Etched capta 700 millones y duplica su valor a 21.000 millones

Etched, una startup de San José que construye sistemas informáticos especializados para ejecutar modelos de IA en lugar de entrenarlos, anunció el 18 de agosto de 2026 que ha captado 700 millones de dólares en una ronda que valora la compañía en 21.000 millones de dólares. La ronda fue liderada por Jane Street, el fondo de trading cuantitativo, que se convirtió en el primer cliente de Etched tras probar su hardware e instalar el primer rack entregado en su propio centro de datos. Kleiner Perkins, Sequoia Capital, Andreessen Horowitz, Tiger Global, Bain Capital Ventures, Peter Thiel, Blackstone y varios otros inversores existentes también participaron.

Una valoración que se ha duplicado en un mes

El ritmo del aumento de valoración de Etched es inusual incluso para los estándares del ciclo actual de financiación de IA. La empresa estaba valorada en 5.000 millones de dólares en diciembre de 2025, y luego captó una serie C de 300 millones de dólares a una valoración de 10.300 millones en julio de 2026. Un mes después, esta nueva ronda de 700 millones sitúa a la empresa en 21.000 millones de dólares, un aumento de casi 11.000 millones en cuatro semanas. Etched ha captado ya un total de 1.900 millones de dólares desde su fundación, según el propio anuncio de la compañía.

Etched vende lo que denomina «clústeres de inferencia de frontera»: sistemas completos a escala de rack construidos específicamente para la inferencia, el proceso de cómputo que se ejecuta después de que un usuario envía una petición a un modelo de IA, a diferencia del entrenamiento, que es el proceso de construcción del propio modelo. Un chip de inferencia es un procesador diseñado y optimizado para esa tarea concreta y no para cómputo de propósito general, razón por la cual Etched presenta su hardware como una alternativa a las unidades de procesamiento gráfico de propósito general, o GPU, cuyo mercado domina Nvidia.

Dos componentes diseñados desde cero

Según Robert Wachen, cofundador y director de operaciones de Etched, el entusiasmo de los inversores se centra en dos piezas de hardware que la empresa diseñó ella misma para acelerar las dos etapas de la inferencia: el «prefill», donde el sistema procesa y comprende una petición entrante, y el «decode», donde genera los tokens de salida que el usuario realmente ve. Etched construyó lo que llama un chip Low Voltage Inference para la etapa de prefill, que según afirma integra más transistores que los diseños rivales sin los problemas de calor que suelen acompañar a esa densidad, permitiéndole procesar más tokens por segundo. Para la etapa de decode, Etched construyó un nuevo sistema de memoria e interconexión llamado Cluster Scale Memory, que permite que muchos chips compartan un único fondo de memoria muy rápido y de baja latencia, en lugar de que cada chip trabaje con su propia memoria separada.

Etched había sugerido originalmente que sus chips se grabarían, en silicio, para ejecutar un único modelo de IA específico, el origen del nombre de la empresa («etched» significa «grabado»). Gavin Uberti, cofundador y director ejecutivo, señaló que ese plan ha cambiado desde entonces: los sistemas actuales de la empresa pueden ejecutar cualquier modelo de IA importante, incluidos grandes sistemas de mezcla de expertos y arquitecturas no basadas en transformadores, lo que da a los clientes más flexibilidad de la que sugería el planteamiento original de un chip por modelo.

El rack de Jane Street, y lo que viene después

En una declaración recogida en el anuncio de financiación de Etched, Jane Street afirmó: «Probamos el chip y estamos satisfechos con los primeros resultados. El enfoque único de Etched sobre la inferencia aporta la precisión que necesitaremos para nuestras cargas de trabajo más exigentes. Estamos encantados de tener ya nuestro propio rack funcionando en nuestro centro de datos». Etched señaló que envió ese primer rack a Jane Street el mes pasado, y que la firma ya está ejecutando cargas de trabajo de producción en él.

• 700 millones de dólares captados en la nueva ronda, liderada por Jane Street
• 21.000 millones de dólares de valoración post-money, frente a los 10.300 millones de julio de 2026
• 1.900 millones de dólares captados en total por Etched desde su fundación
• Más de 1.000 millones de dólares en contratos de clientes ya firmados, según la empresa
• Jane Street: primer cliente, con el primer rack entregado funcionando en su propio centro de datos
• Tecnología central: un chip Low Voltage Inference para la etapa de prefill, y Cluster Scale Memory, un fondo de memoria compartido de alta velocidad en todo el clúster, para la etapa de decode

Etched indica que ahora construye tres generaciones de su hardware en paralelo mientras trabaja para escalar la producción para el resto de su cartera de clientes, que abarca empresas de IA públicas y privadas, así como proveedores de nube. Mamoon Hamid, socio gerente de Kleiner Perkins, cuyo fondo también ha respaldado a Anthropic, Databricks y Waymo, declaró en el anuncio que «la inferencia se está convirtiendo en uno de los mercados de infraestructura más importantes de la IA, y los ganadores se medirán en tokens por dólar y por vatio», un planteamiento que sitúa a los chips de Etched en competencia directa con el hardware optimizado para inferencia que Nvidia, AMD y una ola de otras startups de chips especializados también compiten por construir.

Qué significa para el mercado español y latinoamericano de infraestructura de IA

Para los compradores de infraestructura de IA en España y América Latina, el rápido ascenso de Etched añade una alternativa creíble, aunque todavía pequeña, a Nvidia, en un momento en que la inferencia —y no el entrenamiento— se está convirtiendo en el coste mayor y más persistente para las empresas que operan productos de IA en producción. La operación londinense de Jane Street es uno de los mayores fondos de trading cuantitativo de la City, y su decisión de desplegar hardware de Etched en su propio centro de datos ofrece a las empresas financieras y tecnológicas de habla hispana una referencia concreta sobre un proveedor que, hasta este año, existía sobre todo en el papel. Una mayor disponibilidad de clústeres de inferencia especializados importaría sobre todo a las empresas españolas y latinoamericanas que hoy pagan precios elevados por capacidad de GPU de propósito general para ejecutar modelos ya entrenados, en un momento en que las limitaciones de potencia eléctrica de los centros de datos hacen de la eficiencia por vatio, uno de los argumentos centrales de Etched, un criterio directamente relevante para las decisiones de compra.