讓網路織網學會運算：Cornelis 發表 Active Compute Fabric、2.05 億美元融資與 Qualcomm 結盟

本週在聖克拉拉會議中心登場的 AI Infra Summit——8,000 名工程師、八個技術議程、三天的時間都在討論大型語言模型底下的水管工程——其中一項策略意義最重大的發表並非來自 NVIDIA，而是來自 Cornelis Networks。這家 2020 年從 Intel 拆分出來、總部位於賓州的網路公司，直接瞄準了 AI 基礎設施中最不性感、卻最昂貴的問題之一：GPU 閒置在那裡，等資料送達。

Cornelis 發表了 Active Compute Fabric——一個橫跨 scale-up（機架內部）與 scale-out（跨資料中心）連網、並將可編程運算直接內建於網路織網（fabric）的開放架構。伴隨這個架構，公司同時宣布** 2.05 億美元的新一輪融資**，以及與 Qualcomm Technologies 的合作——Qualcomm 的資料中心負責人將於 9 月 15 日在高峰會上與 Cornelis 執行長 Lisa Spelman 同台發表主題演講。

你有一半的 GPU 在等待

Cornelis 的經濟論證從一個應該讓所有支付 AI 運算費用的人坐立難安的數字開始。根據公開產業資料建模，在一套 10 萬 GPU 的系統中，約有一半的 GPU 時數花在等待資料——卡在通訊與同步，而不是在做有用的數學運算。以每 GPU 小時 4.00 美元、每年運轉 8,400 小時計算，單一假想叢集一年就浪費約 16.8 億美元的產能，外加約 5 億度（500 GWh）電力——足以供應近 4.8 萬戶美國家庭。

重點不在於哪家業者真的燒掉了 16.8 億美元，而在於通訊開銷已悄悄成為前沿 AI 的第一級成本。隨著模型與叢集規模成長，all-reduce 這類集體運算要同步數千顆加速器，而 GPU 每被網路卡住一奈秒，就是一奈秒的沉沒資本在做白工。運算、儲存與記憶體這些年都變得更能感知工作負載，Cornelis 主張，唯獨網路基本上還是一條啞水管。

「AI 基礎設施正走到一個轉折點：光是讓端點更快已經不夠了，」Spelman 在聲明中表示。「織網本身必須成為運算系統的一部分。」

Active Compute Fabric 到底做什麼

Active Compute Fabric 結合了三樣東西：無損傳輸（Cornelis 從 Omni-Path 繼承的零壅塞血統）、織網內加速，以及可編程運算。實際意義是：網路可以在資料流經系統時直接對其運算——卸載集體運算、適應變動的工作負載，並隨著 AI 演算法與軟體演進承擔新功能，而不必等待下一次交換器晶片改版。

宣稱的成果是提高客戶既有加速器的利用率，因為原本會卡住 GPU 的工作改在織網內部執行。對一個日益擔憂被鎖死的產業來說，關鍵在於這個架構建立在開放產業標準之上：scale-up 採用 UALink 與 ESUN，scale-out 遵循 Ultra Ethernet 規範，並支援廣泛的加速器——而不只是一家廠商的產品。

這種標準優先的定位正是勝負關鍵。Scale-up 連網——將機架內 GPU 綁在一起的超高速互連——目前由 NVIDIA 專有的 NVLink 主導，且 increasingly 被打包進 Vera Rubin NVL72 這類完整機架級系統。UALink 則是產業界大多數其他廠商支持的開放規格對抗武器。Cornelis 帶著 UALink 架構進入 scale-up 市場，等於押注：建造機架級 AI 系統的客戶想要加速器選擇權，同時不願犧牲織網效能。

Qualcomm 的角色

與 Qualcomm 的合作是最值得關注的細節。Qualcomm Technologies 資料中心部門執行副總裁 Tony Pialis 將與 Spelman 同台主題演講，而他受訪時的說法讀起來就像路線圖預告：「隨著 AI 系統持續擴張，在機架內高效搬移資料變得與運算本身同等重要。提升利用率與 AI 經濟性，需要跨運算、記憶體與網路更整合的方法。」

Qualcomm 一直以自有 AI 加速器努力重返資料中心，而一家缺乏 NVLink 級互連故事的晶片廠，需要開放織網盟友。Cornelis 表示，兩家公司將針對未來機架級 AI 資料中心設計展開驗證合作。如果 Qualcomm 的資料中心 GPU 未來與 Cornelis 織網搭配出貨，這個聯盟將成為開放技術堆疊對抗 NVIDIA 整合式機架的首批可信替代方案之一——也是「開放」能否在實際部署中匹敵「共同設計」的試金石。

錢與市場數學

這筆 2.05 億美元的融資——IAG Capital Partners 公開力挺——將用於擴產、深化客戶夥伴關係，以及將下一代 scale-up 與 scale-out 產品推向市場。IAG 合夥人 Joel Whitley 直白地估算市場：「開放標準的 AI 用 scale-up 與 scale-out 連網，到 2030 年代表超過 550 億美元的機會，而網路將決定整個 AI 建設有多少能產生真正的回報。」

產品面，Cornelis 正處於世代交替之間。CN5000——400G Omni-Path，已在數百座資料中心運轉的技術——目前出貨中。CN6000——被描述為業界首款 800G 多協定 SuperNIC——支援 Omni-Path、乙太網路 RoCEv2 與 Ultra Ethernet，採用 PCIe 6.0；目前正在對客戶送樣，預計 2026 年第四季擴大供貨。公司也在高峰會第 830 號攤位首次展示下一代 scale-up 與 scale-out 路線圖。

從 Intel 棄子到 NVIDIA 眼中釘

背景故事解釋了為何這場發表的分量遠超過一般融資新聞稿。Cornelis 是 Intel Omni-Path 織網事業的企業後裔——這項技術 Intel 差點砍掉，2020 年在 Intel Capital 等投資方支持下拆分獨立。曾在 Intel 任職近 19 年、一度掌管 Xeon 事業的 Spelman，於 2024 年 7 月接任執行長，將公司從 HPC 利基玩家重新定位為 AI 競爭者，乘著與 Ultra Ethernet Consortium 同一波的開放乙太網路浪潮。

分析：網路成為設計決策

剝掉品牌外衣，這場發表標誌著 AI 資料中心設計方式的轉變。過去十年，網路是事後想想——先買 GPU，再把它們連起來。在機架級時代，面對 10 萬 GPU 叢集與吉瓦級園區，織網決定了整體建設有多少能產出真正的 token、多少只是閒置廢熱。NVIDIA 早就把這件事內化——NVLink 與 NVSwitch 就是證明；開放陣營現在急起直追，要在不綁獨家的前提下提供同樣的系統一致性。

Cornelis 的賭注——開放標準織網內建可編程運算——在技術上確有獨特性，但面臨熟悉的挑戰：NVIDIA 的護城河從來不是單一產品，而是把運算、網路、儲存與軟體當成一個共同設計的系統來賣的能力。開放織網要贏，周邊環節的整合必須同樣順滑。Qualcomm 結盟顯示開放陣營明白這一點。驗證專案能否轉化為量產機架、織網內運算能否在模擬之外帶來可衡量的 GPU 利用率提升——這是 CN6000 於第四季正式供貨後值得觀察的重點。

對一個同時在辯論 AI 是否跑太快、又掙扎著讓既有運算自我造血的產業來說，一項承諾找回全球最昂貴閒置矽晶圓一半時間的技術，是令人歡迎的那種新聞。

文中效能數據為 Cornelis 基於量產前模擬與建模（10 萬 GPU 系統）之推估；實際結果會有差異。