Etched, amerykański startup projektujący wyspecjalizowany sprzęt do inferencji AI, podwoił wycenę do 21 mld USD w niecały miesiąc. Firma pozyskała 700 mln USD w rundzie prowadzonej przez fundusz Jane Street. Jeszcze w lipcu 2026 roku Etched wyceniano na 10,3 mld USD, a w grudniu 2025 roku na 5 mld USD.
Etched nie buduje uniwersalnych procesorów graficznych, lecz dedykowane „klastry inferencyjne". Składają się one z dwóch autorskich elementów: układu do fazy prefill, zaprojektowanego w technologii niskonapięciowej dla szybszego przetwarzania tokenów, oraz połączenia pamięci w skali klastra dla fazy dekodowania. Taka architektura ma dawać wyższą prędkość i niższy koszt niż sprzęt ogólnego przeznaczenia. W rundzie, obok Jane Street, wzięli udział m.in. Sequoia Capital, Kleiner Perkins, Andreessen Horowitz, Tiger Global, Blackstone oraz Peter Thiel.
Sygnałem dla rynku jest sam inwestor prowadzący. Jane Street to fundusz handlu ilościowego, który najpierw przetestował sprzęt Etched we własnym centrum danych, a dopiero potem poprowadził rundę. Robert Wachen, współzałożyciel i dyrektor operacyjny firmy, pozycjonuje ją jako alternatywę dla „fabryk AI" Nvidii.
„Wyjątkowe podejście Etched do inferencji zapewnia precyzję, jakiej będziemy potrzebować przy najbardziej wymagających zadaniach. Mamy teraz własną szafę serwerową działającą w naszym centrum danych" — przedstawiciel Jane Street.
Co to znaczy dla polskiego biznesu
Kolejne wysokie wyceny producentów sprzętu do inferencji pokazują, gdzie przenosi się koszt AI. W fazie produkcyjnej to nie trening modeli, lecz inferencja, czyli codzienne odpowiedzi modelu na zapytania, generuje powtarzalny rachunek. Dla firm wdrażających AI oznacza to, że koszt jednego zapytania i przepustowość są parametrami, które warto planować tak samo jak licencje czy usługi chmurowe.
Praktyczny wniosek dla polskich organizacji jest pośredni: wyścig o tańszą inferencję powinien z czasem obniżać ceny za token u dostawców API. Zanim to nastąpi, warto mierzyć koszt skutecznego zadania i dobierać wielkość modelu do problemu, zamiast domyślnie sięgać po największy. Dzięki temu budżet na AI pozostaje pod kontrolą niezależnie od tego, który producent układów akurat rośnie najszybciej.
Źródło: TechCrunch — „Etched's valuation doubles to $21B in a month" (EN), 18 sierpnia 2026.
