芯片初创公司 Etched 近日完成 3 亿美元 C 轮融资，估值达到 103 亿美元。本轮由红杉资本领投，a16z、SK 海力士、Jane Street、Diffusion Capital 等机构跟投，Peter Thiel、Andrej Karpathy、Dylan Field 等天使投资人亦在列。这也是红杉主导的 C 轮融资中，有史以来估值最高的一笔。
估值翻倍，订单已排到十亿美元
Etched 于 2025 年 12 月完成 5 亿美元融资，彼时估值 50 亿美元。短短约七个月后估值翻倍，增速惊人。公司联合创始人兼 COO Robert Wachen 透露，芯片已成功在台积电完成流片，首批完整系统正在向客户交付测试，订单总额已突破 10 亿美元。
Etched 成立于 2022 年，三位创始人 Gavin Uberti（CEO）、Robert Wachen（COO）、Chris Zhu（CTO）均为哈佛大学肄业生。创业初期，整个团队对融资几乎一无所知，更不用说如何大规模招聘。Wachen 回忆，初到旧金山时既无办公室也无住处，曾在朋友即将出售的房子里打地铺，用毛巾当被子睡觉。早期甚至将芯片设计工具所需的服务器架在一位早期员工的自家车库里，每次重启都要打电话让他的妻子帮忙按重启键。如今公司已有 400 名员工，运营着一个 2 兆瓦的数据中心。
瞄准推理阶段：从 Prefill 到 Decode 的全链路加速
Etched 切入市场的核心逻辑是 AI 推理（Inference）的两阶段特性：
- Prefill 阶段：理解用户提示词及上下文，数学计算密集、算力需求高
- Decode 阶段：生成输出 token（即用户看到的答案），算力需求相对低，但对内存带宽和容量要求极高
Etched 为此自研了两款关键组件。其一是 Prefill 芯片，通过大幅降低电压运行（"低电压推理"）来实现显著的速度提升——低电压同时减少发热，使芯片能够集成更多晶体管。其二是名为"集群规模内存"（Cluster Scale Memory）的新型内存与互连技术，让多枚芯片共享同一个高速、低延迟的内存池，从而在保持高吞吐的同时降低单位成本。
从"异类"到被认可：专用芯片路线为何不再荒谬
Etched 创业之初，市场对"专为 Transformer 架构打造 AI 芯片"的想法嗤之以鼻，一度被视为疯狂之举。更何况公司对外销售的是整机系统，而非单颗芯片，这让外界误解更深——许多人以为 Etched 的芯片只能运行特定的大语言模型。
Wachen 澄清，系统实际可运行任意 AI 模型，包括 DeepSeek、Qwen 等混合专家模型（MoE），以及非 Transformer 架构的 Mamba（基于状态空间模型）。有趣的是，将特定 AI 模型直接刻入硅片以提升性能的概念，如今连 Google 也在跟进——据报道，Google 正在开发名为"Frozen v2"的芯片，拟将 Gemini 架构蚀刻在硅片上。
目前系统仅向投资人和早期客户开放演示，Andrej Karpathy（Anthropic）、Noam Brown（OpenAI）、Geoffrey Hinton 等人都已私下体验过硬件并表示认可。Wachen 坦言，从实验室到真正大规模量产交付，团队还有很长的路要走，但他仍引用了自己的话作为结尾："当你真正相信一件事是可能的，并且长时间持续投入，你就能做到。"
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