Etched lève 700 millions de dollars, valorisée 21 milliards

Etched, une startup de San Jose qui construit des systèmes informatiques spécialisés pour faire fonctionner des modèles d'IA plutôt que pour les entraîner, a annoncé le 18 août 2026 avoir levé 700 millions de dollars lors d'un tour de table qui valorise l'entreprise à 21 milliards de dollars. Le tour a été mené par Jane Street, le fonds de trading quantitatif, devenu le premier client d'Etched après avoir testé son matériel et installé le premier rack livré dans son propre centre de données. Kleiner Perkins, Sequoia Capital, Andreessen Horowitz, Tiger Global, Bain Capital Ventures, Peter Thiel, Blackstone et plusieurs autres investisseurs historiques ont également participé.

Une valorisation qui a doublé en un mois

Le rythme de progression de la valorisation d'Etched est inhabituel, même selon les standards du cycle actuel de financement de l'IA. L'entreprise était valorisée 5 milliards de dollars en décembre 2025, puis a levé une série C de 300 millions de dollars à une valorisation de 10,3 milliards de dollars en juillet 2026. Un mois plus tard, ce nouveau tour de 700 millions de dollars porte l'entreprise à 21 milliards de dollars — une hausse de près de 11 milliards de dollars en quatre semaines. Etched a désormais levé un total de 1,9 milliard de dollars depuis sa création, selon l'annonce de l'entreprise elle-même.

Etched vend ce qu'elle appelle des « clusters d'inférence de pointe » : des systèmes complets, à l'échelle du rack, conçus spécifiquement pour l'inférence, le processus de calcul qui s'exécute après qu'un utilisateur soumet une requête à un modèle d'IA — par opposition à l'entraînement, qui est le processus de construction du modèle lui-même. Une puce d'inférence est un processeur conçu et optimisé pour cette tâche précise plutôt que pour du calcul généraliste, ce qui explique pourquoi Etched présente son matériel comme une alternative aux processeurs graphiques généralistes, les GPU, dont Nvidia domine le marché.

Deux composants conçus de zéro

Selon Robert Wachen, cofondateur et directeur des opérations d'Etched, l'enthousiasme des investisseurs porte sur deux pièces de matériel que l'entreprise a conçues elle-même pour accélérer les deux étapes de l'inférence : le « prefill », où le système traite et comprend une requête entrante, et le « decode », où il génère les jetons de sortie que l'utilisateur voit réellement. Etched a construit ce qu'elle appelle une puce Low Voltage Inference pour l'étape de prefill, qui, selon elle, intègre davantage de transistors que les conceptions concurrentes sans les problèmes de chaleur qui accompagnent habituellement cette densité, ce qui lui permet de traiter davantage de jetons par seconde. Pour l'étape de decode, Etched a construit un nouveau système de mémoire et d'interconnexion appelé Cluster Scale Memory, qui permet à de nombreuses puces de partager un seul réservoir de mémoire très rapide et à faible latence, plutôt que chaque puce travaillant avec sa propre mémoire séparée.

Etched avait initialement laissé entendre que ses puces seraient gravées, dans le silicium, pour faire fonctionner un seul modèle d'IA spécifique — l'origine du nom de l'entreprise (« etched » signifie « gravé »). Gavin Uberti, cofondateur et directeur général, a indiqué que ce plan a depuis changé : les systèmes actuels de l'entreprise peuvent faire fonctionner n'importe quel modèle d'IA majeur, y compris de grands systèmes à mélange d'experts et des architectures non-transformeurs, offrant aux clients davantage de flexibilité que ne le laissait supposer l'approche initiale « une puce, un modèle ».

Le rack de Jane Street, et la suite

Dans une déclaration reprise dans l'annonce de financement d'Etched, Jane Street a indiqué : « Nous avons testé la puce et sommes satisfaits des premiers résultats. L'approche unique d'Etched en matière d'inférence apporte la précision dont nous aurons besoin pour nos charges de travail les plus exigeantes. Nous sommes ravis d'avoir désormais notre propre rack en fonctionnement dans notre centre de données. » Etched précise avoir livré ce premier rack à Jane Street le mois dernier, et que la société y fait désormais tourner des charges de travail de production.

• 700 millions de dollars levés lors du nouveau tour, mené par Jane Street
• 21 milliards de dollars de valorisation post-money, contre 10,3 milliards de dollars en juillet 2026
• 1,9 milliard de dollars levés au total par Etched depuis sa création
• Plus d'un milliard de dollars de contrats clients déjà signés, selon l'entreprise
• Jane Street : premier client, avec le premier rack livré en fonctionnement dans son propre centre de données
• Technologie centrale : une puce Low Voltage Inference pour l'étape de prefill, et Cluster Scale Memory, un réservoir de mémoire partagé à haute vitesse sur l'ensemble du cluster, pour l'étape de decode

Etched indique construire désormais trois générations de son matériel en parallèle, alors qu'elle travaille à monter en production pour le reste de sa clientèle, qui comprend des entreprises d'IA publiques et privées ainsi que des fournisseurs cloud. Mamoon Hamid, associé gérant de Kleiner Perkins, dont le fonds a également soutenu Anthropic, Databricks et Waymo, a déclaré dans l'annonce que « l'inférence devient l'un des marchés d'infrastructure les plus importants de l'IA, et les gagnants seront mesurés en jetons par dollar et par watt » — une formulation qui place les puces d'Etched en concurrence directe avec le matériel optimisé pour l'inférence que Nvidia, AMD et une vague d'autres startups de puces spécialisées cherchent elles aussi à construire.

Ce que cela change pour le marché français et européen de l'infrastructure IA

Pour les acheteurs français et européens d'infrastructure IA, l'ascension rapide d'Etched ajoute une alternative crédible, bien qu'encore modeste, à Nvidia, à un moment où l'inférence — et non plus l'entraînement — devient le coût le plus lourd et le plus durable pour les entreprises qui exploitent des produits d'IA en production. L'activité londonienne de Jane Street compte parmi les plus grands fonds de trading quantitatif de la City, et sa décision de déployer du matériel Etched dans son propre centre de données donne aux entreprises financières et technologiques européennes, y compris françaises, un point de repère concret pour un fournisseur qui, jusqu'à cette année, n'existait guère que sur le papier. Une disponibilité plus large de clusters d'inférence spécialisés compterait avant tout pour les entreprises françaises et européennes qui paient aujourd'hui un prix élevé pour de la capacité GPU généraliste afin de faire fonctionner des modèles déjà entraînés, à un moment où les contraintes de puissance électrique des centres de données en France et sur le continent font de l'efficacité par watt, l'un des arguments centraux d'Etched, un critère directement pertinent pour les décisions d'achat.