Il round di finanziamento di Serie C di Etched raccoglie 300 milioni di dollari, raggiungendo una valutazione di 10.3 miliardi di dollari, diventando il round di Serie C più valutato guidato da Sequoia.

Etched ha raccolto 300 milioni di dollari in un round di finanziamento di Serie C, raggiungendo una valutazione di 10.3 miliardi di dollari, come annunciato a fine luglio, meno di un mese dopo che la società è uscita dalla fase di sviluppo in modalità stealth. Il round è stato guidato da Sequoia e ha visto la partecipazione di a16z, Jane Street, Diffusion e SK Hynix. L'azienda ha descritto la valutazione come la più alta mai raggiunta in un round di Serie C guidato da Sequoia.

Etched prevede di utilizzare i finanziamenti per espandere la produzione e accelerare le implementazioni presso i clienti. Oltre allo stabilimento già esistente a Taiwan, l'azienda ha inaugurato una struttura di 80,000 piedi quadrati a circa 15 minuti dalla sede principale. Il sito di Milpitas, con una potenza di 10 MW, ospiterà un laboratorio per l'introduzione di nuovi prodotti, una linea interna di tecnologia a montaggio superficiale, la prototipazione e operazioni di implementazione più ampie.

L'azienda si concentra su sistemi specifici per l'inferenza di intelligenza artificiale, che considera una componente centrale e in continua espansione dei carichi di lavoro di IA. Etched punta a una maggiore velocità di elaborazione delle inferenze, a costi operativi inferiori e a una maggiore efficienza energetica per supportare implementazioni su scala più ampia rispetto a quanto le attuali infrastrutture dei data center possano economicamente offrire.

Supporto per più modelli

Etched afferma che il suo hardware supporta molteplici architetture di modelli e non è limitato a un singolo tipo di modello. I suoi cluster di inferenza attualmente eseguono modelli di grandi dimensioni basati su un mix di esperti, tra cui DeepSeek e Qwen, nonché Mamba, un modello a spazio di stato con un'architettura diversa dai sistemi basati su transformer. L'approccio è pensato per consentire ai clienti di utilizzare la stessa infrastruttura man mano che le architetture dei modelli si evolvono.

L'azienda sta sviluppando due tecnologie per i suoi sistemi rack. La tecnologia LVI (Low Voltage Inference) è progettata per aumentare la densità di operazioni in virgola mobile (FLOP) entro i limiti di consumo energetico esistenti. I sistemi convenzionali spesso incontrano limiti termici che vincolano le velocità di clock prima di raggiungere le massime prestazioni di calcolo teoriche. Etched utilizza la co-progettazione hardware e di sistema per puntare a una maggiore produttività con un consumo energetico e un costo inferiori.

Combinazione di SRAM e HBM

La Cluster Scale Memory, o CSM, combina SRAM e HBM in un sistema di memoria progettato per un intero cluster anziché per un singolo processore. L'architettura crea un pool SRAM condiviso su tutto il dominio di scalabilità e lo collega utilizzando un'interconnessione proprietaria ad alta larghezza di banda e bassa latenza. Etched afferma che questo design è pensato per migliorare la latenza di accesso alla memoria, evitando al contempo i compromessi in termini di costi, resa, affidabilità, dissipazione termica e potenza di calcolo associati ai sistemi basati esclusivamente su SRAM e agli approcci basati su DRAM 3D.

Etched ha dichiarato che la domanda per i suoi sistemi di inferenza sta superando l'offerta, poiché i clienti stanno passando dalla fase di valutazione a quella di produzione. L'azienda ha rapidamente ampliato il proprio team, arrivando a 400 persone, con ingegneri reclutati da NVIDIA, Broadcom, Google TPU, SK Hynix e società di trading ad alta frequenza.

L'azienda opera da una sede di San Jose che comprende un impianto di prototipazione NPI e un data center da 2 MW che esegue continuamente hardware Etched. Sonya Huang, partner di Sequoia, ha affermato che Etched ha compiuto progressi insoliti per un'azienda di semiconduttori in meno di tre anni. Ha aggiunto che le soluzioni di calcolo per l'inferenza, progettate specificamente per questo scopo, potrebbero diventare dominanti con l'espansione dell'inferenza stessa.

Gavin Uberti, co-fondatore e CEO di Etched, ha affermato che l'azienda ritiene che le infrastrutture di intelligenza artificiale all'avanguardia richiedano ben più di semplici miglioramenti incrementali dell'hardware. Ha descritto l'approccio dell'azienda come una riprogettazione completa dello stack tecnologico, basata sui principi fondamentali, incentrata sul miglioramento della velocità di inferenza, dell'efficienza dei costi e della scalabilità.

Il co-fondatore e presidente Rob Wachen ha affermato che l'azienda ha ancora molto lavoro da fare per raggiungere la scala del gigawatt e sta collaborando con investitori in infrastrutture di intelligenza artificiale per accelerare i tempi. Ha aggiunto che il team sta lavorando senza sosta con i primi clienti per dare vita al suo primo prodotto.