Etched, a startup de chips de IA fundada por três que abandonaram Harvard em 2022, fechou uma rodada de financiamento Série C de US$ 300 milhões com uma avaliação de US$ 10,3 bilhões, dobrando seu valor em cerca de sete meses à medida que a demanda por hardware de inferência especializado aumenta. O cofundador e diretor de operações Robert Wachen confirmou a rodada ao TechCrunch em 23 de julho de 2026.
O financiamento chega num momento crucial para o setor de hardware de IA, que se tornou uma frente central na corrida tecnológica global abordada nos nossos últimos desenvolvimentos de IA. A rodada foi liderada pela Sequoia, com a participação de Andreessen Horowitz, SK Hynix, Jane Street e Diffusion Capital, ao lado de investidores anteriores.
Uma lista de apoiadores proeminentes
A Etched reuniu um grupo incomumente de apoiadores de alto perfil para uma empresa que ainda está testando seus primeiros produtos. Outros patrocinadores incluem Peter Thiel, o ex-pesquisador da OpenAI Andrej Karpathy, o cofundador da Figma, Dylan Field, e o presidente-executivo da Replit, Amjad Masad. A empresa disse que a rodada representa a maior avaliação de todos os tempos para uma Série C liderada pela Sequoia.
O aumento marca uma subida acentuada em relação a dezembro, quando a Etched foi avaliada em US$ 5 bilhões após levantar uma rodada de US$ 500 milhões. Alcançar uma avaliação de US$ 10,3 bilhões em cerca de sete meses reflete a convicção dos investidores de que chips de inferência desenvolvidos especificamente poderiam capturar uma fatia significativa de um mercado atualmente dominado pelas GPUs de uso geral da Nvidia.
Do Design ao Silício
A aposta central da Etched é que os chips projetados especificamente para executar modelos de transformadores, a arquitetura por trás de sistemas como ChatGPT e Claude, podem fornecer inferência muito mais eficiente do que os processadores gráficos de uso geral que alimentaram a primeira onda do boom da IA. A empresa enfrentou ceticismo desde o início, com os críticos questionando se o hardware adaptado a uma única arquitetura poderia permanecer relevante à medida que os designs dos modelos evoluíssem.
No mês passado, a Etched anunciou que havia fabricado com sucesso seus chips caseiros, que seus primeiros sistemas completos estavam sendo testados por clientes e que já havia reservado US$ 1 bilhão em pedidos. A empresa vende sistemas completos em vez de chips independentes, posicionando-se como um fornecedor de inferência full-stack.
Wachen rejeitou a percepção de que os produtos da Etched só podem executar grandes modelos específicos de linguagem. Ele disse ao TechCrunch que os sistemas podem executar qualquer modelo de IA, incluindo arquiteturas Mixture of Experts, como DeepSeek e Qwen, que dividem tarefas em submodelos especializados, em vez de depender de uma única grande rede.
Por que o hardware de inferência está esquentando
A ronda de financiamento reflete uma mudança mais ampla no mercado de hardware de IA. Embora os últimos dois anos tenham sido definidos por uma disputa pelas GPUs de treinamento necessárias para construir modelos, a atenção está cada vez mais voltada para a inferência, o processo de execução desses modelos treinados para realmente gerar respostas. A inferência é responsável pela grande maioria dos custos de computação do mundo real, à medida que os produtos de IA são dimensionados para milhões de usuários.
Isso abriu a porta para startups que prometem silício especializado que pode rodar modelos de forma mais barata e com menor consumo de energia do que o hardware existente. A Etched está competindo não apenas com a Nvidia, mas com um campo crescente de desafiantes, incluindo gigantes de semicondutores estabelecidos e outros recém-chegados apoiados por capital de risco, todos correndo para capturar uma parcela dos gastos com inferência que os analistas esperam aumentar nos próximos anos.
Uma barreira alta para superar
Apesar da forte arrecadação de fundos, a Etched ainda enfrenta obstáculos significativos. A fabricação de chips personalizados em escala é extremamente cara e tecnicamente exigente, e a empresa deve provar que seus primeiros sistemas oferecem o desempenho e a confiabilidade que o marketing promete. Competir com a Nvidia também significa competir com o profundo ecossistema de software da líder de mercado, particularmente a sua plataforma CUDA amplamente utilizada, que se revelou difícil de desalojar.
Por enquanto, os investidores estão dispostos a pagar pela promessa. Uma avaliação de 10,3 mil milhões de dólares, mil milhões de dólares em encomendas e o apoio de alguns dos nomes mais proeminentes da tecnologia sinalizam que o mercado vê uma oportunidade real para remodelar o silício que sustenta a economia da IA.
Se a Etched conseguirá converter essa promessa em vantagem sustentada dependerá da execução nos próximos dois anos, à medida que seus chips passarem de testes para implantação generalizada.
Fique à frente da IA
A batalha pelo silício que alimenta a inteligência artificial é uma das histórias que definem esta década. Para relatórios contínuos sobre hardware de IA, startups e empresas que moldam o futuro da computação, siga nossa cobertura da indústria de IA.
Leia mais notícias sobre IA →
