Tres amigos dejaron Harvard para fabricar un chip dedicado a la IA y desafiar uno de los mercados más difíciles de Silicon Valley. Cuatro años después, Etched vale US$21,000 millones y enfrenta el reto que definirá su historia: demostrar que aquella apuesta puede funcionar a gran escala.
En 2022, Gavin Uberti, Chris Zhu y Robert Wachen tomaron una decisión difícil de vender a sus padres y todavía más complicada de explicar a un inversionista: dejar Harvard para crear una compañía de semiconductores.
No querían desarrollar una aplicación ni otro chatbot. Querían fabricar un chip. Y tampoco uno cualquiera. Su idea era enfrentarse, desde una startup recién creada, al mercado dominado por Nvidia.
Cuatro años después, aquella apuesta tiene un nombre, Etched, más de 400 empleados, más de 1,000 millones de dólares en contratos con clientes y una valuación de 21,000 millones de dólares. Su historia podría contarse como otra de esas leyendas de estudiantes que abandonan la universidad para fundar una tecnológica, pero hacerlo ocultaría la parte más interesante: los tres amigos eligieron uno de los negocios más caros y difíciles del mundo cuando prácticamente nadie sabía si su idea iba a funcionar.
Al principio, ni siquiera tenían dónde hacerlo.
Wachen recuerda que llegó al área de San Francisco después de decirles a sus padres que abandonaría Harvard para fundar una empresa. No tenía departamento ni oficina. Terminó durmiendo en el piso de la casa vacía de un amigo y utilizó una toalla como cobija. Los servidores necesarios para diseñar el chip se instalaron en el garaje de uno de los primeros empleados. Cuando alguno necesitaba reiniciarse, llamaban a su esposa para que fuera hasta el garaje y presionara el botón.
No parece el comienzo de una compañía que cuatro años después estaría intentando quitarle ingenieros a Nvidia.
Apostar todo a una sola idea
Para entender qué vieron los fundadores de Etched hay que regresar al momento en que nació la empresa. ChatGPT todavía no se había convertido en el fenómeno que conocemos hoy, pero una arquitectura llamada Transformer ya estaba cambiando la inteligencia artificial. Es la tecnología sobre la que después se construirían modelos como ChatGPT, Claude y Gemini.
Los procesadores gráficos de Nvidia podían ejecutar esos modelos extraordinariamente bien, pero tenían una característica que para Uberti y sus amigos también representaba una oportunidad: las GPU están diseñadas para hacer muchas cosas. Etched decidió preguntarse qué ocurriría si fabricaba un procesador diseñado específicamente para hacer una.
Así nació Sohu.
En lugar de intentar construir otro chip multipropósito, Etched apostó por hardware especializado en ejecutar modelos basados en Transformers. La decisión implica renunciar deliberadamente a parte de la flexibilidad de una GPU a cambio de intentar obtener mayor velocidad y eficiencia en la tarea para la que fue diseñado.
Es una apuesta enorme porque depende de que los Transformers continúen siendo fundamentales para la inteligencia artificial. Si la industria abandona esa arquitectura, buena parte de la ventaja de un chip especializado podría desaparecer. Pero si los Transformers permanecen en el centro de la IA, Etched podría haber construido una máquina particularmente adecuada para uno de los mercados de mayor crecimiento del mundo.
En 2024, cuando la compañía tenía alrededor de 35 personas, los inversionistas pusieron 120 millones de dólares sobre esa idea. Peter Thiel estuvo entre quienes apostaron por ellos. Etched todavía tenía que demostrar algo mucho más difícil que convencer a Silicon Valley: que podía fabricar el chip.
Del garaje a fabricar silicio
Diseñar un semiconductor en una computadora y recibir una pieza de silicio que realmente funcione son cosas muy diferentes. Un error puede obligar a repetir un proceso de fabricación extremadamente caro y consumir meses de trabajo.
Etched recurrió a TSMC, el fabricante taiwanés que produce algunos de los chips más avanzados del planeta. En junio de 2026, la compañía finalmente salió del relativo silencio en el que había trabajado y anunció que tenía silicio funcional. También reveló algo que transformó la conversación alrededor de la empresa: decía haber conseguido más de 1,000 millones de dólares en contratos con clientes antes de haber desplegado su producto a gran escala.
Para entonces, aquella empresa de 35 personas ya había crecido hasta superar los 400 empleados. Entre ellos había ingenieros procedentes de Nvidia, Google y Broadcom. Aproximadamente 15% de su plantilla actual proviene de Nvidia, según The Wall Street Journal.
La compañía también comenzó a comportarse menos como una startup que diseña chips y más como una empresa que quiere controlar todo lo que ocurre alrededor de ellos. Estableció una fábrica en Taiwán, abrió una instalación de unos 80,000 pies cuadrados cerca de sus oficinas y comenzó a realizar internamente buena parte de las pruebas y el ensamblaje necesarios para convertir sus procesadores en sistemas completos.
El garaje había quedado bastante lejos.
La apuesta cambia: ya no se trata de entrenar la IA
Hay otra razón por la que Etched comenzó a atraer tanta atención. La carrera de la inteligencia artificial está entrando en una fase diferente.
Durante los primeros años del boom, buena parte de la conversación giró alrededor del entrenamiento: utilizar enormes cantidades de procesadores para enseñar a modelos como GPT o Claude. Pero un modelo se entrena un número limitado de veces y después puede responder miles de millones de consultas. Cada pregunta a un chatbot, cada agente que ejecuta una tarea y cada aplicación que genera texto, código o imágenes necesita volver a utilizar capacidad de cómputo.
Eso es inferencia.
Y mientras más personas y empresas utilicen IA, más veces habrá que ejecutar esos modelos. Para Etched, ése es el negocio que puede abrir una grieta en el dominio de Nvidia: no necesariamente reemplazar sus GPU en todo, sino construir infraestructura especializada para ejecutar modelos de IA a gran escala.
Ese razonamiento también explica quién se convirtió en uno de sus primeros grandes clientes.
Jane Street, una de las firmas de trading cuantitativo más importantes de Wall Street, probó el hardware de Etched y comenzó a utilizar uno de sus racks en su propio centro de datos. Después hizo algo bastante más significativo: decidió invertir en la empresa.
De US$5,000 millones a US$21,000 millones en ocho meses
La velocidad con la que cambió la percepción sobre Etched se entiende mejor siguiendo el dinero.
En diciembre de 2025, una ronda de 500 millones de dólares colocó su valuación en US$5,000 millones. En julio de 2026, Sequoia encabezó otra inversión de 300 millones que la elevó a US$10,300 millones. Menos de un mes después, Jane Street lideró una nueva ronda por 700 millones de dólares.
La nueva valuación: US$21,000 millones.
En ocho meses, el valor atribuido a la empresa se multiplicó por más de cuatro.
El salto resulta todavía más llamativo porque Etched sigue teniendo que demostrar la parte más difícil de su historia. Construir algunos chips funcionales es una cosa; fabricarlos, integrarlos y entregarlos de manera confiable a gran escala es otra. La historia de los semiconductores está llena de procesadores técnicamente prometedores que nunca consiguieron convertirse en grandes negocios. Incluso sus fundadores reconocen que todavía tienen mucho que demostrar.
Por eso los 21,000 millones de dólares no representan una victoria definitiva. Representan cuánto están dispuestos a apostar algunos de los inversionistas más importantes de Silicon Valley y Wall Street a que Etched pueda cumplir su promesa.
Tres amigos contra una compañía de US$4 billones
Presentar esta historia simplemente como “Etched contra Nvidia” sería tentador, pero también engañoso. Nvidia posee un ecosistema de hardware y software construido durante décadas, relaciones con prácticamente todos los grandes actores de inteligencia artificial y una escala que una startup de cuatro años todavía no puede igualar.
Etched tampoco necesita destruir a Nvidia para convertirse en un enorme negocio.
La oportunidad puede estar precisamente en hacer muy bien una parte específica del trabajo que hoy realizan las GPU. Si el uso cotidiano de inteligencia artificial continúa creciendo, ejecutar todos esos modelos requerirá cantidades enormes de infraestructura. Incluso una pequeña porción de ese mercado podría sostener una compañía multimillonaria.
Pero quizá lo más atractivo de la historia de Etched ocurrió antes de los 21,000 millones, de los inversionistas famosos y de los ingenieros que comenzaron a llegar desde Nvidia.
Tres amigos miraron hacia uno de los mercados tecnológicos más difíciles de penetrar, vieron a una compañía que parecía prácticamente imposible de desafiar y encontraron una pregunta lo suficientemente pequeña como para empezar: ¿qué pasaría si construimos un chip que haga una sola cosa extraordinariamente bien?
Después dejaron Harvard para averiguarlo.
Cuatro años más tarde, uno de sus primeros clientes tiene una máquina de Etched funcionando en su centro de datos y acaba de apostar 700 millones de dólares a que aquellos tres amigos tenían razón.
Ahora viene la parte difícil: demostrarlo.
