Drei Harvard-Aussteiger sammelten gerade 300 Millionen Dollar ein, um den KI-Chip zu bauen, den Konkurrenten für unmöglich halten

Wichtigste Punkte

• Etched sammelte in einer von Sequoia angeführten Serie-C-Runde 300 Millionen Dollar ein und bewertete das Unternehmen im Juli 2025 auf 10,3 Milliarden Dollar.
• Die Bewertung des Startups verdoppelte sich von 5 Milliarden Dollar in etwa sieben Monaten nach einer 500-Millionen-Dollar-Finanzierung im Dezember 2024.
• Etched hat Bestellungen im Wert von 1 Milliarde Dollar gebucht und seine ersten vollständigen Systeme an frühe Kunden zum Testen ausgeliefert.
• Die Chips, hergestellt vom Auftragsfertigungsunternehmen TSMC, sollen die KI-Inferenz beschleunigen, also die Rechenarbeit, die jedes Mal stattfindet, wenn Sie einen Prompt eingeben und auf eine Antwort warten.
• Mitgründer Robert Wachen sagt, dass die Systeme jedes moderne KI-Modell ausführen können, nicht nur einen bestimmten Typ.

Etched, ein KI-Chip-Startup, das 2022 von drei Harvard-Aussteigern gegründet wurde, schloss gerade eine 300-Millionen-Dollar-Serie-C-Finanzierungsrunde zu einer Bewertung von 10,3 Milliarden Dollar ab, wie zuerst von TechCrunch berichtet wurde. Sequoia führte den Deal an. Andreessen Horowitz, der südkoreanische Speichergigant SK Hynix, das Handelsunternehmen Jane Street und Diffusion Capital beteiligten sich ebenfalls.

Die Zahlen bewegen sich schnell. Im Dezember 2024 wurde Etched nach einer 500-Millionen-Dollar-Finanzierung mit 5 Milliarden Dollar bewertet. Sieben Monate später hat sich diese Zahl mehr als verdoppelt. Das Unternehmen gibt an, dass dies die höchste Bewertung ever für eine von Sequoia angeführte Serie C sei – ein bemerkenswerter Rekord in einem Markt, der in letzter Zeit viele große Runden gesehen hat.

Was macht Etched eigentlich?

Etched baut Chips und verkauft sie als vollständige Rack-Systeme, die Art von Computerhardware, die große KI-Unternehmen in Rechenzentren einbauen. Die Chips sind für eine spezifische Aufgabe konzipiert: Inferenz.

Inferenz ist die Rechenarbeit, die stattfindet, nachdem Sie etwas in ChatGPT oder ein ähnliches Tool eingegeben und gesendet haben. Sie teilt sich in zwei Schritte auf. Zunächst liest und versteht das System Ihren Prompt, ein Schritt namens Prefill, der viel Rechenleistung erfordert. Dann schreibt es die Antwort an Sie zurück, ein Schritt namens Decode, der weniger Rechenleistung benötigt, aber riesige Mengen an schnellem Speicher.

Etched baute einen separaten Chip für jeden Schritt. Der Prefill-Chip läuft bei ungewöhnlich niedriger Spannung, was weniger Wärme erzeugt und es Ingenieuren ermöglicht, mehr Transistoren (die winzigen Schalter, die die eigentliche Rechenarbeit verrichten) unterzubringen. Der Decode-Chip verwendet eine neue Art von gemeinsam genutztem Speicher, der vielen Chips die Zusammenarbeit über das hinweg ermöglicht, was Etched „Cluster-Scale-Speicher" nennt, und reduziert die Zeit, die jeder Chip mit dem Warten auf Daten verbringt.

Das Versprechen ist schnellere Antworten zu niedrigeren Kosten für KI-Unternehmen und eventually für ihre Kunden.

Sollte man skeptisch sein?

Ja, absolut. Das Unternehmen hat seine Hardware hinter verschlossenen Türen gehalten und zeigt Demos nur Investoren und frühen Kunden. Öffentliche Benchmarks existieren noch nicht.

Mitgründer und COO Robert Wachen erkennt den Skeptizismus an. Die Systeme können jedes KI-Modell ausführen, sagt er, einschließlich neuerer Mixture-of-Experts-Modelle wie DeepSeek und Qwen (eine Architektur, die Aufgaben auf mehrere kleinere spezialisierte Modelle verteilt, anstatt auf ein riesiges) und Nicht-Transformer-Designs wie Mamba. Kritiker hatten angenommen, dass die Chips auf einen einzelnen KI-Typ beschränkt waren, was eine ernsthafte Einschränkung wäre.

Bekannte Namen haben die Hardware ausprobiert und waren begeistert, sagt Wachen, und nennt KI-Forscher Andrej Karpathy, OpenAIs Noam Brown und Nobelpreisträger Geoffrey Hinton. Diese Liste ist glaubwürdig. Sie ist aber auch per Definition eine kuratierte.

Survivorship Bias ist hier real. Sie hören von dem Startup, das 300 Millionen Dollar sammelte, nicht von den Startups, die dasselbe Rennen gelaufen sind und verloren haben.

Was kommt als nächstes?

Etched hat 400 Mitarbeiter, betreibt ein 2-Megawatt-Rechenzentrum und arbeitet derzeit mit einigen der größten KI-Unternehmen der Welt zusammen, laut Wachen. Der nächste Schritt ist die Massenproduktion und Lieferung von Rack-Systemen, wo Hardware-Startups am häufigsten stolpern.

„Wir müssen uns immer noch davon bescheiden machen, was es braucht, um wirklich in den großen Maßstab zu kommen", sagte Wachen.

Wenn Etched liefert, könnte schnellere und kostengünstigere Inferenz leise die Kosten jedes KI-Tools senken, das Sie bereits verwenden. Das ist die Wette, für die gerade 300 Millionen Dollar ausgegeben wurden.