Etched: تقييم 10.3 مليار دولار يثير جدل جدوى رقائق AI المتخصصة

مقدمة تحليلية

أغلقت Etched، الشركة الناشئة في مجال رقائق الذكاء الاصطناعي والتي أسسها ثلاثة من طلاب هارفارد المتسربين في عام 2022، جولة تمويل Series C بقيمة 300 مليون دولار. وقد دفعت هذه الجولة بتقييم الشركة إلى 10.3 مليار دولار، وفقاً لما صرح به روبرت واتشن، الشريك المؤسس ومدير العمليات لـTechCrunch. هذا التقييم يمثل مضاعفة للتقييم السابق البالغ 5 مليارات دولار الذي حصلت عليه الشركة في ديسمبر الماضي عندما جمعت 500 مليون دولار، مما يعني زيادة تقييمها بنسبة 106% خلال سبعة أشهر فقط. قادت شركة Sequoia الجولة الحالية، بمشاركة Andreessen Horowitz، SK Hynix، Jane Street، Diffusion Capital، بالإضافة إلى مستثمرين سابقين بارزين مثل Peter Thiel، Andrej Karpathy، Dylan Field، وAmjad Masad. تدعي Etched أن هذا التقييم هو الأعلى على الإطلاق لجولة Series C تقودها Sequoia. على صعيد الإنتاج، أعلنت الشركة في الشهر الماضي عن نجاحها في تصنيع رقائقها المحلية واختبار أنظمتها الكاملة لدى العملاء الأوائل، مع حجز طلبات بقيمة مليار دولار.

التحليل التقني

تمحور تأسيس Etched حول فكرة تصميم رقائق حوسبة متخصصة لنماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على معمارية Transformer، وهي الهندسة الأساسية لمعظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة. هذه الفكرة كانت تُعتبر "جامحة" في بدايات الشركة. ومع ذلك، تعمل Etched على تبديد التصور الخاطئ بأن منتجاتها، التي تُباع كأنظمة متكاملة لا مجرد رقائق، مقتصرة على تشغيل نماذج لغوية كبيرة (LLMs) محددة. يوضح واتشن أن أنظمتها قادرة على تشغيل أي نموذج AI، بما في ذلك أنواع متقدمة مثل:

• نماذج Mixture of Experts (MoE) كـ DeepSeek وQwen.
• تصميمات غير Transformer مثل Mamba، التي تعتمد على معمارية State-Space Model.

تطور Google تقنية مشابهة لرقاقة Frozen v2 الخاصة بها لمعمارية Gemini، مما يمنح مصداقية لمسار Etched التقني. الابتكار الأساسي لـ Etched يكمن في تصميم مكونين جديدين لتسريع عملية الاستدلال (inference)، وهي العملية الحسابية التي تحدث بعد تقديم المستخدم لمطالبة، وتنقسم إلى مرحلتي Prefill و Decode.

• مرحلة Prefill: تتضمن فهم المطالبة وسياقها، وتتميز بكثافة رياضية وحسابية عالية. قامت Etched بتطوير شريحة Prefill تعد بسرعات "أعلى بكثير" من خلال العمل بجهد كهربائي منخفض جداً، وهو ما تسميه "low-voltage inference". يسمح هذا بتوليد حرارة أقل وتجميع عدد أكبر من الترانزستورات.
• مرحلة Decode: مسؤولة عن توليد الرموز الناتجة، تتطلب حوسبة أقل ولكن تحتاج إلى كميات هائلة من الذاكرة. ابتكرت Etched نوعاً جديداً من الذاكرة وتقنية ترابط تسمى "cluster-scale memory"، تتيح لعدة رقائق الاتصال واستخدام تجمع ذاكرة مشترك بسرعة فائقة وزمن انتقال منخفض للغاية.

الناتج المتوقع هو سرعات حوسبة عالية بتكاليف تشغيل منخفضة. تم تصنيع رقائق السيليكون الأولى بنجاح بواسطة TSMC.

السياق وتأثير السوق

واجهت Etched منذ تأسيسها شكوكاً واسعة، خاصة وأنها انطلقت قبل أن تدرك معظم شركات التقنية، باستثناء Nvidia، الحاجة لقدرات حوسبة متخصصة للذكاء الاصطناعي. هذه الشكوك استمرت حتى بعد إعلان الشركة عن نجاح تصنيع دفعتها الأولى من رقائق السيليكون، ويعود جزء كبير منها إلى محدودية الوصول إلى أنظمة Etched، حيث اقتصرت التجربة حتى الآن على المستثمرين والعملاء الأوائل عبر عروض توضيحية خاصة. مع ذلك، جاء التأييد من شخصيات تقنية مرموقة مثل Andrej Karpathy من Anthropic، وNoam Brown من OpenAI، وGeoffrey Hinton، الذين جربوا الأجهزة وأبدوا "حماساً شديداً"، مما منح الشركة مصداقية. مسيرة المؤسسين، Gavin Uberti، Robert Wachen، وChris Zhu، من ترك هارفارد لإطلاق Etched دون خبرة سابقة في جمع التمويل أو التوظيف، تبرز مدى الصعوبات. من النوم على أرضية منزل صديق واستخدام مرآب موظف مبكر لتشغيل أدوات تصميم الرقائق، إلى أن بلغ عددهم اليوم 400 موظف في مكتب مزدهر، وتدير Etched مركز بيانات بقدرة 2 ميجاوات. كما افتتحت مؤخراً منشأة جديدة بمساحة 80 ألف قدم مربع وبقدرة 10 ميجاوات في Milpitas. هذا التوسع التشغيلي يشير إلى جهود حثيثة لبناء البنية التحتية. في سوق رقائق الذكاء الاصطناعي الذي تهيمن عليه Nvidia، تسعى Etched لتقديم بديل يركز على الكفاءة والسرعة في مرحلة الاستدلال، ويطمح إلى استهداف أكبر شركات الذكاء الاصطناعي في العالم. ومع ذلك، فإن التحول من النماذج الأولية والعروض الخاصة إلى الإنتاج الضخم لأنظمة الرفوف وتسليمها على نطاق واسع يمثل تحدياً لوجستياً وتشغيلياً هائلاً لم يُثبت بعد.

رؤية Glitch4Techs

إن تقييم Etched البالغ 10.3 مليار دولار، والذي تحقق في غضون سبعة أشهر فقط، يمثل انعكاساً لتوقعات السوق المتضخمة في قطاع رقائق الذكاء الاصطناعي أكثر من كونه مؤشراً على نضج تقني مثبت أو حصة سوقية راسخة. التقنيات المبتكرة في معالجة Prefill و Decode، وتطوير "low-voltage inference" و"cluster-scale memory"، هي تطورات واعدة على الورق، وقد نالت إعجاب بعض خبراء الصناعة في بيئة تجريبية. لكن الاعتماد الكلي على "العروض التوضيحية الخاصة" للمستثمرين والعملاء الأوائل، بدلاً من المقاييس المفتوحة أو الاعتمادات التجارية واسعة النطاق، يشير إلى أن الشركة لا تزال في مرحلة إثبات المفهوم التشغيلي على نطاق ضيق ومسيطر عليه. التحدي الحاسم لـ Etched لا يكمن في الإمكانات النظرية لرقائقها، بل في قدرتها على تحقيق الإنتاج الضخم الموثوق به والتسليم الفعال لأنظمة الرفوف (rack systems) مع الحفاظ على وعودها بالأداء العالي والتكاليف المنخفضة في بيئات عمل حقيقية تتسم بالتنوع والضغط. حتى الآن، يبقى هذا الاختبار الحقيقي لم يأت بعد.