A Etched já mira uma nova rodada de captação que deve mais que dobrar a avaliação da startup de chips de inferência de IA para cerca de US$ 21 bilhões, apenas um mês após sua rodada Série C de US$ 300 milhões liderada pela Sequoia no fim de julho, que avaliou a empresa em US$ 10,3 bilhões.
Os novos números citados no relatório de 18 de agosto do The Wall Street Journal representam um aumento de quatro vezes na avaliação da empresa de US$ 5 bilhões em dezembro de 2025. A Etched também já fechou com a Jane Street como seu primeiro cliente, entregando um rack de servidores preenchido com processadores de IA otimizados para computação de inferência rápida ao gigante das negociações quantitativas no Wall Street.
A dimensão do crescimento da empresa, mesmo tendo saído da operação em sigilo apenas em 30 de junho, sinaliza a corrida por alternativas à grande vantagem da Nvidia no topo da cadeia de suprimentos que fornece o silício que impulsiona o boom de IA.
“Esta rodada reflete a crescente convicção da indústria de que o desafio exige um novo participante disposto a reconstruir a pilha desde os princípios fundamentais”, disse o cofundador e CEO Gavin Uberti em comunicado.
Andreessen Horowitz (a16z), SK Hynix, Jane Street e Diffusion Capital também participaram da rodada de financiamento de 31 de julho.
O que os chips da Etched fazem?
A Etched vende sistemas completos de rack otimizados para a parte de inferência da pilha de computação de IA, que ocorre depois que os usuários enviam prompts. A empresa acredita que seu foco em inferência permite que ela desenvolva chips especialistas em comparação com a Nvidia, que cria GPUs de uso geral tanto para treinamento quanto para inferência.
A Etched divide o trabalho nas fases de prefill e decode.
A fase de prefill lê e interpreta prompts usando o que o cofundador da Etched, Robert Wachen, chama de inferência de baixa tensão. Essa escolha de design permite que o chip opere mais frio, com mais transistores e uma velocidade de clock mais alta.
A fase de decode, em que o modelo escreve sua resposta um token por vez, usa um design de Cluster Scale Memory. O design de memória compartilhada permite que aceleradores dentro de um mesmo rack busquem dados em outro pool de memória, em vez de precisar copiar os dados por conta própria.
A Etched disse que seus sistemas já estão dentro dos modelos DeepSeek, Qwen, Mamba e Llama.
Grandes quantias de dinheiro estão fluindo para inferência
A Etched está aproveitando o momento em um mercado mais amplo do qual analistas acreditam ser o segmento de crescimento mais rápido de um setor de IA em alta. A empresa cumpriu sua promessa de começar a enviar chips no verão, preenchendo mais de US$ 1 bilhão em pedidos já reservados, conforme relatado pela Cryptopolitan.
A Bloomberg Intelligence estabeleceu uma meta de US$ 1,3 trilhão para o setor de inferência, dobrando o tamanho do mercado de treinamento de IA até 2032. A Iron Mountain e a Structure Research apostam que a capacidade de inferência deve ultrapassar a de treinamento este ano e continuar crescendo para responder por 80% da carga de computação de IA até 2030.
A corrida por data centers de IA criou uma demanda constante alimentada por nomes como Nvidia, Cerebras e AMD, que também estão construindo sistemas específicos para inferência na mesma divisão de prefill e decode que a Etched descreve.
A Etched agora emprega mais de 400 pessoas e informou sucesso de silício na primeira passagem no processo N4P da TSMC. Ela opera um data center de 2 megawatts na sede em San Jose e inaugurou uma nova instalação de 80.000 pés quadrados e 10 megawatts em Milpitas, nas proximidades, informou a TechCrunch.
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