Startup de chips de IA dobra valuation para US$ 21 bilhões após aporte de US$ 700 milhões

A startup de chips de inteligência artificial Etched anunciou uma nova rodada de US$ 700 milhões, elevando seu valuation para US$ 21 bilhões. O investimento foi liderado pela Jane Street, empresa do mercado financeiro que testou o hardware da companhia.

Segundo informações publicadas pela própria Etched e pelo TechCrunch, a nova avaliação representa mais que o dobro dos US$ 10,3 bilhões atribuídos à startup em uma rodada de julho. Em dezembro, a empresa era avaliada em US$ 5 bilhões.

O movimento mostra como a infraestrutura necessária para executar modelos de inteligência artificial passou a atrair grandes investimentos. A disputa não envolve apenas quem desenvolve os melhores modelos, mas também quem consegue processá-los de forma mais rápida e eficiente.

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O que a Etched está desenvolvendo

A Etched fornece sua tecnologia como sistemas completos chamados pela empresa de “clusters de inferência de fronteira”. A ideia é concentrar diferentes componentes necessários para executar modelos avançados de IA.

A companhia trabalha principalmente sobre uma etapa conhecida como inferência, que acontece depois que o usuário envia uma solicitação a um modelo. É nesse momento que o sistema processa a entrada e produz uma resposta.

Segundo Robert Wachen, cofundador e COO da Etched, a inferência pode ser dividida em duas etapas principais: pré-preenchimento e decodificação.

No pré-preenchimento, o sistema processa o prompt e seu contexto. Na decodificação, começa a gerar os tokens, unidades que formam a resposta apresentada ao usuário.

A Etched afirma ter desenvolvido componentes específicos para essas duas etapas. Um deles utiliza baixa tensão para permitir maior concentração de transistores e reduzir problemas relacionados ao calor.

Para a etapa de decodificação, a startup desenvolveu uma arquitetura de memória e uma interconexão que chama de memória em escala de cluster. A proposta é permitir que diferentes chips compartilhem um grande conjunto de memória com baixa latência.

Na prática, a empresa busca melhorar dois fatores importantes para aplicações de IA:

• Velocidade de processamento
• Custo de inferência

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Por que a Jane Street investiu

A participação da Jane Street dá um elemento adicional à rodada. A empresa afirmou ter testado o chip da Etched e disse estar satisfeita com os primeiros resultados.

O fundo também informou que já possui um rack da Etched em funcionamento em seu data center. Um rack é uma estrutura usada em data centers para organizar equipamentos de computação e armazenamento.

A aplicação é relevante porque empresas financeiras utilizam grandes volumes de processamento para análises, operações e outros sistemas computacionais. Nesse cenário, reduzir o tempo necessário para executar modelos pode ter impacto direto na infraestrutura utilizada.

A Etched ainda enfrenta uma percepção associada à sua origem. A empresa começou com a proposta de desenvolver chips especializados para modelos específicos de IA. Atualmente, afirma que seus sistemas conseguem executar diferentes modelos de fronteira.

A disputa pela infraestrutura de IA

A Nvidia continua sendo uma das principais fornecedoras de chips utilizados para inteligência artificial, mas o crescimento da demanda por inferência abriu espaço para empresas que tentam desenvolver arquiteturas específicas para essa etapa.

A estratégia da Etched é concentrar esforços nesse processamento, em vez de competir apenas pela capacidade geral de computação.

A nova rodada também reúne investidores como Kleiner Perkins, Sequoia Capital, Andreessen Horowitz, Peter Thiel, Tiger Global, Bain Capital Ventures, Neo, Stripes, Primary, Positive Sum, Diffusion, Argo e Blackstone.

O que isso significa para quem trabalha com IA

Para profissionais, o caso da Etched ajuda a mostrar que o avanço da inteligência artificial depende de uma cadeia tecnológica que vai além dos aplicativos acessados diretamente pelos usuários.

Modelos de IA exigem chips, memória, data centers, redes e sistemas capazes de processar grandes volumes de informação. Por isso, novas oportunidades e especializações podem surgir também em áreas relacionadas à infraestrutura de IA.

Na prática, acompanhar essa evolução significa entender não apenas como utilizar ferramentas de inteligência artificial, mas também conceitos como inferência, treinamento, chips especializados e computação em nuvem.

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