Startup de chips de IA Etched desafia céticos e atinge avaliação de US$ 10,3 bilhões com investidores de peso

Etched, a startup de chips de IA fundada por três evasores de Harvard em 2022, fechou uma rodada de financiamento Série C de US$ 300 milhões com uma avaliação de US$ 10,3 bilhões, disse o cofundador e COO Robert Wachen ao TechCrunch.  

A rodada foi liderada pela Sequoia, com a participação de Andreessen Horowitz, SK Hynix, Jane Street e Diffusion Capital, além de outros investidores anteriores. Outros apoiadores da empresa incluem nomes como Peter Thiel, Andrej Karpathy, Dylan Field, Amjad Masad e mais. 

A Etched foi avaliada anteriormente em US$ 5 bilhões em dezembro, quando levantou uma rodada de US$ 500 milhões, o que significa que duplicou sua avaliação em cerca de sete meses. A empresa afirma que esta é a maior avaliação de todos os tempos para uma Série C liderada pela Sequoia. No mês passado, a Etched anunciou que havia fabricado com sucesso seus próprios chips, que seus primeiros sistemas completos estavam sendo testados por clientes e que já havia garantido US$ 1 bilhão em pedidos. 

A Etched foi lançada em uma época em que a ideia de construir um chip especificamente para modelos de IA baseados na tecnologia transformer (a arquitetura por trás da maioria dos sistemas de IA modernos, incluindo ChatGPT e Claude) era considerada ousada, para não dizer maluca. A empresa ainda combate a percepção de que seus produtos — que são vendidos como sistemas completos, e não apenas como chips — envolvem chips projetados para rodar apenas LLMs específicas.  

Não é o caso, explica Wachen. Os sistemas podem rodar qualquer modelo de IA, incluindo modelos de Mistura de Especialistas (Mixture of Experts) como DeepSeek e Qwen — uma arquitetura que divide tarefas entre submodelos especializados em vez de depender de um único modelo grande — bem como designs não-transformer como o Mamba, que é construído sobre uma arquitetura subjacente diferente conhecida como modelo de espaço de estados. (Curiosamente, a ideia de gravar partes de um modelo de IA específico diretamente no silício para aumentar o desempenho não é mais considerada absurda. Há relatos de que o Google está buscando o mesmo conceito com seu chip Frozen v2 para o Gemini.)

Ainda assim, o principal motivo de fama da Etched hoje é que ela projetou dois novos componentes do zero para acelerar a inferência — o processo de computação que ocorre depois que um usuário envia um comando.  

“A inferência é construída em duas etapas”, diz Wachen, “pré-preenchimento (prefill) e decodificação (decode)”. A “fase de pré-preenchimento” envolve a compreensão do comando, incluindo o contexto. Ela é intensiva em termos matemáticos e de computação. A fase de “decodificação” gera os tokens de saída (a resposta real que o usuário vê). Ela exige menos computação, mas precisa de quantidades massivas de memória. 

A Etched criou um chip de pré-preenchimento que opera de forma “dramaticamente” mais rápida, promete ele, “ao rodar em uma voltagem muito mais baixa do que qualquer outro chip de IA. Chamamos isso de inferência de baixa voltagem.” Uma voltagem mais baixa gera menos calor, o que permite que o chip agrupe mais transistores.  

Para o processo de decodificação, a Etched criou um novo tipo de memória e “tecnologia de interconexão que chamamos de memória em escala de cluster. Ela permite que muitos chips se conectem e usem um pool de memória compartilhado com uma latência muito, muito rápida e baixa”, diz ele. O resultado, promete a Etched, são altas velocidades, mas com custos menores.

Como a startup foi lançada antes que a maior parte do mundo da tecnologia (além da Nvidia) compreendesse as necessidades computacionais especializadas da IA, os fundadores, o CEO Gavin Uberti, Wachen e o CTO Chris Zhu, enfrentaram vários céticos que continuaram duvidando mesmo após o anúncio de que seu primeiro lote de silício havia sido fabricado com sucesso pela TSMC.

Grande parte disso se deve ao fato de que pouquíssimas pessoas tiveram acesso aos sistemas. Até agora, o acesso tem sido limitado a investidores e clientes iniciais. Na verdade, foi assim que a Etched conseguiu sua lista de investidores famosos em primeiro lugar — mostrando-lhes demonstrações privadas em seu escritório.

“Andrej Karpathy da Anthropic, Noam Brown da OpenAI, Geoffrey Hinton, assim como todos os investidores da rodada de financiamento — todas essas são pessoas que realmente testaram o hardware e estão muito empolgadas com ele”, diz Wachen.  

Ainda assim, tem sido uma estrada longa e difícil, com mais etapas pela frente até que os sistemas de rack sejam produzidos em massa e entregues. O trio ficou famoso por abandonar Harvard para lançar a Etched, sem saber na época como levantar capital (muito menos a carga pesada de dinheiro que precisariam) ou como contratar. 

“Não fazíamos ideia de quão difícil seria”, disse ele. “Acho que ainda precisamos manter a humildade sobre o que será necessário para realmente alcançar a escala.” 

Wachen se lembra de desembarcar na Bay Area depois de dizer aos pais que estava saindo da escola para abrir uma startup, sem escritório ou apartamento organizados. Ele dormiu no chão da casa não mobiliada de um amigo. 

“Lembro-me de ficar na casa do meu amigo que eles estavam prestes a vender, usando uma toalha como cobertor”, ri ele. Os fundadores acabaram configurando os servidores de que precisavam para rodar as ferramentas de design de chips na garagem de um funcionário inicial e “toda vez que precisava ser reiniciado, ele ligava para a esposa, e ela ia lá e apertava o botão de reinicialização.” 

Hoje, há 400 pessoas movimentando-se em um escritório, e a Etched opera um data center de 2 megawatts. “Estamos rodando tokens em nosso laboratório hoje, trabalhando com algumas das maiores empresas de IA do mundo”, diz ele. 

Wachen agora também tem um cobertor, um colchão “e até um travesseiro. Vários travesseiros”, brinca ele.  

Mais importante ainda, ele e seus cofundadores nunca deixaram que os céticos os detivessem. “Percorreu um longo caminho. É um mundo muito, muito diferente. Mas acho que, quando você realmente acha que algo é possível e trabalha nisso por muito tempo, você consegue.”