إيتشد: شركة رقائق الذكاء الاصطناعي تبلغ 10.3 مليار دولار

من أرضية بلا مرتبة إلى تقييم بعشرة مليارات

حين قرر ثلاثة طلاب ترك جامعة هارفارد عام 2022 لتأسيس شركة رقائق إلكترونية مخصصة للذكاء الاصطناعي، لم يكن أحد يأخذهم بجدية تامة. لم يكونوا يعرفون كيف يجمعون التمويل، ولا كيف يوظّفون المهندسين، ولا حتى أين سيسكنون في وادي السيليكون. اليوم، تُعلن شركة Etched عن إغلاق جولة تمويلية من الفئة C بقيمة 300 مليون دولار، رافعةً تقييمها إلى 10.3 مليار دولار — أي ضعف ما كانت عليه قبل سبعة أشهر فقط.

قائمة مستثمرين تحكي قصة النجاح

قادت Sequoia Capital هذه الجولة، وشاركت فيها أسماء بارزة تضمّنت Andreessen Horowitz وشركة الذاكرة الكورية SK Hynix ومؤسسة التداول Jane Street. وإلى جانب المؤسسات، ضخّ مستثمرون أفراد من وزن Peter Thiel وAndrej Karpathy وGeoffrey Hinton أموالهم في الشركة — وكلهم جرّبوا الأجهزة بأيديهم قبل اتخاذ قرار الاستثمار، وفق ما أكده المؤسس المشارك والرئيس التشغيلي Robert Wachen.

تجدر الإشارة إلى أن هذا التقييم يجعل Etched صاحبة أعلى تقييم في تاريخ جولات السلسلة C التي تقودها Sequoia، وهو رقم لافت في سوق رقائق الذكاء الاصطناعي المتسارع.

ما الذي تصنعه Etched بالضبط؟

تُصنّع الشركة أنظمة حوسبة متكاملة — لا رقائق منفردة — مُحسَّنة لمرحلة الاستدلال، أي العملية الحسابية التي تجري بعد أن يُرسل المستخدم طلبه إلى النموذج. وتنقسم هذه المرحلة إلى شقّين:

• مرحلة الإدخال (Prefill): تحليل السياق وفهم الطلب، وهي عملية مكثّفة حسابياً. ابتكرت Etched رقيقة مخصصة لها تعمل بجهد كهربائي منخفض جداً، مما يُقلّل الحرارة المُولَّدة ويتيح حشو عدد أكبر من الترانزستورات.
• مرحلة الإخراج (Decode): توليد الاستجابة النصية للمستخدم، وتحتاج إلى ذاكرة هائلة السعة. هنا طوّرت الشركة تقنية ذاكرة مشتركة على مستوى المجموعة تربط رقائق متعددة في شبكة واحدة منخفضة التأخير.

النتيجة المُعلنة: سرعة أعلى وتكلفة تشغيل أقل مقارنةً بالحلول التقليدية.

دحض سوء الفهم الشائع

يُصحّح Wachen مفهوماً خاطئاً يلاحق الشركة منذ تأسيسها، وهو أن رقائقها لا تدعم إلا نماذج لغوية بعينها. الواقع أن الأنظمة تعمل مع طيف واسع من النماذج، بما فيها:

• نماذج Mixture of Experts كـ DeepSeek وQwen التي تُوزّع المهام على نماذج فرعية متخصصة.
• نماذج غير قائمة على بنية المحوّل Transformer، كنموذج Mamba المبني على بنية فضاء الحالة (State-Space Model).

وفي السياق ذاته، لم تعد فكرة دمج عناصر نموذج الذكاء الاصطناعي مباشرةً في الرقاقة مجرّد تجريب غريب؛ إذ تسعى Google وفق تقارير إلى نهج مماثل في رقيقتها التجريبية Frozen v2 المخصصة لنموذج Gemini.

من الكراج إلى مركز بيانات بعشرة ميغاواط

الطريق لم يكن مفروشاً بالنجاح. في البداية، كان المؤسسون يُشغّلون خوادم تصميم الرقائق في مرأب منزل موظف مبكر، وكانت زوجته تُعيد تشغيلها يدوياً كلما احتاجت إلى إعادة إقلاع. نام Wachen على أرضية منزل صديقه غير المفروش، مستخدماً منشفة بديلاً عن البطانية.

اليوم، يعمل في الشركة 400 موظف، وتضمّ مقرّها في سان خوسيه مركز بيانات بقدرة 2 ميغاواط. وقد افتتحت مؤخراً منشأة جديدة مساحتها 80,000 قدم مربع بقدرة 10 ميغاواط في مدينة Milpitas القريبة. كما سبق للشركة الإعلان عن نجاح تصنيع أولى رقائقها عبر شريكها TSMC، وحجز طلبيات بقيمة مليار دولار.

درس في الإصرار

ختم Wachen حديثه بكلمات تلخّص مسيرة الشركة: «حين تؤمن حقاً بأن شيئاً ما ممكن، وتواصل العمل عليه لفترة طويلة، يمكنك تحقيقه.» وهو اليوم يمتلك مرتبة ووسادة — بل وسائد متعددة — لكن الأهم أنه يمتلك شركة باتت تُشغّل رقائقها الحقيقية مع كبرى شركات الذكاء الاصطناعي في العالم.

✦ بقلم فريق دروب أيديا