Trois décrocheurs de Harvard viennent de lever 300 millions de dollars pour construire la puce IA que les rivaux disent impossible

Points clés

• Etched a levé 300 millions de dollars dans un tour de financement de série C dirigé par Sequoia, valorisant l'entreprise à 10,3 milliards de dollars en juillet 2025.
• La valorisation de la startup a doublé par rapport à 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 à des clients pour essai.
• Les puces, fabriquées par le fabricant contractuel TSMC, sont conçues pour accélérer l'inférence IA, le travail informatique qui se produit chaque fois que vous tapez une requête et attendez une réponse.
• Le cofondateur Robert Wachen affirme que les systèmes peuvent exécuter tout modèle IA moderne, pas seulement un seul type.

Etched, une startup de puces IA cofondée par trois décrocheurs 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, rapporté en premier par TechCrunch. Sequoia a dirigé l'accord. Andreessen Horowitz, le géant sud-coréen de la mémoire SK Hynix, la firme de trading Jane Street et Diffusion Capital ont également participé.

Les chiffres bougent vite. 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 valorisation la plus élevée jamais atteinte pour une série C dirigée par Sequoia, ce qui constituerait un record notable sur un marché qui a connu de nombreux gros tours de table récemment.

Qu'est-ce qu'Etched fabrique réellement ?

Etched fabrique des puces et les vend sous forme de systèmes rack complets, le type de matériel informatique que les grandes entreprises 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 envoyer. Il se divise en deux étapes. D'abord, le système lit et comprend votre requête, une étape appelée prefill, qui demande beaucoup de puissance de calcul brute. Ensuite, il rédige la réponse pour vous, une étape appelée decode, qui demande moins de puissance de calcul mais une énorme quantité de mémoire rapide.

Etched a construit une puce distincte pour chaque étape. La puce de prefill s'exécute à une tension inhabituellement basse, ce qui génère moins de chaleur et permet aux ingénieurs de placer plus de transistors (les minuscules commutateurs qui effectuent le calcul réel). La puce de decode utilise un nouveau type de mémoire partagée qui permet à plusieurs puces de travailler ensemble sur ce qu'Etched appelle une « mémoire à l'échelle du cluster », réduisant le temps que chaque puce passe à attendre les données.

La promesse est des réponses plus rapides à moindre coût pour les entreprises IA, et finalement pour leurs clients.

Devrait-on être sceptique ?

Oui, absolument. L'entreprise a gardé son matériel caché, montrant des démonstrations uniquement aux investisseurs et aux premiers clients. Les repères publics n'existent pas encore.

Le cofondateur et directeur général Robert Wachen reconnaît le scepticisme. Les systèmes peuvent exécuter tout modèle IA, dit-il, y compris les nouveaux modèles Mixture of Experts tels que DeepSeek et Qwen (une architecture qui divise les tâches entre plusieurs petits modèles spécialisés plutôt qu'un seul géant) et les conceptions non-transformer comme Mamba. Les critiques avaient supposé que les puces étaient bloquées sur un seul type d'IA, ce qui constituerait une limitation sérieuse.

Des noms célèbres ont essayé le matériel et sont venus impressionnés, dit Wachen, citant le chercheur en IA Andrej Karpathy, Noam Brown d'OpenAI et le lauréat du prix Nobel Geoffrey Hinton. Cette liste est crédible. C'est aussi, par définition, une liste sélectionnée.

Le biais de survie est réel ici. Vous entendiez parler de la startup qui a levé 300 millions de dollars, pas de celles qui ont couru la même course et ont perdu.

Que se passe-t-il ensuite ?

Etched compte 400 employés, exploite un centre de données de 2 mégawatts et travaille maintenant avec certaines des plus grandes entreprises d'IA au monde, selon Wachen. L'étape suivante est la production de masse et la livraison de systèmes rack, ce qui est l'endroit où les startups de matériel trébutent le plus souvent.

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

Si Etched tient ses promesses, une inférence plus rapide et moins chère pourrait réduire silencieusement le coût de chaque outil IA que vous utilisez déjà. C'est le pari que 300 millions de dollars viennent d'acheter.