アメリカのAIハードウェア開発の新興企業「エッチド（Etched）」は、新たな資金調達ラウンドで7億ドル（約1085億円）を調達し、企業価値が210億ドル（約3兆2550億円）に達したと発表しました。今回の調達は、同社のAIハードウェアをテストし導入した著名なクオンツファンド「ジェーン・ストリート（Jane Street）」が主導したということです。
AI業界の基準から見ても、同社の企業価値の上昇は異例の速さです。企業価値は昨年12月時点で50億ドル（約7750億円）でしたが、今年7月のシリーズCラウンドで3億ドル（約465億円）を調達した際には103億ドル（約1兆5965億円）に上昇していました。そこからわずか1か月で企業価値は倍増し、約110億ドル（約1兆7050億円）増加して210億ドル（約3兆2550億円）に達したとしています。
エッチドは、自社のAI技術を「フロンティア推論クラスター」と呼ぶ完全なシステムとして提供する方針です。これは、競合する大手半導体メーカーのNVIDIA（エヌビディア）が「AIファクトリー」と呼ぶシステムに相当するものです。
共同創業者でCOO（最高執行責任者）のロバート・ワーチェン氏は、投資家から高い評価を受けている理由について、ユーザーが指示（プロンプト）を入力した後の計算処理である「推論」を高速化するため、2つの新しいコンポーネントをゼロから設計したためだと説明しています。
ワーチェン氏によると、推論は「プレフィル（事前充填）」と「デコード（解読）」の2つの段階で構成されるということです。計算負荷の高いプレフィル段階では、システムが文脈を含めてプロンプトを理解します。一方、メモリ負荷の高いデコード段階では、ユーザーが実際に目にする回答である「出力トークン」を生成します。
この処理を最適化するため、エッチドは低電圧で動作するプレフィル専用チップを開発しました。これにより、高性能なAIチップで課題となる発熱問題を抑えつつ、より多くのトランジスタを搭載でき、トークンの処理速度を向上させることができるとしています。さらに、デコード処理向けには「クラスタースケール・メモリ」と呼ばれる新しい種類のメモリと相互接続技術を開発しました。
ワーチェン氏は、「これにより多くのチップを接続し、共有メモリプールを非常に高速かつ低遅延で利用できるようになる」と述べており、処理の高速化とコスト削減を実現するとしています。
また、同社は創業当初、特定のAIモデル専用のチップを設計していると見なされていましたが、現在ではあらゆる最先端のモデルを実行できるシステムへと方針を転換したということです。
今回の資金調達を主導したジェーン・ストリートは、「チップをテストした結果、初期段階から満足のいく成果が得られた。エッチドの独自のアプローチは、最も要求の厳しい作業負荷を処理するために必要な精度を提供する」とコメントし、自社のデータセンターへの導入に期待感を示しています。
なお、エッチドにはクライナー・パーキンスやセコイア・キャピタル、アンドリーセン・ホロウィッツなどの大手ベンチャーキャピタルのほか、著名投資家のピーター・ティール氏らも出資しています。