一家成立不到 4 年、目標與 NVIDIA 競爭的 AI 晶片新創近日公開成績單：Etched 已累計募資 8 億美元、投後估值達 50 億美元，並簽下逾 10 億美元的客戶合約，投資人名單裡不只有 Peter Thiel、Geoffrey Hinton、李飛飛等科技界的重量級人物，還有量化交易巨頭 Jane Street，以及與台積電有策略合作關係的創投 VentureTech Alliance。
表面上看，這是又一家想挑戰 NVIDIA 的 AI 晶片公司，但攤開它的策略會發現，Etched 的賭注並不在於做出另一顆更強的 GPU。
這家 2022 年成立的公司，主要設計專門用來運行 AI 模型的晶片，鎖定模型訓練完成後、實際生成回應的「推論」階段。而它進一步押注的，是把晶片、記憶體、散熱、機櫃到量產體系一起自己包辦，賣的是一整套推論系統，這正好切進了當前 AI 基礎設施競爭裡，一個和「單顆晶片誰最快」不太一樣的維度。
睽違兩年再度亮相，一次端出募資與訂單
根據《Bloomberg》報導，這是 Etched 睽違兩年、再度對外公開談論自家的募資與晶片計畫。共同創辦人暨執行長 Gavin Uberti 直言，公司先前刻意保持低調，直到手上有東西可以拿出來展示。
在產品進度上，Etched 首批（A0）晶片已於台積電 N4P 製程產出，目前正與客戶一起驗證第一款機櫃級產品，並預計今年夏天開始向部分客戶出貨。
在產品進度上，Etched 首批（A0）晶片已於台積電 N4P 製程產出，目前正與客戶一起驗證第一款機櫃級產品，並預計今年夏天開始向部分客戶出貨。投資人陣容同樣醒目：除開頭提及的名字，量化交易巨頭 Jane Street 更主導了一輪先前未公開的募資，據知情人士說法，其對 Etched 的累計投資已逾 1 億美元。
押注推論與 Transformer，用專用晶片對上 GPU
對想大規模服務客戶的 AI 公司來說，推論目前是最大的效能瓶頸，也是最沉重的成本中心，這也是投資人為什麼特別關注任何能加速推論的技術。而 Etched 在這條路線上，下了一個明確而集中的賭注：它的晶片專為 Transformer 這種模型架構最佳化，而 Transformer 正是 OpenAI 的 ChatGPT 與 Google Gemini 等主流模型所採用的形式。
Uberti 向《Reuters》形容，這家公司帶有一點「賭」的成分，若 Transformer 這個架構有天消失，公司就會倒下；但只要它繼續存在，Etched 就有機會成為史上最大的公司之一。這個賭注也帶出 Etched 與 NVIDIA 的路線差異。
根據《Reuters》報導，NVIDIA 目前約拿下伺服器 AI 晶片 8 成市佔，但它的通用型 GPU 能處理各種運算任務，代價是耗能通常高於為特定功能設計的專用晶片。相對地，據《Bloomberg》報導，Etched 與台積電合作開發出一種稱為「低電壓推論」（low-voltage inference）的技術，也就是讓晶片在較低電壓下運作以避免過熱，藉此壓榨出更多效能。
此外，Etched 也打造了一套混合記憶體系統，把 NVIDIA 晶片仰賴的 HBM 高頻寬記憶體，與越來越常見於快速回應場景的 SRAM 靜態隨機存取記憶體結合在一起。
不只做晶片，而是做整套系統與量產能力
值得關注的是，Etched 賣的不是一顆晶片，而是它稱為「前沿推論叢集」（frontier inference clusters）的整套系統，把晶片、客製化機櫃與軟體綁在一起交付，目標是讓前沿模型的推論跑得更快、更便宜、更省電。目前這套系統上已能運行 DeepSeek、Qwen、Mamba、Llama 等模型。
為了做到這件事，Etched 自己設計整個伺服器機架，包含電路板、為晶片散熱的冷卻板、網路連接等，共同創辦人 Wachen 表示 Etched 是唯一這麼做的晶片新創。Uberti 對此的說法是，既然要做一件難事，就把整件難事做完，要在規模上競爭，就得打造出一大堆產品。
這套「全棧自研」的思路也延伸到製造端。Etched 已在台灣設立工廠，並在美國 San Jose 總部建置資料中心、測試房與 NPI 原型實驗室，把設計、驗證與生產放在同一個屋簷下，目標是在 2027 年邁向 gigawatt（十億瓦）規模。
Wachen 強調，公司從一開始就是為 gigawatt 規模而打造，對他而言「量產本身就是產品」，能不能把技術轉化成可被大量製造、部署與營運的系統，才是決定勝負的關鍵。而支撐這套野心的，是一支超過 400 人的團隊，成員多來自 NVIDIA、Broadcom、Google TPU、SK Hynix 與量化交易公司。
競爭規則從「單顆晶片」轉向「整套交付」
《TechCrunch》報導，把 Etched 放回產業脈絡，會看見資本正大舉湧向能加速推論的晶片技術：晶片商 Cerebras 拿下今年首宗受矚目的 IPO，AI 晶片公司 Groq 剛募得 6.5 億美元，Amazon、Google、Microsoft 等雲端巨頭都在自研 AI 晶片，就連 OpenAI 也發表了首顆與 Broadcom 共同打造的自研晶片。此外，Google 今年 4 月也推出專注於推論的 AI 晶片。
Etched 的崛起，象徵著當 AI 基礎設施的需求快速膨脹，比拚的重點或許正從單一晶片的效能，逐漸移向系統整合、能源效率與大規模交付的能力。誰能把技術穩定地轉化成可製造、可部署、可營運的整套系統，可能才是下一波競爭真正的分水嶺。對關注 AI 硬體布局的產業經營者而言，值得追蹤的不只是誰的晶片更強，還包含誰能把整套推論系統，準時、穩定地交到客戶手上。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Bloomberg》、《Reuters》、《TechCrunch》、《GlobeNewsWire》，首圖來源：Etched
