Etched, la startup de chips de IA fundada por tres desertores de Harvard en 2022, cerró una ronda de financiación Serie C de 300 millones de dólares con una valoración de 10.300 millones de dólares, duplicando su valor en aproximadamente siete meses a medida que aumenta la demanda de hardware de inferencia especializado. El cofundador y director de operaciones, Robert Wachen, confirmó la ronda a TechCrunch el 23 de julio de 2026.
La financiación llega en un momento crucial para el sector del hardware de IA, que se ha convertido en un frente central en la carrera tecnológica global que abordamos en nuestros últimos desarrollos de IA. La ronda fue liderada por Sequoia, y también participaron Andreessen Horowitz, SK Hynix, Jane Street y Diffusion Capital, junto con inversores anteriores.
Una lista de patrocinadores destacados
Etched ha reunido un grupo inusualmente alto de partidarios de una empresa que todavía está probando sus primeros productos. Otros patrocinadores incluyen a Peter Thiel, el ex investigador de OpenAI Andrej Karpathy, el cofundador de Figma, Dylan Field, y el director ejecutivo de Replit, Amjad Masad. La compañía dijo que la ronda representa la valoración más alta jamás realizada para una Serie C liderada por Sequoia.
El aumento marca un fuerte aumento desde diciembre, cuando Etched fue valorado en 5 mil millones de dólares después de recaudar una ronda de 500 millones de dólares. Alcanzar una valoración de 10.300 millones de dólares en unos siete meses refleja la convicción de los inversores de que los chips de inferencia especialmente diseñados podrían capturar una porción significativa de un mercado actualmente dominado por las GPU de uso general de Nvidia.
Del diseño al silicio
La apuesta central de Etched es que los chips diseñados específicamente para ejecutar modelos de transformadores, la arquitectura detrás de sistemas como ChatGPT y Claude, pueden ofrecer inferencias mucho más eficientes que los procesadores gráficos de uso general que impulsaron la primera ola del auge de la IA. La empresa enfrentó escepticismo desde el principio, y los críticos cuestionaron si el hardware adaptado a una única arquitectura podría seguir siendo relevante a medida que evolucionaran los diseños de los modelos.
El mes pasado, Etched anunció que había fabricado con éxito sus chips locales, que sus primeros sistemas completos estaban siendo probados por clientes y que ya había reservado pedidos por valor de mil millones de dólares. La empresa vende sistemas completos en lugar de chips independientes, posicionándose como un proveedor de inferencia completo.
Wachen rechazó la percepción de que los productos de Etched sólo pueden ejecutar modelos de lenguaje grandes específicos. Le dijo a TechCrunch que los sistemas pueden ejecutar cualquier modelo de IA, incluidas arquitecturas Mixture of Experts como DeepSeek y Qwen, que dividen las tareas entre submodelos especializados en lugar de depender de una única red grande.
Por qué el hardware de inferencia se está calentando
La ronda de financiación refleja un cambio más amplio en el mercado de hardware de IA. Si bien los últimos dos años estuvieron definidos por una lucha por las GPU de entrenamiento necesarias para construir modelos, la atención se centra cada vez más en la inferencia, el proceso de ejecutar esos modelos entrenados para generar respuestas. La inferencia representa la gran mayoría de los costos informáticos del mundo real a medida que los productos de IA escalan a millones de usuarios.
Esto ha abierto la puerta a nuevas empresas que prometen silicio especializado que puede ejecutar modelos de forma más económica y con menor consumo de energía que el hardware actual. Etched está compitiendo no sólo con Nvidia sino con un campo cada vez mayor de rivales, incluidos gigantes de semiconductores establecidos y otros recién llegados respaldados por empresas, todos compitiendo para capturar una parte del gasto en inferencias que los analistas esperan que aumente en los próximos años.
Un listón alto que superar
A pesar de la fuerte recaudación de fondos, Etched todavía enfrenta importantes obstáculos. Fabricar chips personalizados a escala es enormemente costoso y técnicamente exigente, y la empresa debe demostrar que sus primeros sistemas ofrecen el rendimiento y la confiabilidad que promete en marketing. Competir con Nvidia también significa competir con el profundo ecosistema de software del líder del mercado, en particular su ampliamente utilizada plataforma CUDA, que ha resultado difícil de desbancar.
Por ahora, los inversores están dispuestos a pagar por la promesa. Una valoración de 10.300 millones de dólares, 1.000 millones de dólares en pedidos y el respaldo de algunos de los nombres más destacados de la tecnología indican que el mercado ve una oportunidad real para remodelar el silicio que sustenta la economía de la IA.
Que Etched pueda convertir esa promesa en una ventaja sostenida dependerá de la ejecución durante los próximos dos años, a medida que sus chips pasen de las pruebas al despliegue generalizado.
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