KI-Chip-Startup Etched schließt 300 Millionen US-Dollar bei einer Bewertung von 10,3 Milliarden US-Dollar ab und verdoppelt sich innerhalb von sieben Monaten

Etched, das KI-Chip-Startup, das 2022 von drei Harvard-Abbrechern gegründet wurde, hat eine Serie-C-Finanzierungsrunde in Höhe von 300 Millionen US-Dollar mit einer Bewertung von 10,3 Milliarden US-Dollar abgeschlossen und seinen Wert in etwa sieben Monaten verdoppelt, da die Nachfrage nach spezieller Inferenzhardware stark ansteigt. Mitbegründer und Chief Operating Officer Robert Wachen bestätigte die Runde am 23. Juli 2026 gegenüber TechCrunch.

Die Finanzierung kommt zu einem entscheidenden Zeitpunkt für den KI-Hardwaresektor, der zu einer zentralen Front im globalen Technologiewettlauf geworden ist, den wir in unseren neuesten KI-Entwicklungen behandeln. Die Runde wurde von Sequoia angeführt, an der neben früheren Investoren auch Andreessen Horowitz, SK Hynix, Jane Street und Diffusion Capital teilnahmen.

Eine Liste prominenter Unterstützer

Etched hat eine ungewöhnlich hochkarätige Gruppe von Unterstützern für ein Unternehmen zusammengestellt, das noch immer seine ersten Produkte testet. Weitere Unterstützer sind Peter Thiel, der ehemalige OpenAI-Forscher Andrej Karpathy, Figma-Mitbegründer Dylan Field und Replit-Geschäftsführer Amjad Masad. Das Unternehmen sagte, die Runde stelle die höchste Bewertung aller Zeiten für eine von Sequoia angeführte Serie C dar.

Die Erhöhung markiert einen steilen Anstieg seit Dezember, als Etched nach einer 500-Millionen-Dollar-Finanzierungsrunde einen Wert von 5 Milliarden US-Dollar hatte. Das Erreichen einer Bewertung von 10,3 Milliarden US-Dollar in etwa sieben Monaten spiegelt die Überzeugung der Anleger wider, dass speziell entwickelte Inferenzchips einen bedeutenden Teil eines Marktes erobern könnten, der derzeit von Nvidias Allzweck-GPUs dominiert wird.

Vom Design zum Silizium

Die zentrale Wette von Etched besteht darin, dass Chips, die speziell für die Ausführung von Transformer-Modellen entwickelt wurden, die Architektur hinter Systemen wie ChatGPT und Claude, weitaus effizientere Schlussfolgerungen liefern können als die Allzweck-Grafikprozessoren, die die erste Welle des KI-Booms vorangetrieben haben. Das Unternehmen war von Anfang an mit Skepsis konfrontiert, und Kritiker fragten, ob auf eine einzelne Architektur zugeschnittene Hardware auch bei der Weiterentwicklung der Modelldesigns relevant bleiben könne.

Letzten Monat gab Etched bekannt, dass es seine selbst entwickelten Chips erfolgreich hergestellt habe, dass seine ersten vollständigen Systeme von Kunden getestet würden und dass es bereits Aufträge im Wert von 1 Milliarde US-Dollar verbucht habe. Das Unternehmen verkauft komplette Systeme statt eigenständiger Chips und positioniert sich damit als Full-Stack-Inferenzanbieter.

Wachen widersprach der Auffassung, dass die Produkte von Etched nur bestimmte große Sprachmodelle ausführen könnten. Er sagte gegenüber TechCrunch, dass die Systeme jedes KI-Modell ausführen können, einschließlich Mixture of Experts-Architekturen wie DeepSeek und Qwen, die Aufgaben auf spezialisierte Untermodelle aufteilen, anstatt sich auf ein einziges großes Netzwerk zu verlassen.

Warum Inferenz-Hardware immer beliebter wird

Die Finanzierungsrunde spiegelt einen umfassenderen Wandel auf dem KI-Hardwaremarkt wider. Während die letzten zwei Jahre von einem Kampf um die Trainings-GPUs geprägt waren, die zum Erstellen von Modellen benötigt werden, richtet sich die Aufmerksamkeit zunehmend auf Inferenz, den Prozess, bei dem diese trainierten Modelle ausgeführt werden, um tatsächlich Antworten zu generieren. Da KI-Produkte auf Millionen von Benutzern skaliert werden, macht Inferenz den größten Teil der realen Rechenkosten aus.

Das hat die Tür für Start-ups geöffnet, die spezialisiertes Silizium versprechen, mit dem Modelle kostengünstiger und mit geringerem Energieverbrauch betrieben werden können als etablierte Hardware. Etched konkurriert nicht nur mit Nvidia, sondern auch mit einem wachsenden Feld von Herausforderern, darunter etablierte Halbleitergiganten und andere von Risikokapitalgebern finanzierte Newcomer, die alle darum wetteifern, einen Teil der Inferenzausgaben zu erobern, die Analysten in den kommenden Jahren voraussichtlich stark ansteigen lassen.

Eine hohe Hürde, die es zu überwinden gilt

Trotz der starken Mittelbeschaffung steht Etched immer noch vor erheblichen Hürden. Die Herstellung kundenspezifischer Chips im großen Maßstab ist enorm teuer und technisch anspruchsvoll, und das Unternehmen muss nachweisen, dass seine ersten Systeme die Leistung und Zuverlässigkeit liefern, die sein Marketing verspricht. Mit Nvidia zu konkurrieren bedeutet auch, sich mit dem umfassenden Software-Ökosystem des Marktführers auseinanderzusetzen, insbesondere mit seiner weit verbreiteten CUDA-Plattform, die sich nur schwer verdrängen lässt.

Vorerst sind die Anleger bereit, für das Versprechen zu zahlen. Eine Bewertung von 10,3 Milliarden US-Dollar, 1 Milliarde US-Dollar an Aufträgen und die Unterstützung einiger der bekanntesten Namen im Technologiebereich signalisieren, dass der Markt eine echte Chance sieht, das Silizium, das der KI-Wirtschaft zugrunde liegt, neu zu gestalten.

Ob Etched dieses Versprechen in einen nachhaltigen Vorteil umwandeln kann, wird von der Umsetzung in den nächsten zwei Jahren abhängen, wenn die Chips von der Testphase in den breiten Einsatz übergehen.

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Der Kampf um das Silizium, das künstliche Intelligenz antreibt, ist eine der prägenden Geschichten dieses Jahrzehnts. Für eine fortlaufende Berichterstattung über KI-Hardware, Startups und die Unternehmen, die die Zukunft des Computing gestalten, folgen Sie unserer KI-Branchenberichterstattung.

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