Etchedは、7月下旬に発表されたシリーズC資金調達ラウンドで3億ドルを調達し、企業評価額は10.3億ドルに達した。これは、同社がステルスモードから脱却してから1か月も経たないうちのことだった。このラウンドはSequoiaが主導し、a16z、Jane Street、Diffusion、SK Hynixが参加した。同社は、Sequoiaが主導するシリーズCとしては過去最高の企業評価額だと述べている。
Etched社は、今回の資金調達を生産拡大と顧客への導入加速に活用する計画だ。同社は既に台湾に工場を建設済みだが、本社から約15分の場所に80,000万平方フィートの施設を新たに開設した。ミルピタスにあるこの10MWの施設は、新製品導入ラボ、自社開発の表面実装技術ライン、プロトタイプ開発、そしてより広範な導入活動を支えることになる。
同社は、AIワークロードの中核的かつ拡大し続ける要素と捉えるAI推論専用システムに注力している。Etchedは、現在のデータセンターインフラでは経済的に実現できない大規模な展開をサポートするため、推論スループットの向上、運用コストの削減、エネルギー効率の改善を目指している。
複数モデルのサポート
Etched社は、同社のハードウェアは複数のモデルアーキテクチャをサポートしており、単一のモデルタイプに限定されないと述べている。同社の推論クラスタは現在、DeepSeekやQwenといった大規模なエキスパート混合モデルに加え、トランスフォーマーベースのシステムとは異なるアーキテクチャを持つ状態空間モデルであるMambaも実行している。このアプローチは、モデルアーキテクチャの進化に合わせて顧客が同じインフラストラクチャを利用できるようにすることを目的としている。
同社はラック規模システム向けに2つの技術を開発している。低電圧推論（LVI）は、既存の電力容量内でFLOP密度を高めるように設計されている。従来のシステムでは、理論上の最大演算性能に達する前に、クロック速度を制限する熱的制約に直面することが多い。Etchedは、ハードウェアとシステムの協調設計を用いて、低消費電力と低コストでより高いスループットを実現することを目指している。
SRAMとHBMを組み合わせる
クラスタースケールメモリ（CSM）は、個々のプロセッサではなくクラスタ全体向けに設計されたメモリシステムにおいて、SRAMとHBMを組み合わせたものです。このアーキテクチャは、スケールアップ領域全体で共有SRAMプールを作成し、独自の高帯域幅・低遅延インターコネクトを使用して接続します。Etched社によると、この設計は、SRAMのみのシステムや3D DRAMベースのアプローチに伴うコスト、歩留まり、信頼性、熱、および演算性能のトレードオフを回避しつつ、メモリアクセス遅延を改善することを目的としています。
Etched社によると、顧客が評価段階から本番環境への導入へと移行するにつれ、同社の推論システムに対する需要が供給を上回っているという。同社はNVIDIA、Broadcom、Google TPU、SK Hynix、そして高頻度取引会社などからエンジニアを採用し、チームを急速に拡大して400人にまで増やした。
同社はサンノゼのオフィスを拠点としており、そこにはNPI（新製品導入）プロトタイプ施設と、Etched製ハードウェアを常時稼働させる2MWのデータセンターがある。Sequoiaのパートナーであるソニア・ファン氏は、Etchedは半導体企業としては異例の進歩を3年足らずで遂げたと述べた。また、推論処理の拡大に伴い、推論専用に設計されたコンピューティングが主流になる可能性があると語った。
Etchedの共同創業者兼CEOであるギャビン・ウベルティ氏は、最先端のAIインフラには、ハードウェアの漸進的な改良以上のものが必要だと考えていると述べた。同氏は、推論速度、コスト効率、拡張性の向上に重点を置いた、技術スタックの根本原理に基づく再設計こそが同社のアプローチだと説明した。
共同創業者兼社長のロブ・ワチェン氏は、同社がギガワット規模に到達するには多くの課題が残されており、より迅速な実現に向けてAIインフラ投資家と提携していると述べた。また、チームは初期顧客と24時間体制で協力し、最初の製品を実現に向けて取り組んでいると付け加えた。
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