Etched привлекла $700 млн при оценке $21 млрд

Стартап Etched привлек $700 млн при оценке $21 млрд. Раунд возглавила Jane Street: квантовый фонд протестировал аппаратное обеспечение компании, купил его и установил собственную стойку в своем дата-центре. За месяц оценка Etched удвоилась по сравнению с $10,3 млрд, а в декабре компания оценивалась в $5 млрд.

Ставка на инфраструктуру инференса

Etched поставляет законченные системы для AI-инференса, которые называет frontier inference clusters. Под инференсом понимается вычислительный этап после отправки пользователем запроса модели: система должна обработать контекст и сгенерировать ответ.

Сооснователь и операционный директор Роберт Вахен разделяет этот процесс на две фазы — prefill и decode. На стадии prefill система анализирует запрос и его контекст; эта операция требует интенсивных математических вычислений. В стадии decode формируются выходные токены, то есть текст ответа, и здесь особенно важна работа с памятью.

К моменту нового финансирования компания уже получила $300 млн при оценке $10,3 млрд, о чем сообщалось в материале раунде Etched и спросе на инфраструктуру AI-инференса о раунде Etched и спросе на инфраструктуру AI-инференса.

Два компонента собственной разработки

Для prefill Etched разработала чип, работающий при низком напряжении. По словам компании, такой подход позволяет разместить больше транзисторов без типичных проблем с нагревом высокопроизводительных AI-чипов и обрабатывать больше токенов быстрее.

Для decode стартап создал новый тип памяти и межсоединение, объединенные под названием cluster-scale memory. Эта архитектура должна позволять множеству чипов использовать общий пул памяти с низкой задержкой. Etched заявляет, что итогом станут более высокая скорость и меньшая стоимость инференса.

Что проверила Jane Street

Jane Street сообщила, что протестировала чип и довольна первыми результатами. Фирма отметила точность подхода Etched для требовательных нагрузок и подтвердила, что ее собственная стойка уже работает в дата-центре.

Компания также пытается избавиться от раннего представления, будто ее чипы проектируются под одну конкретную передовую модель. Первоначально такая идея действительно рассматривалась, однако теперь Etched утверждает, что ее системы способны запускать любые frontier-модели.

Для бизнеса эта сделка показывает, что при оценке AI-инфраструктуры необходимо отдельно проверять производительность инференса, работу памяти, совместимость с используемыми моделями и результаты испытаний в собственных нагрузках.