Etched vale 10 miliardi: chip AI specializzati sfidano Nvidia

La startup Etched chiude un Series C da 300 milioni di dollari a una valutazione di 10,3 miliardi, raddoppiata in sette mesi. I chip per l'inferenza AI, già con un miliardo di ordini, attirano Sequoia, Andreessen Horowitz e nomi come Peter Thiel e Andrej Karpathy.

Chip War - Mercato 4 ago 2026

2 min.

Etched vale 10 miliardi: chip AI specializzati sfidano Nvidia

Etched ha chiuso un round Series C da 300 milioni di dollari a una valutazione di 10,3 miliardi. Sette mesi fa valeva 5 miliardi. Il raddoppio è netto, e arriva mentre la startup fondata da tre ex studenti di Harvard nel 2022 annuncia già un miliardo di dollari in ordini clienti.

Il round è stato guidato da Sequoia, con la partecipazione di Andreessen Horowitz, SK Hynix, Jane Street e Diffusion Capital. Tra i sostenitori figurano anche Peter Thiel, Andrej Karpathy — ricercatore passato per OpenAI e Anthropic — Dylan Field di Figma e Amjad Masad di Replit. La società stessa lo definisce il Series C con la valutazione più alta mai guidato da Sequoia. I chip vengono prodotti da TSMC, lo stesso produttore su cui si appoggiano i grandi nomi del settore.

La scommessa di Etched è precisa: costruire processori progettati esclusivamente per l’inferenza AI, cioè la fase in cui un modello già addestrato risponde a una domanda o genera un testo. I fondatori — Gavin Uberti, Robert Wachen e Chris Zhu — hanno lasciato Harvard senza laurea convinti che i modelli basati su architettura transformer avrebbero dominato il settore per anni. Quella convinzione è ancora alla base di ogni scelta tecnica. Il chip di Etched non fa tutto: fa solo quello, e lo fa a tensioni più basse rispetto a qualsiasi altro chip AI sul mercato. Meno calore prodotto significa più transistor nello stesso spazio, densità di calcolo più alta a parità di dissipazione.

Il prodotto è composto da due componenti distinti. Il primo gestisce la fase di prefill, cioè l’elaborazione del prompt in ingresso: è la parte più esigente dal punto di vista computazionale. Il secondo gestisce il decode, la generazione token per token dell’output. Etched li ha progettati entrambi da zero, ottimizzando ciascuno per il suo carico di lavoro specifico. I GPU tradizionali, inclusi quelli di Nvidia, sono costruiti per essere versatili: funzionano su training, inferenza, grafica. Questa generalità ha un costo in efficienza che Etched punta a eliminare del tutto.

La startup impiega circa 400 persone e opera da San Jose, California, dove gestisce un data center da 2 megawatt. Ha appena aperto un nuovo stabilimento da 7.400 metri quadrati a Milpitas, con capacità fino a 10 megawatt, destinato all’espansione della produzione. Il COO Robert Wachen ha dichiarato che la domanda supera già l’offerta disponibile, con i clienti che stanno passando dalla fase di valutazione a quella di deployment effettivo. Tra chi ha testato l’hardware in prima persona compaiono Andrej Karpathy, Noam Brown di OpenAI e Geoffrey Hinton.

Il rischio principale resta la concentrazione su un’unica architettura. Se i transformer perdessero terreno — per quanto oggi sembri improbabile — l’intero modello di business andrebbe rivisto. Ma per ora il mercato dell’inferenza cresce più velocemente di quanto le infrastrutture esistenti riescano a reggere, e Etched si trova in una posizione che pochi altri occupano: hardware funzionante, ordini reali, investitori disposti a scommettere cifre importanti. Il confronto con Nvidia non è ancora diretto, ma la direzione è quella.


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