Etched是一家由三位哈佛辍学生于2022年创立的AI芯片初创公司，该公司已完成3亿美元C轮融资，投后估值达103亿美元。联合创始人兼首席运营官Robert Wachen向TechCrunch透露了这一消息。
本轮融资由红杉资本领投，Andreessen Horowitz、SK海力士、Jane Street和Diffusion Capital参投，此前投资方也继续跟投。其他知名支持者包括Peter Thiel、Andrej Karpathy、Dylan Field、Amjad Masad等人。
Etched在去年12月完成5亿美元融资时估值为50亿美元，这意味着其估值在约七个月内实现翻倍。公司表示，这是红杉资本领投的C轮融资中有史以来最高估值。上个月，Etched宣布已成功完成自研芯片的量产制造，首批完整系统正在客户端测试中，并已获得价值10亿美元的订单。
Etched成立之初，专门针对基于Transformer架构（ChatGPT和Claude等主流AI系统所采用的技术架构）的AI模型打造专用芯片，这一想法在当时被许多人视为异想天开。时至今日，公司仍在努力扭转外界对其产品的刻板印象——有人认为Etched以完整系统（而非单独芯片）形式出售的产品，只能运行特定的大语言模型。
对此，Wachen作出了澄清。Etched的系统可以运行任何AI模型，包括DeepSeek和Qwen等混合专家模型（这类架构将任务分配给多个专门的子模型，而非依赖单一大型模型处理），以及Mamba等非Transformer架构设计（Mamba基于一种称为状态空间模型的底层架构）。值得一提的是，将特定AI模型的部分功能直接固化进芯片以提升性能的思路，如今已不再被视为天方夜谭。据报道，谷歌正以其Frozen v2芯片为载体，针对Gemini探索这一理念。
不过，Etched目前最引以为傲的，是其从零开始设计了两个全新组件，专门用于加速推理——即用户提交提示词后所发生的计算过程。
"推理分为两个阶段，"Wachen介绍道，"预填充（prefill）和解码（decode）。"预填充阶段负责理解提示词及其上下文，计算密集且对算力要求极高；解码阶段则负责生成输出Token（即用户最终看到的答案），计算量相对较小，但需要消耗大量内存。
为此，Etched专门设计了一款预填充芯片，Wachen承诺其运行速度"大幅提升"，"运行电压远低于其他任何AI芯片，我们称之为低压推理。"更低的电压意味着更少的热量，从而允许芯片集成更多晶体管。
在解码环节，Etched开发了一种新型内存及"互联技术，我们称之为集群级内存。它能将多块芯片连接在一起，以极低的延迟共享同一内存池，"他表示。Etched承诺，这将带来高速度与低成本的双重优势。
由于这家初创公司成立时，科技行业中除英伟达之外几乎没有人真正理解AI对专用算力的需求，首席执行官Gavin Uberti、Wachen和首席技术官Chris Zhu三位创始人面临了大量质疑——即便在宣布首批芯片已由台积电成功制造之后，怀疑声依然不绝于耳。
这在很大程度上源于能够实际接触其系统的人极为有限。目前，访问权限仍主要面向投资人和早期客户开放。事实上，Etched最初正是凭借在办公室内向来访者进行私下演示，才赢得了一批知名投资人的青睐。
"来自Anthropic的Andrej Karpathy、来自OpenAI的Noam Brown、Geoffrey Hinton，以及这轮融资的所有投资方，这些人都亲自体验过我们的硬件，并对此感到非常兴奋，"Wachen说道。
然而，在机架系统实现量产并全面交付之前，这条路仍然漫长而艰辛。三位创始人当年从哈佛退学创立Etched时，既不懂如何融资（更不用说所需的庞大资金量），也不知道如何招募人才，此事在业界广为流传。
"我们完全不知道这件事会有多难，"他说，"我认为我们仍然需要保持谦逊，因为真正实现规模化还需要付出很多。"
Wachen回忆起当年向父母宣布退学创业后，只身飞往湾区，却没有准备好任何办公室或住所的经历。他当时睡在一位朋友空置房子的地板上。
"我记得借住在朋友即将出售的房子里，用一条毛巾当毯子，"他笑着说。创始人们后来把运行芯片设计工具所需的服务器搭建在一位早期员工的车库里，"每次需要重启时，他就打电话给妻子，让她去按一下重启键。"
如今，公司已有400名员工在宽敞的办公室里忙碌，并运营着一座2兆瓦的数据中心。"我们今天正在实验室里运行Token，与全球一些最大的AI公司开展合作，"他表示。
Wachen现在终于有了毯子，还有床垫，"甚至还有枕头，好几个枕头，"他打趣道。
更重要的是，他和联合创始人们从未因质疑而止步。"我们走了很长的路，这是一个截然不同的世界。但我认为，当你真正相信某件事是可能的，并为之长期坚持努力，你就能做到。"
Q&A
Q1：Etched的AI芯片和普通AI芯片有什么区别？
A：Etched从零设计了两个专为推理加速的核心组件。一是低压预填充芯片，通过超低电压运行减少热量、集成更多晶体管，大幅提升处理提示词阶段的速度；二是集群级内存互联技术，让多块芯片共享同一内存池，以极低延迟完成Token解码输出。整体目标是在保持高速度的同时降低推理成本。
Q2：Etched的系统只能运行特定大语言模型吗？
A：不是的。尽管Etched最初是针对Transformer架构设计的专用芯片，但其系统实际上可以运行任何AI模型，包括DeepSeek、Qwen等混合专家模型，以及基于状态空间模型架构的Mamba等非Transformer设计，并不局限于特定的大语言模型。
Q3：Etched目前的业务规模发展到哪一步了？
A：截至目前，Etched已成功完成自研芯片的量产制造（由台积电代工），首批完整系统正在早期客户处测试，并已获得价值10亿美元的订单。公司拥有400名员工，运营着一座2兆瓦的数据中心，并正与多家全球顶尖AI公司开展合作。
