Etched, az AI-chip fejlesztő startup, amelyet három, Harvardot elhagyó alapító indított 2022-ben, 300 millió dolláros Series C finanszírozási kört zárt le 10,3 milliárd dolláros értékelés mellett — közölte Robert Wachen társalapító és operatív igazgató a TechCrunch-csal. A kör vezető befektetője a Sequoia volt; további résztvevők között szerepeltek az Andreessen Horowitz, SK Hynix, Jane Street és Diffusion Capital, valamint korábbi befektetők is. A támogatók listáján olyan magánszemélyek és cégek is megjelennek, mint Peter Thiel, Andrej Karpathy, Dylan Field és Amjad Masad.
Gyors értékelésnövekedés és megrendelések
Etched korábban, decemberben 5 milliárd dolláros értékeléssel szerepelt egy 500 millió dolláros finanszírozási kör kapcsán, így körülbelül hét hónap alatt megduplázta értékét. A cég állítása szerint ez a legmagasabb értékelés, amelyet valaha Sequoia vezette Series C körben elértek. A vállalat bejelentése szerint a saját fejlesztésű chipek sikeresen legyártásra kerültek, az első teljes rendszereket ügyfelek tesztelik, és már egymilliárd dollárnyi megrendelést rögzítettek.
Miben mások a megoldásaik?
Etched alapötlete az volt, hogy kifejezetten a modern, transformer alapú AI-modellekhez (az olyan rendszerek mögötti architektúra, amelyek többek között a ChatGPT-t és Claude-ot is működtetik) optimalizált számítási megoldásokat hozzon létre. A cég azonban tagadja azt a tévhitet, miszerint rendszereik csak bizonyos nagy nyelvi modellekre lennének korlátozva: Robert Wachen szerint rendszereik bármilyen AI-modellt képesek futtatni, beleértve a Mixture of Experts típusú modelleket (például DeepSeek és Qwen) és a nem-transformer alapú megoldásokat is, mint a Mamba, amely állapot-tér (state-space) modellre épít.
A vállalat fő technikai újításai két, a inferencia sebességét növelő komponensből állnak. Wachen szerint az inferencia két szakaszra bontható: a „prefill”-re, amely a prompt és a kontextus feldolgozását végzi és számításigényes, illetve a „decode”-ra, amely a kimeneti tokenek előállításáért felel és nagy memóriaigényű.
- Prefill: Etched egy alacsonyabb feszültségen működő, úgynevezett „low-voltage inference” prefill chippet fejlesztett, amely állításuk szerint drámaian gyorsabb más AI-chipeknél. Az alacsonyabb feszültség kevesebb hőt termel, így a chipbe több tranzisztor sűríthető.
- Decode: a dekódolási fázisra a cég egy új típusú memóriát és „cluster scale memory” elnevezésű kapcsolódási technológiát alkotott, amely lehetővé teszi sok chip számára egy közös, nagyon gyors, alacsony késleltetésű memóriahasználatot. Etched szerint ez magas teljesítményt nyújt alacsonyabb költségek mellett.
Érdekességként a forrás megjegyzi, hogy az elképzelés — bizonyos AI-modellek elemeit közvetlenül szilíciumba „vésni” a teljesítmény növelése érdekében — ma már kevésbé tűnik távolinak: állítólag a Google is hasonló irányon dolgozik a Gemini-hoz tervezett Frozen v2 chippel.
Piaci fogadtatás és kritikák
Mivel Etched korai időben indult, amikor a legtöbb szereplő (Nvidia kivételével) még nem fogta fel teljesen az AI-specifikus számítási igényeket, az alapítók — Gavin Uberti (vezérigazgató), Robert Wachen és Chris Zhu (műszaki igazgató) — sok kétkedővel találkoztak. A kritika részben abból ered, hogy a rendszerekhez eddig nagyon kevesen férhettek hozzá: a hozzáférés eddig elsősorban befektetőknek és korai ügyfeleknek volt biztosítva, akikkel privát demókat tartottak.
Wachen elmondta, hogy olyan nevek próbálták ki a hardvert, mint Andrej Karpathy az Anthropic-tól, Noam Brown az OpenAI-tól és Geoffrey Hinton, továbbá a befektetők a finanszírozási körből — mindannyian lelkesek voltak a bemutatott megoldások miatt. Ugyanakkor még hosszú út áll a tömeggyártás és a teljes rack-rendszerek kiszállítása előtt.
Alapítói háttér és korai nehézségek
A három alapító közismerten otthagyta a Harvardot, hogy létrehozza a céget. Wachen visszaemlékezése szerint kezdetben nem tudták, hogyan kell tőkét gyűjteni vagy hogyan kell felvenni a megfelelő embereket. A Bay Area-be érkezés után ideiglenesen egy ismerős házában aludt, később pedig egy korai alkalmazott garázsában állították fel a szükséges szervereket a chiptervező eszközök futtatásához — mesélte, hogy a szerverek újraindításához az alkalmazott felesége gyakran megnyomta a reset gombot.
Ma a cég körülbelül 400 alkalmazottal dolgozik irodában, és egy 2 megawattos adatközpontot üzemeltet. Wachen szerint jelenleg tokeneket futtatnak a laborjukban és együtt dolgoznak néhány világméretű AI-céggel.
Wachen hangsúlyozta, hogy a kezdeti kétségek ellenére a csapat kitartott. „Hosszú utat tettünk meg. Nagyon más világ ez ma, de ha valamit tényleg lehetségesnek gondolsz, és sokáig dolgozol rajta, meg tudod valósítani” — összegzett.
Mikor és miért számít
Etched sikere és gyors értékelnövekedése azért fontos, mert megerősíti azt a trendet, hogy a hardveroldali innováció kulcsfontosságú az AI skálázásában. Az olyan megoldások, amelyek egyszerre csökkentik a költségeket és növelik az inference sebességét, vonzóak lehetnek a nagy modell-üzemeltetők számára, különösen az egyre növekvő igények mellett. A cég következő feladata a rackek tömeggyártása és a szélesebb ügyfélbázisra való kiterjesztés lesz, miközben a valós teljesítményt és költségmegtakarítást a piaci bevetés során fogják egyértelműen igazolni.
