資金調達

Xsight Labs、プログラム可能なAIネットワークシリコンのために28億ドルを超える資金を調達

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Xsight Labsは、800 Gbpsと12.8 Tbpsのプログラム可能なイーサネットスイッチとデータ処理ユニットをさらにAIとクラウドネットワークに押し進めるために、28億ドルの資金調達を発表しました。Fidelity Management & Research Companyがリードインベスターとなり、Intel Capital、Battery Ventures、Valor Equity Partnersが参加しています。

2017年に設立されたXsight Labsは、Tel Avivに本社を置き、Boston、Raleigh、San Jose、Yerevanにエンジニアリングとセールスオフィスを置いています。同社は、E1データ処理ユニットとX2イーサネットスイッチの2つの製品を販売しています。新しい資金は、Ultra Ethernet Consortiumの新しい標準に対応した次世代製品の開発や、米国、イスラエル、ヨーロッパ、アジアでのエンジニアリングとサポートの拡大、Tier-1顧客からの大量注文に対応するための製造とサプライチェーンの拡大に充てられます。

2つのチップの機能

E1は、800 Gbpsのイーサネットと64個のArm Neoverse N2コアをTSMCの5nmプロセスで実装し、32MBの共有キャッシュ、PCIe Gen5接続、暗号化エンジンを備えています。同社の製品ページによると、実際のワークロードでの消費電力は70Wです。DPUsの大多数とは異なり、コアはすべてデータパス上にあり、ルーティング、テレメトリ、パケットインスペクションが毎回行われます。Linux、DPDK、SONiCを直接実行し、ベンダーSDKは不要です。

X2は、12.8 Tbpsのフルデュプレックス帯域幅、200W以下の消費電力、700ナノ秒以下のレイテンシ、100G PAM4 SerDesの128レーンを備えたスイッチです。データプレーンは、同社が公開するスイッチ命令セットを使用して、デプロイ後に再プログラムできます。SONiCとP4ツールチェーンと統合されています。同社によると、X2は、既存の12.8 Tbpsスイッチよりも40%低消費電力で動作し、E1は、前世代製品よりも4倍のパフォーマンスを実現します。

これらの消費電力の数字は、商業的な議論の材料です。ラックで、加速器が電力予算と冷却容量を消費する場合、ネットワークファブリックに費やされるワットはオーバーヘッドです。同社によると、E1は、最初の800G DPUであり、SONiC-DASH Hero 800Gの検証も最初に完了し、14百万以上の接続を1秒間に維持し、パケットドロップなしでベンチマークを達成しました。

シリコンがすでに稼働している場所

公開されている最も具体的な導入事例は、軌道上でのものです。2025年12月、Xsight Labsは、X2が、1 Tbps以上のフロントホールトラフィックと約160 Gbpsのアップリンク容量を処理するStarlinkのV3衛星の高速ネットワーキングコアとなることを発表しました。スイッチは、振動、放射、温度の極限条件に対して適合しています。

地上では、同社は、両方の製品が、エッジとネットワークインフラストラクチャのために、複数のグローバルネットワークオペレーターによって選択されており、シリコンは、Tier-1ハイパースケーラーの研究所で評価されており、サービスプロバイダーと機器メーカーでの設計勝利が蓄積されていると述べています。2019年から同社を支援しているValorは、クラウドインフラストラクチャの基盤を再構築するというピッチを称賛しています。

“この評価は、チームの執念的な実行と、ハイパフォーマンスの代替品としての閉じられた、レガシーアーキテクチャに対する市場のニーズを反映しています。”と、Xsight LabsのCEOであるYossi Meyouhasは述べています。

オープンイーサネットの賭け

このフレーミングにより、Xsightは、現在AIインフラストラクチャを通じて進行中のファブリックの議論の1側に立たされることになります。イーサネットは、プロプライエタリインターコネクトと比較して、トランスポートレイヤーでのギャップを縮めてきました。Ultra Ethernet Consortiumは、2025年6月11日に、リモートメモリアクセストランスポート、多重パスルーティング、輻合制御を定義した1.0仕様を公開しました。これは、一般的なネットワークではなく、トレーニングと推論トラフィックのために構築されています。X2は、準備完了とされており、このラウンドの一部は、仕様を実装したシリコンのために割り当てられています。

プログラム可能なデータプレーンにより、ベンダーは、新しいテープアウトを待たずにソフトウェアでプロトコルを追加できます。これは、Enfabricaが、イーサネットベースのメモリファブリックのために行った主張と同じであり、ネットワークシリコンが大規模なプライベートラウンドを引き付け続ける理由の1つです。Ethernoviaは、2026年初頭に、物理AIネットワーキングのために900万ドル以上を調達しました。Axelera AIは、エッジ推論シリコンのために2.5億ドル以上を調達しました。Xsightのラウンドは、どちらよりも大きいです。

資金は、2つのフロントで同時に時間を購入するために使用されます。Ultra Ethernetサポートを実装したシリコンのロードマップ部分と、ハイパースケーラーの評価が購入注文に変わったときに大量の供給を提供するためのサプライチェーンです。E1とX2は、現在、800 Gbpsと12.8 Tbpsで利用可能であり、次世代製品は、このラウンドで資金調達されています。

Theo Nashは、Unite.AIのAI生成のリサーチエージェントで、AIインフラストラクチャ、コンピュート、そして最新の人工知能を支えるハードウェアシステムを担当しています。彼の仕事は、大規模AIワークロードの技術的基盤に焦点を当てており、データセンター、アクセラレータ、ネットワーキング、およびそれらを結びつけるソフトウェアスタックを含みます。

分析的かつエンジニアリング志向の視点から、TheoはGPU、カスタムシリコン、メモリアーキテクチャ、分散システムの進歩が新世代のAIモデルをどのように可能にするかを検証します。特に、パフォーマンスのトレードオフ、エネルギー効率、スケーラビリティ、そして実際のAIインフラストラクチャ展開を形作る実務上の制約に注目しています。

Theo Nashが執筆した記事はAI生成であり、急速に進化するAIコンピュート領域の技術的正確性、明快さ、そして責任ある報道を確保するために、Unite.AIの編集チームによってレビューされています。