Introdução
A startup de chips para inteligência artificial Etched acaba de fechar uma rodada Série C de US$ 300 milhões, alcançando uma avaliação impressionante de US$ 10,3 bilhões. A empresa, fundada em 2022 por três estudantes que abandonaram Harvard, está desafiando o domínio da NVIDIA no mercado de processadores para IA com uma abordagem radicalmente diferente: chips projetados especificamente para acelerar a inferência de modelos de linguagem baseados em transformers.
O que torna essa conquista ainda mais notável é que a Etched dobrou sua avaliação em apenas sete meses – em dezembro passado, a empresa valia US$ 5 bilhões. Com investidores de peso como Sequoia Capital, Andreessen Horowitz e SK Hynix liderando a rodada, além de nomes conhecidos como Peter Thiel e Andrej Karpathy, a startup está provando que existe apetite real por alternativas às GPUs tradicionais no mercado de IA.
Uma abordagem revolucionária para processamento de IA
Enquanto a maioria das empresas de tecnologia depende das GPUs da NVIDIA para executar modelos de IA, a Etched desenvolveu uma solução completamente nova. A empresa criou dois componentes especializados do zero: um chip de prefill que processa a fase inicial de compreensão do prompt, e uma tecnologia de memória compartilhada chamada cluster scale memory para a fase de decodificação, onde o modelo gera as respostas.
Robert Wachen, co-fundador e COO da empresa, explica que o processo de inferência – o que acontece quando você faz uma pergunta ao ChatGPT ou Claude – é dividido em duas etapas fundamentais. A primeira, chamada prefill, é matematicamente intensiva e envolve entender o contexto completo da pergunta. A segunda, decode, gera os tokens de resposta e requer enormes quantidades de memória, mas menos poder computacional.
A inovação da Etched está em criar chips que operam em voltagens dramaticamente mais baixas que qualquer outro processador de IA no mercado. Essa abordagem de ‘inferência de baixa voltagem’ gera menos calor, permitindo que mais transistores sejam empacotados no chip, resultando em maior velocidade de processamento.
Versatilidade além das expectativas iniciais
Um dos maiores desafios enfrentados pela Etched foi combater a percepção errônea de que seus chips só funcionariam com modelos específicos de linguagem. Na realidade, os sistemas da empresa – que são vendidos como soluções completas, não apenas chips isolados – podem executar qualquer modelo de IA, incluindo arquiteturas Mixture of Experts como DeepSeek e Qwen, além de designs não-transformer como Mamba, baseado em modelos de espaço de estados.
Curiosamente, a ideia de gravar aspectos de modelos de IA diretamente no silício, antes considerada excêntrica, está ganhando tração. O próprio Google está desenvolvendo o chip Frozen v2 com arquitetura do Gemini integrada ao hardware, validando a abordagem pioneira da Etched.
O caminho dos fundadores: de Harvard ao Vale do Silício
A jornada dos três fundadores – CEO Gavin Uberti, COO Robert Wachen e CTO Chris Zhu – ilustra perfeitamente o espírito empreendedor do Vale do Silício. Abandonar Harvard para lançar uma startup de chips, sem experiência em captação de recursos ou contratação, parecia uma aposta arriscada em 2022.
Wachen relembra os primeiros dias com uma mistura de nostalgia e incredulidade. Ao chegar na Bay Area após contar aos pais sobre sua decisão de deixar a universidade, ele dormiu no chão de uma casa vazia de um amigo, usando uma toalha como cobertor. Os servidores necessários para executar as ferramentas de design de chips foram instalados na garagem de um funcionário inicial, e toda vez que precisavam ser reiniciados, alguém tinha que ligar para a esposa dele pedir para apertar o botão de reset.
Hoje, a realidade é drasticamente diferente. A Etched opera um data center de 2 megawatts, emprega 400 pessoas em um escritório movimentado e está processando tokens em seu laboratório enquanto trabalha com algumas das maiores empresas de IA do mundo. Como Wachen brinca, agora ele tem não apenas um cobertor e um colchão, mas ‘até mesmo travesseiros – múltiplos travesseiros’.
Conquistando investidores através de demonstrações práticas
Uma das estratégias mais eficazes da Etched para superar o ceticismo foi mostrar o hardware funcionando para investidores e clientes em potencial. Nomes influentes do setor como Andrej Karpathy (Anthropic), Noam Brown (OpenAI) e Geoffrey Hinton testaram pessoalmente o sistema no escritório da empresa antes de decidir investir.
Essa abordagem hands-on foi crucial, especialmente considerando que o acesso aos sistemas ainda é limitado a investidores e clientes iniciais. A empresa anunciou recentemente que fabricou com sucesso seus primeiros chips através da TSMC, que os primeiros sistemas completos estão sendo testados por clientes, e que já acumulou US$ 1 bilhão em pedidos – marcos importantes que ajudaram a validar a tecnologia perante o mercado.
Implicações para o mercado brasileiro de IA
O sucesso da Etched tem implicações significativas para empresas brasileiras que dependem de infraestrutura de IA. Atualmente, a maioria das organizações no Brasil que implementam modelos de linguagem grandes precisa lidar com os altos custos das GPUs da NVIDIA e a limitada disponibilidade desses processadores.
Uma alternativa viável e potencialmente mais econômica poderia democratizar o acesso a tecnologias de IA avançadas no país. Empresas de diversos setores – desde fintechs desenvolvendo assistentes virtuais até startups de saúde criando ferramentas de diagnóstico – poderiam se beneficiar de custos de inferência reduzidos e maior eficiência energética.
Além disso, a abordagem da Etched de criar hardware especializado para tarefas específicas de IA pode inspirar o ecossistema brasileiro de tecnologia a pensar além das soluções genéricas. Universidades e centros de pesquisa poderiam explorar parcerias para desenvolver chips especializados adaptados às necessidades locais, como processamento de português brasileiro ou aplicações específicas para agricultura e indústria.
O futuro da computação especializada
A trajetória da Etched representa uma mudança fundamental na forma como pensamos sobre hardware para IA. Assim como as GPUs revolucionaram o processamento gráfico antes de se tornarem essenciais para IA, chips especializados para inferência podem se tornar o novo padrão da indústria.
Esta especialização faz sentido econômico: enquanto o treinamento de modelos é feito esporadicamente e pode justificar hardware mais caro e genérico, a inferência acontece bilhões de vezes por dia em aplicações de produção. Otimizar especificamente para essa tarefa pode resultar em economias substanciais de energia e custos operacionais.
Conclusão
A ascensão meteórica da Etched de uma ideia considerada excêntrica para uma empresa avaliada em US$ 10,3 bilhões demonstra como o mercado de IA está maduro para inovação em hardware. A empresa não apenas desafiou o status quo dominado pela NVIDIA, mas também provou que existe demanda real por soluções especializadas que podem executar modelos de IA de forma mais eficiente e econômica.
Para o mercado brasileiro, isso sinaliza oportunidades importantes. À medida que mais alternativas de hardware surgem, as barreiras de entrada para implementar soluções avançadas de IA diminuem. Empresas locais devem ficar atentas a essas inovações e considerar como chips especializados podem tornar seus projetos de IA mais viáveis economicamente.
O sucesso da Etched também serve como inspiração para empreendedores brasileiros: mesmo ideias que parecem impossíveis podem se tornar realidade com persistência, execução focada e a coragem de desafiar gigantes estabelecidos. Como Wachen reflete, ‘quando você realmente acredita que algo é possível e trabalha nisso por tempo suficiente, você consegue fazer acontecer’.
Fonte original: Este artigo foi adaptado e traduzido a partir da matéria publicada em TechCrunch, disponível em https://techcrunch.com/2026/07/23/ai-chip-startup-etched-defies-skeptics-hits-10-3b-valuation-from-big-name-investors/.
