La valorisation d'Etched double à 20.3 milliards de dollars sur l'accord avec Jane Street

Etched vise déjà un nouveau tour de table qui doublera plus que la valorisation de la startup de puces d'inférence IA à environ 21 milliards de dollars, à peine un mois après son tour de Série C de 300 millions de dollars dirigé par Sequoia à la fin juillet, qui valorisait l'entreprise à 10,3 milliards de dollars. 

Les nouveaux chiffres cités dans le rapport d'août 18 du Wall Street Journal représentent une expansion quadruple de la valorisation de 5 milliards de dollars de l'entreprise en décembre 2025. Etched a également finalisé Jane Street en tant que premier client, livrant un rack de serveurs rempli de processeurs IA optimisés pour le calcul d'inférence rapide au géant du trading quantitatif de Wall Street. 

L'ampleur de la croissance de l'entreprise après sa sortie du stealth le 30 juin signale la course aux alternatives à la grande avance de Nvidia à la tête de la chaîne d'approvisionnement qui fournit le silicium alimentant le boom de l'IA. 

« Ce tour reflète une conviction croissante dans l'industrie que le défi exige un nouvel entrant prêt à reconstruire la pile de principes premiers », a déclaré le cofondateur et PDG Gavin Uberti dans un communiqué.

Andreessen Horowitz (a16z), SK Hynix, Jane Street et Diffusion Capital ont également rejoint le tour de financement du 31 juillet.

Que font les puces d'Etched ?

Etched vend des systèmes de rack complets optimisés pour la partie inférence de la pile de calcul IA, qui se produit après que les utilisateurs soumettent des invites. L'entreprise estime que son focus sur l'inférence lui permet de construire des puces spécialisées par rapport à Nvidia, qui construit des GPU polyvalents pour l'entraînement et l'inférence IA.

Etched divise le travail en phases de préremplissage et de décodage. 

• La phase de préremplissage lit et interprète les invites en utilisant ce que le cofondateur d'Etched, Robert Wachen, appelle l'inférence à basse tension. Ce choix de conception permet à la puce de fonctionner plus frais avec plus de transistors et une fréquence d'horloge plus élevée. 
• La phase de décodage, où le modèle écrit sa réponse jeton par jeton, utilise une conception de Mémoire à l'Échelle du Cluster. La conception de mémoire partagée permet aux accélérateurs à l'intérieur d'un rack de tirer des données d'un autre pool de mémoire au lieu de devoir copier les données eux-mêmes. 

Etched a déclaré que ses systèmes sont déjà à l'intérieur des modèles DeepSeek, Qwen, Mamba et Llama.

De gros capitaux affluent vers l'inférence 

Etched profite de la main chaude sur un marché plus large que les prévisionnistes soutiennent comme la tranche à la croissance la plus rapide d'un secteur IA en plein essor. L'entreprise a tenu sa promesse de commencer à expédier des puces cet été, remplissant plus de 1 milliards de dollars de commandes réservées, comme rapporté par Cryptopolitan.

Bloomberg Intelligence a fixé une cible de 1,3 trillion de dollars pour le secteur de l'inférence, doublant la taille du marché de l'entraînement IA d'ici 2032. Iron Mountain et Structure Research soutiennent la capacité d'inférence pour dépasser la capacité d'entraînement cette année et continuer à croître pour représenter 80 % de la charge de calcul IA d'ici 2030.

La course aux centres de données IA a créé une route de demande constante alimentée par des noms tels que Nvidia, Cerebras et AMD, qui construisent également des systèmes spécifiques à l'inférence sur la même séparation préremplissage-décodage que décrit Etched. 

Etched emploie désormais plus de 400 personnes et a signalé un succès de silicium au premier passage sur le processus N4P de TSMC. Il exploite un centre de données de 2 mégawatts dans son siège de San Jose et a ouvert une nouvelle installation de 80 000 pieds carrés et 10 mégawatts à Milpitas, à proximité, a rapporté TechCrunch.