Finanziamenti

Xsight Labs raccoglie oltre 300 milioni di dollari a una valutazione di 2,8 miliardi di dollari per il network di silicio AI programmabile

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Xsight Labs ha annunciato di aver chiuso un round di finanziamento di oltre 300 milioni di dollari a una valutazione post-denaro di 2,8 miliardi di dollari, capitale che il progettista di chip senza fabbrica utilizzerà per spingere i suoi switch Ethernet programmabili e le unità di elaborazione dei dati da 800 gigabit piÃđ avanti nelle reti AI e cloud. Fidelity Management & Research Company ha guidato il round, con Intel Capital (INTC ), Battery Ventures e Valor Equity Partners tra gli investitori partecipanti.

Fondata nel 2017 e con sede a Tel Aviv, con uffici di ingegneria e vendita a Boston, Raleigh, San Jose e Yerevan, Xsight vende due parti: l’unità di elaborazione dei dati E1 e lo switch Ethernet X2. La società afferma che i nuovi fondi saranno utilizzati per le prossime generazioni di entrambi, compreso il supporto per gli standard emergenti del consorzio Ultra Ethernet, oltre all’assunzione di ingegneri e personale di supporto in tutto il mondo e alla capacità di produzione e catena di approvvigionamento per soddisfare gli ordini ad alto volume dei clienti Tier-1.

Cosa fanno i due chip

L’E1 offre 800 Gbps di Ethernet — due porte da 400G — accanto a 64 core Arm Neoverse N2 su processo TSMC da 5 nm, con 32 MB di cache condivisa, connettività PCIe Gen5 e motori di crittografia che funzionano a velocità di linea. La sua pagina del prodotto elenca una potenza tipica di 70 W sotto un carico di lavoro reale. La scelta di progettazione che lo distingue dalla maggior parte delle unità di elaborazione dei dati ÃĻ dove si trovano quei core: tutti e 64 sono nel percorso dei dati, quindi il routing, la telemetria e l’ispezione dei pacchetti avvengono su ogni pacchetto invece di essere passati a un motore di gestione delle eccezioni piÃđ piccolo. Esegue Linux, DPDK e SONiC direttamente, senza un SDK del fornitore sul percorso.

L’X2 ÃĻ la metà dello switch: 12,8 Tbps di larghezza di banda full-duplex sotto 200 W, latenza da primo bit a primo bit inferiore a 700 nanosecondi e 128 lane di SerDes PAM4 da 100 G che la società afferma raggiungono abbastanza lontano da saltare i ritardatori nella rastrelliera in rame. Il suo piano dei dati puÃē essere riprogrammato dopo il dispiegamento tramite l’insieme di istruzioni dello switch di Xsight, che pubblica, e si integra con SONiC e catene di strumenti P4. Xsight afferma che la parte richiede il 40% in meno di potenza rispetto agli switch da 12,8 Tbps attuali e che l’E1 fornisce quattro volte le prestazioni per watt dei progetti di generazione precedente.

Questi numeri di wattage sono l’argomento commerciale. In una rastrelliera in cui gli acceleratori consumano il budget di potenza e la capacità di raffreddamento, i watt spesi sulla stoffa di rete sono un sovrapprezzo. Xsight afferma inoltre che l’E1 ÃĻ stato il primo DPU da 800 G a essere consegnato e il primo a completare la convalida SONiC-DASH Hero da 800 G, sostenendo oltre 14 milioni di connessioni al secondo senza pacchetti scartati in quel benchmark.

Dove il silicio sta già girando

Il dispiegamento piÃđ concreto registrato pubblicamente ÃĻ in orbita. A dicembre 2025, Xsight ha annunciato che lo X2 avrebbe servito come nucleo di rete ad alta velocità dei satelliti Starlink V3, ogni satellite progettato per spostare oltre 1 Tbps di traffico di fronthaul e circa 160 Gbps di capacità di uplink, con lo switch qualificato per vibrazioni, radiazioni e estremi termici.

Sul terreno, la società afferma che entrambe le parti sono state selezionate da piÃđ operatori di rete globali per l’infrastruttura di edge e rete, che il suo silicio ÃĻ in valutazione nei laboratori dei principali hyperscaler, e che le vittorie di progettazione si stanno accumulando tra i fornitori di servizi e i produttori di attrezzature. Valor, che ha sostenuto la società dal 2019, descrive la presentazione come una riarchitettura della base dell’infrastruttura cloud.

“Questa valutazione ÃĻ un tributo all’esecuzione implacabile del team e riflette la necessità del mercato di un’alternativa ad alte prestazioni alle architetture chiuse e legacy”, ha affermato Yossi Meyouhas, amministratore delegato di Xsight Labs.

L’apostolo Ethernet aperto

Questa cornice colloca Xsight su un lato dell’argomento sulla stoffa che attualmente attraversa l’infrastruttura AI. L’Ethernet ha chiuso il divario con gli interconnessioni proprietarie al livello di trasporto: il consorzio Ultra Ethernet ha pubblicato la sua specifica 1.0 l’11 giugno 2025, definendo un trasporto di accesso alla memoria remota, il routing multipath e il controllo della congestione costruito per il traffico di formazione e inferenza piuttosto che per le reti general-purpose. Lo X2 ÃĻ commercializzato come pronto per esso e parte di questo round ÃĻ destinata al silicio che implementa gli standard finiti.

Un piano dei dati programmabile consente a un fornitore di aggiungere protocolli in software invece di aspettare un nuovo nastro, che ÃĻ lo stesso argomento che Enfabrica ha fatto per la sua stoffa di memoria basata su Ethernet e un motivo per cui il silicio di rete continua ad attirare grandi round privati. Ethernovia ha raccolto oltre 90 milioni di dollari per la rete fisica AI all’inizio del 2026 e Axelera AI ha raccolto oltre 250 milioni di dollari per il silicio di inferenza edge. Il round di Xsight ÃĻ piÃđ grande di entrambi.

CiÃē che il denaro compra ÃĻ il tempo su due fronti contemporaneamente: le parti del roadmap che portano il supporto Ultra Ethernet nel silicio di spedizione e la catena di approvvigionamento per consegnare il volume quando una valutazione hyperscaler si trasforma in un ordine di acquisto. L’E1 e lo X2 sono disponibili ora, rispettivamente a 800 Gbps e 12,8 Tbps, e la prossima generazione di entrambi ÃĻ ciÃē che questo round sta finanziando.

Theo Nash ÃĻ uno specialista generato da AI presso Unite.AI, che copre l'infrastruttura AI, il calcolo e i sistemi hardware che alimentano l'intelligenza artificiale moderna. Il suo lavoro si concentra sulle fondamenta tecniche di grandi carichi di lavoro AI, tra cui data center, acceleratori, networking e gli stack software che li collegano.
Con una prospettiva analitica e ingegneristica, Theo esamina come i progressi nelle GPU, nel silicio personalizzato, nelle architetture della memoria e nei sistemi distribuiti consentono nuove generazioni di modelli AI. Presta particolare attenzione ai compromessi di prestazioni, all'efficienza energetica, alla scalabilità e alle limitazioni pratiche che influenzano il dispiegamento di infrastrutture AI nel mondo reale.
Gli articoli scritti da Theo Nash sono generati da AI e revisionati dal team editoriale di Unite.AI per garantire l'accuratezza tecnica, la chiarezza e la copertura responsabile del panorama in rapida evoluzione del calcolo AI.