Startup de chips de IA Etched atinge avaliação de US$ 10,3 bilhões e desafia céticos

Etched, startup de chips de IA fundada em 2022 por três ex-alunos de Harvard, alcançou uma avaliação de US$ 10,3 bilhões ao fechar uma rodada Série C de US$ 300 milhões. O aporte, liderado pela Sequoia e com participação de fundos como Andreessen Horowitz, SK Hynix e Jane Street, marca a maior avaliação já registrada para uma rodada Série C conduzida pela Sequoia. A empresa dobrou seu valor de mercado em apenas sete meses, saltando dos US$ 5 bilhões avaliados em dezembro do ano passado.

O rápido crescimento reflete a forte tração comercial da companhia, que no mês passado anunciou a fabricação bem-sucedida de seus chips proprietários e o início dos testes de seus primeiros sistemas completos com clientes. Segundo o cofundador e COO Robert Wachen, a Etched já acumula US$ 1 bilhão em pedidos reservados. O ecossistema de investidores também conta com nomes de peso do setor de tecnologia, como Peter Thiel, Andrej Karpathy e Dylan Field, sinalizando forte confiança na estratégia da empresa.

No cerne da proposta da Etched está o desenvolvimento de componentes de memória e chips desenhados do zero para acelerar a inferência de modelos de IA, eliminando a dependência de GPUs tradicionais. Inicialmente, a ideia de criar hardware específico para a arquitetura transformer foi recebida com ceticismo pelo mercado. Além disso, a empresa tem trabalhado para dissipar a percepção de que seus sistemas são restritos a modelos de linguagem específicos. Wachen esclarece que a tecnologia é capaz de executar qualquer modelo de IA, incluindo arquiteturas Mixture of Experts, como DeepSeek e Qwen, e designs não-transformers, como o Mamba.

A vantagem competitiva da Etched reside na otimização das duas etapas da inferência: o pré-preenchimento e a decodificação. A abordagem de gravar partes de modelos de IA diretamente no silício para maximizar o desempenho deixou de ser uma aposta arriscada para se tornar uma tendência consolidada no Vale do Silício. A própria Google está explorando um conceito semelhante com seu chip Frozen v2 para o modelo Gemini, validando a tese de que a especialização de hardware para inferência de IA representa a próxima fronteira da computação.