoria compartida a nivel de clúster (que permite que múltiples chips accedan a una piscina unificada de memoria con latencia extremadamente baja), con el objetivo de reducir significativamente los costos mientras se disminuye la latencia. Frente a las dudas del mercado sobre que los chips solo pueden ejecutar modelos específicos, Wachen respondió que el sistema puede ejecutar cualquier modelo de IA, incluyendo modelos mixtos de expertos como DeepSeek y Qwen, así como arquitecturas no Transformer como Mamba. La empresa ha ido construyendo su reputación mediante demostraciones en persona con inversores y clientes tempranos —Andrej Karpathy de Anthropic, Noam Brown de OpenAI y Geoffrey Hinton expresaron un alto nivel de reconocimiento tras probar personalmente el hardware. Aún queda un camino por recorrer antes de que los sistemas completos estén listos para producción masiva y entrega, pero Wachen afirmó: «Cuando realmente crees que algo es posible y trabajas duro durante mucho tiempo, puedes lograrlo». Haz clic en el enlace original a continuación para unirte al canal de noticias sobre IA de Beating · Feishu, que monitorea continuamente 24/7 las tendencias y noticias globales sobre IA. (Fuente: BlockBeats)