Etched привлёк $700 млн при оценке $21 млрд — рост вдвое за месяц

Стартап Etched объявил о закрытии раунда на $700 млн при оценке $21 млрд — и это уже третье крупное привлечение менее чем за год. Раунд возглавил квантовый фонд Jane Street, который сначала протестировал железо, а потом вложил деньги. Даже по меркам AI-бума темп роста оценки выглядит аномально: в декабре 2024 года компанию оценивали в $5 млрд, в июле 2025-го — в $10,3 млрд, теперь — $21 млрд.

За один месяц капитализация выросла почти на $11 млрд. Для сравнения: многие белорусские IT-компании, резиденты ПВТ, за всё время существования не достигают и сотой доли этой суммы в выручке.

Что именно создал Etched

Etched продаёт не отдельные чипы, а полные системы — так называемые frontier inference clusters (Nvidia называет аналогичные решения «AI factories»). Ключевая инновация — два компонента, разработанных с нуля специально под задачи инференса: вычислительного процесса, который запускается каждый раз, когда пользователь отправляет запрос к языковой модели.

Сооснователь и операционный директор Роберт Вачен объяснил архитектуру через две фазы инференса. Первая — prefill: система анализирует запрос и весь контекст, это математически и вычислительно тяжёлая операция. Вторая — decode: система генерирует токены ответа, то есть то, что пользователь видит на экране, и здесь критична скорость работы с памятью.

Для фазы prefill Etched разработал чип с пониженным рабочим напряжением. Это позволило разместить больше транзисторов на кристалле без перегрева — традиционной проблемы высокопроизводительных AI-ускорителей. Результат — быстрее обрабатываются токены на входе.

Для фазы decode компания создала новый тип памяти и интерконнект, который она называет cluster-scale memory.

««Он позволяет множеству чипов объединяться и использовать общий пул памяти с очень низкой задержкой», — пояснил Вачен.»

Объединение чипов в единый пул памяти — это принципиально иной подход по сравнению с классическими GPU-кластерами, где каждый ускоритель работает со своей локальной памятью и обменивается данными через относительно медленные интерфейсы.

Кто вложился и почему это важно

Участие Jane Street в раунде — нетипичная история. Квантовые фонды редко возглавляют венчурные раунды в hardware-стартапах. Обычно они покупают чужие продукты, а не финансируют их разработку. Здесь же фонд сначала протестировал систему, убедился в результатах, а затем не только вложил деньги, но и развернул стойку с оборудованием Etched в собственном дата-центре.

««Мы протестировали чип и довольны ранними результатами. Подход Etched к инференсу обеспечивает точность, необходимую для наших самых требовательных нагрузок. Мы рады, что теперь у нас есть собственная стойка в дата-центре», — говорится в заявлении Jane Street.»

Среди других инвесторов — Kleiner Perkins, Sequoia Capital, Andreessen Horowitz, Peter Thiel, Tiger Global, Bain Capital Ventures, Blackstone и ряд более мелких фондов. Фактически, в капитале Etched собрался весь первый эшелон Кремниевой долины.

Отдельно стоит отметить: Etched давно избавился от своей первоначальной концепции, согласно которой каждый чип «вытравливался» под конкретную модель. Сейчас системы компании поддерживают любые frontier-модели — это критично для корпоративных клиентов, которые не хотят привязываться к одному поставщику LLM.

Что это значит для рынка

Рост оценки Etched отражает более широкую тенденцию: рынок AI-инференса становится самостоятельным и быстрорастущим сегментом, отдельным от рынка обучения моделей. Обучение по-прежнему доминирует в потреблении вычислительных ресурсов крупных лабораторий, но инференс — то, что происходит при каждом запросе каждого пользователя — масштабируется быстрее и требует иной архитектуры.

Для белорусских IT-компаний и команд, которые строят продукты на базе LLM, это означает, что через 1–2 года на рынке появятся альтернативные поставщики AI-инфраструктуры помимо Nvidia и облачных гигантов. Конкуренция на уровне железа может снизить стоимость инференса — а значит, и себестоимость AI-фич в продуктах.