Etched, la startup di chip AI fondata da tre abbandoni di Harvard nel 2022, ha chiuso un round di finanziamento di serie C da 300 milioni di dollari con una valutazione di 10,3 miliardi di dollari, raddoppiando il suo valore in circa sette mesi con l’aumento della domanda di hardware di inferenza specializzato. Il co-fondatore e direttore operativo Robert Wachen ha confermato il round a TechCrunch il 23 luglio 2026.
Il finanziamento arriva in un momento cruciale per il settore dell'hardware AI, che è diventato un fronte centrale nella corsa tecnologica globale trattata nei nostri ultimi sviluppi AI. Il round è stato guidato da Sequoia, con la partecipazione anche di Andreessen Horowitz, SK Hynix, Jane Street e Diffusion Capital, insieme ai precedenti investitori.
Un elenco di sostenitori di spicco
Etched ha riunito un gruppo di sostenitori insolitamente di alto profilo per un'azienda che sta ancora sperimentando i suoi primi prodotti. Altri sostenitori includono Peter Thiel, l'ex ricercatore OpenAI Andrej Karpathy, il co-fondatore di Figma Dylan Field e l'amministratore delegato di Replit Amjad Masad. La società ha affermato che il round rappresenta la valutazione più alta di sempre per una Serie C guidata da Sequoia.
L’aumento segna una forte crescita rispetto a dicembre, quando Etched era valutato a 5 miliardi di dollari dopo aver raccolto un round di 500 milioni di dollari. Il raggiungimento di una valutazione di 10,3 miliardi di dollari in circa sette mesi riflette la convinzione degli investitori che i chip di inferenza appositamente realizzati potrebbero catturare una fetta significativa di un mercato attualmente dominato dalle GPU generiche di Nvidia.
Dal design al silicio
La scommessa centrale di Etched è che i chip progettati specificamente per eseguire modelli di trasformatori, l'architettura alla base di sistemi come ChatGPT e Claude, possono fornire un'inferenza molto più efficiente rispetto ai processori grafici generici che hanno alimentato la prima ondata del boom dell'intelligenza artificiale. L'azienda si è trovata di fronte allo scetticismo fin dall'inizio, con i critici che si chiedevano se l'hardware adattato a una singola architettura potesse rimanere rilevante man mano che i progetti dei modelli si evolvevano.
Il mese scorso, Etched ha annunciato di aver prodotto con successo i suoi chip fatti in casa, che i suoi primi sistemi completi erano in fase di test da parte dei clienti e che aveva già registrato ordini per un valore di 1 miliardo di dollari. L'azienda vende sistemi completi anziché chip autonomi, posizionandosi come fornitore di inferenza full-stack.
Wachen ha respinto la percezione che i prodotti di Etched possano eseguire solo specifici modelli linguistici di grandi dimensioni. Ha detto a TechCrunch che i sistemi possono eseguire qualsiasi modello di intelligenza artificiale, comprese le architetture Mixture of Experts come DeepSeek e Qwen, che dividono le attività su sottomodelli specializzati anziché fare affidamento su un'unica grande rete.
Perché l'hardware di inferenza si sta surriscaldando
Il round di finanziamento riflette un cambiamento più ampio nel mercato dell’hardware AI. Mentre gli ultimi due anni sono stati caratterizzati da una corsa per le GPU di addestramento necessarie per costruire modelli, l’attenzione si sta sempre più rivolgendo all’inferenza, il processo di esecuzione di modelli addestrati per generare effettivamente risposte. L’inferenza rappresenta la stragrande maggioranza dei costi di elaborazione nel mondo reale poiché i prodotti di intelligenza artificiale si estendono a milioni di utenti.
Ciò ha aperto la porta a startup che promettono silicio specializzato in grado di eseguire modelli in modo più economico e con un consumo energetico inferiore rispetto all’hardware storico. Etched è in competizione non solo con Nvidia ma con un campo crescente di sfidanti, tra cui giganti affermati dei semiconduttori e altri nuovi arrivati sostenuti da venture capital, tutti in corsa per catturare una quota della spesa per inferenza che gli analisti si aspettano aumenterà nei prossimi anni.
Un livello alto da superare
Nonostante la forte raccolta fondi, Etched deve ancora affrontare ostacoli significativi. La produzione di chip personalizzati su larga scala è estremamente costosa e tecnicamente impegnativa e l’azienda deve dimostrare che i suoi primi sistemi offrono le prestazioni e l’affidabilità promesse dal marketing. Competere con Nvidia significa anche competere con il profondo ecosistema software del leader di mercato, in particolare con la sua piattaforma CUDA ampiamente utilizzata, che si è rivelata difficile da eliminare.
Per ora, gli investitori sono disposti a mantenere la promessa. Una valutazione di 10,3 miliardi di dollari, 1 miliardo di dollari di ordini e il sostegno di alcuni dei nomi più importanti della tecnologia segnalano che il mercato vede una reale opportunità per rimodellare il silicio su cui si fonda l’economia dell’intelligenza artificiale.
Se Etched riuscirà a convertire questa promessa in un vantaggio duraturo dipenderà dall’esecuzione nei prossimi due anni, man mano che i suoi chip passeranno dalla sperimentazione all’implementazione su vasta scala.
Stai al passo con l'intelligenza artificiale
La battaglia sul silicio che alimenta l’intelligenza artificiale è una delle storie cruciali di questo decennio. Per report continui sull'hardware AI, sulle startup e sulle aziende che danno forma al futuro dell'informatica, segui la nostra copertura del settore AI.
Leggi altre notizie sull'AI →
