辛顿、李飞飞、台积电投资，英伟达谷歌大牛组队造芯，估值340亿

智东西7月1日报道，昨晚，AI芯片独角兽Etched发布了其成立以来的首份进展报告，宣布目前已经通过4笔未公布的融资筹集了8亿美元（约合人民币54.3亿元）。Etched还向外媒透露，该公司最近一笔融资是去年12月未公布的5亿美元（约合人民币33.9亿元）融资，投后估值达50亿美元（约合人民币339.3亿元）。 Etched的投资方阵容豪华。其天使投资人包括AI圈知名人物辛顿、李飞飞、卡帕西、科技圈亿万富翁Peter Thiel等。机构投资者方面，台积电旗下的VentureTech Alliance、美国风投机构Jane Street等六家知名风投领投了Etched 5亿美元的最新一轮融资。 随着上述融资消息一同公布的，还有Etched的最新业务进展。今年早些时候，Etched的自研芯片已完成首次流片，采用台积电N4P工艺（基于5nm技术平台）。 目前，Etched正与客户一同验证首批机架级产品，订单需求达10亿美元（约合人民币67.9亿元）。这些产品将在今年夏天发货，并已启动生产。 这家吸引了AI圈诸多知名人物押注的公司，究竟是什么来头？ 01.曾一度面临现金流危机，团队核心成员集齐业界大牛 Etched成立于2022年，总部位于美国加州圣何塞。三位联合创始人Gavin Uberti、Robert Wachen和Chris Zhu都是哈佛大学的辍学生，也是蒂尔奖学金（Thiel Fellowship）的获得者。该奖学金由PayPal联合创始人Peter Thiel创立，每年选拔一批20岁以下的年轻人，给予每人10万美元资助，鼓励他们辍学创业。 从左到右：Robert Wachen、Gavin Uberti、Chris Zhu 早在2023年，Uberti和Wachen就开始向投资人推销Etched的构想，主张AI最终需要专用推理芯片，而非通用的GPU，但当时几乎无人看好，所有接触过的主要投资机构都选择了拒绝。Etched一度濒临现金枯竭，按月份维持运营。 转机出现在2024年。随着生成式AI的爆发式增长，推理成为AI公司最大的成本项和规模化瓶颈，投资者开始对能加速推理的芯片技术趋之若鹜。Etched的融资环境随之改变，当年便筹集了超过1.25亿美元。 如今，Etched已组建了一支400多人的工程师团队，核心成员来自英伟达、谷歌TPU团队、博通、SK海力士、台积电等头部芯片和科技公司。 虽然Etched的联合创始人们十分年轻，但其团队中有不少成员都拥有数十年的芯片行业从业经验。其CTO Mark Ross曾是美国半导体公司Cypress的CTO，该公司于2020年被英飞凌以90亿欧元的价格收购。 Etched负责平台业务的副总裁Brian Loiler原本在英伟达工作了22年，曾负责英伟达的平台工程团队，打造英伟达的HGX和DGX超算系统。 此前曾在英伟达H100/A100和V100团队担任架构师的Saptadeep Pal，如今在Etched担任副总裁，分管ASIC与架构业务。 曾打造谷歌TPU团队软件团队的David Munday，在Etched担任副总裁，分管软件业务。Etched分管生产的副总裁Wayne Cao，曾领导初代iPhone、MacBook Air、Pixel等知名产品的生产与供应链工作。 该团队在芯片设计、系统架构和供应链管理方面积累深厚，为其从芯片到机架的垂直整合提供了支撑。 02.打造前沿推理集群，公布两项核心技术 Etched宣称，其目标是打造全新的“前沿推理集群”，从晶体管到Token进行全栈协同设计，在吞吐量、延迟、成本和能效上达到一流水平。 针对AI推理芯片面临的功耗、发热和带宽等核心瓶颈，Etched公布了两项核心技术。 传统AI芯片在FLOPs利用率提升时会因功耗增加而触发热节流，导致持续推理吞吐量常低于峰值FLOPs的一半。Etched设计的低电压推理新型架构使其芯片的计算模块可在低于多数AI芯片一半的电压下运行，从而在不触发热节流的情况下，将万亿参数稀疏MoE模型的运行效率提升至峰值FLOPs的80%以上。 Etched的机架级系统 针对当前AI芯片HBM无法达到SRAM级解码速度、而纯SRAM芯片又牺牲吞吐量和内存容量的困境，Etched创建了跨芯片的集群级内存共享池，通过专有的超低延迟高带宽互连实现更快的内存访问。 Etched的AI推理芯片 其HBM/SRAM混合设计同时解决了内存容量和延迟问题，避免了纯SRAM芯片、3D DRAM或光学方案在成本、可靠性、良率等方面的权衡。 Etched强调其采用从芯片、封装、PCB、冷板到互连的全栈协同设计方式，与领先AI公司、云服务商和超大规模用户密切合作。Etched已在其圣何塞总部建成2MW数据中心、测试中心和NPI原型实验室，并在中国台湾设立工厂，将设计、验证和生产置于同一体系下，目标在2027年达到吉瓦级规模。 03.结语：AI推理芯片性价比优势凸显 随着大模型从实验室走向千行百业，推理正逐渐演变为AI算力消耗的主战场。在大模型架构相对稳定的前提下，为推理任务专门研发AI芯片这件事，正变得更有性价比，亚马逊、谷歌、微软甚至OpenAI都在持续推进相关研发。 市场也给AI推理芯片的头部玩家们给予了更多认可，今年，Cerebras完成了纳斯达克IPO，Groq的技术通过授权协议进入英伟达体系。 未来，Etched的10亿美元订单和即将到来的批量发货，或将验证这一AI推理芯片新秀，能否满足市场的期待。 来源：Etched官网、TechCrunch 本文来自微信公众号“智东西”（ID：zhidxcom），作者：陈骏达，编辑：云鹏，36氪经授权发布。