Etched angaria 700 milhões, avaliação duplica para 21 mil milhões

A Etched, startup de San Jose que constrói sistemas informáticos especializados para executar modelos de IA em vez de os treinar, anunciou a 18 de agosto de 2026 ter angariado 700 milhões de dólares numa ronda que avalia a empresa em 21 mil milhões de dólares. A ronda foi liderada pela Jane Street, o fundo de negociação quantitativa, que se tornou a primeira cliente da Etched depois de testar o seu hardware e instalar o primeiro rack entregue no seu próprio centro de dados. A Kleiner Perkins, a Sequoia Capital, a Andreessen Horowitz, a Tiger Global, a Bain Capital Ventures, Peter Thiel, a Blackstone e vários outros investidores já existentes também participaram.

Uma avaliação que duplicou num mês

O ritmo de subida da avaliação da Etched é invulgar mesmo pelos padrões do actual ciclo de financiamento da IA. A empresa estava avaliada em 5 mil milhões de dólares em Dezembro de 2025, tendo depois angariado uma série C de 300 milhões de dólares avaliada em 10,3 mil milhões em Julho de 2026. Um mês depois, esta nova ronda de 700 milhões coloca a empresa em 21 mil milhões de dólares — uma subida de quase 11 mil milhões em quatro semanas. A Etched já angariou um total de 1,9 mil milhões de dólares desde a sua fundação, segundo o próprio anúncio da empresa.

A Etched vende o que designa por «clusters de inferência de fronteira»: sistemas completos à escala de rack, construídos especificamente para a inferência, o processo de computação que ocorre depois de um utilizador submeter um pedido a um modelo de IA, ao contrário do treino, que é o processo de construção do próprio modelo. Um chip de inferência é um processador concebido e optimizado para essa tarefa específica, e não para computação de uso geral, razão pela qual a Etched apresenta o seu hardware como alternativa às unidades de processamento gráfico de uso geral, os GPU, cujo mercado a Nvidia domina.

Dois componentes concebidos de raiz

Segundo Robert Wachen, cofundador e director de operações da Etched, o entusiasmo dos investidores centra-se em duas peças de hardware que a empresa concebeu por conta própria para acelerar as duas etapas da inferência: o «prefill», em que o sistema processa e compreende um pedido recebido, e o «decode», em que gera os tokens de saída que o utilizador efectivamente vê. A Etched construiu o que designa por chip Low Voltage Inference para a etapa de prefill, que, segundo afirma, integra mais transístores do que os desenhos concorrentes sem os problemas de calor que normalmente acompanham essa densidade, permitindo-lhe processar mais tokens por segundo. Para a etapa de decode, a Etched construiu um novo sistema de memória e interligação chamado Cluster Scale Memory, que permite a muitos chips partilhar uma única reserva de memória muito rápida e de baixa latência, em vez de cada chip trabalhar com a sua própria memória separada.

A Etched tinha inicialmente sugerido que os seus chips seriam gravados, em silício, para executar um único modelo de IA específico — a origem do nome da empresa («etched» significa «gravado»). Gavin Uberti, cofundador e director executivo, referiu que esse plano mudou entretanto: os sistemas actuais da empresa conseguem executar qualquer modelo de IA relevante, incluindo grandes sistemas de mistura de especialistas e arquitecturas que não são transformadores, dando aos clientes mais flexibilidade do que sugeria a proposta inicial de um chip por modelo.

O rack da Jane Street, e o que se segue

Numa declaração incluída no anúncio de financiamento da Etched, a Jane Street afirmou: «Testámos o chip e estamos satisfeitos com os primeiros resultados. A abordagem única da Etched à inferência traz a precisão de que precisaremos para as nossas cargas de trabalho mais exigentes. Estamos entusiasmados por já termos o nosso próprio rack a funcionar no nosso centro de dados.» A Etched referiu ter enviado esse primeiro rack à Jane Street no mês passado, estando a empresa já a executar cargas de trabalho de produção nele.

• 700 milhões de dólares angariados na nova ronda, liderada pela Jane Street
• 21 mil milhões de dólares de avaliação pós-investimento, face aos 10,3 mil milhões de Julho de 2026
• 1,9 mil milhões de dólares angariados no total pela Etched desde a fundação
• Mais de mil milhões de dólares em contratos com clientes já assinados, segundo a empresa
• Jane Street: primeira cliente, com o primeiro rack entregue a funcionar no seu próprio centro de dados
• Tecnologia central: um chip Low Voltage Inference para a etapa de prefill, e Cluster Scale Memory, uma reserva de memória partilhada de alta velocidade em todo o cluster, para a etapa de decode

A Etched afirma estar agora a construir três gerações do seu hardware em paralelo, enquanto trabalha para aumentar a produção para o resto da sua carteira de clientes, que abrange empresas de IA públicas e privadas, bem como fornecedores de nuvem. Mamoon Hamid, sócio-gerente da Kleiner Perkins, cujo fundo também apoiou a Anthropic, a Databricks e a Waymo, declarou no anúncio que «a inferência está a tornar-se um dos mercados de infra-estrutura mais importantes da IA, e os vencedores serão medidos em tokens por dólar e por watt» — uma formulação que coloca os chips da Etched em concorrência directa com o hardware optimizado para inferência que a Nvidia, a AMD e uma vaga de outras startups de chips especializados também correm para construir.

O que isto muda para o mercado português de infra-estrutura de IA

Para compradores portugueses de infra-estrutura de IA, a ascensão rápida da Etched acrescenta uma alternativa credível, ainda que pequena, à Nvidia, num momento em que a inferência — e não o treino — se está a tornar o custo maior e mais persistente para empresas que operam produtos de IA em produção. A operação da Jane Street em Londres é um dos maiores fundos de negociação quantitativa da City, e a sua decisão de implementar hardware da Etched no seu próprio centro de dados dá a empresas financeiras e tecnológicas europeias, incluindo portuguesas, uma referência concreta sobre um fornecedor que, até este ano, existia sobretudo no papel. Uma disponibilidade mais alargada de clusters de inferência especializados importaria sobretudo às empresas portuguesas que hoje pagam preços elevados por capacidade de GPU de uso geral para executar modelos já treinados, num momento em que as restrições de potência eléctrica nos centros de dados na Europa tornam a eficiência por watt, um dos argumentos centrais da Etched, um critério directamente relevante para as decisões de compra.