El mercado confió en la arquitectura de Etched
La startup Etched, que desarrolla soluciones especializadas para inferencia de IA, cerró una nueva ronda de financiación. La compañía captó $700 millones y su valoración alcanzó los $21 mil millones. La ronda fue liderada por Jane Street, una firma de inversión conocida por su escepticismo hacia los proyectos de IA más sonados. Que precisamente ella se convirtiera en inversor principal dice mucho: Etched logró convencer a un actor conservador del valor real de su tecnología.
Esta es ya la tercera subida notable de valoración en poco tiempo. En diciembre del año pasado, Etched valía $5 mil millones. En julio, la compañía cerró una ronda Serie C de $300 millones con una valoración de $10,3 mil millones. Ahora, los inversores han duplicado el valor en apenas un mes: un crecimiento de casi $11 mil millones. Un ascenso tan vertiginoso rara vez se ve incluso en el sobrecalentado mercado de infraestructura de IA.
Qué han inventado exactamente los ingenieros de Etched
Etched no solo vende chips: la compañía ofrece sistemas completos que denomina «frontier inference clusters». Son clústeres listos para ejecutar los modelos más pesados, que ya no pueden considerarse aceleradores individuales. El cofundador y COO Robert Wachen contó a TechCrunch que el equipo diseñó dos nuevos componentes que aceleran la inferencia en sus dos etapas clave.
Etapa prefill: bajo voltaje en lugar de luchar contra el calor
Cuando el modelo procesa una solicitud de entrada, primero llega la etapa prefill: el «análisis» del prompt y la preparación de los estados internos. Aquí es donde Etched aplicó un enfoque poco convencional: en lugar de subir las frecuencias y enfriar el cristal con gran esfuerzo, los ingenieros crearon un chip que funciona a bajo voltaje. Esto permite colocar muchos más transistores en la placa sin chocar con las limitaciones térmicas. La densidad de cómputo aumenta y el sobrecalentamiento deja de ser un cuello de botella.
Etapa decode: memoria a escala de clúster
La segunda etapa es el decode, es decir, la generación de la respuesta. Aquí el cuello de botella suele ser el acceso a la memoria: cada nuevo token requiere un intercambio rápido de datos entre las unidades de cómputo. Para ello, Etched creó un nuevo tipo de memoria e interconexión, denominado cluster-scale memory. La idea es que múltiples chips se conectan en una red única y utilizan memoria compartida con alta velocidad y baja latencia. En esencia, todo el clúster funciona como un único acelerador gigante, no como un conjunto de dispositivos separados.
Antes circulaban rumores de que Etched integraba un modelo concreto de forma fija en el silicio y que por tanto no podría adaptarse a nuevas arquitecturas. La compañía desmintió estas preocupaciones: los sistemas actuales pueden ejecutar cualquier modelo frontier, es decir, las redes neuronales de propósito general más avanzadas.
Por qué Jane Street decidió hacer una apuesta importante
Para Jane Street, participar en la ronda no es solo una inyección financiera. La firma declaró que realizó sus propias pruebas del chip y quedó satisfecha con los primeros resultados. Además, Jane Street ahora tiene un rack propio con equipos de Etched en su centro de datos. Esto significa que el inversor no se limitó a confiar en lo que le contaron, sino que obtuvo acceso al hardware y lo probó en la práctica.
El propio acuerdo parece un voto de confianza a toda la concepción de Etched. Los chips especializados para inferencia son una apuesta arriesgada, ya que el mercado cambia rápido y los grandes modelos de lenguaje evolucionan. Pero la combinación del chip prefill de bajo voltaje y la memoria de clúster escalable da a Etched argumentos para competir con los aceleradores universales.
Además de Jane Street, en la ronda participaron inversores ya conocidos de operaciones anteriores: Kleiner Perkins, Sequoia Capital, Andreessen Horowitz, Tiger Global, Bain Capital Ventures, Primary, Positive Sum, Diffusion, Argo, Blackstone, así como Peter Thiel y Neo, Stripes. Un grupo sólido, desde fondos de capital riesgo clásicos hasta grandes actores financieros.
La compañía promete a sus clientes mayor velocidad de inferencia y menores costes en comparación con las soluciones tradicionales. Si las características declaradas se confirman en cargas de producción reales, los $21 mil millones podrían no ser el techo, sino solo un punto intermedio.
