DPU企业：Xsight Labs——以800G E1 DPU进军AI与云数据中心
Xsight Labs是一家专注于数据中心网络芯片、DPU（Data Processing Unit，数据处理器）和可编程以太网交换芯片的无晶圆厂半导体公司，成立于2017年。
公司早期主要因X系列数据中心交换芯片受到关注，但随着AI数据中心对高速网络、RDMA、存储和基础设施卸载需求迅速增长，Xsight Labs又推出E系列DPU，并在2025年正式将800Gbps E1 DPU推向市场。
截至2026年，公司已经形成“X系列交换芯片 + E系列DPU”的双产品体系，目标是为AI数据中心、Hyperscaler、云计算、电信运营商和边缘计算平台提供开放、低功耗和高度可编程的网络基础设施。
因此，Xsight Labs今天已经可以明确归入DPU企业，而不再只是传统意义上的交换芯片公司。
其最有代表性的DPU产品是E1。
这是一颗采用TSMC 5nm工艺制造、集成64个Arm Neoverse N2 CPU核心、拥有800Gbps网络吞吐能力的高性能DPU。
Xsight Labs最大的技术特点，是没有像许多传统DPU那样主要依靠固定功能硬件Fast Path，再把复杂数据包交给少量CPU核心处理。
而是直接把64个Arm核心放进数据路径，让这些通用处理器能够参与所有网络数据包处理。公司把这种设计称为完全软件定义的DPU架构。
Xsight Labs是什么公司？
Xsight Labs成立于2017年，是一家Fabless无晶圆厂半导体公司，主要开发面向AI和超大规模数据中心的网络连接芯片。
公司目前拥有超过250名员工，并已经累计融资超过7.5亿美元。
其投资者包括Fidelity Management & Research、AMD Ventures、Intel Capital、Battery Ventures、T. Rowe Price以及多家半导体和投资机构。
Xsight Labs最初的发展重点其实不是DPU，而是数据中心交换芯片。
公司早期推出X1交换芯片，随后发展到第二代X2。
X2采用TSMC 5nm工艺，最高提供12.8Tbps交换能力，并支持100G PAM4 SerDes，可以组成32×400GbE或者16×800G端口配置。
Xsight Labs希望利用高度可编程的X-Switch架构，与传统固定流水线Ethernet Switch ASIC形成区别。
随着AI集群越来越依赖高速网络，Xsight Labs开始把交换芯片经验向服务器侧扩展，并形成E系列DPU。
这样一来，公司就能够同时处理数据中心网络的两个关键位置：
X系列负责服务器之间的数据交换。
E系列DPU负责服务器内部以及服务器与网络之间的数据处理。
这种“Switch + DPU”的产品组合，使Xsight Labs与只开发SmartNIC或者单一DPU的初创公司有所不同。
E1：Xsight Labs的核心DPU
E1是Xsight Labs目前最核心的DPU产品。
E1拥有800Gbps网络吞吐能力，可以配置为2×400GbE、4×200GbE或者8×100GbE等不同网络组合，并集成64个Arm Neoverse N2核心。
芯片采用Armv9.0-A架构，同时拥有32MB三级缓存和4通道DDR5-5200内存接口。
E1还集成PCIe 5.0接口，总计拥有40条PCIe Gen5通道，并支持SR-IOV和Scalable IOV，可以用于连接服务器CPU、GPU、SSD以及其他PCIe设备。
对于DPU来说，这一点非常重要。
DPU并不只是“连接网络”。它实际上位于：CPU，GPU，SSD，高速网络 这些不同设备之间。
因此，一颗真正高性能的DPU不仅需要高速Ethernet SerDes，还需要非常强的PCIe数据移动能力。
800Gbps意味着什么？
800Gbps是E1最引人注意的参数之一。
普通企业服务器现在仍然大量使用25G、50G或者100G网络，而高端AI服务器已经快速进入400G和800G时代。
大型语言模型训练时，可能需要数千甚至数万块GPU不断交换梯度、参数和中间数据。
GPU越来越快以后，网络反而越来越容易成为瓶颈。
E1提供总计800Gbps网络带宽，可以直接配置成两条400GbE链路。
这意味着它的目标市场已经不是传统企业网卡，而是AI集群、Hyperscaler、HPC以及下一代高性能云数据中心。
64个Arm Neoverse N2核心
E1另外一个非常突出的设计，是集成64个Arm Neoverse N2核心。
很多DPU也包含Arm CPU，但是这些CPU往往主要运行控制软件或者负责复杂数据包的Slow Path。
高速数据包仍然由固定功能ASIC完成。
Xsight Labs采取了一条不同路线。
E1直接把64个Arm核心放进数据路径。
也就是说，这些CPU不是DPU旁边的辅助控制器，而是真正参与数据包处理。
Xsight Labs把这种设计描述为：There is no slow path。
也就是说，没有传统意义上需要把复杂数据包从高速硬件路径“甩给”慢速CPU处理的架构。
所有数据流都可以进入Arm核心组成的可编程数据处理系统。
为什么“没有Slow Path”很重要？
传统网络ASIC通常使用固定流水线。
常见数据包可以非常快速地完成处理。
但是如果出现硬件没有提前定义的协议、复杂网络功能或者新的安全规则，就可能需要把数据包交给CPU。
问题在于：
网络已经达到400G甚至800G。
少量CPU很难处理这种规模的数据流。
如果大量数据进入Slow Path，DPU性能就可能突然下降。
E1试图通过64个高性能Arm核心解决这个问题。
所有CPU都处于On-Path，也就是数据路径内部，因此复杂网络功能可以直接使用软件编程，而不一定必须重新设计ASIC。
这也是Xsight Labs把E1称为“Fully Software-Defined DPU”的核心原因。
标准Linux而不是专有SDK
E1另外一个非常有吸引力的特点，是使用标准Linux开发环境。
很多DPU需要厂商自己的SDK。
例如不同芯片可能需要专门的P4编译器、网络API或者专用开发环境。
Xsight Labs则希望开发者直接使用熟悉的软件工具。
E1支持：
XDP。
DPDK。
SPDK。
SONiC。
开发者可以使用现有Linux软件和开源网络框架开发DPU应用，而不必完全依赖某个专有SDK。
这也是E1与许多传统DPU非常不同的地方。
Xsight Labs真正想卖的不只是高速硬件。
它希望把DPU变成一台高度集成的Arm服务器。
E1实际上很像一台“小型服务器”
如果仔细看E1的规格，会发现它已经越来越不像传统网卡。
DDR5内存。
800Gbps Ethernet。
PCIe Gen5。
硬件加密。
NVMe和存储处理。
RDMA。
这些组件放到一起以后，E1实际上已经是一台完整的小型Arm服务器。
区别只是它被设计成直接位于数据路径中。
因此E1既可以作为服务器内部的DPU，也可以直接作为独立Edge Server使用。Xsight Labs提供E1-Server 1RU系统，就是基于这种设计思路。
三种E1产品形态
Xsight Labs目前把E1提供为三种主要产品形态。
第一种是E1-SoC。
这是直接提供给设备厂商的DPU芯片，可以用于定制服务器、SmartNIC、存储设备或者网络设备。
第二种是E1-AIC。
AIC就是PCIe Add-In Card，也就是可以直接插入标准服务器的PCIe DPU卡。
第三种是E1-Server。
这是完整的1RU服务器系统，把E1的Arm计算能力和800G网络整合到独立设备中。
这种产品设计让E1可以覆盖非常广的市场。
它既可以是一颗芯片，也可以是一张DPU卡，还可以成为Edge Server。
E1-AIC：800G PCIe DPU卡
E1-AIC是Xsight Labs非常重要的一款产品。
2025年，Xsight Labs与Edgecore Networks合作推出基于E1的800G PCIe DPU Add-In Card。
这张DPU卡支持2×400G、4×200G或者8×100G网络配置，同时搭载64个Arm N2核心。
E1-AIC还支持多Host架构，并提供PCIe Gen5连接能力以及板载DDR5内存。
因此，它可以直接插入现有x86或者Arm服务器。
服务器厂商不必重新设计整台机器，就能够增加一颗800G DPU。
网络卸载
网络处理当然是E1最基本的工作。
现代云服务器需要处理虚拟交换、路由、NAT、防火墙、负载均衡、Overlay网络以及大量网络安全功能。
如果这些任务全部由服务器CPU完成，就会消耗大量CPU核心。
E1可以使用64个Arm核心和高速网络硬件，在DPU内部执行这些任务。
其目标应用包括Virtual Switching、SmartNIC、Distributed Load Balancer以及Network Packet Broker等。
虚拟化卸载
E1支持完整Hypervisor Offload和Bare Metal Provisioning。
这意味着云服务商可以把虚拟网络和部分基础设施服务从Host CPU迁移到DPU。
用户CPU因此可以更加专注于真正的业务应用。
这与AWS Nitro、NVIDIA BlueField、AMD Pensando以及其他大型DPU架构的基本方向一致。
对于Hyperscaler来说，这种卸载非常有经济价值。
一台服务器如果能够释放几个CPU核心并不算很多。
但是部署几十万台服务器以后，节省的CPU资源和电力成本可能非常可观。
RDMA与AI集群
E1支持RoCEv2以及面向Ultra Ethernet生态的新型传输技术。
RDMA对于AI数据中心尤其重要。
在传统TCP网络中，CPU需要参与大量数据复制和协议处理。
RDMA可以让不同服务器之间更加直接地交换内存数据。
如果服务器中存在GPU，RDMA还可以与GPU Direct等技术结合，让数据更加直接地在GPU和网络之间移动。
随着AI集群达到数千甚至数万块GPU，DPU越来越重要的任务之一，就是减少CPU在GPU通信中的参与。
存储卸载
E1不仅仅做网络。
它还支持NVMe over Fabrics和NVMe/TCP存储协议卸载，可以作为存储Initiator或者Target。
这意味着DPU可以直接参与远程NVMe存储访问。
现代AI数据中心需要读取极其庞大的训练数据。
如果GPU每次等待数据都需要经过传统x86存储服务器、CPU和多个软件层，效率会明显下降。
因此，越来越多AI基础设施开始尝试减少存储路径中的CPU和软件层。
这正是E1进入AI存储市场的重要机会。
Hammerspace选择E1用于AI存储
2025年，AI数据平台企业Hammerspace选择Xsight Labs E1用于Open Flash Platform架构。
这个方案试图减少传统存储服务器，让GPU通过高速Ethernet网络更加直接地访问Flash存储。
Hammerspace与Xsight Labs公布的方案使用E1的800Gbps网络能力连接AI存储基础设施，目标是缩短GPU与存储之间的数据路径。
这类应用很值得关注。
因为未来DPU可能不只是安装在Compute Server中。
它还可能进入：
SSD存储节点。
AI存储系统。
网络设备。
边缘服务器。
甚至交换机。
安全加速
安全也是E1的重要功能。
芯片支持AES-GCM，可以用于IPsec等网络加密，同时支持AES-XTS用于存储和内存数据保护。Xsight Labs表示这些加密操作可以在线速条件下进行，而不需要明显降低网络吞吐量。
E1还可以用于TLS、DTLS、防火墙以及安全网关等应用。
DPU特别适合做安全处理。
因为它位于服务器和外部网络之间。
数据甚至可以在进入Host CPU之前，就先由DPU完成检查和加密。
SR-IOV与64K虚拟设备
E1支持SR-IOV，并能够提供高达64K PF/VF虚拟设备。
SR-IOV是云计算中非常重要的I/O虚拟化技术。
它可以让一块物理网卡向不同虚拟机提供大量独立虚拟网卡。
DPU再结合网络、安全和虚拟化功能后，就可以为云服务商构建更加独立的基础设施处理层。
这也是DPU与普通NIC的重要区别之一。
SONiC-DASH验证
Xsight Labs非常强调E1的SONiC-DASH性能。
在完整DASH Hero 800G验证测试中，E1实现超过1400万次每秒的新连接处理，并同时保持约1.2亿条后台TCP和UDP连接，没有出现丢包。
DASH是面向分布式云网络和SmartNIC/DPU的数据面标准体系。
因此，这项验证对于E1进入Hyperscaler和云计算市场具有实际意义。
它说明E1不仅仅拥有800G物理网络接口，而且可以在复杂、有状态的云网络环境中维持高速连接处理。
为什么Xsight Labs同时做交换芯片和DPU？
这其实是Xsight Labs非常重要的战略优势。
AI网络可以大致分成两个部分。
服务器内部：
服务器之间：
Ethernet Switch。
Xsight Labs在服务器端拥有E1 DPU。
在网络端则拥有X2交换芯片。
因此，它可以同时优化：
Server → DPU → Switch → DPU → Server
整个数据路径。
这与NVIDIA的思路有一定相似之处。
NVIDIA拥有GPU、BlueField DPU、ConnectX网卡以及Spectrum Ethernet/InfiniBand交换设备。
Xsight Labs目前当然远没有NVIDIA那样完整的生态规模，但“Switch + DPU”的产品组合使其拥有比单一DPU初创企业更完整的数据中心网络布局。
X2交换芯片
X2是Xsight Labs第二代高性能以太网交换芯片。
它可以提供3.2Tbps到12.8Tbps不同配置，最高支持16×800GbE或者32×400GbE端口，采用TSMC 5nm制造。
X2最大的特点同样是可编程。
Xsight Labs开发了XISA指令集，使客户能够直接编程交换芯片中的处理引擎，而不是完全依赖固定硬件Pipeline。
X2支持SONiC、SAI和P4等开放网络技术。
因此，Xsight Labs整体产品策略非常清楚：
交换机使用X2。
服务器使用E1。
两者都强调软件定义和开放架构。
X2已经进入Starlink
Xsight Labs的交换芯片已经获得一个非常有代表性的客户。
SpaceX在2025年宣布采用Xsight Labs X2，用于下一代Starlink卫星的Terabit级路由需求。
Xsight Labs表示，X2将用于Starlink V3以及未来下一代通信系统。
虽然这并不是E1 DPU订单，但它能够说明Xsight Labs高速网络芯片已经获得大型实际部署机会。
对于一家数据中心芯片初创企业而言，这是非常重要的商业验证。
功耗只有约70W
E1还有一个非常值得注意的参数：
典型芯片功耗约70W。
对于AI数据中心而言，功耗已经成为最重要的问题之一。
一台GPU服务器本身可能消耗数千瓦功率。
如果每个网络设备再消耗大量电力，整个AI数据中心电力需求会非常惊人。
因此，DPU和交换芯片的Performance per Watt正在变得越来越重要。
Xsight Labs把低功耗作为整个公司产品体系的重要竞争点。
TSMC 5nm
E1和X2都采用TSMC 5nm工艺。
先进工艺可以帮助芯片在较低功耗下集成更多CPU核心、SerDes、PCIe和网络处理逻辑。
对于800G DPU而言，这一点非常关键。
高速SerDes本身就是非常大的功耗来源。
如果再加入64个CPU核心和大量DDR5、PCIe以及加密功能，芯片功耗很容易迅速增加。
E1希望利用先进工艺和软件定义架构，在性能和功耗之间取得平衡。
Xsight Labs与NVIDIA BlueField
NVIDIA BlueField是目前全球最有代表性的DPU系列之一。
BlueField通过Arm CPU、ConnectX网络技术、硬件加速和DOCA软件平台完成网络、存储和安全卸载。
Xsight Labs E1与BlueField最大的不同之一，是编程模型。
BlueField拥有非常丰富的专用硬件引擎和NVIDIA DOCA生态。
E1则更加突出：
64个Arm核心全部进入数据路径。
标准Linux。
DPDK。
XDP。
SPDK。
减少专有SDK依赖。
因此，两者代表了两种不同DPU设计思路。
BlueField更加突出专用硬件卸载和完整生态。
E1更加突出软件可编程和通用Arm计算。
Xsight Labs与AMD Pensando
AMD Pensando也是重要DPU厂商。
Pensando拥有高度可编程Packet Processor，并且已经进入HPE、Microsoft Azure和其他企业数据中心环境。
Xsight Labs面对Pensando的竞争优势同样主要集中在开放编程和800G网络。
特别是64个Arm N2核心全部位于Data Path中的设计，使E1更像高性能网络计算平台，而不仅仅是带CPU的SmartNIC。
另一方面，AMD拥有CPU、GPU以及Pensando DPU，可以进行完整服务器级协同，这是Xsight Labs暂时不具备的优势。
Xsight Labs与Broadcom和Marvell
Broadcom和Marvell在数据中心网络芯片领域拥有非常强大的市场地位。
Broadcom尤其长期主导高性能Ethernet Switch ASIC市场。
Xsight Labs实际上同时在两个方向挑战这些传统企业。
X2挑战传统交换ASIC。
E1挑战传统DPU、SmartNIC和基础设施处理器。
Xsight Labs的主要武器不是规模，而是：
开放架构。
高度可编程。
高性能功耗比。
标准Linux生态。
这也是初创半导体企业比较典型的竞争方式。
E1已经开始商业化
截至2026年，E1已经不再只是实验室样片。
Xsight Labs表示，E1已经开始出货，并被多个全球网络运营商选择，同时与Edgecore、Hammerspace等企业建立实际产品合作。
E1-AIC已经形成标准PCIe产品，E1-Server则提供独立1RU系统。
因此，Xsight Labs已经从“DPU芯片研发阶段”进入实际商业化阶段。
2026年融资超过3亿美元
Xsight Labs在2026年7月宣布完成超过3亿美元的新一轮融资。
本轮融资使公司的Post-Money估值达到28亿美元，由Fidelity Management & Research Company领投，并有其他新老投资者参与。
公司表示，新资金将用于扩大其AI和云网络产品，并加快E1 DPU和X2交换芯片的市场部署。
截至此次融资后，Xsight Labs官方网站披露其累计融资已经超过7.5亿美元。
对于一家DPU和交换芯片初创公司来说，这是相当可观的资金规模。
原因也很明显：
为什么投资者看重AI网络？
但是当GPU集群越来越大以后，一个新的问题开始出现：
GPU已经非常快，网络却不一定跟得上。
几十块GPU互联相对容易。
几千块GPU互联非常困难。
几万甚至十万块AI加速器组成的集群，则需要完全重新设计网络体系。
这就创造了巨大的新市场：
800G Ethernet。
1.6T Ethernet。
DPU。
SuperNIC。
AI Switch。
Optical Interconnect。
RDMA。
Ultra Ethernet。
Xsight Labs实际上正处于这一产业链的中心位置。
DPU与AI Storage可能是重要机会
传统DPU市场主要围绕云计算虚拟化。
但是AI正在带来另一个巨大市场：
AI Storage。
大型模型训练需要处理PB甚至EB级数据。
GPU价格非常高，如果GPU因为等待数据而闲置，数据中心会损失大量计算资源。
因此，未来AI基础设施的关键问题之一就是：
怎样让存储持续高速向GPU提供数据。
E1拥有800G网络、PCIe Gen5、Arm CPU和存储协议处理能力，非常适合位于Flash存储和GPU集群之间。
Hammerspace选择E1，就是这种趋势的一个典型案例。
Edge也是E1的重要市场
Xsight Labs并没有把E1只定位于Hyperscale Data Center。
E1还可以作为Edge Server。
原因很简单。
一颗E1已经拥有：
64个Arm核心。
DDR5。
800G网络。
PCIe Gen5。
安全和存储加速。
因此，它可以独立运行大量边缘计算程序。
例如：
CDN。
防火墙。
VPN Gateway。
网络安全。
电信网络。
Smart City。
Edge AI。
这些场景通常同时需要计算和高速网络，正好符合E1的技术特点。
Xsight Labs的优势
Xsight Labs第一个重要优势，是E1拥有非常高的800Gbps网络带宽。
第二个优势，是64个Arm Neoverse N2核心直接进入数据路径。
第三个优势，是标准Linux编程模式，可以使用XDP、DPDK和SPDK，降低开发者学习成本。
第四个优势，是同时拥有DPU和Ethernet Switch芯片，可以覆盖服务器端和数据中心网络两个方向。
第五个优势，是已经获得包括Edgecore、Hammerspace和Starlink等合作或客户验证，其中Starlink主要采用X2交换芯片。
第六个优势，是资本实力较强。2026年融资后估值达到28亿美元，累计融资超过7.5亿美元。
Xsight Labs面临的挑战
Xsight Labs面对的竞争对手几乎都是全球最强大的数据中心芯片公司。
DPU市场有：
AMD Pensando。
Marvell。
交换芯片市场又有Broadcom、NVIDIA和Marvell等大型企业。
这些公司拥有多年客户关系、软件生态和巨大的研发预算。
因此，Xsight Labs仅仅拥有漂亮的芯片参数还不够。
它必须证明E1能够长期稳定运行在真实云计算和AI数据中心中。
第二个挑战是软件生态。
“标准Linux”可以降低开发难度，但大型客户仍然需要成熟的驱动、SDK、虚拟化、安全、存储和运维工具。
第三个挑战是AI网络更新速度非常快。
800G正在快速发展，但下一代数据中心已经开始向1.6Tbps网络演进。
Xsight Labs必须继续保持产品迭代速度。
Xsight Labs在DPU产业中的定位
如果把DPU企业分成几类，Xsight Labs属于非常典型的：
独立高性能DPU与数据中心网络芯片厂商。
它不像AWS、阿里云、腾讯或者百度那样主要为了自己的云平台开发DPU。
它需要把芯片、DPU卡和系统销售给全球Hyperscaler、设备厂商、运营商、存储企业和数据中心客户。
与此同时，Xsight Labs又不仅仅是一家DPU公司。
其X系列交换芯片同样是公司的核心产品。
所以更加准确的定位是：
DPU是其中非常重要的一部分。
从X2到E1：Xsight Labs想做什么？
Xsight Labs的最终目标其实非常容易理解。
在AI数据中心里，最大的问题之一已经从“没有足够计算能力”，逐渐变成：
怎样把数据快速送到计算芯片。
CPU负责通用计算。
SSD负责保存数据。
DPU负责服务器内部的数据移动和基础设施处理。
交换芯片负责连接数千台服务器。
Xsight Labs希望同时控制DPU和Switch这两个关键位置。
服务器内部使用E1。
服务器之间使用X2。
这样就形成：
GPU / CPU / Storage → E1 DPU → X2 Switch → Network Fabric → E1 DPU → GPU / CPU / Storage
这就是Xsight Labs目前最重要的技术战略。
总结
Xsight Labs是一家成立于2017年的无晶圆厂半导体公司，早期主要开发高性能数据中心交换芯片，现在已经形成X系列Ethernet Switch和E系列DPU两大产品线。
公司当前最重要的DPU是E1。
E1采用TSMC 5nm工艺，提供800Gbps Ethernet吞吐能力，集成64个Arm Neoverse N2核心、DDR5内存控制器、PCIe Gen5接口、RDMA、网络与存储加速以及线速加密能力，典型芯片功耗约70W。
与很多传统DPU不同，E1把所有64个Arm核心直接放在Data Path中，因此不依赖传统“Fast Path + Slow Path”架构。
开发者可以使用标准Linux、XDP、DPDK和SPDK，而不需要完全依赖专有SDK。
E1已经发展出SoC、PCIe Add-In Card和1RU Edge Server三种产品形式，并开始进入云计算、AI网络、网络安全、AI Storage、Edge Computing以及高性能计算等市场。
2026年7月，Xsight Labs又完成超过3亿美元融资，公司估值达到28亿美元。
公司表示E1 800G DPU和X2交换芯片已经获得多个全球网络运营商选择，说明Xsight Labs正在从芯片研发公司逐渐进入实际规模化商业部署阶段。
在整个DPU产业中，Xsight Labs最值得关注的并不仅仅是“800G”。
真正特别的是它选择了一条非常明确的路线：
用大量通用Arm核心直接处理高速数据流，让DPU尽可能软件定义。
如果NVIDIA BlueField代表“专用硬件加速器 + DPU软件生态”，那么Xsight Labs E1更加接近：
一台直接插入数据路径的高性能Arm服务器。
而随着AI数据中心继续向800G、1.6T网络以及十万卡级AI集群发展，这种DPU与高性能交换芯片相结合的架构，很可能成为未来数据中心最值得关注的技术方向之一。