חברת אנבידיה הציגה בכנס NeurIPS שנערך השבוע את DRIVE Alpamayo-R1, מודל נהיגה אוטונומית חדש שמוגדר כמודל ה־VLA (Vision-Language-Action – מודל המאחד ראייה, הבנת סצנה והסקה סיבתית עם יכולת תכנון וביצוע פעולה) הראשון בקנה-מידה תעשייתי הזמין בקוד פתוח. זהו צעד משמעותי עבור החברה, שביססה בשנים האחרונות את פעילותה בתחום הנהיגה האוטונומית על פלטפורמות מחשוב ייעודיות כמו DRIVE Orin ו–DRIVE Thor, אך טרם שחררה מודול נהיגה מרכזי הניתן לשימוש פתוח לכול. לצד המשמעות עבור אנבידיה עצמה, ההכרזה מהווה גם נקודת ציון עבור תעשיית הנהיגה האוטונומית, שבה מודלי החלטה פתוחים כמעט שאינם קיימים.

Alpamayo-R1 הוא מודל נהיגה אוטונומית מאוחד המבצע בו-זמנית ראייה ממוחשבת, הבנת סצנה והסקה סיבתית (reasoning), וכן תכנון מסלול ופעולה. בניגוד לארכיטקטורות הנהיגה המסורתיות שמפרידות בין תפיסה, חיזוי ותכנון, AR1 מבוסס על מבנה VLA שמחבר את שלושת הרבדים למערכת אחת רציפה. בליבת המודל נמצאת יכולת Reasoning – הסקה סיבתית – המאפשרת לו לפרק תרחישי נהיגה מורכבים לגורמים, לשקול “מסלולי מחשבה” אפשריים, ולגבש תכנון מסלול שמבוסס על הסברים פנימיים לתהליך קבלת ההחלטות.

לפי אנבידיה, המודל אומן על תמהיל של נתוני שטח, סימולציה ומערכי נתונים פתוחים, ובכלל זה Chain-of-Causation Dataset, שבו לכל פעולה יש הסבר כתוב ומובנה לגבי הסיבה שהובילה אליה. את שלב הפוסט-אימון ביצעו החוקרים באמצעות Reinforcement Learning, שהביא לשיפור ביכולות ה-reasoning ביחס לגרסה הטרום-מאומנת.

המודל מתוכנן להיות זמין לשימוש לא-מסחרי ב-GitHub וב-Hugging Face, לצד אלמנטים משלימים: AlpaSim – מסגרת בדיקה, ומערך נתונים פתוח בתחום הנהיגה האוטונומית.

מודל שקוף מול מודל סגור

מערכות נהיגה אוטונומית היום נחלקות לשני זרמים עיקריים: טסלה פועלת בגישת End-to-End Vision → Control, שבה מודל יחיד מקבל וידאו מהמצלמות ומחזיר פקודות היגוי ובלימה. המערכת של טסלה איננה פתוחה, אינה מספקת נימוקים מפורשים לפעולות, ולא מבוססת על הפרדה ברורה בין Reasoning לבין פעולה.

מובילאיי, לעומת זאת, ממשיכה לאמץ ארכיטקטורה “קלאסית” של תפיסה–חיזוי–תכנון המבוססת על מפות סמנטיות, אלגוריתמים דטרמיניסטיים וחוקי בטיחות. גם כאן המודלים עצמם סגורים, ומנגנוני ההחלטה אינם זמינים לניתוח חיצוני.

בנקודה הזו AR1 מבדל את עצמו: הוא מציג יכולת הסבר מפורש של המסלול שנבחר ושל ההיגיון שמאחוריו — דבר שעד כה כמעט לא נראה במערכות נהיגה, בטח לא ברמה תעשייתית.

העובדה שהמודל פתוח לשימוש מחקרי אינה רק אקט טכנולוגי; היא עשויה להשפיע על כיוון התעשייה. מודלי נהיגה מסחריים הם קופסאות שחורות, ולכן קשה לבדוק אותם רגולטורית, להשוות בין גישות או לאמת ביצועים בתרחישים נדירים. פתיחת מודל Reasoning מאפשרת, לראשונה, ביצוע ניסויים שקופים ושחזוריים, ובונה בסיס משותף לקהילה רחבה יותר — בדומה למה שעשו Llama ו-Mistral בתחום השפה.

הצגת AR1 מאותתת על שינוי תפיסתי: נהיגה אוטונומית מתקרבת לשדה שבו מודלי בינה כללית עומדים במרכז, במקום תלות מוחלטת במערכות ידניות ושלבי עיבוד מופרדים. בעוד שבפועל אין עדיין הוכחה שמודל מסוג זה יכול להחליף את כל המערכות הקיימות, זהו הצעד הברור ביותר עד היום לכך שהתחום מתקרב למה שאפשר לכנות “פיזיקה של התנהגות”— ניסיון להבין לא רק מה הרכב רואה, אלא למה הוא צריך לפעול בדרך מסוימת.

במקביל, המהלך משרת גם את אסטרטגיית החומרה של אנבידיה: ככל שמודלים הופכים צפופים, דורשי מחשוב ומבוססי סימולציה עתירת חישוב, כך גובר סימוכין לשימוש בפלטפורמותיה.

Alpamayo-R1 אינו מערכת נהיגה מלאה, אך הוא פותח לראשונה את לב המערכת — ההיגיון המחשבתי — בפני חוקרים, OEMs וסטארט-אפים. עבור תחום שנמצא שנים מאחורי דלתות סגורות, זו התפתחות בעלת פוטנציאל משמעותי.

שלוש מהחברות המרכזיות ביותר באקוסיסטם ה-AI העולמי — מיקרוסופט, אנטרופיק ואנבידיה — הכריזו על מהלך אסטרטגי משולש שעתיד להשפיע על שוק המודלים, תעשיית השבבים ושרשרת האספקה של תשתיות בינה מלאכותית. על פי ההודעה המשותפת של החברות, אנטרופיק תתחייב לרכוש מחשוב בענן בהיקף של 30 מיליארד דולר ממיקרוסופט Azure, ולצדו תקים תשתית ייעודית של עד ג'יגה־וואט אחד המבוססת על ארכיטקטורות הדור הבא של NVIDIA — Grace Blackwell ו-Vera Rubin.

במקביל, מיקרוסופט ו-NVIDIA ישקיעו בחברת אנטרופיק: NVIDIA תזרים עד 10 מיליארד דולר, ומיקרוסופט עד 5 מיליארד דולר. ההסכם כולל גם שיתוף פעולה הנדסי בין אנטרופיק ל-NVIDIA שמטרתו לשפר את ביצועי מודלי Claude על גבי ארכיטקטורות הצ'יפ העתידיות, ולהתאים את מערכות ההאצה לדפוסי האימון והאינפרנס של החברה.

עבור מיקרוסופט, השותפות כוללת שילוב רחב של מודלי Anthropic — בהם Claude Opus 4.1, Sonnet 4.5 ו-Haiku 4.5 — בפלטפורמת Azure AI Foundry ובמשפחת Copilot. בכך Azure הופכת לאחת הפלטפורמות היחידות שמציעות בו-זמנית מודלים של OpenAI וגם מודלים של Anthropic.

מיקרוסופט: שימור כוח העל בענן – ותגובה עקיפה לטלטלות עם OpenAI

עבור מיקרוסופט, השותפות עם אנטרופיק מהווה צעד נוסף בדוקטרינה החדשה: לא עוד הסתמכות מוחלטת על שותף אחד. אחרי שנה רצופת מתחים עם OpenAI — מהמשבר הניהולי ועד שאלות על בלעדיות — ענקית התוכנה מאותתת ללקוחות הענן שלה שהיא מציעה "קואליציית מודלים", ולא אקוסיסטם סגור.

השילוב של Claude ב-Azure מאפשר למיקרוסופט להרחיב את היצע ה-AI שלה בתחום הארגוני והרגולטורי, שבו לא פעם נדרשת ללקוחות גמישות בבחירת מודלים לצרכים שונים: בטיחות, פרטיות, פרשנות, עלויות או ביצועים. מבחינתה של מיקרוסופט, Anthropic מעניקה לגיטימציה נוספת ל-Azure כענן המוביל לעבודה עם מודלים מהשורה הראשונה — במיוחד כשחברות ענק מחפשות להימנע מתלות בלעדית בשחקן אחד.

אנבידיה: מהלך נוסף בשרשרת עסקאות סיבוביות

בצלע השנייה, NVIDIA ממשיכה לבסס את עצמה לא רק כיצרנית השבבים הדומיננטית של עידן ה-AI, אלא גם כגורם פיננסי אסטרטגי שמעצב את האקוסיסטם סביבו. כמו בעסקה המפורסמת עם OpenAI — אם כי בהיקף שונה — גם כאן החברה מזרימה הון לאחת ממעבדות ה-AI המובילות, שמיד משתמשת בו להרחבת תשתיות המחשוב שלה המבוססות על מאיצי NVIDIA.

מדובר במנגנון סיבובי: NVIDIA משקיעה בחברות שמייצרות את הביקוש הגדול ביותר למוצריה, והן בתמורה רוכשות עוד שרתים, עוד מאיצים ועוד אינפרה המבוססת על הארכיטקטורות Blackwell ו-Rubin. זהו חלק ממדיניות רחבה יותר, שבמסגרתה NVIDIA משתמשת בכוח האש הפיננסי העצום שלה כדי לבסס סביבה אקוסיסטם טכנולוגי שבו מודלי הפרונטיר, פלטפורמות הענן והחומרה שלה מחזקים זה את זה.

השותפויות הללו מספקות ל-NVIDIA לא רק ביקוש מובטח לשנים קדימה, אלא גם משוב הנדסי איכותי המגיע מהחברות שנמצאות במרכז מירוץ המודלים — מידע קריטי שמזין את תכנון הדורות הבאים של המאיצים.

עם זאת, יש מי שרואים במבנה העסקאות הזה — שבו השקעה מובילה כמעט אוטומטית לרכישת חומרה מהמשקיע עצמו — סימן אפשרי לבועה, או לפחות למערכת תמריצים שבנקודה מסוימת עלולה להיות בלתי-יציבה.

Anthropic: כניסה עמוקה לאקוסיסטם של Azure והרחבת האחיזה בשוק הארגוני

בצלע השלישית, אנטרופיק מקבלת מהלך משנה־משחק: גישה לחוות מחשוב בקנה מידה חסר תקדים, השקעה של שניים מהשחקנים העשירים בעולם, ופתיחה רחבה לאקוסיסטם של Azure — בדיוק באזור שבו היא כבר נחשבת לבעלת נתח השוק המשמעותי ביותר בקרב ארגונים ומפתחים. שני הסגמנטים הללו הם גם ליבת הכוח של מיקרוסופט, ולכן המהלך יוצר היצמדות אסטרטגית בין שתי שחקניות שמדברות לאותו קהל.

השילוב של מודלי Claude בתוך Azure AI Foundry צפוי להאיץ משמעותית את אימוצם בקרב חברות גדולות, במיוחד כאלה שכבר עובדות בסביבה מבוססת Copilot, Dynamics, Office 365 או תשתיות Azure אחרות. עבור אנטרופיק, מדובר בקפיצה נוספת במיצוב שלה כמתחרה ישירה ל-OpenAI ול-Google DeepMind — עם פריסה רחבה יותר, נגישות גבוהה יותר לקהל הארגוני, יציבות פיננסית מוגברת וגב תשתיתי שמחזק את מעמד החברה במירוץ המודלים.

[בתמונה: יו"ר וואווי במהלך הכנס. מקור: וואווי]

מאת יוחאי שויגר

בכנס Huawei Connect, שנערך בסוף השבוע האחרון, חשפה וואווי את מפת הדרכים החדשה שלה לעולם הבינה המלאכותית – הכרזות שכוללות שבבים חדשים ממשפחת Ascend 950, קונספט של SuperPods ו-SuperClusters בקנה מידה של אלפי יחידות חישוב, ופרוטוקול חיבור מהפכני שנועד להפוך את המערכות הענקיות האלה למחשב־על אחיד.

הדגש אינו רק על כוח עיבוד גולמי, אלא על האופן שבו מחברים אלפי שבבים יחד, כך שהמערכת הכוללת תספק ביצועים של "שבב אחד ענק". בכך מנסה וואווי להגדיר מסלול עוקף למגבלות שנכפו עליה מצד מגבלות הסחר והגישה לתהליכי ייצור שבבים מתקדמים.

וואווי הציגה שני שבבים חדשים ממשפחת Ascend: הראשון, Ascend 950PR, מותאם במיוחד להפעלה של מודלי בינה מלאכותית ומצטיין ביעילות בעיבודים מדויקים פחות אך מהירים יותר. השני, Ascend 950DT, פותח לאימון של מודלים ענקיים ודורש חיבורים רחבים ומהירים יותר לזיכרון. לצד השבבים עצמם, וואווי הכריזה גם על מערכות־על חדשות: Atlas 950 SuperPod, הכולל למעלה מ־8,000 שבבים ומסוגל להגיע להספקי חישוב אדירים, ו־Atlas 960 SuperPod, גרסה גדולה עוד יותר עם כמעט 15,500 שבבים שמציבה רף חדש בהיקפי העיבוד שמרכז נתונים אחד יכול לספק.

סופרפודים כעמוד השדרה של עידן הטריליון פרמטרים

לפי החברה, המערכות הללו אינן מוגבלות לאימון בלבד. הן נועדו לתמוך גם בהפעלת מודלים עם טריליון־פרמטרים בקנה מידה המוני, עם מענה לעשרות אלפי בקשות בו־זמנית. בנאום הראשי בכנס אמר יו״ר וואווי, סו ג'יז'ון (Xu Zhijun): “אנחנו בונים מערכות שיכולות לגדול ליניארית – לא משנה אם מדובר בעשרות או בעשרות אלפי שבבים. החידוש האמיתי הוא בחיבוריות שמאפשרת לכל הרכיבים לעבוד כמחשב אחד.”

המונח סופרפוד אינו זר לעולם הבינה המלאכותית – גם חברת אנבידיה משתמשת בו כדי לתאר מערכות ענק שמורכבות מאשכולות שרתים. אלא שוואווי בחרה לתת למושג הזה משמעות שונה: היא מדגישה את יכולת ההתרחבות האגרסיבית של המערכות שלה ואת העובדה שהן מותאמות גם לאימון של מודלים חדשים וגם להפעלה שוטפת שלהם. “בעידן שבו מודלים מכילים כבר טריליוני פרמטרים, לא ייתכן שהחסם יהיה הרשת שמחברת את השבבים,” אמר יו״ר וואווי, סו. “לכן פיתחנו רשת חיבור אחידה שמייתרת את הצורך בפרוטוקולים שונים בכל שכבת מערכת.”

חיבור אחיד במקום טלאי של פרוטוקולים: היתרון שוואווי מציגה על פני אנבידיה

החידוש הבולט ביותר בהכרזות של וואווי הוא מערכת חיבור חדשה בשם UnifiedBus 2.0 (או בקיצור UB, שם הקוד שלה הוא Lingqu). המשמעות של המונח פשוטה יחסית: זהו פרוטוקול תקשורת אחיד שנועד לחבר בין כל שכבות המערכת – מהשבב הבודד, דרך הכרטיסים והרכיבים שבשרתים, ועד לרמת הארונות (racks) שמרכיבים את מרכזי הנתונים.

בניגוד לאנבידיה, שמחלקת את העבודה בין כמה טכנולוגיות חיבור שונות – NVLink לחיבור ישיר בין מעבדים גרפיים באותו שרת, NVSwitch לניהול התקשורת בתוך ארון, ו-InfiniBand או Ethernet כשעוברים בין ארונות – וואווי מנסה לאחד הכול לשפה אחת רציפה.

כך, בתוך כרטיסי ה-Ascend עצמם, השבבים מתקשרים זה עם זה בפרוטוקול UB. גם בתוך השרתים ובתוך הארונות נעשה שימוש באותו פרוטוקול, לעיתים באמצעות כבלים אופטיים מהירים. כשעוברים בין ארונות שונים – עדיין מדובר באותה שפה, ללא צורך בתרגום לרשת תקשורת אחרת.

המשמעות המעשית היא שהעיכוב (latency) בזמן העברת הנתונים קטן יותר, הניהול פשוט יותר, וניתן להפעיל מערכות בהיקף של אלפי שבבים כך שיתפקדו כמעט כמו רכיב אחיד. החזון של וואווי הוא שמערכות הסופרפוד ייראו כמו מחשב־על ענק הפועל בתוך מרכז נתונים, עם שורות של ארונות עמוסים בכרטיסי Ascend, כולם מחוברים באותה רשת אחידה – במקום פסיפס של שכבות חיבור שונות, כפי שנהוג כיום.

אסטרטגיה מול מגבלות הסחר

החידוש הארכיטקטוני הזה אינו מקרי. וואווי מודה בגלוי שבמירוץ לייצור שבבים בתהליכים מתקדמים במיוחד – ברמות של שלושה ננומטר ושני ננומטר – היא אינה יכולה להתחרות בטייוואן או בחברות האמריקאיות. כפי שניסח זאת סו בנאומו: "אנחנו יודעים שסין תמשיך לפגר בכל הנוגע לגיאומטריות מתקדמות. לכן עלינו למצוא יתרון במקום אחר – בארכיטקטורה ובחיבוריות."

במקום להשקיע את כל המשאבים ביצירת שבב אחד חזק במיוחד, וואווי בונה מערכים שמורכבים מהרבה שבבים בינוניים יחסית, ומחברת אותם כך שיפעלו כיחידה אחת. הרעיון הוא להפוך את המגבלה ליתרון: ליצור רשת חיבור אחידה שמאפשרת לחלק את העומס בין רכיבים רבים, להשתמש בפורמטי חישוב מדויקים פחות אך יעילים יותר, ובכך להגיע להספקי עיבוד עצומים גם בלי להסתמך על הטרנזיסטורים הקטנים והמתקדמים ביותר.

במציאות של סנקציות אמריקאיות והגבלות ייצוא על מעבדים מתקדמים, וואווי מציעה פתרון מקומי שמכוון להפעיל מודלי בינה מלאכותית בקנה מידה עולמי. בעוד אנבידיה נשענת על מערך תוכנה רחב ותהליכי ייצור מהמתקדמים ביותר, וואווי מנסה לייצר בידול באמצעות חדשנות בחיבוריות הפנימית. זהו הימור לא קטן: רשת אחידה שמחברת אלפי שבבים היא מהלך שאפתני מאוד, וכל תקלה בהשהיה או ברוחב הפס עלולה להפוך את היתרון המובטח לחולשה.

המהלך של וואווי מדגיש את הפערים האסטרטגיים במלחמת החומרה העולמית. אנבידיה ממשיכה להוביל עם שבבים מהחזקים בעולם, ו-וואווי מצהירה בגלוי שהיא לא תשיג אותה בטכנולוגיות הייצור – אלא תנסה לעקוף אותה באמצעות ארכיטקטורה. השאלה הגדולה שנותרה פתוחה היא האם הרעיון הזה אכן יעבוד בפועל: אם UnifiedBus יצליח להוכיח יציבות וביצועים כפי שהובטח, ייתכן שוואווי תהפוך לשחקנית מרכזית לא רק בסין אלא גם בשווקים שמבקשים אלטרנטיבה לאנבידיה, אך אם לא – המהלך עלול להתברר כטעות יקרה.

חברת אנבידיה (Nvidia) דיווחה הלילה על הכנסות שיא בפעם השביעית ברציפות. ככל שפעילותה בתחום מרכזי הנתונים מתרחבת, כך גם גדלות ההכנסות ממוצרי הקישוריות, המפותחים במרכז של אנבידיה בישראל, על בסיס הטכנולוגיה של מלאנוקס (Mellanox). ברבעון הראשון הסתכמו ההכנסות מחטיבת הקישוריות ב-5 מיליארד דולר – גידול של 63% לעומת הרבעון הקודם. יש לציין כי מדובר בגידול גבוה משמעותית מהגידול הרבעוני בכלל הכנסות החברה, שצמחו ב-12% ל-44.1 מיליארד דולר.

אפשר לחלק את חטיבת הקישוריות של אנבידיה לשני חלקים עיקריים: רכיבי הקישוריות ממשפחת NVLink, המחברים בין מעבדי ה-GPU באותו מארז או ארון שרתים, ורכיבי קישוריות מבוססי הפרוטוקולים איתרנט ואינפיניבנד, המחברים בין שרתים בתוך מרכז הנתונים. כיום, שתי הקטגוריות הללו מפותחות בישראל. ההכנסות ברבעון הראשון ממכירות הדור החמישי של ה-NVLink, שפותח כחלק מפלטפורמת Blackwell, הסתכמו במיליארד דולר. הגידול הזה משקף את הביקוש האדיר לשבב הבלאקוול, שמכירותיו היוו לא פחות מ-70% ממכירותיה של אנבידיה בתחום מרכזי הנתונים.

גם מתגי האיתרנט Spectrum-X, שפותחו עוד במסגרת מלאנוקס, זוכים לביקוש מוגבר על רקע הגידול בנפח של מרכזי הנתונים. לדברי אנבידיה, ההכנסות ממכירת המתגים צפויות להגיע השנה ל-8 מיליארד דולר. "האימוץ בקרב חברות הענן והאינטרנט, כדוגמת מיקרוסופט, CoreWeave, אורקל ו-xAI, הינו גדול. ברבעון האחרון הצטרפו גוגל ומטא לרשימת הלקוחות של המתגים הללו", סיפר מייסד ומנכ"ל החברה, ג'נסן הואנג, בשיחת הוועידה לאחר פרסום הדו"ח.

הואנג תיאר מירוץ חימוש של ממש בקרב ענקיות הטכנולוגיה. לדבריו, חברות הענן הגדולות (hyper-scalers) פורסות בממוצע מדי שבוע כ-1,000 ארונות שרתים חדשים מדגם NVL72, שכל אחד מהם כולל 72 מעבדי בלאקוול – כלומר כ-72 אלף מעבדי בלאקוול נוספים, בכל שבוע. מיקרוסופט, למשל, צפויה לפרוס מאות אלפי מעבדי בלאקוול, בעיקר לטובת צרכי העיבוד של OpenAI. החברה כבר החלה לשלוח דוגמיות של הדגם Blackwell Ultra, שצפוי להכיל כ-50% יותר זיכרון (HBM) וכך לשפר את יעילות ההסקה (inference). באחרונה השיקה אנבידיה מתגי איתרנט ואינפיניבנד המבוססים על טכנולוגיית סיליקון פוטוניקס, שגם כן פותחו בישראל וצפויים לתרום לחיסכון באנרגיה בתפעול מרכזי נתונים.