Trois anciens étudiants de Harvard viennent de lever 300 millions de dollars pour construire la puce IA que les rivaux qualifient d'impossible

Points clés

• Etched a levé 300 millions de dollars lors d'un tour de financement de série C dirigé par Sequoia, évaluant l'entreprise à 10,3 milliards de dollars en juillet 2025.
• La valorisation de la startup a doublé, passant de 5 milliards de dollars en environ sept mois après une levée de 500 millions de dollars en décembre 2024.
• Etched a enregistré 1 milliard de dollars de commandes et a expédié ses premiers systèmes complets aux clients en phase de test.
• Les puces, fabriquées par TSMC, sont conçues pour accélérer l'inférence IA : le travail informatique qui se produit chaque fois que vous tapez une invite et attendez une réponse.
• Le cofondateur Robert Wachen affirme que les systèmes peuvent exécuter n'importe quel modèle IA moderne, pas seulement un type.

Etched, une startup de puces IA cofondée par trois anciens étudiants de Harvard en 2022, vient de clôturer un tour de financement de série C de 300 millions de dollars à une valorisation de 10,3 milliards de dollars, selon un premier rapport de TechCrunch. Sequoia a mené l'opération. Andreessen Horowitz, le géant sud-coréen de la mémoire SK Hynix, la société de trading Jane Street et Diffusion Capital ont également participé.

Les chiffres évoluent rapidement. En décembre 2024, Etched était valorisée à 5 milliards de dollars après avoir levé 500 millions de dollars. Sept mois plus tard, ce chiffre a plus que doublé. L'entreprise affirme qu'il s'agit de la plus haute valorisation jamais atteinte pour une série C dirigée par Sequoia, ce qui serait remarquable sur un marché qui a connu de nombreux tours importants récemment. TSMC, qui fabrique les puces d'Etched, s'est engagée à investir 100 milliards de dollars supplémentaires dans la production de puces aux États-Unis en juillet, ce qui montre l'ampleur de la capacité qui est en cours de construction pour exactement ce type de client.

Qu'est-ce qu'Etched fabrique réellement ?

Etched fabrique des puces et les vend sous forme de systèmes en rack complets, le type de matériel informatique que les grandes entreprises d'IA installent dans les centres de données. Les puces sont conçues pour une tâche spécifique : l'inférence.

L'inférence est le travail informatique qui se produit après que vous ayez tapé quelque chose dans ChatGPT ou un outil similaire et appuyé sur Entrée. Elle se divise en deux étapes. La première est le prefill : le système lit votre invite, une étape exigeant beaucoup de puissance de calcul brute. La deuxième est le decode, où la réponse vous est renvoyée. Le decode nécessite moins de puissance de calcul mais des quantités énormes de mémoire rapide.

Etched a construit une puce séparée pour chaque étape. Sa puce de prefill fonctionne à une tension inhabituellement basse, ce qui génère moins de chaleur et permet aux ingénieurs d'intégrer plus de transistors (les minuscules interrupteurs qui effectuent le calcul réel). Pour le decode, une nouvelle architecture de mémoire partagée permet à de nombreuses puces de travailler ensemble sur ce qu'Etched appelle la « mémoire à l'échelle du cluster », réduisant le temps que chaque puce passe à attendre les données.

Des réponses plus rapides à un coût moins élevé, c'est la promesse. Étant donné que chaque centre de données IA fonctionne avec un budget énergétique fixe, les puces qui font plus par watt sont très importantes.

Faut-il être sceptique ?

Oui, absolument. L'entreprise a gardé son matériel à l'abri des regards, présentant des démonstrations uniquement aux investisseurs et aux clients en phase initiale. Les benchmarks publics n'existent pas encore.

Le cofondateur et directeur général Robert Wachen reconnaît le scepticisme. Les systèmes peuvent exécuter n'importe quel modèle IA, a-t-il dit à TechCrunch, y compris les modèles Mixture of Experts plus récents comme DeepSeek et Qwen (une architecture qui répartit les tâches entre plusieurs modèles spécialisés plus petits plutôt qu'un seul géant) et les conceptions non-transformer comme Mamba. Les critiques avaient supposé que les puces étaient verrouillées sur un seul type d'IA, ce qui serait une limitation grave.

Wachen affirme que le chercheur en IA Andrej Karpathy, Noam Brown d'OpenAI et le lauréat du prix Nobel Geoffrey Hinton ont tous essayé le matériel et en sont sortis impressionnés. Cette liste est crédible. C'est aussi, par définition, une liste sélectionnée.

Le biais de survivance est réel ici. Vous entendez parler de la startup qui a levé 300 millions de dollars, pas de celles qui ont participé à la même course et qui ont perdu.

Que se passe-t-il ensuite ?

Etched compte 400 employés, exploite un centre de données de 2 mégawatts et travaille désormais avec certaines des plus grandes entreprises d'IA du monde, selon Wachen. La production de masse et la livraison de systèmes en rack constituent l'étape suivante, et c'est là que les startups matérielles échouent le plus souvent.

« Nous devons encore être humiliés par ce qu'il faudra pour réellement atteindre l'échelle », a déclaré Wachen à TechCrunch.

Si Etched tient ses promesses en matière de vitesse et de coût, il pourrait discrètement réduire le prix de chaque outil IA que vous utilisez déjà. C'est le pari que 300 millions de dollars viennent de financer.