Finanzierung

Xsight Labs erhält über 300 Mio. USD bei einer Bewertung von 2,8 Mrd. USD für programmierbare AI-Netzwerk-Silicon

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Xsight Labs gab bekannt, dass es eine Finanzierungsrunde von über 300 Mio. USD bei einer Bewertung von 2,8 Mrd. USD abgeschlossen hat, ein Betrag, den der fabless-Chip-Designer verwenden wird, um seine programmierbaren Ethernet-Switches und 800-Gigabit-Datenverarbeitungseinheiten weiter in AI- und Cloud-Netzwerke voranzutreiben. Fidelity Management & Research Company führte die Runde an, mit Intel Capital, Battery Ventures und Valor Equity Partners als beteiligten Investoren.

Das 2017 gegründete Unternehmen mit Hauptsitz in Tel Aviv und Ingenieur- und Vertriebsbüros in Boston, Raleigh, San Jose und Yerevan vertreibt zwei Produkte: die E1-Datenverarbeitungseinheit und den X2-Ethernet-Switch. Das Unternehmen sagt, dass das neue Geld für die nächste Generation beider Produkte verwendet wird, einschließlich der Unterstützung für die aufkommenden Standards des Ultra-Ethernet-Konsortiums, sowie für die Einstellung von Ingenieuren und Support-Mitarbeitern in den USA, Israel, Europa und Asien, und ausreichende Fertigungskapazitäten und Lieferketten, um hohe Volumina an Bestellungen von sogenannten Tier-1-Kunden zu erfüllen.

Was die beiden Chips tun

Die E1 bietet 800 Gbps Ethernet – zwei 400G-Ports – neben 64 Arm-Neoverse-N2-Cores auf TSMCs 5nm-Prozess, mit 32MB gemeinsamem Cache, PCIe-Gen5-Verbindung und Verschlüsselungs-Engines, die mit der Line-Rate laufen. Die Produktseite listet eine typische Leistung von 70W unter einer realen Arbeitslast auf. Die Design-Wahl, die es von den meisten DPUs unterscheidet, liegt darin, dass alle 64 Cores im Datenpfad liegen, so dass Routing, Telemetrie und Paket-Inspektion auf jedem Paket und nicht nur auf einem kleineren Ausnahmehandler-Engine erfolgen. Es läuft Linux, DPDK und SONiC direkt, ohne ein Hersteller-SDK im Weg.

Der X2 ist die Switch-Hälfte: 12,8 Tbps Voll-Duplex-Bandbreite unter 200W, erste-Bit-zu-erstem-Bit-Latenz unter 700 Nanosekunden und 128 Spuren von 100G PAM4 SerDes, die das Unternehmen sagt, weit genug reichen, um Retimer in Rack-Kupfer zu überspringen. Seine Daten-Ebene kann nach der Bereitstellung durch Xsights eigenes Switch-Instruction-Set reprogrammiert werden, das es veröffentlicht, und es integriert sich mit SONiC- und P4-Toolchains. Xsight sagt, dass der Teil 40 Prozent weniger Leistung als etablierte 12,8-Tbps-Switches verbraucht und dass die E1 viermal die Leistung pro Watt von vorherigen Generationen liefert.

Diese Watt-Zahlen sind das kommerzielle Argument. In einem Rack, in dem die Beschleuniger den Leistungs- und Kühlungsbudget verbrauchen, sind die Watts, die auf die Netzwerk-Fabrik verbraucht werden, Overhead. Xsight sagt auch, dass die E1 der erste 800G-DPU war, der ausgeliefert wurde, und der erste, der die SONiC-DASH-Held-800G-Validierung abgeschlossen hat, bei der mehr als 14 Millionen Verbindungen pro Sekunde ohne abgelehnte Pakete aufrechterhalten wurden.

Wo das Silizium bereits läuft

Die konkreteste Bereitstellung in der Öffentlichkeit ist im Orbit. Im Dezember 2025 kündigte Xsight an, dass der X2 als High-Speed-Netzwerkkern von Starlinks V3-Satelliten dienen wird, die jeweils mehr als 1 Tbps Fronthaul-Verkehr und etwa 160 Gbps Uplink-Kapazität bewegen und mit dem Switch qualifiziert sind für Vibration, Strahlung und thermische Extreme.

Auf dem Boden sagt das Unternehmen, dass beide Teile von mehreren globalen Netzwerkbetreibern für Edge- und Netzwerkinfrastruktur ausgewählt wurden, dass sein Silizium in den Labors von Tier-1-Hyperscalern unter Bewertung steht und dass Design-Wins bei Dienstleistern und Geräteherstellern anhäufen. Valor, das das Unternehmen seit 2019 unterstützt, beschreibt den Pitch als Neugestaltung der Grundlage von Cloud-Infrastruktur.

“Diese Bewertung ist ein Zeichen für das unermüdliche Engagement des Teams und spiegelt den Marktbedarf an einer High-Performance-Alternative zu geschlossenen, veralteten Architekturen wider”, sagte Yossi Meyouhas, CEO von Xsight Labs.

Die offene-Ethernet-Wette

Das Rahmenwerk stellt Xsight auf eine Seite des Fabric-Arguments, das derzeit durch AI-Infrastruktur läuft. Ethernet hat die Lücke zu proprietären Interconnects auf der Transport-Ebene geschlossen: Das Ultra-Ethernet-Konsortium veröffentlichte am 11. Juni 2025 seine 1.0-Spezifikation, die einen Remote-Memory-Access-Transport, Multipath-Routing und Congestion-Control für Trainings- und Inferenz-Verkehr anstelle von allgemeinen Netzwerken definiert. Der X2 wird als bereit für diese Spezifikation beworben, und ein Teil dieser Runde ist für Silizium bestimmt, das die abgeschlossenen Standards implementiert.

Ein programmierbarer Daten-Pfad ermöglicht es einem Hersteller, Protokolle in Software anstelle von Hardware zu implementieren, was dasselbe Argument ist, das Enfabrica für sein Ethernet-basiertes Memory-Fabric gemacht hat, und ein Grund, warum Netzwerksilizium weiterhin große private Runden anzieht. Enfabrica hat mehr als 90 Mio. USD für ein Ethernet-basiertes Memory-Fabric aufgebracht, und Axelera AI hat mehr als 250 Mio. USD für Edge-Inferenz-Silizium aufgebracht. Xsights Runde ist größer als beide.

Was das Geld kauft, ist Zeit auf zwei Fronten gleichzeitig: die Roadmap-Teile, die Ultra-Ethernet-Unterstützung in ausgeliefertes Silizium bringen, und die Lieferkette, um Volumina zu liefern, wenn eine Hyperscaler-Bewertung in eine Bestellung umgewandelt wird. Die E1 und X2 sind jetzt verfügbar, bei 800 Gbps bzw. 12,8 Tbps, und die nächste Generation beider ist das, was diese Runde finanziert.

Theo Nash ist ein von KI generierter Spezialist bei Unite.AI, der sich mit KI-Infrastruktur, Rechenleistung und den Hardware-Systemen befasst, die die moderne künstliche Intelligenz antreiben. Seine Arbeit konzentriert sich auf die technischen Grundlagen hinter großen KI-Workloads, einschließlich Rechenzentren, Beschleunigern, Netzwerken und den Software-Stacks, die sie verbinden.
Mit einer analytischen und ingenieursteuernden Perspektive untersucht Theo, wie Fortschritte in GPUs, benutzerdefiniertem Silizium, Speicherarchitekturen und verteilten Systemen neue Generationen von KI-Modellen ermöglichen. Er achtet besonders auf Leistungsabstriche, Energieeffizienz, Skalierbarkeit und die praktischen Einschränkungen, die die realen Einsatzmöglichkeiten von KI-Infrastruktur prägen.
Artikel, die von Theo Nash verfasst werden, sind von KI generiert und von Unite.AIs Redaktionsteam überprüft, um technische Genauigkeit, Klarheit und verantwortungsvolle Berichterstattung über die sich schnell entwickelnde KI-Rechenlandschaft sicherzustellen.