AI推論チップのEtched、評価額を103億ドルに倍増

Etchedは2022年にハーバード中退者3人により創設：CEO Gavin Uberti、COO Robert Wachen、CTO Chris Zhu。同社は3億ドル（約480億円）のシリーズCラウンドをクローズし、103億ドル（約1.6兆円）の評価額を獲得。約7カ月前の12月の5億ドル（約800億円）のシリーズCラウンド（評価額50億ドル（約8000億円））から倍増した。Sequoiaがラウンドをリード、Andreessen Horowitz、SK Hynix、Jane Street、Diffusion Capitalも参加。同社の支援者にはPeter Thiel、Andrej Karpathy、Dylan Field、Amjad Masadらが含まれる。Sequoiaは同シリーズCが自社のシリーズCラウンドとしては過去最高の評価額だと述べている。

EtchedはChatGPT、Claude、およびほとんどの現代的な大規模言語モデルを支える、トランスフォーマーベースのAI向けにチップを専門設計することが実現不可能に見えた時期に起業した。同社は、自社チップが特定のモデルにのみ対応しているという根強い認識と戦ってきた。実際にはWachenが説明するように、システムはあらゆるAIモデルを実行可能。DeepSeekやQwenといった、タスクを特化したサブモデル間に分散させるMixture of Expertsアーキテクチャ、そしてMambaのように状態空間モデルアーキテクチャを使用する非トランスフォーマー設計にも対応している。

Etchedの中核的な革新は推論の加速にある。推論はユーザーがプロンプトを送信した後に発生する計算処理である。推論は2つの段階で進行する。「プリフィル段階」ではプロンプトとそのコンテキストを理解し、この段階は数学的に複雑で計算集約的である。「デコード段階」は出力トークン（ユーザーが見る実際の回答）を生成。計算は少なくて済むが膨大なメモリ帯域幅を必要とする。Etchedは各段階に対応する2つの革新的コンポーネントを開発。プリフィル用には、他のAIチップより大幅に低い電圧で動作するチップを設計。Etchedは「低電圧推論」と呼ぶこの技術は、発熱を低減し、チップにより多くのトランジスタを実装可能にする。デコード用には、Etchedは新型メモリ技術と「クラスタスケールメモリ」と呼ぶ相互接続技術を開発。多数のチップが高速かつ低遅延でメモリプールを接続・共有可能で、高性能と低コストの両立を約束している。

同社の道のりは困難を極めてきた。先月、Etchedは自社開発チップの製造に成功し、初の完全なシステムがクライアントによってテスト中であると発表した。同社は既に10億ドル（約1600億円）分の受注を確保している。EtchedがTSMCで製造した最初のシリコンが正常に製造されたと発表した後でさえ、懐疑論者は疑問を抱いていた。その疑問の大部分は実際のハードウェアへのアクセスが限定的であることに由来していた。これまでのところ、投資家と初期顧客のみがシステムを試用している。実際のところ、Etchedは、AnthropicのAndrej Karpathy、OpenAIのNoam Brown、Geoffrey Hintonを含む著名な投資家の多くを、自社オフィスでのプライベートデモを見せることで獲得した。これらの著名な研究者は実際にハードウェアを試用し、興奮した。

創業者の決意は並外れていた。Wachenはハーバードを中退してベイエリアに引っ越し、親にスタートアップについて話した際、オフィスもアパートも用意していなかったことを思い出す。友人の空の家の床で寝ていた。「売られようとしていた友人の家に泊まって、バスタオルを毛布代わりにしていたことを覚えています」と彼は回想する。創業者らは最終的にチップ設計ツール用に必要なサーバーを初期従業員のガレージに設置し、「再起動が必要になるたびに、彼は妻に電話をして、彼女が再起動ボタンを押しに行ったんです」。今日、Etchedは2メガワットのデータセンターを運営し、400人を雇用し、自社ラボでトークンを実行しながら世界最大級のAI企業と協働している。Wachenは今、毛布、マットレス、複数の枕を持っている。それでも、彼は今後の課題を認識している。「本当の意味でスケーリングを実現するために何が必要かについて、謙虚な気持ちを忘れてはいけないと思います。」

Etchedの軌跡は、テック業界がAIインフラにアプローチする方法の広範な転換を反映している。3人のハーバード中退者が2022年に同社を創設した当時、トランスフォーマーベースのAIモデル向けにチップを専門設計するという考えはリスクが高いと見なされていた。Nvidia以外のテック業界のほとんどは、現代的なAIの専門的な計算需要をまだ認識していなかった。スタートアップは継続的な懐疑に直面しながらも、製造上の課題と市場検証への緩い道のりを乗り越えた。

同社の最近のマイルストーンは、懐疑論が老練な投資家とAIビルダーの間で確信へと転じたことを示している。Etchedは自社システムがあらゆるAIアーキテクチャを実行できるという主張を掲げている。トランスフォーマーだけでなく、DeepSeekやQwenといったMixture of Expertsモデル、さらにMambaのような状態空間モデルも対応している。これは、チップが過度に特殊化しているという早期の批判に直接対抗するものである。10億ドル（約1600億円）の受注と大手AI企業との提携は、本来の需要を示している。Andrej Karpathy、OpenAIのNoam Brown、Geoffrey Hintonが実際にハードウェアを試用して投資家となったことは、AIリサーチコミュニティを説得する上で実践的なデモンストレーションの役割を強調している。

まだコメントがありません。最初のコメントを投稿しましょう！