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Etched C 轮融资 3 亿美元，七个月估值翻倍至 103 亿
AI 推理芯片公司 Etched 完成 3 亿美元 C 轮融资，估值 103 亿美元。领投方为红杉资本（Sequoia），a16z、Jane Street、Diffusion Capital 和 SK 海力士跟投。这是红杉历史上估值最高的 C 轮项目。此时距 Etched 走出隐身模式不到一个月。
七个月，从 50 亿到 103 亿美元
2025 年 12 月，Etched 以 50 亿美元估值完成了一轮未对外公布的 5 亿美元融资，Stripes 领投。
2026 年 6 月 30 日，Etched 正式走出隐身模式：台积电已成功流片，首批系统正在客户处测试，已签署超过 10 亿美元的合同订单。
不到一个月后的 7 月 23 日，Etched 宣布 C 轮，估值翻倍至 103 亿美元。公司累计融资额超过 10 亿美元。
据 Fireside Alpha 透露，Etched 已经在洽谈下一轮，目标估值是当前的 2 倍。
放在行业坐标里看：AI 推理芯片公司 Groq 2025 年底以 200 亿美元被英伟达收购技术并吸纳团队；Cerebras 2026 年 IPO 市值超过 400 亿美元。Etched 的 103 亿美元估值仍然只是这两家同行的一半不到，但它连一颗芯片都还没正式交付。
每个硅谷大基金都当场拒绝了
Etched 2022 年由三位哈佛辍学生创立——CEO Gavin Uberti、总裁 Robert Wachen、CTO Chris Zhu。三人拿到 Peter Thiel 的奖学金后搬到湾区。Wachen 回忆，当时没有办公室、没有公寓，"睡在朋友准备卖掉房子的地板上，用浴巾当被子"。
2023 年，两人拿着 30 页的备忘录向投资人论证：AI 终将需要专用芯片，而不是万能 GPU。据 Patrick O'Shaughnessy 的播客，他们的结论是"硅谷每个大基金都当场拒绝"。
更棘手的是钱。仅物理设计外包就报价 4000 到 5000 万美元，而公司账上只有 1500 万。Uberti 算了一笔拉面账——如果只吃拉面，能在极低数字上撑到流片。他们开始疯狂打电话，100 万、500 万、1000 万，雪球滚起来了。Wachen 回忆起某次董事会：表格最终合龙——"1.03 亿美元，全是软承诺。我们互相看了看，说：拿下。"这就是他们的 A 轮。
如今 Etched 有 400 名员工，工程师来自英伟达、博通、Google TPU、SK 海力士和高频交易公司。公司在圣何塞总部运营一个 2 兆瓦数据中心，并在 Milpitas 新开设 8 万平方英尺、10 兆瓦的设施，同时在台湾设有工厂。
投资人的验证不是靠 PPT。Andrej Karpathy（Anthropic）、Noam Brown（OpenAI）、Geoffrey Hinton 都亲自到办公室试过硬件。Wachen 说："这些是真正上手用过的人，他们都很兴奋。"SK 海力士前 CEO 李锡熙在 Etched 官宣推文下回复："刚看了他们早期演示，迫不及待想自己跑一下。"
质疑同样存在。一位自称硅工程师的 X 用户 yontr 评论称 Etched "在纯 transformer 架构上失败了，无法支撑速度声明，把跑不满芯片的失败包装成'低电压推理'……是硅谷特权的教科书案例。"
Groq 卖了 200 亿，Cerebras IPO 400 亿
英伟达仍然统治推理市场。据 2026 年 6 月数据，英伟达在 AI 推理芯片市场的份额约 74%，一季度推理芯片收入 410 亿美元。但专用推理芯片的阵营正在迅速扩大。
最戏剧性的信号是 Groq。2025 年圣诞夜，英伟达以 200 亿美元收购 Groq 技术并吸纳大部分团队。Cerebras 则在 2026 年以超 400 亿美元市值完成年度最大科技 IPO 之一。d-Matrix 完成了 2.75 亿美元融资。
更值得注意的细节是 Google。TechCrunch 援引消息称，Google 正在将 Gemini 的架构直接固化到名为 Frozen v2 的芯片中——这正是 Etched 2022 年提出、当时被嘲笑为"疯狂"的思路。三年后，全球最有资源的 AI 公司之一在走同一条路。
Etched 自己的定位则更加务实。Wachen 对 TechCrunch 明确表示，系统是架构无关的，可以运行任何模型，包括 DeepSeek、Qwen 等 MoE 模型，以及 Mamba 等非 transformer 架构。
"芯片能跑，人们想要，该发货了"
官方声明中，CEO Gavin Uberti 的判断直白到不像融资公告："现在是进攻的时候。我们的芯片能跑，人们想要，该发货了（Now is the time to be aggressive. Our chips work, people want them, and it's time to ship）。"
Wachen 则保持他一贯的低调："我们不怎么庆祝融资。要到吉瓦级规模还有大量工作（We tend not to celebrate fundraises. We have a lot of work to do to get to Gigawatt scale）。"
红杉合伙人 Sonya Huang 在声明中写道："推理正在通往全球最大市场的路上，专用计算将驱动大部分推理负载（Inference is on the path to becoming the largest market in the world, and purpose-built compute will power the majority of the world's inference）。我们花了很多年研究这个领域，等待一家有技术野心、运营能力和执行力来定义它的公司。Etched 就是。"
Etched 的技术壁垒围绕两个瓶颈：功耗和内存。第一项是低电压推理（Low Voltage Inference），芯片在远低于常规电压下运行数学单元，发热减少，可以在同等功耗下塞入更多晶体管。第二项是集群级内存（Cluster Scale Memory），在整个集群范围内构建共享 SRAM 池，通过专有低延迟互连连接，绕过传统 HBM 的带宽瓶颈。
SK 海力士的入局是这两个技术中最值得玩味的信号。全球最大的 HBM 供应商，投资了一家声称能大幅减少 HBM 依赖的芯片公司。Natasha Malpani（Boundless VC 创始人）在 X 上点破这层逻辑："SK 海力士押注的是推理爆发会卖出更多内存，即便 Etched 的每台机器用得更少。"
推理芯片的牌局，刚刚开始发牌
Etched 的 103 亿美元估值，放在一家还没交付一颗商用芯片的公司身上，当然贵。但 Nvidia 一季度推理芯片收入 410 亿美元这个数字，比任何估值模型都更能解释投资人在赌什么。
更根本的变化是：训练的故事正在收窄到少数几个超大规模玩家，而推理的 TAM（总可寻址市场）随着每一代模型部署而膨胀。英伟达用 GPU 通吃训练和推理的叙事正在出现裂缝——当推理负载大到临界点时，专用硬件的单位成本优势会迫使市场分裂。GPU 够好，但专用芯片更便宜。
红杉给了 Etched 历史最高的 C 轮估值。SK 海力士押上了自己的名字和供应链。三个哈佛辍学生从拉面预算走到了 103 亿美元。接下来要回答的问题只有一个：实验室里的 racks 能不能变成客户数据中心里的基础设施。
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