מאת יוחאי שויגר
דווקא בדמדומיה של עונת הדו"חות בוול-סטריט, דו"חותיהן של שתי חברות שבבים הדהימו בסוף השבוע את השוק, והמחישו את התנופה האדירה שמהפכת ה-AI מזמנת לתעשיית השבבים.
תחילה היתה זאת ענקית המעבדים הגרפיים אנבידיה (Nvidia), שפרסמה ביום חמישי את תוצאותיה לרבעון הראשון של השנה, והתעלתה מעל כל תחזיות האנליסטים בשורות ההכנסות והרווח, וגם הציגה תחזית פנומנלית לרבעון הבא. בעקבות כך, נסקה מניית אנבידיה ביום אחד ב-24%, תנועה מאוד חריגה למניית מגה-קאפ כה גדולה. כדי לסבר את האוזן, שווי השוק של מניית אנבידיה תפח ביום חמישי ב-186 מיליארד דולר – יותר משווי השוק הכולל של מניית אינטל. ביום שישי הגיע תורה של יצרנית שבבים נוספת, חברת מארוול (Marvell), שהאמירה ב-32.4% בעקבות דו"ח מצוין, שגם כן הבליט את הביקוש הגדול למוצריה סביב הצורך במרכזי נתונים מהירים יותר עבור יישומי AI.
ביחד איתן נסקו מניותיהן של חברות שבבים נוספות, כמו AMD, TSMC, ASML ואפילו אינטל החבוטה. נראה כי לאחר שנתיים שבהן התעשייה מתמודדת עם בעיות מכבידות כמו מחסור ברכיבים וחומרי גלם, האטה בשווקי מפתח כמו סמרטפונים ו-PC, ומלחמת השבבים בין ארה"ב לסין – העתיד שוב ורוד לחברות שמספקות את החומרה למהפכות הטכנולוגיות של ימינו, ובראשן ה-AI.
מירוץ החימוש של מרכזי הנתונים
מדובר למעשה בעונת הדו"חות הראשונה שמגיעה בשיא הבאז סביב יישומי AI גנרטיבית ו"מודלי שפה גדולים" (LLM) כמו ChatGPT, ועד כה לא היה ברור באיזו מידה תחומים פורצי דרך אלה ישפיעו על הביקוש לשבבים. שתי החברות הללו, אנבידיה ומארוול, מספקות פתרונות חומרה ותוכנה שהם קריטיים עבור תשתית המחשוב הנדרשת כדי להפעיל מאחורי הקלעים את יישומי ה-AI הללו. ב-AI גנרטיבי ישנם שני שלבים עיקריים: שלב האימון, שבו המודל מפתח את יכולותיו באמצעות ניתוח של מאגרי מידע עצומים, ושלב ההסקה (inference) שבו המודל מיישם את יכולותיו במשימה כלשהי. כאשר אתם שואלים את ה-ChatGPT שאלה כלשהי, זהו שלב ההסקה. "הקסם" הזה, של האימון וההסקה, מתבצע במרכזי נתונים, וככל שהיישומים הללו נהיים מתוחכמים ותובעניים יותר ויותר יש צורך במחשוב עוצמתי יותר.
אנבידיה, שהוקמה עוד בשנות ה-90', היא יצרנית של מעבדים גרפיים, שתפקידם המקורי הוא להציג תמונה על המסך. ואולם, בעשור האחרון הפכה אנבידיה להיות אולי חברת הטכנולוגיה החשובה ביותר המאפשרת את מהפכת המידע, וזאת לאור יכולתם של מעבדים גרפיים (GPU) לבצע חישוב מקבילי, לעומת מעבד מרכזי (CPU), שמבצע חישוב בטור. היכולת הזו הופכת את המעבד הגרפי למעבד אופטימלי יותר למחשבי-על, מרכזי נתונים, בלוקצ'יין ובינה מלאכותית – וזה מה שהפך את אנבידיה לאימפריה, שמשאירה אבק לחברות כמו אינטל ו-IBM.
מבחינת הפורטפוליו שלה, אנבידיה ממוצבת בצורה הטובה ביותר לנסוק על גלי מהפכת ה-AI. יש לה מעבדים רבי-עוצמה למחשבי-על כמו ה-H100, שכולל 80 מיליארד טרנזיסטורים, ושירותי ענן לאימון והסקה של רשתות נוירונים, כמו Namo עבור יישומי שפה, Picasso עבור יישומי תמונה ו-BioNeMo עבור מדעי החיים, וכן מעבדי האצה למרכזי נתונים כמו ה-Grace Hopper.
בשיחת הוועידה לאחר פרסום הדו"ח מייסד ומנכ"ל החברה, ג'נסן הואנג, תיאר ממש "בהלה ל-AI" במגוון תעשיות. "ה-AI הגנרטיבית מייצרת צמיחה אקספוננציאלית בדרישות המחשוב, והדבר מוביל למעבר מהיר לפתרונות המחשוב המואץ של אנבידיה, שהם המגוונים והחסכוניים ביותר בצריכת האנרגיה, והמשתלמים ביותר מבחינת עלות לצורך אימון ופריסה של AI."
לדברי הואנג, ישנו כעת "מרוץ חימוש" בקרב חברות הענן, כשמיקרוסופט, גוגל, פייסבוק, אורקל ואמזון כבר הצטיידו במעבדי H100 של החברה, כדי להציע ללקוחותיהן שירותי אימון והסקה דרך פלטפורמות הענן שלהן. בנוסף, הואנג ציין כי ישנו ביקוש גובר גם מצד תעשיות אחרות, כמו רכב, פיננסיים, שירותי בריאות, טלקום, ביטוח ופארמה. לדבריו, ה-AI הופכת להיות זירה מרכזית של חדשנות ותחרות, ואף אחת לא רוצה להישאר מאחור.
בסך הכול, אנבידיה רשמה ברבעון הראשון הכנסות של 7.2 מיליארד דולר, מתוכם 4.2 מיליארד דולר הגיעו מתחום מרכזי הנתונים. ברבעון הבא צופה החברה הכנסות של 11 מיליארד דולר – גידול רבעוני מדהים של יותר מ-50%.
החוליה המקשרת של מרכזי הנתונים
החברה השנייה שהפתיעה את השוק היתה מארוול, שדיווחה ביום שישי על הכנסות של 1.3 מיליארד דולר. המספרים של מארוול, כמו גם התחזית לרבעון הבא, לא היו מרשימים באופן יוצא דופן, ואולם בשיחת הוועידה הציג המנכ"ל מת'יו מארפי תמונה ורודה לפי ה-AI יהיה בשנים הקרובות מנוע צמיחה עיקרי עבור החברה.
מארוול מספקת חוליה מקשרת מאוד חשובה בפאזל הזה של מרכז הנתונים, המורכב מאלפי מעבדים, כונני אחסון וכרטיסי זיכרון. מארוול מספקת רכיבים כדוגמת מתגים, מעבדי אותות אופטיים ומעבדי עיבוד דאטה (DPU), שאחראים על הקישוריות בין החוליות השונות בתוך מרכז הנתונים ובין מרכז נתונים אחד לאחר. רכיבים אלה חייבים להבטיח תעבורת נתונים חלקה ואולטרה-מהירה, כדי לא יווצרו צווארי בקבוק ועומסי עבודה.
לדברי מארפי, הארכיטקטורה החדשה של מרכזי הנתונים מוכווני ה-AI דוחפת את הביקוש למוצרי החברה. "אם בעבר, AI היה עבורנו יישום אחד מיני רבים בתוך הענן, הרי שכעת החשיבות שלה גדלה באופן דרמטי. AI גנרטיבית מייצרת יישומים חדשים ומשנה את אופי ההשקעות של לקוחותינו חברות הענן. עומסי העבודה של ה-AI מחייבים מערכי דאטה מסיביים במיוחד. הארכיטקטורה של מרכזי הנתונים מוכווני ה-AI שונה מאוד ממרכזי נתונים מסורתיים בתחום הענן."
בשיחת הוועידה הציג מארפי תחזית לפיה הכנסות החברה מ-AI יוכפלו פי שניים כל שנה בין 2023 ל-2025, ונראה שהצהרה זו עומדת מאחורי נסיקת המנייה במסחר ביום שישי. "AI הפכה למנוע ההכנסות העיקרי שלנו," סיכם.