谷歌投了一家DSP芯片公司

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专注于人工智能数据中心基础设施的网络芯片初创公司 Celero Communications 已获得 2.75 亿美元的 C 轮融资，使其估值超过 30 亿美元。

这家总部位于加州尔湾的公司开发相干数字信号处理器，可加速光纤电缆上的数据传输。随着人工智能工作负载给传统网络架构带来巨大压力，这项技术变得日益重要。此次融资使Celero自2024年成立以来筹集的总资金达到4.15亿美元。

本轮融资由Atreides Management、Valor Equity Partners和Alphabet（GOOGL）旗下风险投资机构CapitalG领投。现有投资者Sutter Hill Ventures和Maverick Silicon也参与了本轮融资。作为交易的一部分，Atreides Management的管理合伙人兼首席投资官Gavin Baker将加入Celero的董事会。

在宣布融资的同时，Celero 还透露，其已成功验证了业界首款 2nm 相干 DSP 芯片，该芯片集成了 DSP 处理和先进的模拟技术。该公司表示，这一里程碑“为下一代 AI 光互连奠定了可扩展的基础，随着超大规模 AI 集群和云数据中心的持续扩展，可实现 1.6T 至 3.2T 的高带宽、低功耗连接。”

Celero Communications联合创始人兼首席执行官Nariman Yousefi表示：“人工智能基础设施正迅速超越传统光互连架构的能力。我们的2纳米硅验证表明，相干技术能够提供下一代人工智能网络所需的带宽密度、功率效率和可扩展性。这项投资为我们提供了资源，可以加快产品路线图的推进，增强生产准备，并更快地将下一代相干连接技术推向市场。”

该公司表示，随着下一代人工智能基础设施对更高带宽、更低功耗的光连接的需求不断增长，这笔新资金将加速其产品路线图、研发投资和生产准备工作。

OCP提出一种新AI网络：未来数据中心，也许根本不需要交换机

2023 年 OCP（Open Compute Project）Future Technologies Symposium 上，Cerio CTO Matthew Williams 发布了一篇颇具前瞻性的论文——《Optical Interconnect: Pathways to an Open AI Infrastructure》。这篇论文讨论的并不是 CPO、LPO 或 1.6T 光模块，而是一个更底层的问题：如果今天重新设计 AI 数据中心，交换机是否还是必须存在？

在过去十多年里，数据中心网络几乎都遵循同一种模式：服务器连接 ToR 交换机，再经过 Leaf、Spine 层层汇聚，最终形成整个 Fabric。随着 AI 集群从几百张 GPU 扩展到几万甚至几十万张 GPU，这套架构正在面临越来越高的成本与功耗压力。

Cerio 的答案十分激进：未来的大规模 AI 基础设施，应该用无源光互连（Passive Optical Interconnect）取代大量集中式交换设备，把交换能力分散到每一个计算节点。

这篇论文提出的 SHFL（预布线无源光互连）概念，也成为后来 OCP 光互连方向的重要探索之一。

AI时代，真正变贵的是网络

过去几年，人们讨论 AI 基础设施时，焦点几乎都集中在 GPU 身上。但论文指出，一个更容易被忽视的事实是：网络正在成为整个系统增长最快的成本。

原因并不复杂。

每一代 GPU 带宽提升，都会推动网络同步升级。从 25G 到 50G，再到 100G、200G，每一次 SerDes 速率翻倍，都意味着交换 ASIC 更复杂、光模块数量增加、PCB 难度提升，以及散热功耗同步上涨。

论文引用业内数据认为，光学互连已经占据现代数据中心系统成本的大约四分之一，而且这一比例仍在持续提升。也就是说，未来 AI 集群扩容时，增加的不只是 GPU，越来越多的钱会花在交换机与光模块上。

更重要的是，传统网络形成了一种“性能与成本绑定”的关系：想获得更高带宽，就必须部署更高速的交换芯片、更高阶的 SerDes，以及更多层级的交换网络，成本几乎线性甚至超线性增长。

Cerio 希望打破的，正是这种绑定关系。

SHFL：一块没有芯片的“光交换板”

论文提出的核心硬件叫 SHFL，它看起来像一块高密度光纤背板，但本质上并不是交换机。

它没有 ASIC，没有 DSP，没有 Retimer，也没有电源、风扇和散热器，内部几乎全部由预先连接好的光纤组成。

作者将它定义为一种 Passive、Prewired、Distributed 的光互连平台。

所谓 Passive，就是整个设备无需供电；Prewired，则意味着所有光纤路径在制造阶段就已经固定完成；而 Distributed，则代表网络中的交换能力不再集中于交换 ASIC，而是分布在每一个计算节点之中。

这意味着数据不再进入中心交换机后再决定去向，而是在节点端就完成路径选择，SHFL 本身只是提供大量固定、低损耗的光连接。

从某种意义上说，它更像是一个超高密度的 Optical Patch Panel，而不是传统意义上的网络设备。

把交换能力，下沉到每一个GPU节点

论文最具颠覆性的观点，是提出了 Distributed Switching（分布式交换）。

传统数据中心中，所有数据流都会经过交换 ASIC，由交换机决定下一跳；而 Cerio 则认为，AI 工作负载与互联网业务完全不同。

训练大模型时，大量通信都是 AllReduce、Broadcast、All-to-All 等集体通信，真正需要的是多条等价路径，而不是复杂的包交换逻辑。

因此，Cerio 建议每一个节点都拥有自己的控制平面、数据转发能力和轻量级硬件交换逻辑，每个 GPU 或 CPU 不直接连接中心交换机，而是连接若干个“邻居节点”。

这些节点共同组成一个高度互联的分布式 Fabric。

论文特别强调 Direct Neighbor（直接邻居） 的概念。每个节点只维护有限数量的固定光连接，但整个网络通过多维拓扑形成丰富的可达路径，从而实现超大规模扩展。

换句话说，未来真正负责“交换”的，也许不是交换机，而是 GPU 自己。

Multipathing：AI网络最重要的能力

Cerio 认为，AI 网络最重要的不是带宽，而是 Multipathing（多路径）。

传统 Spine-Leaf 网络虽然也支持 ECMP，但路径选择完全依赖交换机。而在 SHFL 架构中，路径控制权被交给了终端节点。

一份梯度数据可以同时沿多条不同路径传输，根据网络拥塞情况动态选择最优路线。

这样带来的好处包括：

第一，热点流量更容易被分散，减少单一交换节点拥塞；第二，多条物理路径天然具备容错能力，即使某条链路失效，也能快速绕行；第三，带宽利用率显著提高，更适合 AI 集群频繁的大规模同步通信。

论文认为，Multipathing 将成为未来 AI Fabric 的核心能力，而不是交换 ASIC 的端口数量。

网络拓扑，不再部署，而是制造

论文提出了一个非常有意思的观点：未来的数据中心网络，不应该在机房里搭建，而应该在工厂里制造。

SHFL 的所有光纤连接，都在生产阶段完成焊接与固定。

作者以一种 Track-Mount Cyclic Topology 为例，每个节点拥有 A、B 两个光端口，其中 A 永远连接下一机柜，B 永远连接上一机柜，从而形成一个循环拓扑。

继续扩展之后，就可以形成二维、三维乃至更高维度的网络结构。

相比今天大量人工布放 MPO 光纤，这种预布线方式最大的优势在于一致性与可扩展性。

新增一个机柜时，并不需要重新规划整个网络，只需要插入新的 SHFL 模块，新节点便自动成为整个 Fabric 的一部分。

也正因为如此，作者将这种架构称为 Composable Infrastructure（可组合基础设施）。

PCIe与CXL，也能共用同一张光网

论文另一个超前之处，在于它把 SHFL 与 PCIe、CXL 联系到了一起。

在传统服务器中，CPU、GPU、内存与 SSD 都被固定在同一台机器内部，资源利用率往往受到物理边界限制。

Cerio 希望将这些资源彻底拆开。

GPU 可以组成 GPU Pool，内存形成 Memory Pool，FPGA、DPU 也都变成独立资源池，而 CPU 通过 SHFL 动态访问这些远程资源。

论文认为，这种方式不仅提高资源利用率，还能显著降低重复部署服务器带来的浪费，整体机架平均功耗甚至有机会降低约 35%。

更值得注意的是，当时 CXL 3.0 尚未成熟，但 Cerio 已经提出：无需等待 CXL 3.x，也能实现远程内存池化。

关键思想在于协议与 Fabric 解耦。

SHFL 负责提供光连接，而具体运行 PCIe、CXL 还是未来的新协议，都由 Fabric Node 决定。

未来如果协议升级，并不需要重新铺设光纤，只需替换节点侧的 Fabric Node，整个网络即可完成演进。

真正需要升级的，不是光纤，而是节点

传统数据中心升级网络，往往意味着同时更换交换机、光模块以及大量布线。

Cerio 提出的维护方式则完全不同。

整个系统由两部分组成：永久存在的 SHFL 光纤网络，以及可热插拔升级的 Fabric Node。

当协议发生变化时，管理员无需改动任何光纤，只需拔掉旧节点、插入新节点，新设备便自动发现网络拓扑并重新建立路由。

也就是说，光互连成为长期基础设施，而计算节点则像服务器一样持续迭代。

这种“基础设施长期化、节点快速升级”的理念，与今天越来越流行的可组合数据中心方向高度一致。

它与NVIDIA路线最大的不同

今天 NVIDIA 正在通过 NVLink、Quantum InfiniBand、Spectrum-X 以及 CPO 持续强化中心交换网络，本质上仍然是“构建更强大的交换机”。

Cerio 的路线则恰好相反。

它试图尽可能减少交换 ASIC 的存在，把网络变成一张几乎没有功耗的无源光纤 Fabric，再由终端节点完成路径控制与资源调度。

两者服务的目标相同——构建超大规模 AI 集群——但网络哲学截然不同。

前者强调集中交换、软件定义与高性能交换芯片；后者强调预布线、无源光互连与分布式交换。

这项技术距离落地还有多远？

站在 2026 年回头看，这篇论文提出的很多判断已经得到验证：光模块成本持续攀升，AI 集群开始探索 Dragonfly、Rail、OCS 等新拓扑，PCIe 与 CXL 也正在向资源池化演进。

但 SHFL 所代表的“无交换机 AI Fabric”仍然属于前沿探索，而非主流商业方案。

原因在于，预布线拓扑虽然极大降低了功耗与成本，却也牺牲了网络的灵活性；分布式交换需要终端拥有更复杂的控制能力，对软件栈和集体通信算法提出了更高要求。

尽管如此，这篇 OCP 论文仍然提出了一个值得整个行业思考的问题：当 AI 数据中心规模迈向百万 GPU 时，我们究竟需要更大的交换机，还是应该重新定义“交换”本身？

（来源：内容来自半导体行业观察综合）

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