A startup de IA Etched vê sua avaliação dobrar para US$ 20 bilhões em um mês com uma nova rodada de investimentos de US$ 700 milhões

A Etched já está de olho em uma nova rodada de financiamento que mais que dobrará 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 final de julho, que avaliou a empresa em US$ 10,3 bilhões. 

Os novos números citados na reportagem do Wall Street Journal de 18 de agosto representam uma quadruplicação da avaliação da empresa, que era de US$ 5 bilhões em dezembro de 2025. A Etched também fechou contrato com a Jane Street, sua primeira cliente, entregando um rack de servidores repleto de processadores de IA otimizados para computação de inferência rápida para a gigante de negociação quantitativa de Wall Street. 

A escala de crescimento da empresa, que saiu do modo stealth apenas em 30 de junho, sinaliza a corrida por alternativas à grande liderança da Nvidia na cadeia de suprimentos que abastece o silício que impulsiona o boom da IA. 

“Esta rodada reflete uma convicção crescente no setor de que o desafio exige um novo participante disposto a reconstruir a estrutura desde os princípios básicos”, disse o cofundador e CEO Gavin Uberti em um comunicado.

Andreessen Horowitz (a16z), SK Hynix, Jane Street e Diffusion Capital também participaram da rodada de financiamento de 31 de julho.

O que fazem os chips da Etched?

A Etched vende sistemas de rack completos otimizados para a parte de inferência da pilha de computação de IA, que ocorre depois que os usuários enviam solicitações. A empresa acredita que seu foco em inferência permite que ela construa chips especializados, diferentemente da Nvidia, que fabrica GPUs de uso geral para treinamento e inferência de IA.

O processo de gravação divide o trabalho em duas fases: pré-preenchimento e decodificação. 

• A fase de pré-preenchimento lê e interpreta os comandos usando o que Robert Wachen, cofundador da Etched, chama de inferência de baixa tensão. Essa escolha de design permite que o chip funcione com temperaturas mais baixas, com mais transistores e uma frequência de clock mais alta. 
• A fase de decodificação, onde o modelo escreve sua resposta um token por vez, utiliza um design de memória em escala de cluster. Esse design de memória compartilhada permite que aceleradores dentro de um mesmo rack acessem dados de outro pool de memória, em vez de terem que copiar os dados por conta própria. 

A Etched afirmou que seus sistemas já estão presentes nos DeepSeek, Qwen, Mamba e Llama.

Muito dinheiro está sendo investido em inferência 

A Etched está surfando na onda do sucesso em um mercado mais amplo, que os analistas apontam como o segmento de crescimento mais rápido do promissor setor de IA. A empresa cumpriu sua promessa de começar a enviar chips até o verão, atendendo a mais de US$ 1 bilhão em pedidos já confirmados, 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 preveem que a capacidade de inferência ultrapassará a capacidade de treinamento este ano e continuará a crescer, representando 80% da carga computacional de IA até 2030.

A corrida por data centers de IA criou uma rota de demanda constante alimentada por nomes como Nvidia, Cerebras e AMD, que também estão construindo sistemas específicos de inferência com base na mesma divisão de pré-preenchimento e decodificação descrita pela Etched. 

A Etched agora emprega mais de 400 pessoas e relatou sucesso na primeira tentativa de fabricação de silício no processo N4P da TSMC. Ela opera um data center de 2 megawatts em sua sede em San Jose e inaugurou uma nova instalação de 80.000 pés quadrados (aproximadamente 7.432 metros quadrados) e 10 megawatts na cidade vizinha de Milpitas, conforme relatado pelo TechCrunch.

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