据彭博社报道，人工智能芯片初创公司 Etched 表示，该公司已筹集 8 亿美元资金，并透露其投资者包括 Jane Street 和一家与台积电有关联的风险投资公司。
这家志在与英伟达公司竞争的企业计划于今年夏天开始向部分客户交付芯片。
彭博社此前报道称，Etched 完成了一轮 5 亿美元的融资，公司估值达到 50 亿美元。Etched 表示，这轮融资由投资公司 Stripes 领投，亿万富翁 Peter Thiel、Positive Sum 和 Ribbit Capital 参投，于去年 12 月完成。此外，Jane Street、Hudson River Trading、Two Sigma 和VentureTech Alliance也参与了投资，其中 VentureTech Alliance 与台积电建立了战略合作伙伴关系。
据Etched联合创始人兼总裁Robert Wachen透露，Jane Street领投了一轮此前未公开的融资，此后又追加了投资。知情人士称，这家交易公司已累计向Etched投资超过1亿美元。
Etched公司成立于2022年，主要设计用于运行人工智能模型的芯片。该公司目前正在测试其产品，并已签署价值10亿美元的销售合同。Wachen表示，但他拒绝透露任何客户名称。
这是Etched近两年来首次公开讨论其融资和芯片计划。“在我们拿出成果之前，我们一直保持低调，”联合创始人兼首席执行官Gavin Uberti表示。
Etched 的其他投资者包括因发展现代人工智能的一些关键概念而获得诺贝尔奖的Geoffrey Hinton、计算机视觉先驱李飞飞和对冲基金经理Stanley Druckenmiller。
随着人工智能行业从训练模型转向运行模型（即推理），Etched 等众多初创公司正竞相与英伟达展开竞争。另一家推理芯片公司 Groq 于去年 12 月同意以据称 200 亿美元的价格将其技术授权给英伟达。根据协议，英伟达将聘用 Groq 的大部分团队成员。今年 4 月，Alphabet 旗下的谷歌宣布，其人工智能芯片的一个版本将专注于推理。
Etched 与台积电合作开发了一种名为低电压推理的技术，该技术本质上是通过降低芯片运行电压来防止过热。这使得 Etched 能够最大限度地发挥其芯片的性能。该公司还开发了一种内存系统，该系统结合了两种不同的内存类型：一种是英伟达芯片所必需的高带宽内存 (HBMM)，另一种是静态随机存取存储器 (STATM)，后者越来越多地应用于旨在快速响应 AI 查询的芯片中。
除了定制芯片，Etched 还自行设计整个服务器机架——包括电路板、芯片散热板、网络连接等等。Wachen 表示，Etched 是唯一一家做到这一点的芯片初创公司。
“要做一件难事，就要把难事全部做好，”Uberti说。“如果你想大规模竞争，就必须开发大量的产品。”
这并不容易。班加罗尔的一家供应商出现了一些问题，可能会导致一到两年的延误，于是 Etched 公司派出了十几名最优秀的工程师前往印度，花了六个月的时间解决了这个问题。
Wachen表示，该公司 400 名员工中有一半以上居住在公司位于加利福尼亚州圣何塞的总部附近，这使得他们能够快速工作并解决棘手的难题。
Positive Sum 首席执行官 Patrick O'Shaughnessy 表示，尽快推出产品并专注于整个货架是赢得客户的一大优势。Positive Sum 是一家风险投资公司，曾领投 Etched 的早期投资轮。
“时机很重要，”他说。“如果你现在拥有计算能力，人们就会购买。”
Etched研发的AI芯片，只能运行一种类型模型
随着生成式人工智能的应用范围不断扩大，生产运行这些模型的芯片的公司也从中获益匪浅。尤其是英伟达，其影响力巨大，据估计占据了人工智能芯片市场70%到95%的份额。从Meta到微软，各大云服务提供商都在英伟达GPU上投入数十亿美元，唯恐在生成式人工智能的竞争中落后。
因此，生成式人工智能供应商对现状不满也就不足为奇了。他们的成功很大程度上取决于主导芯片制造商的意愿。所以，这些制造商以及一些投机取巧的风险投资家，都在四处寻找有潜力的初创公司，以挑战人工智能芯片领域的现有巨头。
Etched是众多竞相争夺市场主导地位的另类芯片公司之一，但它也是最引人注目的公司之一。Etched成立仅两年，由两位哈佛辍学生Gavin Uberti（曾就职于OctoML和Xnor.ai）和Chris Zhu创立。他们与Robert Wachen以及前Cypress Semiconductor首席技术官Mark Ross一起，致力于打造一款功能单一的芯片：运行人工智能模型。
这并非罕见。许多初创公司和科技巨头都在开发专门运行人工智能模型的芯片，也称为推理芯片。例如，Meta 有MTIA，亚马逊有Graviton和Inferentia，等等。但 Etched 的芯片独树一帜，因为它们只运行一种模型：Transformer 模型。
由谷歌研究团队于 2017 年提出的 Transformer 模型，迄今为止已成为主流的生成式人工智能模型架构。
OpenAI 的视频生成模型Sora以 Transformer 为基础。它们是 Anthropic 的Claude和 Google 的Gemini等文本生成模型的核心。它们也为Stable Diffusion 等最新版艺术生成器提供动力。
“2022年，我们打赌Transformer会统治世界，”Etched公司首席执行官Uberti在接受采访时表示。“人工智能的发展已经到了一个关键节点，性能优于通用GPU的专用芯片势在必行——全世界的技术决策者都明白这一点。”
Etched公司研发的名为“Sohu”的芯片是一款专用集成电路（ASIC），专为特定应用而设计，用于驱动变压器。Uberti公司声称，Sohu采用台积电4nm工艺制造，在降低能耗的同时，其推理性能远超GPU和其他通用AI芯片。
Etched的出现正值生成式人工智能基础设施竞赛的关键转折点。除了成本问题之外，如今大规模运行模型所需的GPU和其他硬件组件的功耗也极其惊人。
高盛预测，到2030年，人工智能将使数据中心电力需求增长160%，从而导致温室气体排放量显著增加。与此同时，加州大学河滨分校的研究人员估计 ，到2027年，全球人工智能的使用可能导致数据中心消耗1.1万亿至1.7万亿加仑的淡水，对当地资源造成影响。（许多数据中心用水来冷却服务器。）
Uberti乐观地（或者说夸张地，取决于你的理解）将Sohu推介为解决行业消费问题的方案。
“简而言之，我们未来的客户将无法承受不转投搜狐的后果，”Uberti说道。“企业愿意押注Etched，因为速度和成本对他们正在构建的AI产品而言至关重要。”
但是，假设 Etched 能够在未来几个月内实现将搜狐推向大众市场的目标，那么在众多其他公司紧随其后的情况下，它能否取得成功呢？
抛开竞争不谈，如果有一天Transformer芯片不再流行怎么办？Uberti表示，在这种情况下，Etched会采取最直接的办法：设计一款新芯片。这当然无可厚非，但考虑到搜狐芯片的研发耗时如此之久，这未免也太过激进了。
尽管存在这些担忧，但投资者仍然将大量资金投入到 Etched 公司。
