Startup de chips de IA Etched arrecada US$ 300 milhões na rodada C com avaliação de US$ 10,3 bilhões

ME AI Notícia, conforme monitorado pelo Beating, a startup de chips de IA Etched, fundada em 2022 por três desistentes de Harvard, anunciou a conclusão de um financiamento da série C de US$ 3 bilhões, com uma avaliação pós-investimento de US$ 10,3 bilhões, liderada pela Sequoia Capital, com participação da a16z, SK Hynix, Jane Street e Diffusion Capital, entre outros. Investidores individuais incluem Peter Thiel, Andrej Karpathy e Dylan Field. A empresa havia concluído recentemente, em dezembro do ano passado, um financiamento de US$ 500 milhões com uma avaliação de US$ 5 bilhões, dobrando sua avaliação em sete meses — a Sequoia descreveu isso como a maior avaliação já alcançada por eles em uma série C liderada. No mês passado, a Etched anunciou que seu primeiro chip foi fabricado com sucesso pela TSMC, e os primeiros sistemas completos estão sendo testados por clientes, com pedidos já garantidos no valor de US$ 1 bilhão. A empresa atualmente possui 400 funcionários e um data center de 2 megawatts, e está em parceria com várias das principais empresas de IA globais para testes. O cofundador e COO Wachen brincou que, em comparação com os primeiros dias da startup, quando usavam toalhas como cobertores no chão da casa de amigos, “agora não só temos colchões, mas até vários travesseiros”. O ponto central da Etched é uma solução de sistema inteiro projetada especificamente para inferência de IA — não apenas a venda de chips. Wachen explicou que a inferência é dividida em duas fases: “pré-preenchimento” e “decodificação”. A fase de pré-preenchimento é intensa em cálculos matemáticos, enquanto a fase de decodificação exige grande quantidade de memória. A Etched desenvolveu chips dedicados para pré-preenchimento (operando com tensão muito inferior à dos concorrentes para alcançar maior densidade de transistores) e uma tecnologia proprietária de interconexão de memória compartilhada em cluster (permitindo que múltiplos chips acessem um pool unificado de memória com latência extremamente baixa), visando reduzir significativamente os custos enquanto diminui a latência. Diante da dúvida do mercado de que “os chips só conseguem executar modelos específicos”, Wachen respondeu que o sistema pode executar qualquer modelo de IA, incluindo modelos mistos de especialistas como DeepSeek e Qwen, bem como arquiteturas não-Transformer como Mamba. A empresa vem construindo sua reputação por meio de demonstrações presenciais com investidores e clientes iniciais — Andrej Karpathy da Anthropic, Noam Brown da OpenAI e Geoffrey Hinton expressaram alto reconhecimento após experimentarem o hardware pessoalmente. Embora os sistemas completos ainda estejam longe da produção em larga escala e entrega, Wachen afirmou: “Quando você realmente acredita que algo é possível e se esforça por muito tempo, consegue realizá-lo”. Clique no link original abaixo para se juntar ao canal de notícias de IA do Beating · Feishu, que monitora continuamente 24/7 as tendências e notícias globais de IA. (Fonte: BlockBeats)