Värderas till fem miljarder dollar – utan att ha sålt ett enda chip i stor skala: är Etched ett teknikskifte eller ett luftslott?
Värderat till fem miljarder utan ett enda sålt chip – drömföretag eller luftslott?
Från månad till månad – till miljardvärdering
När Gavin Uberti och Robert Wachen hoppade av Harvard 2022 för att starta Etched var det knappast med ett självklart välkomnande från investerarvärlden. Bolaget kämpade länge för att hålla sig flytande, levde på marginalen och hade svårt att väcka intresse. I dag ser kartan helt annorlunda ut.
Enligt TechCrunch presenterade Etched denna vecka sin första ordentliga lägesrapport – och siffrorna är svåra att ignorera. Bolaget uppger att man redan tecknat kundavtal till ett sammanlagt värde av en miljard dollar. Det handlar om kompletta driftskluster: egenutvecklade kretsar i kombination med specialdesignade rack och mjukvara, allt ihoppackat för ett och samma ändamål – att köra stora AI-modeller snabbare, billigare och mer energieffektivt.
En miljard i reskassa, tunga namn bakom
I december genomförde Etched en finansieringsrunda på 500 miljoner dollar som inte tidigare offentliggjorts, vilket rapporteras av TechCrunch. Det ger bolaget totalt insamlat kapital på 800 miljoner dollar och en värdering efter rundan på fem miljarder dollar – drygt 50 miljarder kronor. Bland investerarna återfinns handelshuset Jane Street, kvantfonden Two Sigma och Hudson River Trading. Rundan leddes av riskkapitalbolaget Stripes.
Det är inte vilka som helst. Jane Street och Two Sigma är aktörer som är kända för att göra sin hemläxa ordentligt innan de öppnar plånboken. Det är en viktig signal – det här är troligen inte enbart entusiasm.
Varför är detta intressant rent tekniskt?
För att förstå varför Etched väcker sådan uppmärksamhet behöver man förstå var flaskhalsen sitter i dagens AI-industri.
När du ställer en fråga till en AI-tjänst sker det som kallas inferens – modellen bearbetar din inmatning och genererar ett svar. Det är beräkningsmässigt krävande och sker miljarder gånger om dagen globalt. Nvidias grafikprocessorer är byggda för att vara generellt bra på parallella beräkningar, vilket gör dem utmärkta för träning av AI-modeller men inte nödvändigtvis optimala för just inferens i stor skala.
Etcheds strategi bygger på så kallade ASIC-kretsar – Application-Specific Integrated Circuits, det vill säga kretsar designade för ett specifikt ändamål. Tanken är att en krets som enbart är optimerad för att köra transformermodeller (den arkitektur som driver de flesta moderna stora språkmodeller) kan göra det avsevärt effektivare än en GPU som måste vara bra på allt möjligt.
Det är inte en ny idé i sig – Google har länge kört sina egna TPU-kretsar (Tensor Processing Units) internt med stor framgång. Det som är nytt är att ett externt bolag nu försöker sälja samma typ av specialisering som en produkt på den öppna marknaden.
Det som ännu saknas
Här är det dags att ta ett steg tillbaka och vara ärlig mot sig själv.
Etched har ännu inte levererat sina kretsar i någon väsentlig volym. En miljard dollar i orderboken är imponerande – men det är löften, inte bevis. Halvledarbranschen är full av historier om lovande startups som inte klarat övergången från designstudio till produktion i stor skala. Att tillverka ett chip som fungerar i labbet är en sak. Att göra det tillförlitligt, i miljontals exemplar, till ett konkurrenskraftigt pris, är något helt annat.
Nvidia har dessutom inte suttit still. Blackwell-arkitekturen och det tillhörande ekosystemet av mjukvara – framför allt plattformen CUDA som är djupt inbäddad i AI-forskarnas arbetsflöden – utgör en vallgrav som är svår att ta sig över. Kunder kan välja ett snabbare chip, men om det innebär att de måste skriva om stora delar av sin kodbas är tröskeln hög.
Ändå: varför det är värt att följa noga
Men låt oss inte fastna i skepsisen heller. AI-chipmarknaden är på väg att bli en av de mest lukrativa i teknikhistorien. Det finns plats för fler aktörer – och faktum är att diversifiering här är hälsosamt för hela branschen. En värld där Nvidia ensamt sätter priset på AI-beräkning är inte bra för någon utom Nvidia.
Etched har rätt insikt om var smärtan sitter – och de har pengar, tunga investerare och en imponerande orderbok i ryggen. Det är mer än de flesta Nvidia-utmanare har kommit med.
Vår analys
Det som gör Etched-berättelsen genuint intressant är inte värderingen i sig – det är inriktningen. Att specialisera kretsar för inferens snarare än träning är ett välmotiverat tekniskt val. Träning av stora modeller sker relativt sällan och av få aktörer; inferens sker konstant, av alla, och kostnaden eskalerar i takt med att AI-tjänster skalas upp.
Om Etched lyckas leverera på sina löften kan de förändra kostnadsstrukturen för AI-drift på ett sätt som faktiskt spelar roll för slutanvändarna – lägre driftskostnader kan leda till lägre priser och bredare tillgänglighet.
Men – och det är ett stort men – halvledarhistorien är full av bolag som haft rätt om problemet men inte klarat produktionen. Det avgörande steget kommer när de första kundleveranserna rullar ut. Fram till dess är varje värdering ett vad om framtiden, inte en kvittering på nutiden. Följ leveranserna, inte pressreleaserna.