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当地时间8月18日，美国人工智能（AI）芯片初创公司Etched宣布，成功以 210 亿美元的估值筹集了 7 亿美元资金，将加速芯片生产。
据介绍，本轮融资由由Etched的首位客户量化交易巨头 Jane Street 领投。Jane Street 的投资方包括 Kleiner Perkins、Sequoia Capital、Andreessen Horowitz、Peter Thiel、Tiger Global、Bain Capital Ventures、Neo、Stripes、Primary、Positive Sum、Diffusion、Argo 和 Blackstone。
Jane Street表示，“我们测试了这款芯片（Etched推出的Transformer架构专用ASIC芯片“S o h u”），对初步结果非常满意。Etched 独特的推理方法能够提供我们所需的精度，以支持我们最苛刻的工作负载。我们很高兴现在数据中心里已经有了自己的机架在运行。”
资料显示，Etched成立于2022年，总部位于美国加利福尼亚州的圣何塞（San Jose），由从哈佛辍学、以Thiel fellow身份创业的Gavin Uberti（CEO）与Robert Wachen（总裁）共同创立。目前Etched用一个约400名员工，其中近15%曾任职于英伟达。曾在英伟达工作近23年的资深系统工程师Brian Loiler于2024年加入后，又挖来约十多名英伟达工程师，部分人甚至拒绝了英伟达提出的优渥留才条件。
Etched的创业愿景始于AI规模化部署对专用芯片的迫切需求。公司CEO Gavin Uberti曾表示，Etched在2023年初期一度难以募资，当时依靠一份30页的备忘录，成功说服投资人相信AI规模化服务终将需要专用芯片，而非仅依赖通用GPU。
不同于英伟达GPU需要兼顾图形渲染、通用计算与AI训练的“全能”定位，Etched选择了一条截然不同的路径将整个架构极致优化，专为Transformer模型这一当下AI的主流架构而设计。这种“做减法”的策略，使其在推理任务的理论算力和能效比上，有望实现数量级的提升。
Etched核心产品“S o h u”是2024年6月推出针对Transformer架构AI模型（如ChatGPT等大语言模型）而设计的ASIC芯片，并声称其在AI大语言模型（LLM）推理性能方面击败了英伟达（NVIDIA）最新的B200 GPU，AI性能达到了H100的20倍。这也意味着该AI芯片将可以大幅降低现有AI数据中心的采购成本和安装成本。
Etched还宣称，其“S o h u”芯片采用“集群规模内存”架构，让服务器内多颗芯片更快速交换数据。英伟达Blackwell GPU约需4,000纳秒完成的芯片间通讯，Etched仅需700纳秒即可完成。
据介绍，Etched从台积电拿到“Sohu”测试芯片后，仅用44天便让芯片成功执行AI推理工作负载，而这一过程通常需要6个月以上。值得一提的是，Etched在中国台湾设有约20人团队，并拥有一座生产服务器零组件的工厂。
今年6月，Etched宣布，与AI技术公司及云服务供应商累计签约订单价值已经达10亿美元，正与客户测试首批产品。
在融资方面，2025年12月Etched完成了未公开5亿美元融资，融资后公司估值达到50亿美元。该轮融资吸引了多家机构关注，包括量化与投资机构及多位AI领域的天使投资人。2026年年7月，Etched完成C轮融资，估值为103亿美元。时隔仅一个月，Etched的新一轮融资估值就已经再度翻倍到了 210 亿美元，显然其所走的Transformer架构专用ASIC芯片路线受到了资本的认可。
曾在2008年金融危机前做空次贷的“大空头”Michael Burry在转发《华尔街日报》相关报道时直言：“这是对英伟达的严肃竞争。” Etched等AI ASIC厂商的崛起，标志着在AI推理芯片市场的竞争当中，英伟达通用GPU的优势地位正在被挑战。
编辑：芯智讯-浪客剑
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