Стартап Etched вышел из тени (stealth-режима), анонсировав создание ИИ-чипа для инференса, а также подписанные контракты на его поставку на сумму свыше $1 млрд. Кроме того, компания раскрыла информацию о привлечении $800 млн инвестиций в ходе нескольких ранее не анонсированных раундов финансирования.
Последний инвестиционный раунд состоялся в декабре 2025 года. Тогда компания привлекла $500 млн, а её оценка достигла $5 млрд. В число инвесторов Etched вошли VentureTech Alliance, Питер Тиль (Peter Thiel), Jane Street, Hudson River Trading, Jump Trading, Two Sigma, Stripes, Ribbit Capital, Radical Ventures, Primary VC, Positive Sum, а также ряд известных исследователей и предпринимателей в сфере ИИ.
Источник изображений: Etched
Компания объявила, что первые образцы чипов (A0) были выпущены на производственной линии N4P TSMC в начале текущего года, и что она намерена начать отгрузку своих первых стоечных систем для инференса уже этим летом. В настоящее время они проходят тестирование у заказчиков. По заявлению Etched, предварительные испытания у клиентов показали выдающиеся результаты по пропускной способности, задержке и энергоэффективности ИИ-систем при выполнении инференса.
Etched создаёт вертикально интегрированную инфраструктуру для ИИ-инференса, объединяющую заказные микросхемы, стойки, сетевое оборудование, системы охлаждения, программное обеспечение и производство. Компания сообщила, что её системы уже совместимы с популярными ИИ-моделями, такими как DeepSeek, Qwen, Mamba и Llama, и рассчитаны на поддержку моделей от плотных архитектур до крупных MoE-систем с произвольно большим количеством параметров.
По информации издания Converge! Network Digest, для обеспечения производства Etched запустила предприятие на Тайване, а также развернула дата-центр мощностью 2 МВт, тестовый полигон и лабораторию для создания прототипов новых изделий (NPI) в своей главной штаб-квартире в Сан-Хосе. Компания намерена к 2027 году вывести свою ИИ-инфраструктуру для инференса на гигаваттный уровень.
Кроме того, Etched объявила о внедрении двух инноваций. Первая — Low Voltage Inference (LVI), позволяющая чипу функционировать при напряжении вдвое ниже, чем у стандартных ускорителей, при этом стабильная производительность превышает 80 % от пиковой при разреженном инференсе моделей MoE с триллионами параметров. Это приводит к отсутствию троттлинга и существенному ускорению инференса. Вторая технология, Cluster Scale Memory (CSM), объединяет HBM с общей архитектурой памяти с малыми задержками и запатентованной системой межсоединений. В результате снижается задержка и сохраняется высокая пропускная способность памяти.
Источник: