Etched, la startup de puces IA fondée par trois décrocheurs de Harvard en 2022, a clôturé un cycle de financement de série C de 300 millions de dollars pour une valorisation de 10,3 milliards de dollars, doublant sa valeur en environ sept mois alors que la demande de matériel d'inférence spécialisé augmente. Le co-fondateur et directeur de l'exploitation, Robert Wachen, a confirmé le tour à TechCrunch le 23 juillet 2026.

Le financement arrive à un moment charnière pour le secteur du matériel d'IA, qui est devenu un front central dans la course technologique mondiale couverte dans nos derniers développements en matière d'IA. Le cycle a été mené par Sequoia, avec la participation d'Andreessen Horowitz, SK Hynix, Jane Street et Diffusion Capital, aux côtés d'investisseurs précédents.

Une liste de bailleurs de fonds éminents

Etched a réuni un groupe de partisans exceptionnellement prestigieux pour une entreprise qui teste encore ses premiers produits. Parmi les autres bailleurs de fonds figurent Peter Thiel, l'ancien chercheur d'OpenAI Andrej Karpathy, le co-fondateur de Figma Dylan Field et le directeur général de Replit, Amjad Masad. La société a déclaré que ce cycle représentait la valorisation la plus élevée jamais réalisée pour une série C dirigée par Sequoia.

Cette augmentation marque une forte hausse par rapport à décembre, lorsque Etched était évalué à 5 milliards de dollars après avoir levé un tour de table de 500 millions de dollars. Atteindre une valorisation de 10,3 milliards de dollars en sept mois environ reflète la conviction des investisseurs que les puces d'inférence spécialement conçues pourraient conquérir une part significative d'un marché actuellement dominé par les GPU à usage général de Nvidia.

Du design au silicium

Le pari central d'Etched est que les puces conçues spécifiquement pour exécuter des modèles de transformateurs, l'architecture derrière des systèmes comme ChatGPT et Claude, peuvent fournir une inférence beaucoup plus efficace que les processeurs graphiques à usage général qui ont alimenté la première vague du boom de l'IA. L'entreprise a été confrontée au scepticisme dès le départ, les critiques se demandant si le matériel adapté à une architecture unique pourrait rester pertinent à mesure que la conception des modèles évolue.

Le mois dernier, Etched a annoncé qu'elle avait fabriqué avec succès ses puces locales, que ses premiers systèmes complets étaient testés par des clients et qu'elle avait déjà enregistré des commandes d'une valeur d'un milliard de dollars. La société vend des systèmes complets plutôt que des puces autonomes, se positionnant ainsi comme un fournisseur d'inférence full-stack.

Wachen a repoussé la perception selon laquelle les produits Etched ne peuvent exécuter que de grands modèles de langage spécifiques. Il a déclaré à TechCrunch que les systèmes peuvent exécuter n'importe quel modèle d'IA, y compris des architectures mixtes d'experts telles que DeepSeek et Qwen, qui répartissent les tâches entre des sous-modèles spécialisés plutôt que de s'appuyer sur un seul grand réseau.

Pourquoi le matériel d'inférence chauffe

Le cycle de financement reflète un changement plus large sur le marché du matériel d’IA. Alors que les deux dernières années ont été marquées par une ruée vers les GPU de formation nécessaires à la création de modèles, l'attention se tourne de plus en plus vers l'inférence, le processus d'exécution de ces modèles formés pour générer réellement des réponses. L’inférence représente la grande majorité des coûts de calcul réels, à mesure que les produits d’IA s’adaptent à des millions d’utilisateurs.

Cela a ouvert la porte à des startups promettant du silicium spécialisé capable d’exécuter des modèles à moindre coût et avec une consommation d’énergie inférieure à celle du matériel existant. Etched est en concurrence non seulement avec Nvidia, mais aussi avec un nombre croissant de challengers, notamment des géants établis des semi-conducteurs et d'autres nouveaux venus soutenus par du capital-risque, tous se précipitant pour capter une part des dépenses d'inférence que les analystes s'attendent à gonfler dans les années à venir.

Une barre haute à franchir

Malgré la forte collecte de fonds, Etched se heurte toujours à des obstacles importants. La fabrication de puces personnalisées à grande échelle est extrêmement coûteuse et techniquement exigeante, et l'entreprise doit prouver que ses premiers systèmes offrent les performances et la fiabilité promises par son marketing. Rivaliser avec Nvidia signifie également affronter l'écosystème logiciel approfondi du leader du marché, en particulier sa plate-forme CUDA largement utilisée, qui s'est avérée difficile à déloger.

Pour l’instant, les investisseurs sont prêts à payer pour cette promesse. Une valorisation de 10,3 milliards de dollars, 1 milliard de dollars de commandes et le soutien de certains des plus grands noms de la technologie indiquent que le marché voit une réelle opportunité de remodeler le silicium qui sous-tend l’économie de l’IA.

La capacité d'Etched à convertir cette promesse en avantage durable dépendra de son exécution au cours des deux prochaines années, à mesure que ses puces passeront du stade des tests à celui d'un déploiement généralisé.

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