Última actualización: 18/08/2026
Etched alcanza una valoración de US$21.000 millones tras levantar 700 millones de dólares en una ronda liderada por Jane Street, y confirma la entrega de su primer rack de clusters de inferencia a la firma de trading cuantitativo. El anuncio, realizado el 18 de agosto de 2026 desde San José, California, marca un hito en la carrera por hardware especializado en inteligencia artificial orientado a la fase de inferencia, donde los modelos generan respuestas a partir de datos ya entrenados.
La startup fundada por tres dropouts de Harvard en 2022 ha duplicado su valoración en menos de un mes. En julio había cerrado una Serie C de 300 millones a 10.300 millones de dólares liderada por Sequoia. Ahora, con el respaldo de Jane Street, Kleiner Perkins, Sequoia, Andreessen Horowitz, Tiger Global, Bain Capital Ventures, Blackstone y otros, Etched suma 1.900 millones levantados en total y afirma haber asegurado más de 1.000 millones en contratos de clientes.
Qué es Etched y por qué importa la inferencia
Etched se especializa en “frontier inference clusters”: sistemas completos de chips, racks, software y métodos de fabricación diseñados específicamente para ejecutar modelos de IA de frontera con mejor rendimiento en tokens por vatio, latencia y costo. A diferencia de Google y otras grandes, cuyo enfoque incluye datos para entrenamiento, Etched apuesta por una arquitectura optimizada solo para la segunda fase, que ya representa una porción creciente del gasto en cómputo de IA.
La compañía afirma haber logrado first-pass silicon en menos de tres años sobre el proceso N4P de TSMC. Su equipo de más de 400 ingenieros proviene de Nvidia, Google TPUs, Broadcom, SK Hynix y TSMC. Entre las innovaciones técnicas destacan Low-Voltage Inference (LVI), que permite correr bloques matemáticos a menos de la mitad del voltaje habitual, y Cluster-Scale Memory (CSM), un pool de memoria de baja latencia compartido a escala de rack.
Jane Street, que lideró la ronda después de probar el hardware, declaró: “Probamos el chip y estamos satisfechos con los resultados iniciales. El enfoque único de Etched para la inferencia entrega la precisión que necesitamos para soportar nuestras cargas de trabajo más exigentes. Estamos entusiasmados de tener nuestro propio rack funcionando en nuestro data center”.
El primer rack y el camino a gigavatios
La imagen oficial muestra un rack de Etched siendo cargado en un camión con un montacargas. La empresa indica que este es el primer paso hacia su misión de “correr la inferencia del mundo”. Menos del 1% de la población mundial tiene acceso a los modelos de frontera actuales; escalar ese acceso, según Etched, requiere hardware de inferencia radicalmente más eficiente.
Para acelerar la producción, Etched ya opera una fábrica en Taiwán y un sitio de 10 MW en Milpitas, cerca de sus oficinas, destinado a laboratorio NPI, línea SMT y despliegues. Planean enfrentar desafíos de fábricas nuevas, cadenas de suministro globales, software de flota y agentes de kernel que se auto-mejoran a medida que escalen a capacidad de gigavatios.
En el contexto de la competencia con Nvidia, Etched se posiciona como una de las pocas startups post-ChatGPT con silicio propio en producción y contratos firmados por más de mil millones de dólares. Inversores como Peter Thiel, Jane Street y firmas de trading cuantitativo respaldan la tesis de que la inferencia será el mercado de infraestructura de IA más grande y estable. Esto se suma a movimientos como el respaldo de Nvidia a proyectos de data centers de OpenAI.
Impacto en Argentina y la región
Aunque Etched no tiene operaciones directas anunciadas en América Latina, el avance de hardware de inferencia más eficiente impacta de forma indirecta a empresas, startups y centros de datos de la región. En Argentina, donde el costo de la energía y el acceso a GPUs de última generación limitan el despliegue local de modelos grandes, cualquier reducción en el costo por token puede abrir puertas a aplicaciones de IA generativa en fintech, agro, salud y educación.
La tendencia de especialización (chips solo para transformers o solo para inferencia) también refuerza la necesidad de que los proveedores de cloud y los data centers regionales evalúen alternativas a las GPUs generalistas. Empresas argentinas que hoy alquilan capacidad en AWS, Azure o Google Cloud podrían, a mediano plazo, beneficiarse de un ecosistema más competitivo de hardware de inferencia.
Además, el modelo de Etched —co-diseño de chip, empaque, interconexión y software— recuerda que la próxima ola de valor en IA no estará solo en los modelos fundacionales, sino en la infraestructura que los hace usables a escala masiva y a costos aceptables. Noticias recientes sobre ChatGPT para adolescentes muestran cómo la demanda de inferencia crece en todos los segmentos.
Contexto competitivo
El anuncio llega en un momento de intensa actividad en la infraestructura de IA. Nvidia acaba de respaldar con hasta 105.000 millones de dólares un campus de data centers de OpenAI en Ohio. Al mismo tiempo, otras startups de chips de inferencia y de entrenamiento buscan capital y clientes. Etched se diferencia por haber entregado ya el primer rack y por el respaldo explícito de un cliente exigente como Jane Street.
La valoración de 21.000 millones de dólares en menos de cuatro años desde la fundación ilustra la velocidad del mercado de capitales alrededor de la IA. También genera debate sobre posibles burbujas y sobre la capacidad real de estos sistemas de cumplir las promesas de eficiencia una vez que se desplieguen a escala de gigavatios.
Etched insiste en que “los racks no se construirán solos” y invita a ingenieros a sumarse. Su mensaje central es que la inteligencia artificial de frontera solo será accesible para la mayoría de la humanidad si se resuelve el cuello de botella de la inferencia con hardware diseñado desde cero para esa tarea.
Fuentes principales:
Soy Enzo Ramírez, co-fundador y editor de tecno.ar. Tengo formación técnica en Informática, Seguridad Informática y Ciberseguridad, con background en desarrollo full stack. Me interesa especialmente todo lo que cruza tecnología, hardware, empresas, inteligencia artificial, entre otras, y su impacto en el mercado argentino