在 Computex 2026 上，一家由前英特尔和 Barefoot Networks 高管创立的初创公司 Delos Data 展示了一套模块化服务器平台，试图为 AI 芯片初创企业扫清通往机架级系统的主要障碍。当前，与英伟达和 AMD 在芯片设计上竞争已属不易，而机架级架构的兴起进一步抬高了门槛——企业不仅要设计芯片，还需攻克将六七十个 AI 加速器集成进单一机架所需的机械、散热与供电工程，让整个机架如同一块巨型 GPU 般工作。
Delos Data 的方案从外观上更像一台交换机而非 GPU 服务器，其核心思路是将复杂的内部互联网络标准化、模块化。该机箱配备了 36 个 OSFP 端口，系统中央的四个 OAM 插槽各分配 9 个端口。OAM 是一种开放插槽标准，常见于需要超越标准 PCIe 卡所能提供的互联带宽与供电能力的高性能加速器。以 200 Gbps SerDes 计算，每个芯片可获得 3.6 TB/s 的互联带宽，与英伟达最新的 Rubin GPU 持平。
采用 OSFP 接口意味着客户可以使用标准的直连铜缆或可插拔光模块，并根据所需的扩展域规模选择交换机。尽管 OSFP 通常与以太坊关联，但实际上用户可以通过它运行几乎任何协议，包括 UALink、Ultra Ethernet、PCIe 或其他定制协议。从部署角度看，这些系统会像其他超大规模数据中心系统一样布线，只是密度要高得多。
对于寻求机架级参考设计的 AI 芯片初创公司而言，Delos 并非唯一选择。例如，亚马逊云科技似乎正在将英伟达的 MGX 形态改造用于其 Trainium 3 机架系统，而 AMD 的 Helios 机架已成为 OCP 标准。理论上，这两种设计更易于维护，但 Delos 认为其模块化设计提供了更大的灵活性。公司首席技术官 Dan Daly 在展会期间表示，用户可以根据需要插入的线缆数量，灵活构建从单一加速器到上百个加速器的扩展域，甚至可以接入不同类型交换机，包括更简单的交换机甚至光电路交换机。
利用博通或 Marvell 的现有数据包交换机，这种设计在单层网络结构下即可支持 512 至 1024 个加速器，具体取决于使用 200 Gbps 还是 100 Gbps SerDes。若采用多层网络结构、光电路交换机或二维/三维环面拓扑，计算域还能进一步扩展，且全程使用现成组件。不过，OSFP 虽简化了连接，但在更大规模计算域中若需使用可插拔光学器件，功耗可能成为问题。这正是英伟达迟迟未拥抱光学扩展的原因之一——铜缆虽传输距离有限，但功耗仅为光学方案的一小部分。Delos 首席执行官 Ed Doe 透露，公司已在探索采用近封装或共封装光学器件、通过 MPO 型连接器替代 OSFP 的系统版本。
Delos 的野心不止于硬件。任何从事大规模网络部署的人都清楚，物理拓扑与逻辑拓扑——即设备在网络中的实际通信方式——会因工作负载不同而差异巨大。为此，Delos 开发了一套软件编排平台，用于促进这些交换网络或网状网络的配置与监控，能够在链路故障时动态重新路由流量。在 Computex 现场，这套被命名为 Nonstop AI 网络的软件平台进行了演示，参观者可以随机拔掉链路，观察网络自动检测并自我修复的过程。据称，该公司还有更多产品正在研发中，外界猜测一款基于商用芯片设计的高基数交换机可能会与其 Nonstop AI 系统形成互补。
对于 AI 产业而言，Delos 的出现折射出一个重要趋势：随着机架级系统成为大模型训练与推理的主流形态，基础设施层的创新正从单一的芯片性能竞赛，向系统级工程与网络架构延伸。如果这类模块化平台能够成熟落地，将显著降低新玩家进入高性能 AI 算力市场的资金与技术门槛，可能催生更多基于非英伟达或非 AMD 芯片的机架级方案，从而丰富整个 AI 基础设施的供给结构。不过，这一路径仍面临功耗、生态兼容性以及大规模部署验证等现实挑战，其实际影响力有待市场检验。