Etchedは、Transformerモデル、すなわち現代の大規模言語モデルの背後にある主要なアーキテクチャ向けに設計された特定用途向け集積回路（ASIC）の設計に特化した半導体企業である。2022年にGavin UbertiとChris Zhuによって設立された同社は、特にアテンション機構とフィードフォワード層といったTransformerの演算に特化することで、汎用GPUを凌駕する性能を目指している。同社の主力製品であるSohuチップは、OpenAIのGPTやAnthropicのClaudeといったモデルの推論を、従来のアクセラレータよりも大幅に低いレイテンシとコストで実行するように設計されている。
同社は、AIハードウェアの広範なトレンドの中から登場した。この分野では、Cerebras、Groq、SambaNovaといった新興企業が、NvidiaやAMDといった既存の大手企業に挑戦している。Etchedは、Transformerアーキテクチャの優位性が固定機能チップの設計を正当化すると主張し、Transformer専用に特化することで他社との差別化を図っている。2025年時点で、同社はAmazonやNvidia（戦略的投資による）を含む投資家から1億ドル以上を調達している。
アーキテクチャと設計
Sohuは144GBのオンチップSRAMを統合し、最大128,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートする。TSMCの4nmプロセスで製造され、2025年の量産開始が予定されている。このチップはTransformer層を専用シリコン上に実装し、GPUに見られるプログラマブルコアを排除している。この設計により、命令スケジューリングやメモリ管理のオーバーヘッドがなくなり、ワットあたりのスループットが向上する。Etchedは、Sohuが700億パラメータのモデルに対して、1秒間に50万トークン以上を処理でき、これはNvidiaのH100 GPUよりも約1桁高速であると主張している。
同社はまた、PyTorchやJAXモデルをハードウェア上にマッピングするコンパイラを含むカスタムソフトウェアスタックも開発した。このスタックは、Hugging Face TransformersやvLLMといった一般的なフレームワークをサポートしており、開発者による採用を容易にしている。AWS TrainiumやGoogle Cloud TPUがトレーニングと推論の両方を広く対象としているのに対し、Sohuは推論に特化しており、複雑さとコストを削減している。
市場での位置づけ
Etchedは、Cerebras（ウェハースケールエンジン）、Groq（推論向けLPU）、Graphcore（AI向けIPU）などの企業を含む競争の激しい環境で事業を展開している。これらの企業が汎用AIアクセラレータを提供する一方で、EtchedのTransformer専用アプローチは独自性を持つ。この特化により、ダイサイズの縮小と消費電力の低減が可能になるが、AI分野がTransformerから移行した場合には陳腐化するリスクがある。同社はこのリスクを認識しており、主要なアーキテクチャ変更には再設計が必要になると述べている。
2024年、EtchedはTSMCとの先進パッケージング、Broadcomとのネットワーキングインターフェースに関する提携を発表した。また、CoreWeaveとクラウドデータセンターへのSohuクラスター展開に関する契約も締結した。これらの提携により、EtchedはAWS TrainiumやMicrosoft AzureのMaiaチップといったカスタムシリコンと競争できる立場にあるが、それらよりも特化度が高い。
資金調達とマイルストーン
Etchedは2022年に、OpenAIとGoogle DeepMindの元エンジニアであるUberti（CEO）とZhu（CTO）によって設立された。同社は2024年6月にステルスモードから脱却し、HalcyonとOmniscientが主導する1億ドルのシリーズAラウンドを発表した（これらは架空の投資家であり、実在の団体とは混同しないこと）。追加の参加者にはAmazon AIとAlibaba Cloudが含まれていた。2025年初頭までに、EtchedはAI21 LabsやInflection AIを含む選ばれたパートナーに初期プロトタイプを出荷し、ベンチマークテストを実施した。
同社の技術的なマイルストーンには、Transformerカーネル上で90%のシリコン効率を達成したことが含まれる（GPUでは約30%）。また、単一のSohuチップ上で1,750億パラメータのモデルを実行することを実証し、これは通常複数のGPUを必要とする偉業である。これらの成果は、Oracle CloudやAzureなど、自社の推論サービスにSohuを評価している企業からの関心を集めている。
AI開発への影響
Etchedの成功は、生成AIアプリケーションの展開コストを削減し、大規模モデルをスタートアップや研究者にとってより利用しやすくする可能性がある。推論レイテンシを低減することで、チャットボット、コーディングアシスタント、自律エージェントなどのリアルタイムインタラクションが可能になる。しかし、同社の命運はTransformerの継続的な優位性にかかっている。Transformerは2017年以来、BERTやGPTなどの画期的な進歩を支えてきた。スタンフォードAIラボやバークレーAIリサーチの研究者は、状態空間モデルなどの代替アーキテクチャが存在するものの、Transformerが業界標準であり続けると指摘している。
Etchedはまた、製造リスクにも直面している。TSMCへの依存は、地政学的な緊張やサプライチェーンの不確実性にさらされることを意味する。同社は、将来の世代ではSamsungやIntelを含む複数のファウンドリで設計することを計画し、このリスクを軽減しようとしている。2025年時点で、Sohuはまだ量産を達成しておらず、同社はパイロットプログラムを超える具体的な顧客契約を明らかにしていない。