Etched duplica su valor a 21.000 millones de dólares en un mes

En un panorama que refleja el nivel sin precedentes de entusiasmo inversor hacia las empresas de hardware de inteligencia artificial, la startup «Etched» anunció la obtención de una nueva ronda de financiación por valor de 700 millones de dólares, lo que elevó su valoración de mercado a 21.000 millones. Y lo que llama la atención no es solo el tamaño de la cifra, sino la velocidad récord con la que el valor de la empresa se ha duplicado en apenas unas semanas.

Un salto excepcional en la valoración de mercado

Incluso según los estándares del sector de la inteligencia artificial, conocido por sus elevadas valoraciones, la trayectoria de Etched resulta asombrosa. El pasado diciembre, el valor de la empresa se estimaba en unos 5.000 millones de dólares, y luego, en julio, recaudó una ronda de financiación de la serie «C» por valor de 300 millones de dólares con una valoración de 10.300 millones. Ahora, en aproximadamente un mes, los inversores han duplicado esa cifra, elevándola en unos 11.000 millones de dólares de una sola vez.

La nueva ronda de financiación fue liderada por el fondo «Jane Street», especializado en trading cuantitativo, después de que probara el hardware de la empresa y lo adquiriera efectivamente para operarlo dentro de sus propios centros de datos.

Soluciones integrales para el proceso de inferencia

Etched ofrece sus tecnologías en forma de sistemas integrados a los que denomina «clústeres de inferencia de vanguardia» (frontier inference clusters), un concepto que equivale a lo que su gran competidora «Nvidia» llama fábricas de inteligencia artificial.

El cofundador y director de operaciones, Robert Washin, atribuye esta demanda inversora al hecho de que la empresa diseñó desde cero dos nuevos componentes destinados a acelerar el proceso de inferencia, es decir, el procesamiento que se realiza después de que el usuario envía su solicitud al modelo.

Las dos fases de la inferencia: rellenado y luego generación

Washin explica que el proceso de inferencia se divide en dos fases principales:

• Fase de rellenado previo (Prefill): es una fase intensiva en cómputo, en la que el sistema necesita comprender por completo la solicitud y su contexto.
• Fase de generación (Decode): es una fase que depende en gran medida de la memoria, en la que el sistema genera los tokens que conforman la respuesta final que ve el usuario.

Para abordar cada fase por separado, la empresa desarrolló un chip específico para la fase de rellenado que funciona con bajo voltaje, lo que permite integrar un mayor número de transistores sin los problemas de alta temperatura que sufren otros chips, y así procesar más tokens con mayor rapidez.

Memoria a nivel de clúster

En cuanto a la fase de generación, Etched creó un nuevo tipo de memoria junto con una interconexión a la que denominó «memoria a nivel de clúster». Washin explica que esta solución permite conectar un gran número de chips entre sí y utilizarlos como un grupo de memoria compartido con una latencia muy baja, lo que se traduce en mayores velocidades y menores costes de operación.

Corrigiendo un concepto erróneo común

La empresa aún se esfuerza por corregir una impresión que prevaleció en sus inicios, según la cual «grababa» un modelo determinado dentro de cada chip, de modo que quedaba dedicado a ejecutar un único modelo. Y aunque esa era la intención original, ya no es así; los sistemas de Etched se han vuelto capaces de ejecutar cualquier modelo avanzado de inteligencia artificial.

La confianza de los grandes inversores

El fondo «Jane Street» expresó en una publicación oficial su satisfacción con los resultados iniciales tras probar el chip, señalando que el enfoque único de Etched en la inferencia proporciona la precisión necesaria para respaldar sus cargas de trabajo computacionales más complejas, y que ahora opera una unidad propia dentro de su centro de datos.

El historial de inversores de la empresa incluye nombres destacados del mundo del capital riesgo, entre ellos «Kleiner Perkins», «Sequoia Capital», «Andreessen Horowitz», «Tiger Global», «Bain Capital Ventures» y «Blackstone», además del célebre inversor Peter Thiel.

Este impulso inversor refleja una tendencia creciente hacia la especialización del hardware específicamente para la fase de inferencia, que se ha convertido en la mayor parte de los costes de operación de los modelos de inteligencia artificial generativa, lo que abre la puerta a una competencia cada vez mayor por ofrecer el mayor rendimiento al menor coste.

✦ بقلم فريق دروب أيديا