Etched привлекла 700M USD при оценке 21B USD на AI inference-чипы

Etched заявила, что привлекла 700M USD при оценке 21B USD. Для стартапа в AI-чипах это еще один резкий скачок оценки на фоне спроса на альтернативы универсальным ускорителям для inference-нагрузок. Раунд возглавила Jane Street: компания протестировала железо Etched и установила первый rack в своем дата-центре.

Etched строит системы для inference frontier-моделей — стадии, где модель обрабатывает prompt и генерирует ответ. Компания говорит, что отдельно спроектировала железо для compute-heavy prefill phase и memory-heavy decode phase, включая shared memory-подход для низколатентного соединения множества чипов.

TechCrunch пишет, что раньше Etched оценивалась в 5B USD, затем в 10.3B USD, а теперь получила оценку 21B USD. Важна не только сумма: inference становится одним из главных cost bottlenecks в AI, потому что каждый запрос к ChatGPT-подобному продукту, coding-agent run или enterprise assistant зависит от дешевого и быстрого запуска модели после обучения.

Etched все еще на ранней стадии по сравнению с экосистемой Nvidia, но deployment у Jane Street делает этот раунд сильнее обычной спекулятивной инвестиции. Если специализированные inference clusters сработают в масштабе, AI-инфраструктура может уйти от идеи одного универсального чипа к более точному подбору железа под экономику serving моделей.