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三位 24 岁的美国哈佛大学辍学生创办的 Etched,把第一台 AI 服务器卖给了美国华尔街巨头。2026 年 8 月 18 日,一家名字叫 Etched 的 AI 芯片公司宣布了两件事。一方面它向 Jane Street 交付了第一台 AI 推理服务器,这是它的第一个客户。另一方面它刚融了 7 亿美元,估值涨到 210 亿美元。
Etched 的三位创始人是 Robert Wachen、Gavin Uberti 和 Chris Zhu,他们于 2022 年从哈佛辍学创业。这家公司做的事情是造一种只跑 Transformer 模型的芯片,而 Transformer 是 ChatGPT、Claude、Gemini 这些大模型背后的核心架构。
当前市场上主流 AI 芯片走的是通用路线,那就是什么模型都能跑,什么任务也都能做。Etched 选了一条相反的路,改为把芯片做得足够专,专到只可以跑 Transformer 模型。但是代价是它跑不了 CNN、LSTM 这些其他类型的 AI 模型。好处是在跑 Transformer 模型的时候,它比通用芯片快得多也便宜得多。
2026 年 1 月,Etched 估值大约为 50 亿美元。到了 7 月涨到 103 亿美元,8 月更是涨到 210 亿美元,这种一个月翻一倍的速度在半导体行业极其罕见。
过去几年在 AI 芯片领域有个共识:别投太年轻的人做芯片。红杉资本的合伙人 Sonya Huang 曾说,大意是投资者普遍觉得“这些小孩觉得自己什么都能做,做软件也许可以,但是做芯片的话,初创公司需要证明自己无罪”。Etched 证明无罪的方式简单有力,那就是把东西做出来和卖出去。
它的第一个商业客户是 Jane Street,这也是华尔街最神秘的量化交易巨头。量化交易公司对于计算速度有极致要求,微秒级的延迟优势就能够转化成交易利润。Jane Street 在测试 Etched 的芯片之后决定下单购买,并且还领投了这轮 7 亿美元的融资。Jane Street 的声明表示:“我们测试了芯片,对早期结果满意。Etched 的推理方案能提供我们最苛刻工作负载所需的精度。”
据了解,Etched 向 Jane Street 交付的是一整台服务器机架,里面装满了 Etched 自研的 AI 推理芯片。这台设备目前放在 Jane Street 自己的数据中心里,与此同时 Etched 在自己的美国圣何塞总部也建了一个 2 兆瓦的测试数据中心,让客户可以远程试用。
从拿到台积电生产的测试芯片,到能够跑通推理任务,Etched 仅用了 44 天。行业里这个过程一般需要 6 个月以上,该公司联合创始人兼总裁 Robert Wachen 说:“我们可能是唯一一家第一次流片就成功的 AI 芯片初创公司。”
Etched 的芯片设计有如下几个关键点,它把 Transformer 模型推理拆成预填充和解码这两个阶段。在预填充阶段要理解用户输入的提示词,由于计算量大,因此对算力要求高。解码阶段要生成回答的每个词,对于内存带宽要求很高,Etched 面向这两个阶段分别做了优化。
Etched 的计算单元能够在极低电压下运行,这样一来同样面积里能塞进更多晶体管,同时也不会过热。Etched 的互联技术让芯片之间共享内存的延迟能够降到 700 纳秒。作为参考来看,英伟达 Blackwell 芯片做同样的通信任务需要 4,000 纳秒左右。
Etched 的团队也很有亮点,大约 400 名员工中有 15% 来自英伟达。它还从英伟达挖了一位工作了 23 年的资深系统工程师 Brian Loiler,后者又带来了 12 名英伟达前同事。前英伟达的系统工程师 Anthony Gamerman 在 2026 年 4 月从英伟达跳槽到 Etched,他告诉媒体:“走了一个人,过了几周又走了一个,然后你看到连某某都去了 Etched。”
Etched 的运营模式一点也不像典型芯片初创公司,大多数芯片公司都是把测试和生产外包出去,Etched 选择自己亲自掌控一些环节。它在中国台湾有一个 20 人的团队,在那里自建了工厂来生产服务器组件。在芯片流片之前,它就花了几千万美元购买测试设备、写软件、设计定制服务器机架。在 2026 年春天的时候,团队更是连续两个月通宵工作。
据了解,Etched 最早的想法是为一两个特定的前沿模型定制芯片,后来又改变了策略,就是改为做能跑所有 Transformer 模型的通用推理加速器。该公司的座右铭是“产品就是生产本身”,意思是产品不仅是芯片设计图,而是一个能够交付到客户手里、能正常运行的硬件系统。
该公司联合创始人兼 CEO Gavin Uberti 告诉媒体,他们花了三年时间交付了第一台服务器。下一台会快得多。目前,Etched 已经拿到了超过 10 亿美元的客户订单,当前它要解决的问题是如何从一台服务器变成大规模量产。
Etched 的快速推进还有这样一个背景:眼下整个 AI 行业正在从训练狂热转向推理务实。训练大模型必须堆算力,谁 GPU 多就谁厉害。然而训练出来的模型要真正产生商业价值,依赖的是推理,每一次用户提问,模型都要计算一遍。推理的成本能够直接决定 AI 产品的毛利,因此降低推理成本,成为比堆算力更加现实的问题,Etched 瞄准的正是这个问题。
Jane Street 作为第一个付费客户,给 Etched 带来的不只是订单和新的融资。量化交易公司是计算硬件领域最挑剔的买家,它们对于延迟和可靠性的要求比云厂商还高。而一家 AI 芯片公司能通过 Jane Street 的测试,意味着它的产品在极端负载下也可以稳定工作,这个信号对后续的潜在客户有着较大参考价值。
三个创始人的背景也非常值得一提。Uberti 和 Zhu 是在哈佛大学著名的 Math 55 课上认识的,这门课以高难度著称,能够及格的学生不到一半。Wachen 则是 Uberti 的室友,曾经运营过一家学生创业孵化器。他们在创办 Etched 的时候,硅谷芯片行业的普遍观点是“年轻人做不了芯片”,事实上这种看法在今天依然存在,但是这一观点的说服力逐渐在减弱。
Etched 这家公司的未来取决于两个变量,第一个是 Transformer 架构能不能继续地统治 AI 行业,假如未来出现新的主流架构,Etched 的专用芯片就得重新设计。第二个是它能否从“第一台”变成“批量交付”,即从一家靠融资运转的初创公司变成一家靠产品收入运转的硬件厂商。
如今,这家由三个 24 岁年轻人创办的公司,刚刚迈过了那道最难的商业门槛,已经有人愿意为它的芯片付钱。接下来的挑战更大,但是对于三个 24 岁的年轻人来说,能把一台服务器卖到 Jane Street 的数据中心里,可能已经超出了多数人创业之初的想象。
参考资料:
https://www.etched.com/progress/from-zero-to-one
https://techcrunch.com/2026/08/18/etcheds-valuation-doubles-to-21b-in-a-month/
https://siliconangle.com/2026/08/18/inference-chip-startup-etched-raises-another-700m-at-21b-valuation/
注:封面/首图由 AI 辅助生成
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