在 Computex 2026 上，一家由前英特爾和 Barefoot Networks 高管創立的初創公司 Delos Data 展示了一套模組化伺服器平台，試圖為 AI 晶片初創企業掃清通往機架級系統的主要障礙。當前，與輝達和 AMD 在晶片設計上競爭已屬不易，而機架級架構的興起進一步抬高了門檻——企業不僅要設計晶片，還需攻克將六七十個 AI 加速器整合進單一機架所需的機械、散熱與供電工程，讓整個機架如同一塊巨型 GPU 般工作。
Delos Data 的方案從外觀上更像一台交換機而非 GPU 伺服器，其核心思路是將複雜的內部網際網路絡標準化、模組化。該機箱配備了 36 個 OSFP 埠，系統中央的四個 OAM 插槽各分配 9 個埠。OAM 是一種開放插槽標準，常見於需要超越標準 PCIe 卡所能提供的互聯頻寬與供電能力的高效能加速器。以 200 Gbps SerDes 計算，每個晶片可獲得 3.6 TB/s 的互聯頻寬，與輝達最新的 Rubin GPU 持平。
採用 OSFP 介面意味著客戶可以使用標準的直連銅纜或可插拔光模組，並根據所需的擴充套件域規模選擇交換機。儘管 OSFP 通常與以太坊關聯，但實際上使用者可以通過它執行幾乎任何協議，包括 UALink、Ultra Ethernet、PCIe 或其他定製協議。從部署角度看，這些系統會像其他超大規模資料中心系統一樣佈線，只是密度要高得多。
對於尋求機架級參考設計的 AI 晶片初創公司而言，Delos 並非唯一選擇。例如，亞馬遜雲科技似乎正在將輝達的 MGX 形態改造用於其 Trainium 3 機架系統，而 AMD 的 Helios 機架已成為 OCP 標準。理論上，這兩種設計更易於維護，但 Delos 認為其模組化設計提供了更大的靈活性。公司技術長 Dan Daly 在展會期間表示，使用者可以根據需要插入的線纜數量，靈活構建從單一加速器到上百個加速器的擴充套件域，甚至可以接入不同型別交換機，包括更簡單的交換機甚至光電路交換機。
利用博通或 Marvell 的現有資料包交換機，這種設計在單層網路結構下即可支援 512 至 1024 個加速器，具體取決於使用 200 Gbps 還是 100 Gbps SerDes。若採用多層網路結構、光電路交換機或二維/三維環面拓撲，計算域還能進一步擴充套件，且全程使用現成元件。不過，OSFP 雖簡化了連線，但在更大規模計算域中若需使用可插拔光學器件，功耗可能成為問題。這正是輝達遲遲未擁抱光學擴充套件的原因之一——銅纜雖傳輸距離有限，但功耗僅為光學方案的一小部分。Delos 執行長 Ed Doe 透露，公司已在探索採用近封裝或共封裝光學器件、通過 MPO 型聯結器替代 OSFP 的系統版本。
Delos 的野心不止於硬體。任何從事大規模網路部署的人都清楚，物理拓撲與邏輯拓撲——即裝置在網路中的實際通訊方式——會因工作負載不同而差異巨大。為此，Delos 開發了一套軟體編排平台，用於促進這些交換網路或網狀網路的配置與監控，能夠在鏈路故障時動態重新路由流量。在 Computex 現場，這套被命名為 Nonstop AI 網路的軟體平台進行了演示，參觀者可以隨機拔掉鏈路，觀察網路自動檢測並自我修復的過程。據稱，該公司還有更多產品正在研發中，外界猜測一款基於商用晶片設計的高基數交換機可能會與其 Nonstop AI 系統形成互補。
對於 AI 產業而言，Delos 的出現折射出一個重要趨勢：隨著機架級系統成為大模型訓練與推理的主流形態，基礎設施層的創新正從單一的晶片效能競賽，向系統級工程與網路架構延伸。如果這類模組化平台能夠成熟落地，將顯著降低新玩家進入高效能 AI 算力市場的資金與技術門檻，可能催生更多基於非輝達或非 AMD 晶片的機架級方案，從而豐富整個 AI 基礎設施的供給結構。不過，這一路徑仍面臨功耗、生態相容性以及大規模部署驗證等現實挑戰，其實際影響力有待市場檢驗。