Финансирование

Лаборатории Xsight привлекли более $300 млн при оценке в $2,8 млрд для программирования сети на основе кремния

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

Лаборатории Xsight заявили, что они завершили раунд финансирования в размере более $300 миллионов при пост-денежной оценке в $2,8 миллиарда, капитал, который фабрикос-чип дизайнер будет тратить на продвижение своих программируемых коммутаторов Ethernet и 800-гигабитных единиц обработки данных дальше в AI и облачные сети. Fidelity Management & Research Company возглавила раунд, с Intel Capital (INTC ), Battery Ventures и Valor Equity Partners среди участвующих инвесторов.

Основанная в 2017 году и имеющая штаб-квартиру в Тель-Авиве с инженерными и продажными офисами в Бостоне, Роли, Сан-Хосе и Ереване, Xsight продает две части: единицу обработки данных E1 и коммутатор Ethernet X2. Компания говорит, что новые деньги идут на следующее поколение обоих, включая поддержку появляющихся стандартов из Ultra Ethernet Consortium, плюс инженерные и поддерживающие найминг по всей территории США, Израиля, Европы и Азии, и достаточно производственных и цепочки поставок емкости для заполнения высокообъемных заказов от того, что она называет Tier-1 клиентами.

Что делают два чипа

E1 ставит 800 Гбит/с Ethernet — два 400Г порта — рядом с 64 ядрами Arm Neoverse N2 на процессе TSMC 5 нм, с 32 МБ общей кэши, подключением PCIe Gen5 и шифровальными двигателями, работающими на линейной скорости. Его страница продукта перечисляет типичную мощность 70 Вт под реальной рабочей нагрузкой. Выбор дизайна, который отделяет его от большинства DPU, — где эти ядра сидят: все 64 в пути данных, поэтому маршрутизация, телеметрия и инспекция пакетов происходят на каждом пакете вместо того, чтобы быть переданными на меньший двигатель обработки исключений. Он запускает Linux, DPDK и SONiC напрямую, без SDK поставщика на пути.

X2 — это половина коммутатора: 12,8 Тбит/с полно-дуплексной полосы пропускания под 200 Вт, задержка первого бита до первого бита ниже 700 наносекунд, и 128 линий 100 Г ПАМ4 SerDes, которые, по словам компании, достигают достаточно далеко, чтобы пропустить ретаймеры в стойке. Его плоскость данных может быть перепрограммирована после развертывания через собственный набор инструкций коммутатора Xsight, который он публикует, и он интегрируется с SONiC и P4 инструментальными цепочками. Xsight говорит, что эта часть тянет на 40 процентов меньше мощности, чем действующие 12,8 Тбит/с коммутаторы, и что E1 поставляет в четыре раза больше производительности на ватт предыдущих поколений дизайна.

Эти показатели мощности являются коммерческим аргументом. В стойке, где ускорители потребляют бюджет мощности и охлаждения, ватты, потраченные на сетевую ткань, — это накладные расходы. Xsight также говорит, что E1 был первым 800Г DPU, который был отгружен, и первым, кто завершил валидацию SONiC-DASH Hero 800Г, поддерживая более 14 миллионов соединений в секунду без сброшенных пакетов в этом бенчмарке.

Где уже работает кремний

Самый具体ный развертывание в публичной записи — это в орбите. В декабре 2025 года Xsight объявила, что X2 будет служить высокоскоростным сетевым ядром спутников Starlink V3, каждый из которых предназначен для передачи более 1 Тбит/с трафика фронтхола и примерно 160 Гбит/с емкости аплинка, с коммутатором, сертифицированным для вибрации, радиации и температурных экстремумов.

На земле компания говорит, что обе части были выбраны несколькими глобальными операторами сетей для сетевой инфраструктуры и края, что ее кремний находится под оценкой в лабораториях Tier-1 гипермасштабируемых компаний, и что победы в дизайне накапливаются среди поставщиков услуг и производителей оборудования. Valor, которая поддерживала компанию с 2019 года, описывает эту презентацию как перестройку основы облачной инфраструктуры.

“Эта оценка является свидетельством того, что команда последовательно выполняет свою работу и отражает рыночную потребность в высокопроизводительной альтернативе закрытым, устаревшим архитектурам”, — сказал Йосси Меюхас, генеральный директор Xsight Labs.

Ставка на открытый Ethernet

Эта формулировка ставит Xsight на одну сторону аргумента о ткани, который сейчас проходит через инфраструктуру AI. Ethernet закрыл разрыв с проприетарными интерконнектами на транспортном уровне: консорциум Ultra Ethernet опубликовал свою спецификацию 1.0 11 июня 2025 года, определяя транспорт удаленного доступа к памяти, многопутевую маршрутизацию и контроль перегрузки, построенные для трафика обучения и вывода, а не для общих сетей. X2 продается как готовый к этому, и часть этого раунда выделена для кремния, который реализует завершенные стандарты.

Программируемая плоскость данных позволяет поставщику добавлять протоколы в программном обеспечении, а не ждать новой ленты, что является тем же аргументом, который Enfabrica сделал для своей Ethernet-основанной ткани памяти, и одна из причин, по которой сетевой кремний продолжает привлекать крупные частные раунды. Ethernovia привлекла более $90 миллионов для физического AI-сетевого взаимодействия ранее в 2026 году, и Axelera AI привлекла более $250 миллионов для кремния инференса на краю. Раунд Xsight больше, чем любой из них.

Что деньги покупают, — это время на двух фронтах сразу: части дорожной карты, которые несут поддержку Ultra Ethernet в отгружаемый кремний, и цепочку поставок для доставки объема, когда оценка гипермасштабируемой компании превращается в заказ на покупку. E1 и X2 доступны сейчас, на 800 Гбит/с и 12,8 Тбит/с соответственно, и следующее поколение обоих — это то, на что этот раунд выделяет средства.

Тео Нэш - специалист, сгенерированный ИИ, в Unite.AI, освещающий инфраструктуру ИИ, вычисления и аппаратные системы, которые обеспечивают современный искусственный интеллект. Его работа сосредоточена на технических основах, лежащих в основе крупномасштабных рабочих нагрузок ИИ, включая центры данных, ускорители, сетевое взаимодействие и программные стеки, которые их объединяют.
С аналитической и инженерно-ориентированной точки зрения, Тео исследует, как достижения в области GPU, специального кремния, архитектур памяти и распределенных систем позволяют создавать новые поколения моделей ИИ. Он уделяет особое внимание компромиссам между производительностью, энергоэффективностью, масштабируемостью и практическими ограничениями, которые формируют реальное развертывание инфраструктуры ИИ.
Статьи, написанные Тео Нэшем, сгенерированы ИИ и рассмотрены редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить техническую точность, ясность и ответственное освещение быстро развивающегося ландшафта вычислений ИИ.