美国加利福尼亚州圣何塞——人工智能芯片初创公司Etched在C轮融资中筹集了3亿美元，投前估值达100亿美元，累计融资总额已达11亿美元。本轮融资由红杉资本领投，A16Z、Jane Street、黑石集团、SK海力士、Diffusion Capital以及现有投资者共同参与。
该公司目前已获得10亿美元的预订单。Etched总裁罗伯特·瓦琴（Robert Wachen）在近期访问公司位于圣何塞的总部时向《EE Times》透露了这一消息。
“总体而言，我们专注于全球最大的人工智能公司和最大的AI算力集群，”瓦琴表示，“我们的客户正在采购数十亿美元级别的硬件……我们预计该产品将在代码生成、长上下文处理、长视野智能体等方面表现出色，适用于大量推理token的应用场景。”
客户目前已在其数据中心远程运行工作负载，瓦琴称其性能“显著优于市场上任何同类产品”。
除圣何塞办公室已投入运行的集群与实验室外，Etched最近还在加州米尔皮塔斯开设了一处新的研发设施，其中包括一座10兆瓦的数据中心、一个实验室以及一条快速周转的SMT贴片产线。
工作负载灵活性
Etched由哈佛大学辍学生加文·乌贝蒂（Gavin Uberti）与克里斯·朱（Chris Zhu）联合哈佛毕业生罗伯特·瓦琴共同创立，两年前曾因宣称其芯片在token吞吐量上可比NVIDIA Blackwell架构系统高出一个数量级而引发关注——其技术核心在于将Transformer架构“固化”于硬件之中。如今，瓦琴表示，技术路线虽有所演进，但公司目标依旧雄心勃勃。
“早期我们尝试过多种方案，其中一些相当激进，例如将特定模型或模型架构硬编码进硬件，”他解释道，“后来我们意识到，世界需要一种全新的计算范式：它应具备更高FLOPS与带宽，并能支持任意类型的推理任务——无论是万亿参数的MoE模型、扩散模型还是状态空间模型。”
工作负载的灵活性是Etched技术演进的重要一环，同时公司也在系统与集群级拓扑结构方面拓展布局，以顺应行业发展趋势。
《EE Times》实地参观了Etched位于圣何塞的实验室，并观摩了一场令人印象深刻的大型MoE推理演示；现场可见多组硬件机架已按prefill与decode配置部署并正常运行。不过，Etched目前暂未公开具体性能数据。
垂直整合战略
由于设计目标极为宏大，Etched选择全面垂直整合——这在无晶圆厂（fabless）初创企业中并不常见。从ASIC芯片设计、定制封装、电路板设计、散热系统到服务器及基础设施，整套机架系统均由公司内部完成。
“我们坚信垂直整合的价值，”瓦琴强调，“仅设计一颗芯片不够，仅构建一台服务器也不够，甚至仅打造一个机架或一个集群仍不足够——我们必须构建出能够在全球范围内以吉瓦级规模产出最优集群的整机系统。”
Etched对垂直整合既坚持原则又讲求务实：最终目标只是在单位时间内服务更多推理token。尽管这对一家初创企业而言挑战巨大，但团队规模已超450人且仍在持续扩张。
低电压推理技术
Etched性能优势的一大来源在于高利用率，而这部分得益于其芯片数学引擎采用的“低电压推理”（LVI）策略——即主动降低部分电路的工作电压。当前主流AI芯片常受热管理限制，需通过降频（throttling）控制功耗，从而牺牲性能。
Etched将其数学引擎晶体管工作电压降至其他AI芯片的一半以下，从而实现更高的每瓦FLOPS性能，并避免因热节流导致的算力浪费。瓦琴表示，公司可在万亿参数MoE模型上实现80%以上的持续利用率而不触发热节流。
“当前现实是：你购买的每1 FLOPS实际仅能获得0.2至0.4 FLOPS有效算力，”他指出，“若全球所有芯片均采用LVI技术，全球推理能力有望翻倍甚至增至三倍。”
值得注意的是，亚阈值（sub-threshold）设计通常仅用于小型芯片（如Ambiq微控制器）或加密挖矿ASIC，因其低电压运行伴随极高电流，易引发电流尖峰问题，且常规下难以维持高时钟频率。
“这是一个极其困难的物理工程问题，”瓦琴坦言，“从制造工艺、ASIC设计、封装、电路板、散热到机械结构，整个技术栈均需大量创新协同配合。”
为兼顾低电压与高性能，Etched采取了关键策略：仅将数学引擎部分运行于低电压，而SRAM存储单元则维持标准电压——因现有标准SRAM单元在亚阈值状态下稳定性严重下降。因此，那些将计算单元与SRAM高度混合的设计在实施低电压运行时将面临更大挑战。
“这些难题确实棘手，但我们的硬件本身即是解决方案的最佳证明。”瓦琴补充道。
Etched芯片基于台积电N4P工艺，采用全光罩尺寸设计，集成六堆HBM内存。瓦琴特别指出，该芯片刻意选用不同于NVIDIA下一代Rubin GPU的制程节点、封装技术与内存方案，以确保双方可同步实现量产规模化。
集群级共享内存架构
Etched另一项核心技术突破在于构建了跨整集群的低延迟共享内存池，通过自研高带宽互连技术，实现单扩展域内对各芯片SRAM与HBM的高速统一访问。
“这意味着必须从底层开始协同设计新型互连架构与新型内存子系统，”瓦琴解释，“且所有技术必须基于当前已量产、可大规模部署的成熟方案，包括铜互联等材料。”
在Etched实验室中，公司已将prefill与decode阶段分别部署于不同机架，并凭借充足的算力与带宽轻松应对两类任务。不过瓦琴也表示，Etched同样欢迎与其他硬件协同部署于解耦化（disaggregated）架构中。
Etched机架将于今年夏季开始向客户交付。
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