Startup Etched pozyskał 300 mln USD (ok. 1,2 mld zł) w rundzie serii C i osiągnął wycenę 10,3 mld USD. To dwa razy więcej niż w grudniu 2025 roku. Firma projektuje układy wyspecjalizowane w inferencji AI, które mają działać bez GPU. Rundę poprowadziła Sequoia Capital, a ogłoszono ją 23 lipca 2026 roku.
Najważniejsze w skrócie
- Runda serii C: 300 mln USD (ok. 1,2 mld zł), wycena 10,3 mld USD
- Wycena wzrosła dwukrotnie z 5 mld USD w grudniu 2025 — w około siedem miesięcy
- Rundę poprowadziła Sequoia Capital; wśród inwestorów SK Hynix, Andreessen Horowitz i Jane Street
- 1 mld USD w zamówieniach przedpremierowych; pierwszy krzem z TSMC w czerwcu 2026
- Układ wspiera transformery, Mixture of Experts i modele Mamba — bez GPU
Zakład przeciw GPU
Etched powstał w 2022 roku. Założyli go Gavin Uberti, Robert Wachen i Chris Zhu — cała trójka rzuciła Harvard. Zbudowali chip wyspecjalizowany w jednym zadaniu: uruchamianiu gotowych modeli AI. To nie jest uniwersalny procesor jak GPU Nvidii. To ASIC?ASIC: układ scalony zaprojektowany pod jedno zadanie, a nie uniwersalny jak GPU pod inferencję?inferencja: uruchamianie gotowego modelu AI, w odróżnieniu od jego trenowania. Firma twierdzi wprost, że do przyspieszania inferencji nie potrzeba już GPU.
Dwa elementy: prefill i decode
System dzieli się na dwie części. Prefill Chip przetwarza prompt i kontekst, korzystając z „low-voltage inference” — pracy przy obniżonym napięciu. To ogranicza ciepło i pozwala upakować więcej tranzystorów. Druga część to Decode Memory: „cluster-scale memory”, dzięki której wiele układów dzieli pamięć z niskim opóźnieniem. To przyspiesza generowanie tokenów. Etched deklaruje wsparcie dla transformerów, Mixture of Experts oraz modeli Mamba i state-space.
Skala pieniędzy
Runda serii C to 300 mln USD. Wycena skoczyła do 10,3 mld USD (ok. 41 mld zł) z 5 mld USD w grudniu 2025 roku. To podwojenie w około siedem miesięcy. Rundę poprowadziła Sequoia Capital.
Do rundy dołączyli Andreessen Horowitz, SK Hynix, Jane Street i Diffusion Capital. Wśród inwestorów indywidualnych są Peter Thiel, Andrej Karpathy, Dylan Field i Amjad Masad. Obecność SK Hynix, producenta pamięci, jest tu wymowna — pamięć to wąskie gardło inferencji.
Popyt i produkcja
Firma mówi o 1 mld USD w zapisanych zamówieniach. Pierwszy krzem wyprodukował TSMC w czerwcu 2026 roku. Etched zatrudnia około 400 osób. Do biura w San Jose i centrum danych o mocy 2 MW dokłada nowy obiekt w Milpitas: 80 000 stóp kwadratowych i 10 MW mocy.
Sceptycy wciąż są
Gdy Etched powstawał, dedykowane układy AI budziły nieufność. GPU były domyślnym wyborem i tak już pozostało. Nawet po udanej produkcji krzemu sceptycy nie zniknęli. Sam współzałożyciel studzi entuzjazm.
Myślę, że wciąż musimy zachować pokorę wobec tego, czego naprawdę wymaga dojście do skali.
Robert Wachen, współzałożyciel i COO, Etched.
Dlaczego to ważne?
Wycena 10,3 mld USD dla firmy bez masowych dostaw to zakład na jedną tezę: że przyszłość AI to inferencja, nie trening, a inferencję taniej i szybciej obsłuży wyspecjalizowany układ niż uniwersalne GPU. Jeśli teza jest słuszna, Nvidia traci część najbardziej dochodowego rynku, a operatorzy modeli zyskują tańszą alternatywę. Jeśli błędna, Etched zostaje z drogim krzemem pod architektury, które mogą się zmienić.
Kluczowe jest to, że firma stawia nie na jeden model, lecz na całą klasę obciążeń — transformery, MoE i modele state-space. To rozkłada ryzyko związane z ewolucją architektur.
Obecność SK Hynix i TSMC w otoczeniu startupu pokazuje, że łańcuch dostaw traktuje ten zakład poważnie. Realnym testem nie jest jednak wycena, lecz to, czy 1 mld USD zamówień zamieni się w działające, wdrożone systemy.
Co dalej?
- Etched uruchamia obiekt w Milpitas (80 000 stóp kw., 10 MW) — rozbudowa mocy pod produkcję systemów.
- 1 mld USD zamówień czeka na realizację — dostawy pełnych systemów będą testem, czy startup dowiezie skalę.
- Krzem z TSMC (czerwiec 2026) wchodzi w fazę testów u wczesnych klientów i inwestorów.
