Yapay Zeka
Etched, Yapay Zeka Çip Pazarına 10 Milyar Dolarlık Değerlemeyle Damga Vurdu
Üç Harvard terk öğrencinin kurduğu Etched, GPU'lara ihtiyaç duymadan yapay zeka çıkarımını hızlandıran yeni çip ve bellek bileşenleriyle dikkat çekiyor ve 10,3 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaştı.
Yapay zeka (YZ) teknolojileri hızla gelişirken, bu gelişimin temelini oluşturan donanım çözümleri de büyük ilgi görüyor. Bu alandaki en dikkat çekici girişimlerden biri olan Etched, kısa sürede ulaştığı 10,3 milyar dolarlık değerlemeyle sektörde adından söz ettiriyor. Şirket, GPU'lara bağımlılığı ortadan kaldıran yenilikçi çip ve bellek teknolojileriyle YZ çıkarım süreçlerini hızlandırmayı hedefliyor.
Harvard Terk Girişimcilerden Milyar Dolarlık Başarı
2022 yılında üç Harvard terk öğrenci tarafından kurulan Etched, YZ çip pazarında hızla yükseldi. Şirket, kısa süre önce Sequoia liderliğindeki 300 milyon dolarlık Seri C yatırım turunu tamamlayarak değerlemesini 10,3 milyar dolara taşıdı. Bu tura Andreessen Horowitz, SK Hynix, Jane Street ve Diffusion Capital gibi önemli yatırımcılar da katıldı. Etched, Aralık ayında 500 milyon dolarlık bir turla 5 milyar dolar değerlemeye ulaşmıştı, bu da yaklaşık yedi ay içinde değerlemesini iki katına çıkardığı anlamına geliyor. Şirket, bu değerlemenin Sequoia liderliğindeki bir Seri C turu için şimdiye kadarki en yüksek değerleme olduğunu belirtiyor. Peter Thiel, Andrej Karpathy ve Dylan Field gibi isimler de Etched'in erken dönem yatırımcıları arasında yer alıyor.
GPU'suz YZ Çıkarımı: Etched'in Farkı
Etched'in temel iddiası, üretken YZ modellerinde çıkarım (inference) süreçlerini GPU'lara ihtiyaç duymadan, çok daha verimli bir şekilde gerçekleştirebilen özel çipler geliştirmesi. Şirket, YZ modellerinin arkasındaki mimari olan Transformer teknolojisi için özel olarak tasarlanmış çipler üretme fikrinin başlangıçta 'çılgınca' bulunduğunu belirtiyor. Ancak Etched, bu algıyla mücadele ederek ürünlerinin yalnızca belirli büyük dil modellerini (LLM) çalıştırmakla sınırlı olmadığını kanıtlıyor. Şirket yetkilileri, sistemlerinin DeepSeek ve Qwen gibi Uzman Karışımı (Mixture of Experts) modellerinin yanı sıra, Mamba gibi Transformer olmayan mimarileri de destekleyebildiğini vurguluyor. Hatta Google'ın da Gemini için benzer bir konsepti, yani YZ modelinin belirli bölümlerini doğrudan silikona işleme fikrini, Frozen v2 çipiyle takip ettiği biliniyor.
Yenilikçi Çip ve Bellek Mimarisi
Etched'in başarısının ardında, çıkarım sürecini hızlandırmak için sıfırdan tasarladığı iki yeni bileşen yatıyor. Şirket COO'su Robert Wachen'a göre, çıkarım süreci 'ön doldurma' (prefill) ve 'kod çözme' (decode) olmak üzere iki aşamadan oluşuyor. Ön doldurma aşaması, istemi ve bağlamı anlamayı içeren matematiksel ve yoğun hesaplama gerektiren bir süreçken, kod çözme aşaması çıktı jetonlarını (kullanıcının gördüğü nihai yanıt) üretir. Bu aşama daha az hesaplama gerektirir ancak muazzam miktarda belleğe ihtiyaç duyar.
- Ön Doldurma Çipi: Etched, ön doldurma aşaması için 'dramatik' bir şekilde daha hızlı çalışan bir çip geliştirdiğini iddia ediyor. Bu çip, diğer YZ çiplerine göre çok daha düşük bir voltajda çalışarak daha az ısı üretir ve bu da daha fazla transistörün tek bir çipe sığdırılmasını mümkün kılar. Bu teknolojiye 'düşük voltajlı çıkarım' adını veriyorlar.
- Küme Ölçekli Bellek (Cluster-Scale Memory): Kod çözme süreci için ise Etched, yeni bir bellek türü ve 'küme ölçekli bellek' adını verdikleri bir ara bağlantı teknolojisi geliştirdi. Bu teknoloji, birçok çipin birbirine bağlanarak çok hızlı ve düşük gecikmeli paylaşımlı bir bellek havuzunu kullanmasına olanak tanıyor.
Bu yenilikler sayesinde Etched, yüksek hızları daha düşük maliyetlerle sunmayı hedefliyor.
Skeptiklerden Milyar Dolarlık Siparişlere
Etched, YZ'nin özel hesaplama ihtiyaçları henüz yaygın olarak anlaşılmadan önce kurulduğu için başlangıçta birçok şüpheciyle karşılaştı. Şirket, kendi ürettiği çiplerin başarılı bir şekilde üretildiğini ve ilk tam sistemlerinin müşteriler tarafından test edildiğini duyurduğunda bile şüpheler devam etti. Geçtiğimiz ay ise Etched, 1 milyar dolar değerinde sipariş aldığını açıkladı. Şirket, ünlü yatırımcılarını da ofislerinde düzenlediği özel demolarla ikna ettiğini belirtiyor. Andrej Karpathy (Anthropic), Noam Brown (OpenAI) ve Geoffrey Hinton gibi YZ dünyasının önde gelen isimleri de Etched donanımını bizzat deneyenler arasında yer alıyor.
Kurucular, Harvard'dan ayrılıp bu girişime başlarken sermaye bulma ve eleman alma konusunda hiçbir fikirleri olmadığını itiraf ediyorlar. Şirketin ilk günlerinde, bir çalışanın garajında sunucuları kurup, her yeniden başlatma gerektiğinde eşinin düğmeye basmasını istedikleri günlerden, bugün 400 çalışanı olan ve 2 megavatlık bir veri merkezine sahip bir şirkete dönüşmeleri, uzun ve zorlu bir yolculuğun hikayesi. Etched, ana San Jose ofisinin yakınında 80.000 metrekarelik, 10 megavatlık yeni bir tesis de açtı. Şirket, dünyanın en büyük YZ şirketleriyle birlikte çalışarak laboratuvarlarında jeton (token) işlediğini belirtiyor. Etched'in kurucuları, şüphecilere rağmen inançlarını koruyarak bu noktaya geldiklerini ve YZ donanım pazarında daha da büyük başarılara imza atmayı hedeflediklerini dile getiriyorlar.
Kaynak: techcrunch.com
Sıkça Sorulan Sorular
-
Etched, 10,3 milyar dolarlık bir değerlemeye sahip. Bu değerlemeye, Sequoia liderliğindeki 300 milyon dolarlık Seri C yatırım turunu tamamlayarak ulaştı. Şirket, yaklaşık yedi ayda değerlemesini iki katına çıkararak Aralık ayındaki 5 milyar dolarlık değerlemesini geride bıraktı.
-
Etched'in çiplerinin en temel özelliği, yapay zeka çıkarım (inference) süreçlerini geleneksel GPU'lara ihtiyaç duymadan hızlandırabilmesidir. Şirket, düşük voltajda çalışan ön doldurma çipleri ve küme ölçekli bellek teknolojisiyle yüksek hızları daha düşük maliyetlerle sunmayı hedefliyor.
-
Hayır, Etched'in sistemleri sadece belirli büyük dil modelleriyle (LLM) sınırlı değil. Şirket, ürünlerinin DeepSeek ve Qwen gibi Uzman Karışımı (Mixture of Experts) modellerinin yanı sıra, Mamba gibi Transformer olmayan farklı mimarilere sahip yapay zeka modellerini de çalıştırabildiğini belirtiyor.