La startup de puces IA Etched lève 300 millions de dollars lors de sa série C à une valorisation de 10,3 milliards de dollars

ME AI Selon les données de Beating, la startup d'puces AI Etched, fondée en 2022 par trois étudiants ayant quitté Harvard, a annoncé la levée de 3 milliards de dollars en financement de série C, avec une valorisation post-investissement de 10,3 milliards de dollars. Sequoia Capital a mené cette levée, avec la participation de a16z, SK Hynix, Jane Street et Diffusion Capital, ainsi que d'investisseurs individuels tels que Peter Thiel, Andrej Karpathy et Dylan Field. L'entreprise avait récemment levé 500 millions de dollars en décembre dernier à une valorisation de 5 milliards de dollars ; en sept mois, sa valorisation a doublé, et Sequoia a déclaré qu'il s'agissait de la plus élevée jamais financée par eux en série C. Le mois dernier, Etched a annoncé que sa première puce avait été fabriquée avec succès par TSMC, et que les premiers systèmes complets étaient actuellement en test par des clients, avec déjà 1 milliard de dollars de commandes confirmées. L'entreprise compte désormais 400 employés et un centre de données de 2 mégawatts, et collabore actuellement avec plusieurs entreprises leaders mondiales dans le domaine de l'IA pour des tests. Le cofondateur et COO Wachen a plaisanté en disant que, comparé aux débuts de l'entreprise où ils dormaient sur le sol chez des amis avec des serviettes comme couvertures, « maintenant, nous avons non seulement un matelas, mais même plusieurs oreillers ». Le point fort d'Etched réside dans une solution système complète conçue spécifiquement pour l'inférence IA — et non pas uniquement la vente de puces. Wachen a expliqué que l'inférence se décompose en deux phases : le « pré-remplissage » et le « décodage ». La phase de pré-remplissage est intensive en calculs mathématiques, tandis que le décodage exige une mémoire massive. Pour répondre à ces besoins, Etched a conçu une puce dédiée au pré-remplissage (fonctionnant à une tension bien inférieure à celle des concurrents pour une densité de transistors plus élevée) et une technologie d'interconnexion de mémoire partagée à l'échelle du cluster (permettant à plusieurs puces d'accéder à un pool de mémoire unifié avec une latence extrêmement faible), dans le but de réduire à la fois la latence et les coûts. Face aux doutes du marché selon lesquels les puces ne peuvent exécuter que des modèles spécifiques, Wachen a répondu que le système peut exécuter n'importe quel modèle IA, y compris des modèles d'experts hybrides comme DeepSeek et Qwen, ainsi que des architectures non Transformer comme Mamba. L'entreprise construit progressivement sa réputation grâce à des démonstrations en personne avec des investisseurs et des clients initiaux — Andrej Karpathy d'Anthropic, Noam Brown d'OpenAI et Geoffrey Hinton ont tous exprimé leur haut niveau d'appréciation après avoir testé personnellement le matériel. Bien que les systèmes complets en rack soient encore loin d'une production et d'une livraison à grande échelle, Wachen affirme : « Quand vous croyez vraiment qu'une chose est possible et que vous y consacrez des efforts prolongés, vous pouvez y parvenir ». Cliquez sur le lien original ci-dessous pour rejoindre le canal d'actualités IA de Beating · Feishu, qui surveille en continu 7j/7 et 24h/24 les tendances et actualités mondiales en IA. (Source : BlockBeats)