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title: "美国芯片初创公司Etched.ai获Primary Venture Partners领投536万美元种子轮融资"
id: "20230629A04N9H00"
publicationAccount: "非凡产研"
originalPublishedAt: "2023-06-29T14:11:00+08:00"
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source: "https://view.inews.qq.com/a/20230629A04N9H00"
sourceAccount: "https://news.qq.com/omn/author/21759984"
language: "zh-CN"
tags: ["融资与投资","智能硬件","模型与基础设施"]
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# 美国芯片初创公司Etched.ai获Primary Venture Partners领投536万美元种子轮融资

文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。

**2023年6月5日，****美国芯片初创公司Etched.ai宣布获得536万美元的种子轮融资，由Primary Venture Partners领投，MAX Ventures和前Ebay首席执行官Devin Wenig等跟投，使公司估值约为3400万美元。**本轮融资将用于制造大型语言模型（LLM）的AI加速芯片以及进行RTL前端开发，同时建设规模化的初创团队。

Etched.ai成立于加利福尼亚州，由哈佛大学的两位辍学生Gavin Uberti和Chris Zhu共同创立。公司的目标是构建超级智能硬件，专门设计用于语言模型推理的芯片。

该芯片具有以下特点：首先，它是单一类型的芯片，**仅用于大型语言模型的运行，从而最大程度地降低软件堆栈的复杂性；**其次，它**保留了重要的元素，摒弃了一些大型语言模型中无法使用传统缓存或高精度数据的部分；**第三，该技术成熟，加速芯片来自专业化的研发；第四，它**具有成本效益的优势。**

随着Transformer模型在复杂度和规模上的增加，高效的硬件成为模型运行的必需品。在AI加速器领域，许多公司开始构建针对特定工作负载的专用架构，**数据中心的专用架构主要集中在深度学习推荐模型（DLRM），而边缘设备则主要以卷积神经网络（CNN）为主。**Meta最近宣布已经构建了自己的DLRM推理芯片。

创始人Uberti表示，Etched.ai的创业灵感来自于他在为Arm Cortex M4和Cortex M7内核开发芯片时的观察。他注意到Arm的指令集中没有8位的MAC SIMD指令，而是16位指令，这导致MAC SIMD操作的速度较慢。他说：“这个问题非常棘手，我每天都要面对和处理它。这也促使我和Chris思考如何突破现有技术的瓶颈。同时，我们也见证了大型语言模型领域的变革。”**他们认为可以创建专用芯片，提供更快捷、高效的处理能力。**比特币挖矿芯片就是专用ASIC产品的一个典型例子。

然而，Etched.ai芯片过于专业化可能会对新型人工智能产业的蓬勃发展产生负面影响，甚至可能引发社会性灾难。Uberti表示：“这确实可能成为一个风险，但如果我们回顾四年前的GPT-2和Meta最近的Llama模型，实际上它们只有两个区别，即大小和激活函数。尽管它们的训练方法有所不同，但对于推理来说，并不重要。”他说：**“我们不必过于担心技术的负面效应，因为创新不是凭空而来，整合现有资源需要很长时间。”**

目前，**Etched.ai正在开发代号为Sohu的芯片，这是一款拥有大量内存的芯片。**与处理GPT-3的Nvidia H100 PCIe卡相比，Sohu芯片的吞吐量每美元可以提高140倍。Etched.ai还在不断扩大团队规模，致力于吸引更多优秀的技术人才和工程师，并计划在2024年初进行A轮融资，并推出Sohu芯片产品。

Etched.ai团队的成员包括首席执行官兼联合创始人Gavin Uberti，他是世界奥林匹克数学竞赛冠军，也是人工智能编译方面的专家；首席技术官兼联合创始人Chris Zhu，他是数学和人工智能领域的研究员，专注于硬件研发；首席架构师Mark Ross曾担任Cypress Semiconductor的首席技术官，在芯片设计领域有多年经验。

作者 | 嘉橙

审核 | 斯基

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