Etched ya está considerando una nueva ronda de financiación que más que duplicaría la valoración de la startup de chips de inferencia de IA, hasta alrededor de $21 mil millones, apenas un mes después de su ronda de la Serie C de $300 millones liderada por Sequoia a finales de julio, que valoró la empresa en $10.3 mil millones.
Los nuevos números citados en el informe del 18 de agosto del Wall Street Journal representan una expansión de cuatro veces la valoración de la firma de $5 mil millones en diciembre de 2025. Etched también cerró operaciones con Jane Street como su primer cliente, entregando un rack de servidores lleno de procesadores de IA optimizados para computación de inferencia rápida al gigante del trading cuantitativo del Wall Street.
La magnitud del crecimiento de la empresa tras apenas salir de sigilo el 30 de junio señala la urgencia por alternativas al gran liderazgo de Nvidia en la cabecera de la cadena de suministro que alimenta el silicio que impulsa el auge de la IA.
“Esta ronda refleja una creciente convicción en la industria de que el desafío exige una nueva entrada dispuesta a reconstruir la pila desde principios fundamentales”, dijo en un comunicado el cofundador y CEO Gavin Uberti.
Andreessen Horowitz (a16z), SK Hynix, Jane Street y Diffusion Capital también se sumaron a la ronda de financiación del 31 de julio.
¿Qué hacen los chips de Etched?
Etched vende sistemas completos de racks optimizados para la parte de inferencia de la pila de cómputo de IA, que ocurre después de que los usuarios envían prompts. La empresa cree que su enfoque en inferencia le permite construir chips especializados en comparación con Nvidia, que desarrolla GPU de propósito general tanto para el entrenamiento de IA como para la inferencia.
Etched divide el trabajo en las fases de prellenado y decodificación.
La fase de prellenado lee e interpreta los prompts usando lo que el cofundador de Etched, Robert Wachen, llama inferencia de bajo voltaje. Esa elección de diseño permite que el chip funcione más fresco con más transistores y una velocidad de reloj más alta.
La fase de decodificación, en la que el modelo escribe su respuesta token por token, utiliza un diseño de Cluster Scale Memory. El diseño de memoria compartida permite que los aceleradores dentro de un mismo rack tomen datos de otro grupo de memoria en lugar de tener que copiar los datos por su cuenta.
Etched dijo que sus sistemas ya están dentro de los modelos DeepSeek, Qwen, Mamba y Llama.
El gran dinero está fluyendo hacia la inferencia
Etched está aprovechando el buen momento en un mercado más amplio que los analistas respaldan como el segmento de más rápido crecimiento dentro de un sector de IA caliente. La compañía cumplió con su promesa de empezar a enviar chips para el verano, llenando más de 1.000 millones de dólares en pedidos reservados, según informó Cryptopolitan.
Bloomberg Intelligence estableció un objetivo de 1,3 billones de dólares para el sector de la inferencia, duplicando el tamaño del mercado de entrenamiento de IA para 2032. Iron Mountain y Structure Research respaldan que la capacidad de inferencia supere a la de entrenamiento este año y que siga creciendo para representar el 80% de la carga de cómputo de IA para 2030.
La carrera por los centros de datos de IA ha creado una demanda constante impulsada por nombres como Nvidia, Cerebras y AMD, que también están construyendo sistemas específicos de inferencia sobre la misma división de prellenado y decodificación que describe Etched.
Etched ahora emplea a más de 400 personas y reportó éxito de silicio en primera pasada en el proceso N4P de TSMC. Opera un centro de datos de 2 megavatios en su sede en San Jose y ha inaugurado una nueva instalación de 80.000 pies cuadrados y 10 megavatios en el cercano Milpitas, informó TechCrunch.
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