维度网讯，6月1日，以色列大规模网络解决方案企业DriveNets宣布完成4.1亿美元D轮融资，公司累计融资额达到10亿美元。该轮融资由Bessemer Venture Partners和Atreides Management领投，AMD、Red Dot Capital新加入，Pitango、D1 Capital Partners等既有投资方继续参与，资金将用于扩展面向大规模AI部署的以太网Fabric能力。

这笔融资的直接背景，是AI基础设施正在从单一厂商封闭系统，转向更开放的多厂商、异构算力集群。DriveNets表示，公司已有超过10亿美元的已确认业务，自2025年以来保持现金流为正，新资金将主要用于扩大库存建设，支撑不断增长的AI Fabric项目管线，并扩展异构AI基础设施解决方案。其以太网AI Fabric建立在DriveNets原有Network Cloud工程基础之上，面向基础模型实验室、超大规模云服务商、NeoCloud服务商和大型企业的数据中心集群，目标是在标准以太网体系下提升GPU利用率、缩短集群上线周期，并降低每个AI工作负载的运行成本。随着AI训练和推理规模继续扩大，网络瓶颈已经成为影响GPU集群效率的重要因素，尤其是在不同加速器、不同服务器厂商和不同存储资源共同组成的集群环境中，网络调度能力会直接影响每秒生成Token数量、单位Token成本和整体电力利用效率。

DriveNets此次融资还引入AMD作为新投资方，显示AI算力供应链正在围绕开放基础设施形成新的协作关系。公司称，目前正与AMD、Broadcom等AI供应商合作，加强网络与计算之间的集成，同时与Dell、Supermicro等系统合作伙伴推进市场落地。

在技术路径上，DriveNets的AI Fabric方案基于标准以太网，支持横向扩展、纵向扩展和跨集群扩展架构，并覆盖AI集群前端网络和存储连接。对大型AI数据中心而言，单纯增加GPU数量已经难以解决所有性能问题，集群中的空闲GPU、网络拥塞、可靠性波动和部署周期拉长，都会转化为高额资本开支与运营成本。DriveNets试图通过全栈网络优化，让不同AI加速器在同一集群内按照训练、推理或特定任务阶段进行协同，从而提高整体集群利用率。该公司还将异构AI架构视为未来AI基础设施的重要方向，即在同一集群内使用来自不同供应商、适配不同任务阶段的AI加速器，并通过网络、计算和软件协同优化性能与能耗。

DriveNets此前主要面向大型电信运营商提供网络云方案，其生产网络已服务AT&T、Comcast等一级运营商。此次D轮融资把公司业务重心进一步推向AI数据中心网络市场，也反映出AI基础设施投资正在从芯片、服务器和数据中心机房，继续延伸到支撑大规模集群效率的网络层。随着企业和云服务商加快建设多厂商AI集群，开放以太网Fabric、GPU利用率优化和异构算力调度，正成为AI基础设施竞争中的关键环节。

对于AI产业链而言，DriveNets获得4.1亿美元融资的意义，不只是资本继续流向AI基础设施公司，更在于网络架构正在成为AI经济性的核心变量。大规模AI系统的成本压力正在迫使数据中心运营方重新审视底层网络设计，谁能在开放硬件、多厂商加速器和高密度GPU集群之间建立稳定、高效的连接能力，谁就更可能在下一阶段AI基础设施建设中占据关键位置。

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