Etched募得7億美元，估值一個月翻倍至210億

總部位於聖荷西的新創公司Etched專門打造用來運行人工智慧模型（而非訓練模型）的專用運算系統，於2026年8月18日宣布完成7億美元募資，公司估值達到210億美元。本輪由量化交易公司Jane Street領投，該公司在測試Etched的硬體並於自家資料中心安裝首座交付機架後，成為Etched的第一個客戶。凱鵬華盈（Kleiner Perkins）、紅杉資本（Sequoia Capital）、Andreessen Horowitz、Tiger Global、貝恩資本創投（Bain Capital Ventures）、彼得·提爾（Peter Thiel）、黑石集團（Blackstone）等多家既有投資人也參與了此輪募資。

估值一個月內翻倍

即便以當前人工智慧募資熱潮的標準來看，Etched估值上升的速度也相當罕見。該公司在2025年12月估值為50億美元，隨後於2026年7月完成3億美元C輪募資，估值升至103億美元。一個月後，這輪新的7億美元募資將公司估值推升至210億美元——四週內增加了將近110億美元。根據公司自身公告，Etched自成立以來累計募資已達19億美元。

Etched銷售的是其所稱的「前沿推論叢集」：專為推論打造的整機架級系統。推論是指使用者向人工智慧模型送出提示後所進行的運算過程，有別於訓練（即建構模型本身的過程）。推論晶片是專為此特定任務設計並最佳化的處理器，而非通用運算晶片，這也是Etched將其硬體定位為通用圖形處理器（GPU，目前由輝達主導此市場）替代方案的原因。

兩項從零打造的核心元件

Etched共同創辦人暨營運長羅伯特·瓦亨（Robert Wachen）表示，投資人的熱情主要集中在公司自行設計、用來加速推論兩個階段的兩項硬體：「預填」（prefill）階段，系統在此階段處理並理解輸入的提示；以及「解碼」（decode）階段，系統在此階段產生使用者實際看到的輸出詞元。Etched為預填階段打造了所謂的低電壓推論（Low Voltage Inference）晶片，據稱在不出現同等密度通常伴隨的散熱問題下，整合了比競品更多的電晶體，因而能以更快速度處理更多詞元。在解碼階段，Etched打造了一套名為「叢集規模記憶體」（Cluster Scale Memory）的全新記憶體與互連系統，讓眾多晶片能共享一個速度極快、延遲極低的記憶體池，而非各自使用獨立記憶體。

Etched最初曾暗示其晶片將以矽晶「蝕刻」方式，專門用來運行某一特定人工智慧模型——這也是公司名稱（「Etched」意為「蝕刻」）的由來。共同創辦人暨執行長加文·烏貝蒂（Gavin Uberti）表示，這項計畫後來已有變化：公司目前的系統可以運行任何主流人工智慧模型，包括大型混合專家模型與非Transformer架構，比最初「一晶片一模型」的構想提供客戶更大的彈性。

Jane Street的機架，以及接下來的計畫

在Etched募資公告所引述的聲明中，Jane Street表示：「我們測試了這款晶片，並對初期結果感到滿意。Etched獨特的推論方案帶來了我們支援最嚴苛工作負載所需的精確度。我們很高興現在已有自己的機架在資料中心運行。」Etched表示，上個月已將這座首發機架運送至Jane Street，該公司目前已在其上運行正式環境的工作負載。

• 本輪新募資7億美元，由Jane Street領投
• 投後估值210億美元，較2026年7月的103億美元大幅提升
• Etched自成立以來累計募資19億美元
• 根據公司公告，已簽下超過10億美元的客戶合約
• Jane Street：第一個客戶，首座交付機架已於其自有資料中心投入運行
• 核心技術：用於預填階段的低電壓推論晶片，以及用於解碼階段、可於整個叢集共享的高速記憶體池「叢集規模記憶體」

Etched表示，公司目前同時開發三代硬體，以便為其餘客戶群擴大產能，客戶群涵蓋上市與非上市人工智慧公司以及雲端服務商。凱鵬華盈董事總經理馬蒙·哈米德（Mamoon Hamid）在公告中表示，其基金也投資了Anthropic、Databricks與Waymo，他說：「推論正成為人工智慧領域最重要的基礎設施市場之一，而勝出者將以每美元、每瓦特產生的詞元數來衡量。」這番話讓Etched的晶片直接與輝達、超微（AMD）以及一批其他專用晶片新創公司爭相打造的推論最佳化硬體形成競爭。

對台灣人工智慧基礎設施與供應鏈市場意味著什麼

對台灣的人工智慧基礎設施買家與晶片供應鏈業者而言，Etched的快速崛起為輝達提供了一個可信、但規模仍然有限的替代選項，此時推論（而非訓練）正逐漸成為企業在正式環境中運行人工智慧產品更龐大、更持久的成本項目。Jane Street位於倫敦的業務是倫敦金融城規模最大的量化交易機構之一，其在自有資料中心部署Etched硬體的決定，為全球金融與科技企業提供了具體的參考案例——在此之前，這家供應商大致上僅存在於紙面上。隨著專用推論叢集的供應更加普及，最受益的將是目前為運行已訓練完成的模型而支付高昂通用GPU算力費用的企業，而在資料中心電力供應日益受限的背景下，Etched所強調的每瓦特效率，正成為採購決策中一項直接相關的考量指標，也可能牽動台灣半導體供應鏈的訂單分布。