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Etched alcança US$ 21 bi de valuation em um mês

A Etched captou US$ 700 milhões e dobrou seu valuation para US$ 21 bilhões em um mês. O segredo está em dois chips de inferência criados do zero.

Etched alcança US$ 21 bi de valuation em um mês
Foto: ed br / Unsplash

Uma startup de semicondutores que poucos fora do Vale do Silício conheciam há um ano acaba de alcançar um valuation de US$ 21 bilhões. A Etched anunciou nesta terça-feira uma nova rodada de US$ 700 milhões, liderada pela Jane Street, o fundo quantitativo que testou e comprou o hardware da empresa antes de liderar o aporte.

A velocidade de valorização impressiona mesmo pelos padrões inflacionados do mercado de inteligência artificial. Em dezembro, a Etched era avaliada em US$ 5 bilhões. Em julho, levantou uma Série C de US$ 300 milhões a US$ 10,3 bilhões. Agora, em apenas um mês, o valuation saltou mais US$ 11 bilhões. Um crescimento de 320% em menos de um ano.

O que a Etched faz de diferente nos chips de inferência

A Etched não compete no treinamento de modelos de IA, a etapa que exige meses de processamento em datacenters gigantes. O foco é a inferência, o processo computacional que acontece toda vez que um usuário envia um prompt e espera uma resposta. É a parte da cadeia que cresce exponencialmente à medida que mais pessoas usam ferramentas de IA no dia a dia.

A empresa entrega sua tecnologia como sistemas completos que chama de “frontier inference clusters”, uma abordagem similar ao conceito de fábricas de IA popularizado pela Nvidia. A diferença está na arquitetura interna. A Etched projetou dois componentes do zero para atacar os dois gargalos da inferência.

O primeiro é um chip de prefill, a fase em que o sistema precisa compreender o prompt e todo o contexto por trás dele. Essa etapa é intensiva em cálculos. O chip da Etched opera em baixa voltagem, o que permite empacotar mais transistores sem os problemas térmicos típicos de chips de IA de alto desempenho. Na prática, isso significa processar mais tokens por segundo.

O segundo componente é voltado à fase de decodificação, quando o sistema gera os tokens de saída, ou seja, a resposta que o usuário vê na tela. Para essa etapa, intensiva em memória, a Etched criou um novo tipo de memória e um interconector chamado de cluster-scale memory. A tecnologia permite que vários chips compartilhem um pool de memória com latência muito baixa. O resultado prometido é maior velocidade a menor custo.

De chip dedicado a plataforma universal

A Etched ainda carrega uma percepção dos seus primeiros dias: a ideia de que seus chips eram gravados para rodar um modelo específico de IA. Isso de fato era a intenção original, como o próprio nome da empresa sugere. Mas a estratégia mudou. Hoje, os sistemas da Etched rodam qualquer modelo de fronteira.

Essa mudança é relevante porque elimina um dos maiores riscos que compradores de hardware de IA enfrentam: ficar preso a uma arquitetura que se torna obsoleta quando surge um novo modelo. Com a velocidade de evolução dos grandes modelos de linguagem, como temos acompanhado na cobertura de tecnologia do portal, flexibilidade de hardware deixou de ser um diferencial e virou pré-requisito.

A Jane Street, que liderou a rodada, não é um fundo de venture capital tradicional. É uma das maiores firmas de trading quantitativo do mundo, conhecida por exigir desempenho computacional extremo. Em comunicado sobre o investimento, a firma declarou que testou o chip e ficou satisfeita com os resultados iniciais, destacando que a abordagem da Etched entrega a precisão necessária para suas cargas de trabalho mais exigentes. A Jane Street já tem um rack dos sistemas Etched rodando em seu datacenter.

A corrida pela inferência e o desafio à Nvidia

O mercado de chips de IA é dominado pela Nvidia, cuja capitalização de mercado ultrapassa os US$ 3 trilhões. A maior parte dessa dominância vem do treinamento de modelos, mas a inferência representa uma fatia cada vez maior da demanda. À medida que ferramentas como o ChatGPT, o Claude e o Gemini ganham centenas de milhões de usuários, o custo de rodar cada consulta se torna um problema econômico central para as empresas de IA.

É nesse ponto que startups como a Etched encontram espaço. Se um chip especializado consegue entregar a mesma resposta com menor consumo de energia e menor custo por token, o incentivo econômico para adoção é direto. A lista de investidores da Etched reforça a tese: Sequoia Capital, Andreessen Horowitz, Kleiner Perkins, Peter Thiel, Tiger Global, Bain Capital Ventures e Blackstone, entre outros.

O valuation de US$ 21 bilhões coloca a Etched entre as startups privadas mais valiosas do setor de tecnologia. Para efeito de comparação, a Cerebras, outra fabricante de chips de IA que tentou abrir capital, foi avaliada em cerca de US$ 4 bilhões em sua última referência pública. A Groq, que também compete no espaço de inferência, levantou a um valuation de US$ 2,8 bilhões.

O que isso significa para o mercado de IA

A valorização acelerada da Etched reflete uma mudança estrutural no mercado de inteligência artificial. O gargalo está migrando do treinamento para a inferência. Treinar um modelo de fronteira é um evento que acontece uma vez a cada poucos meses. Rodar esse modelo para bilhões de consultas acontece todos os dias, o dia inteiro.

Para investidores que acompanham o setor de tecnologia, o recado é claro: a cadeia de valor da IA está se fragmentando. Não basta mais olhar apenas para a Nvidia. Empresas especializadas em etapas específicas do pipeline, como a inferência, estão atraindo capital em ritmo inédito e podem redefinir a economia do setor nos próximos anos.

A questão que permanece é se a Etched consegue entregar na prática o que promete em testes controlados. O aval da Jane Street, uma firma que vive e morre pela performance computacional, é um sinal forte. Mas escalar produção de semicondutores customizados é uma das tarefas mais difíceis da indústria de tecnologia. O valuation de US$ 21 bilhões precifica uma execução quase perfeita.

Este conteúdo é informativo e educacional e não constitui recomendação de investimento. Rentabilidade passada não é garantia de resultados futuros.

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Sobre o autor
Renato Moura
Enxerga o mercado como vasos comunicantes: uma fala do Fed mexe no petróleo, o Bitcoin escorrega junto com as bolsas. Cobre a macro global e o efeito da política monetária e da geopolítica no preço dos ativos.
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