Etched تسجل طلبات بقيمة مليار دولار، مستهدفة Nvidia في استدلال الذكاء الاصطناعي

تدعي شركة Etched، وهي شركة ناشئة في مجال الشرائح عمرها أربع سنوات، أنها تلقت طلبات بقيمة تزيد عن مليار دولار لأجهزة مصممة أساساً لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بعد تدريبها بالفعل. تُعرف عملية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بالاستدلال، وقد أصبحت واحدة من أغلى العمليات للشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في عملياتها التجارية، وتعتقد Etched أن تقنية الشرائح يمكنها إنجاز المهمة بشكل أسرع وأرخص وباستهلاك أقل للطاقة مقارنة بوحدات معالجة الرسومات (GPUs) متعددة الأغراض من Nvidia.

كشفت الشركة عن طلباتها مع تقييم بقيمة 5 مليارات دولار. وأضافت أن شريحة الرقائق الأولى الخاصة بها يتم تصنيعها بالفعل بواسطة شركة تايوان لتصنيع أشباه الموصلات (TSMC)، وفقاً لتقرير من TechCrunch. إذا عملت الرقائق كما هو متوقع، سيتم تحويل جزء من الأموال المتدفقة حالياً إلى نفيديا، مما يؤدي إلى تغيير في الاقتصاديات المحيطة بنشر نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة.

"لقد وصلنا إلى نقطة في تطور الذكاء الاصطناعي حيث أصبحت الشرائح المتخصصة التي يمكنها أداء أفضل من وحدات معالجة الرسومات متعددة الأغراض أمراً حتمياً - ومديرو القرار التقنيون في العالم يدركون ذلك"، قال غافين أوبرتي، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Etched، لتك كرانش في عام 2024.

على عكس التدريب حيث تتعلم النماذج من مجموعات بيانات ضخمة، يحدث الاستدلال كلما قدم المستخدم طلباً. حالياً، تستخدم النماذج اللغوية الكبيرة الوقت في البحث عن الأوزان وتحديث ذاكرة التخزين المؤقت للقيم الرئيسية (KV cache)، مما يزيد من أهمية سعة الذاكرة وعرض النطاق الترددي مع توسع نوافذ السياق. ونتيجة لذلك، هناك طلب على شرائح مصممة للاستدلال فقط على عكس وحدات معالجة الرسومات القادرة على التعامل مع أعباء عمل أثقل.

تُشير ورقة بحثية نُشرت في يوليو 2026 من تأليف مايكل ج. يوان وجو لونغ إلى أنه يمكن وصف وحدات معالجة الرسومات (GPUs) السائدة بأنها "ثقيلة الحساب وخفيفة السعة"، وذلك بفضل مزيجها بين قوة المعالجة العالية والذاكرة المنخفضة نسبياً. ووفقاً للمؤلفين، أثناء الاستدلال، غالباً ما تظل بعض الحسابات دون استخدام أثناء انتظار البيانات، مما يخلق إمكانية استخدام أجهزة مصممة خصيصاً لتحسين استهلاك الذاكرة بدلاً من الكفاءة الحسابية.

ما تبيعه Etched

بدلاً من تسويق شريحة مستقلة، توفر شركة Etched "عناقيد استدلال متطورة"، وهي مجموعة من الأنظمة تعمل معاً وتتكون من شرائح مخصصة ووحدات شبكية وبرمجيات. تدعي الشركة أنها توظف أكثر من 400 مهندس تم تجنيدهم من Nvidia وفريق Google TPU وBroadcom وSK Hynix وTSMC.

نسبت الشركة التحسين المتوقع في الأداء إلى تقنيتين خاصتين. الأولى هي الاستدلال منخفض الجهد (LVI)، وهي تقنية تهدف إلى السماح لوحدة المعالجة بالعمل عند مستويات جهد أقل لتحقيق التشغيل المستمر مع إنتاج حرارة أقل. التقنية الأخرى هي ذاكرة Cluster Scale Memory (CSM)، التي تحرر الشرائح في نظام تخزين منخفض زمن الوصول وبالتالي تزيل مشاكل الاستدلال طويل السياق ونمو حجم ذاكرة التخزين المؤقت KV.

ومع ذلك، لا تزال هذه التقنيات تعتبر ادعاءات تقدمها الشركة بدلاً من كونها مؤكدة بشكل مستقل. ادعت Etched أنها تتوقع نشر بعض نتائج المعايير الفنية والمعلومات التقنية بمجرد أن تبدأ في شحن رفوف منتجاتها الأولى في وقت لاحق من هذا الصيف.

من حافة الإفلاس إلى جدول رأس مال مزدحم

جمعت Etched ما يقرب من 800 مليون دولار حتى الآن، بما في ذلك تمويل بقيمة 500 مليون دولار تم إكماله في ديسمبر عند تقييم ما بعد المال بقيمة 5 مليارات دولار، وفقاً لتك كرانش. قاد جولة الاستثمار Stripes، بمشاركة من Jane Street وHudson River Trading وTwo Sigma وRibbit Capital وVentureTech Alliance.

يشمل قائمة المستثمرين أيضاً باحثي الذكاء الاصطناعي البارزين أندريه كارباتشي وجيفري هينتون وفي-في لي وآرثر مينش و سكوت وو، بالإضافة إلى ستانلي دروكينميلر وبيتر ثيل.

يمثل هذا الدعم تغييراً كاملاً في اتجاه الشركة الناشئة. واجهت Etched، التي تأسست في عام 2022 من قبل طلاب هارفارد المتسربين وشركاء ثيل روبرت واكن وغافين أوبرتي، صعوبات في جذب المستثمرين لأغلب عام 2023. ذكر مؤسسو الشركة أن كل منظمة حولوها رفضت طلباتهم قبل أن يتمكنوا من الحصول على أكثر من 125 مليون دولار في التمويل في عام 2024.

سباق متسع تراقبه الصناعة

تدخل Etched سوقاً مكتظاً بالفعل. Cerebras كانت لديها واحدة من أكثر عروض الطرح العام الأولية (IPOs) لشرائح الذكاء الاصطناعي حظاً بالإعلام هذا العام، وحصلت Groq على تمويل بقيمة 650 مليون دولار مؤخراً، بينما تقوم Amazon وGoogle وMicrosoft بإنشاء شرائح مخصصة للذكاء الاصطناعي للبنية التحتية الخاصة بها. كما استأجرت OpenAI شركة Broadcom لإنشاء شريحة مخصصة، مما يشير إلى أن سوق الاستدلال وصل إلى مستوى يمكنه دعم لاعبين آخرين غير Nvidia.

تستمر عملية التصنيع في كونها مصدر إزعاج. كما أفادت Cryptopolitan سابقاً، أصبحت تقنية التغليف المتقدمة، خاصة طريقة CoWoS الخاصة بـ TSMC لربط المعالجات بالذاكرة عالية النطاق، واحدة من أكبر العقبات التي تواجه الصناعة.

من المتوقع أن تزيد الطلبات على رقائق الذكاء الاصطناعي بنسبة تزيد عن عشر مرات من عام 2022 إلى عام 2026. في الوقت نفسه، تمتلك TSMC حوالي 72% من سوق شركات التصنيع الخارجية المتخصصة. نظراً لأن Etched تستخدم عملية N4P الخاصة بـ TSMC، فإنها تنتهي بها المطاف تتنافس مع شركات مثل Nvidia وAMD وشركات تصنيع شرائح الذكاء الاصطناعي الأخرى على نفس موارد التصنيع.

في الوقت الحالي، يتركز التركيز على التنفيذ. تشير التقارير إلى أن الإنتاج قد بدأ بالفعل وأن رفوف الاستدلال الأولى سيتم شحنها في الأشهر القادمة للحصول على طلبات مبيعات بقيمة مليار دولار. مدى وفاء الأجهزة بوعود الشركة بتحسين الميزات سيخضع فقط للتحقق المستقل بمجرد وصوله إلى العملاء.

في الوقت الراهن، يجب اعتبار ادعاءات الشركة بشأن LVI وCSM وعوداً بدلاً من نتائج مؤكدة. إذا تبين أن النتائج صحيحة، فمن المرجح أن تصبح الشركة الناشئة واحدة من أشد المنافسين لـ Nvidia في قطاع استدلال الذكاء الاصطناعي.