哈佛輟學生創辦“只跑Transformer”的芯片公司，辛頓、李飛飛都投了

6 月 30 日，AI 芯片創業公司 Etched 公開披露其累計融資總額已達 8 億美元。

投資方名單中有幾個十分顯眼的名字：量化交易巨頭 Jane Street、與臺積電有戰略合作關系的 VentureTech Alliance，以及圖靈獎和諾貝爾獎得主 Geoffrey Hinton、計算機視覺先驅李飛飛、以及 OpenAI 聯合創始人 Andrej Karpathy。

公司還同時宣稱已簽下價值 10 億美元的銷售合同，計劃今年夏天開始向部分客戶交付芯片。這是 Etched 將近兩年來首次公開談論自己的融資和產品進展。“我們一直比較安靜，直到有成果可以拿出來展示。”聯合創始人兼 CEO Gavin Uberti 說。

過去幾年，大模型的發展主要由訓練驅動，通用 GPU 憑借強大的通用計算能力成為行業標準，英偉達也因此占據了 AI 芯片市場的主導地位。隨著模型訓練逐漸放緩、推理需求快速增長，行業開始更加關注推理成本、響應延遲和能效，而不僅僅是峰值算力。這意味著，原本為了兼顧各種計算任務而設計的通用 GPU，并不一定是所有推理場景下的最優解，也給了專用定制芯片(ASIC)留下了機會。

Etched 的核心產品叫 Sohu，是一顆專門為 Transformer 架構設計的ASIC芯片。這個由 Google 于 2017 年提出的神經網絡架構，憑借自注意力機制大幅提升了大模型處理文本、圖像等序列數據的能力，如今的主流大模型，都建立在 Transformer 或其衍生架構之上。因此，Etched 的判斷是，既然 Transformer 已成為 AI 的事實標準，那么與其使用面向各種計算任務的通用 GPU，不如直接圍繞 Transformer 的計算流程設計一顆專用芯片。

圖 ｜ Sohu（來源：Etched）

因此，Sohu 將注意力機制、線性投影、Softmax、層歸一化等 Transformer 的核心算子直接固化到硅片中，采用臺積電 4 nm 工藝制造，單顆芯片配備 144 GB HBM3E 顯存。按照 Etched 公布的數據，由 8 顆Sohu 組成的服務器在運行 Llama 70B 時，推理速度可超過每秒 50 萬個 token，而同等配置下，英偉達 H100 約為 2.3 萬個token/s，B200 約為 4.5 萬個 token/s。

不過，Etched 并沒有試圖全面取代 GPU，而是希望在 Transformer 推理這一細分場景中提供一種更高效的選擇。換句話說，它挑戰的是 GPU 在 AI 推理領域“一統天下”的局面。

在芯片之外，Etched 還做了一件同行幾乎沒做過的事：自己設計整套服務器機柜，包括電路板、芯片散熱板、網絡連接模塊等全部硬件。聯合創始人兼總裁 Robert Wachen 說，Etched 是唯一一家這樣做的芯片創業公司。“如果選擇做一件困難的事，就應該把整件事都做好。”Uberti 說，“你只有造出一整套產品，才有可能在規模上和別人競爭。”

Etched 與臺積電的合作不止于代工。在臺積電的協助下，它還開發了一項叫做“低電壓推理”的技術，通過降低芯片運行電壓來抑制發熱，從而在同一塊硅片上榨出更多性能。公司還設計了一套混合存儲系統，把英偉達芯片賴以成名的 HBM（高帶寬存儲）和在低延遲場景中越來越受重視的 SRAM（靜態隨機存儲）組合在一起，試圖兼顧吞吐量和響應速度。

總體來看，Etched 的融資節奏推進得非常快。2022 年，還在哈佛大學攻讀數學和計算機專業的 Gavin Uberti 與 Chris Zhu 決定退學創業，押注 Transformer 將成為 AI 的主導架構。2023 年 4 月，公司獲得由 Primary Venture Partners 領投的 536 萬美元種子輪融資，并遷至硅谷；2024 年 6 月，又完成 1.2 億美元融資。

圖 ｜從左至右依次為： Robert Wachen、Gavin Uberti與 Chris Zhu（來源：Etched）

2025 年 12 月，Etched 完成由Stripes 領投的 5 億美元融資，公司估值達到 50 億美元，Peter Thiel、Positive Sum 和 Ribbit Capital 等機構參投。據知情人士透露，Jane Street 此前還領投了一輪未公開披露的融資，使其對 Etched 的累計投資超過 1 億美元。同輪投資者還包括另外兩家全球知名量化交易公司：Hudson River Trading 和 Two Sigma。

其中，華爾街量化交易機構的集中入局尤其值得關注。Jane Street、Hudson River Trading 和 Two Sigma 都是全球最大的高頻交易公司，也是 AI 推理算力的重度用戶。對于交易系統而言，推理延遲直接影響交易收益，因此，它們既可能成為 Etched 未來的重要客戶，也具備判斷這類技術路線商業價值的能力。

不過，Etched 的創業過程也不是一帆風順。此前，Etched 在印度班加羅爾的一家供應商曾出現問題，一度可能導致項目延期一至兩年。為此公司派出十余名核心工程師長期駐扎當地，花了六個月時間解決問題。目前，Etched 已擁有約 400 名員工，其中超過一半居住在圣何塞總部附近。聯合創始人 Robert Wachen 認為，團隊高度集中辦公，是快速攻克復雜工程問題的重要原因。

與此同時，AI 芯片產業的競爭焦點也正在從訓練快速轉向推理。2025 年 12 月，推理芯片公司 Groq 同意將其技術授權給英偉達，交易金額據報道約為 200 億美元，其大部分團隊隨后加入英偉達。2026 年 4 月，Google 宣布新一代 AI 芯片將推出專門面向推理的版本；2026 年 5 月，Cerebras 成功上市。市場研究機構預計，未來幾年定制 ASIC 的出貨量年復合增速將達到 44.6％，遠高于 GPU 的 16.1％。

但專用芯片也有其風險。Sohu 只能運行基于 Transformer 的模型，而如今越來越多主流模型開始采用混合專家（MoE）架構，例如 DeepSeek V4 和 Qwen3-235B-A22B，這類模型與 Sohu 并不兼容。

如果未來主流模型架構繼續演進，一顆為 Transformer 深度定制的芯片就可能面臨適配困難。這也是所有 ASIC 路線共同承擔的風險：押對架構，就是數量級的性能優勢；押錯架構，則可能意味著巨額研發投入淪為沉沒成本。

1.https://news.bloombergtax.com/daily-tax-report-international/ai-chip-startup-etched-says-jane-street-tsmc-linked-vc-invested?

2.https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/ai-startup-etched-raises-120-million-develop-specialized-chip-2024-06-25/?

3.https://www.youtube.com/watch?v=zh6REnqwXe4