Startup de chips Etched capta US$ 800 milhões da Jane Street e da Venture Tech Alliance, ligada à TSMC

A Etched, startup que desenvolve chips para executar modelos de IA (inferência), saiu do modo stealth e anunciou uma captação de US$ 800 milhões. Entre os investidores estão a trading Jane Street e a Venture Tech Alliance, empresa ligada à TSMC. O CEO da Etched, Gavin Uberti, falou sobre os planos da companhia em entrevista a Ed Ludlow, da Bloomberg Tech.

Por que a indústria está migrando do treinamento para a inferência

Nos primeiros anos do boom da IA generativa, a demanda por computação se concentrou no treinamento de grandes modelos — justamente o mercado dominado pela Nvidia com suas GPUs. Mas, à medida que mais empresas já treinaram ou adotaram modelos prontos e partem para colocá-los em produção em larga escala, o centro de gravidade dos gastos se desloca para a inferência: o processo contínuo, 24 horas por dia, de gerar respostas para milhões de usuários. É esse o mercado que a Etched quer atacar, com a proposta de tirar espaço da Nvidia não pela versatilidade, mas pela especialização.

Quanto a empresa captou e com quem

• Valor da rodada: US$ 800 milhões
• Entre os investidores está a Jane Street, firma de trading e market making
• A Venture Tech Alliance, empresa ligada à fabricante taiwanesa de chips TSMC, também participou
• O CEO da empresa, Gavin Uberti, deu entrevista à Bloomberg Tech

Como o chip da Etched se diferencia das GPUs da Nvidia

A principal aposta da Etched são chips projetados não como GPUs de uso geral, mas especificamente para a arquitetura transformer, base da grande maioria dos modelos de linguagem atuais. Segundo a empresa, essa especialização deve garantir ganhos significativos de velocidade e custo na inferência em comparação com placas de vídeo de uso geral, que gastam parte dos recursos em tarefas desnecessárias para rodar modelos transformer. A presença de um investidor ligado à TSMC na rodada também indica que a empresa conta com a capacidade de produção da gigante taiwanesa para fabricar o novo chip — como a maioria dos players do mercado de chips de IA, incluindo a própria Nvidia.

Quão forte é esse rival da Nvidia

A Nvidia segue como líder absoluta do mercado de chips para IA e detém a ampla maioria da participação tanto em treinamento quanto em inferência de modelos — em grande parte graças ao ecossistema CUDA, ao qual a maioria dos desenvolvedores está presa. Para tomar participação de um player desse porte, não basta a uma startup como a Etched lançar um chip rápido: é preciso convencer grandes clientes — provedores de nuvem e desenvolvedores de modelos — a migrar cargas reais de produção para o novo hardware. Isso exige não só desempenho, mas também uma stack de software madura, ferramentas de implantação e confiança na estabilidade do fornecimento.

Por isso, uma grande rodada de investimento com nomes como Jane Street e a Venture Tech Alliance, ligada à TSMC, importa não apenas como dinheiro para desenvolvimento, mas também como sinal ao mercado de que a empresa tem intenções sérias.

O que há de incomum no perfil dos investidores

A participação da Jane Street chama atenção diante do grupo típico de investidores de startups de IA: trata-se, antes de tudo, de uma firma de trading quantitativo e market making, e não de um fundo de venture capital ou de uma big tech. O interesse dela em financiar uma startup de chips reflete uma tendência mais ampla dos últimos anos: grandes empresas financeiras investem cada vez mais diretamente em infraestrutura de inteligência artificial, em vez de apenas usar modelos prontos em seus próprios sistemas de trading e análise. Já a participação da Venture Tech Alliance, ligada à TSMC, dá à rodada um caráter estratégico: assim, a fabricante taiwanesa de chips estreita laços com mais um potencial grande cliente de sua capacidade de produção.

O que isso significa

A rodada de US$ 800 milhões e a saída do modo stealth mostram que o mercado de chips especializados para inferência de modelos de IA continua atraindo grandes volumes de capital, apesar do domínio da Nvidia. Para o setor, isso significa uma competição crescente pelo segmento de gastos com infraestrutura de IA que mais cresce: não o treinamento pontual de modelos, mas sua operação contínua em escala.