作者丨漫地

编辑丨关雎

三位从哈佛辍学的00后，最近刚为自己的人工智能芯片初创公司Etched.ai融了5亿美元。

这是人工智能硬件领域规模最大的融资之一，此轮融资使Etched.ai的估值接近50亿美元，总融资额也接近10亿美元。

Etched.ai的创始人Gavin Uberti，今年才24岁。他和另两位创始人Chris Zhu、Robert Wachen一同从哈佛辍学后，致力于领导公司打造下一代人工智能芯片，与芯片巨头英伟达不同的是，他们闯出了一条细分赛道—— 做专用于当前AI主流模型Transformer架构的ASIC芯片，从而超越通用GPU芯片。

ASIC是为了某种特定的用途而定制设计的芯片，而不是像CPU（中央处理器）或GPU（图形处理器）那样可以运行各种不同类型的程序。

算力市场的逻辑正在生变。Etched.ai何以能挑战英伟达？

01从哈佛辍学的创业者

Etched.ai的成立，要从一位哈佛大学的辍学生Gavin Uberti说起。

在创立Etched.ai之前，Gavin Uberti还是一位在哈佛大学攻读计算机科学和数学双硕士学位的学生。但是学校生活并不能让他感到满足，于是他选择给自己一个间隔年（gap year），成为一名探索自己发展方向的数字游民。

在这期间，Gavin为一家名为OctoML的初创企业构建编译器，并为开源编译器 Apache TVM编写了矩阵乘法 (MATUL) 内核。此时，他的技术才能已锋芒初现。

值得一提的是，OctoML是华盛顿大学博士陈天奇参与创立的公司，旨在让机器学习模型在任何硬件上都能高效运行。OctoML便是后来的OctoAI，在2024年被英伟达以1.65亿美元收购。陈天奇还是Apache TVM的主要创建者。

随后，Gavin继续在课程管理和排课优化解决方案公司Coursedog、AI图像识别初创公司Xnor.ai等处担任软件工程师，这些经历让他积累了AI硬件和软件工程基础。

在业界游历一番后，Gavin做出了从哈佛退学的决定，同为哈佛数学和计算机科学系学生的Chris Zhu也选择退学，两人还拉上在哈佛大学修读决策科学（Decision Science）Robert Wachen，三人合伙组队——他们都想开发⼀款专门用于Transformer架构AI模型的ASIC芯片。

从左到右：Robert Wachen、Gavin Uberti 和 Chris Zhu

但是这不是一件容易的事，他们找了芯片行业的专家 Mark Ross，让他帮忙看看自己手头的技术。 Mark Ross曾担任赛普拉斯半导体公司（Cypress Semiconductor）的首席技术官，同时主导过5款营收超过10亿美元芯片的研发。

Mark Ross

Mark Ross告诉他们，他们的技术还行不通，不过同时说到“现在下结论还为时过早”，并让Gavin和Chris回去撰写了技术白皮书，重新设计芯片的初始架构和构建功能仿真模型。

拿到Gavin、Chris等人熬了多个通宵后调整的技术结果，Mark Ross颇为震惊，没想到这两个人竟然把芯片的初始架构搭建出来了，而这确实可行。这时，Mark又对他俩提出一个难题——资金。他说，“这可是半导体啊！光是启动就需要两三百万美元，而这之后只会需要更多的钱。你们以前从来没造过芯片。”

于是，三人哼哧哼哧地筹集了550万美元，他们再次找到 Mark，这一次不仅仅是专业咨询，而是想把他也拉入伙做团队的首席硬件架构师。优秀的人做有前景的事，总是能吸引到更多的同行者。Mark Ross就这样转身加入了Etched.ai公司。

一个好汉三个帮，2022年，Etched.ai 公司正式成立。

除了联合创始人Chris Zhu负责公司在专用人工智能芯片领域的开拓性工作以外， Robert Wachen 担任Etched.ai 的联合创始人兼首席运营官，为公司负责领导运营和硬件开发。他是推动 Etched.ai 业务规模化和建立硬件基础设施的驱动力。

之后的⼀切水到渠成。团队还招来了半导体领域的专家，包括英特尔前副总裁、Auradine的联合创始人、Cruise的首位芯片专家，以及来自谷歌、微软、亚马逊等科技巨头的数十位专业人士。

“我认为领导者具备技术能力非常重要，了解团队的问题，理解他们做事的动机，是引进合适人才的必要条件。” Gavin作为公司的CEO，这样谈与同事们的合作。公司大大小小的事情虽然无法每件都亲力亲为，但是他喜欢和每位同事交流他们最近的进展，“只有这样才能理解他们这样做的原因”。

02挑战巨头英伟达，蚂蚁如何撼树？

Etched.ai公司正在做的事情，是打造一款在运行Transformer模型方面能够超越通用GPU的AI 芯片，从而彻底革新人工智能行业。

在2022年初，他们敏锐地意识到，人工智能的未来在于运行生成式人工智能模型的专用芯片，与现有解决方案相比，这些专用芯片能够提供更高的性能。

虽然行业内许多初创公司和科技巨头都在开发专门运行人工智能模型的芯片，例如，meta 有MTIA，亚马逊有Graviton和Inferentia等等。而Etched.ai认为Transformer架构将主导人工智能领域，其吞吐量会比通用GPU高出一个数量级。所以他们研发的ASIC 芯片只运行一种模型：Transformer模型。

这意味着什么？

如果说通用芯片像是一个功能齐全的工具箱，在面对不同使用场景的时候，都能调用工具运行大多数传统的AI模型，但是它整体上运行的效率就没那么高，因为其他工具在不使用的状态下仍在耗能。

而只专注于Transformer架构的芯片更像一把锐利的刀子，大大减少了芯片运行时的冗余，可以针对性地在transformer架构下提升芯片的运行效率。它不仅可以加快处理速度，还可以降低能耗。目前，最先进的AI模型都是transformer架构，比如ChatGPT、Sora、Gemini、Stable Diffusion 3和DALL-E等。

Etched.ai的旗舰产品Sohu芯片已获得台积电采用4nm工艺的量产授权。对于transformer架构而言，Sohu可以说是有史以来最快的芯片，其他同类产品暂时无法望其项背。

Etched.ai Sohu芯片

8xSohu服务器的性能相当于160块英伟达H100 GPU，而且功耗更低。由于芯片仅支持Transformer模型，Sohu舍弃了图形渲染单元和对CNN/RNN等传统AI模型的支持，从而大幅简化设计，提升硬件利用率至90%（通用GPU平均仅30%）。

“在运行文本、图像和视频转换器时，Sohu的速度比英伟达的Blackwell GB200 GPU快一个数量级，价格也更低。对于需要专用芯片的企业领导者来说，Sohu将是一个更经济实惠、更高效、更环保的选择。” Etched.ai首席执行官Gavin Uberti曾这样公开表示。

只专注于Transformer架构的Sohu，也意味着如果以后Transformer不再流行，那么Sohu的价值将大打折扣。但是投资人不仅看好ASIC芯片的这个发展模式，也愿意为Etched 的 “All in or nothing（要么做要么滚）" 业务模式买单。

Etched.ai 最近拿到的最新一轮A+轮融资5亿美元，由Stripes Group领投，Ribbit Capital、Peter Thiel以及科技巨头Palantir等跟投。此前，它分别在2023年完成种子轮融资，募得536万美元，由著名风投机构Primary Venture Partners领投；随后在2024年完成A轮融资，金额达1.2亿美元，由Positive Sum和Primary Venture Partners共同领投，并吸引了Two Sigma、Peter Thiel等知名投资者参与。

在整个融资过程中，Primary Venture Partners、Positive Sum、Stripes Group、Peter Thiel和Palantir等著名风投公司和科技投资者的持续参与，凸显了市场对 Etched.ai技术前景的高度认可。

“行动要快。速度是你相对于大型竞争对手的主要优势之一。”OpenAI的首席执行官Sam Altman曾这样说。而这也是连投了Etched.ai两轮的Primary Venture Partners的合伙人Brian Shechter所认同的理念，”这种极快的执行速度让我们对Etched.ai 芯片所代表的超级智能的未来充满信心。”

面对市值45000亿美元的英伟达，显然Etched.ai的目标并非全面取代，而是聚焦于AI推理这一细分市场，专注把Transformer模型的运行效率做到极致，以此来抢先占据细分赛道的优势。

03专用芯片的崛起：从蚂蚁到森林

随着AI模型趋向稳定，越来越多业内人士发现：既然99%的算力都在跑同一种架构，为什么不干脆做一款“只认Transformer”的ASIC呢，毕竟英伟达的GPU太贵且太费电了。

这正是Etched.ai、Groq以及国内寒武纪、燧原等公司试图挑战英伟达的切入点。这些公司大致可以分为三大类：

一是极致推理先锋，与Etched.ai路径最接近。

这类公司的核心逻辑是，大模型架构已经收敛，不再需要通用的GPU，只需要最快的AI加速器。代表公司是美国的Etched.ai、Groq、d-Matrix等。

二是巨型架构挑战者，以规模换性能。

这类公司不满足于做小芯片，而是通过物理上的“巨大化”或“异构化”来解决大模型的算力需求。代表公司是美国的Cerebras Systems、加拿大的Tenstorrent等。

三是国内ASIC劲旅，专注于国产替代与垂直深耕。比如寒武纪、后摩智能 (Houmo.ai)。

在这场效率与成本的竞赛中，这群初创公司正试图通过极致的垂直优化，在英伟达这棵万亿级别的参天大树旁，开辟出一片属于专用芯片的新森林。而对于Etched.ai而言，其最终会成为市场的又一巨头，还是走向被巨头收购的一贯叙事，2026年的算力市场将给出最终答案。

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