AI

מהפיכת ה-AI המקומי: "קטן וקרוב" משבש את מודל הענן

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: הרכבת מערכות מחשב ברצפת הייצור של הייפר גלובל בראש העין. צילום: HIPER Global

מאמר אורח מאת: יואל יעקבסן, ה-CTO של חברת הייפר גלובל

השיח סביב בינה מלאכותית יוצרת (GenAI) נשלט עד 2025 על-ידי מודלי שפה גדולים (LLMs) מונוליטיים ומבוססי ענן, אשר דורשים משאבי מחשוב עצומים. שנת 2025 סימנה נקודת מפנה משמעותית, עם העלייה הדרמטית באיכות וביכולות של מודלים קטנים עד בינוניים, הניתנים להטמעה מקומית. ההתקדמות הזו מאיצה במהירות את המעבר למודל מבוזר ומקומי יותר של GenAI, המספק יתרונות משמעותיים ביעילות, בפרטיות ובעלויות.

הסדק הראשון במבצר "הענן–בלבד" הודגם באופן בולט על-ידי המודלים של DeepSeek. החברה הסינית הציגה בתחילת 2025 מודל בגודל בינוני, אך בעל איכות מפתיעה, שהדגימה את הערך של מתודולוגיות אימון המאפשרות לחרוג מן הצורך במודלים גדולים מאוד. באמצעות למידה מבוססת חיזוקים וזיקוק מודלים, הוכיחה DeepSeek שביצועים מעולים אינם תלויים אך ורק בגודל המודל. בתהליך ה"זיקוק" מעבירים ידע ממודל "מורה" גדול ועתיר משאבים, למודל "תלמיד" קטן ויעיל. הטכניקה הזו מאפשרת לארגונים לשמור על דיוק גבוה תוך קיצוץ דרסטי בעלויות ושיפור משמעותי בביצועי ה-AI, בהם זמני תגובה מהירים וקצב הפקת טקסט גבוה. האיכות שהציגה DeepSeek הדהימה את העולם, והייתה זרז לשיפור המודלים הקטנים והבינוניים בהמשך השנה.

הופעת ה"מודל-מומחה"

התקדמות משמעותית נוספת הייתה התפשטות המודלים הקטנים יותר מסוג "תערובת מומחים" (MoE). מודלי שפה גדולים מסורתיים מפעילים את כל מערך הפרמטרים שלהם עבור כל שאילתה, ולכן התקורה החישובית שלהם גבוהה. לעומתם, ארכיטקטורת MoE מחלקת את המודל לרשתות "מומחים" קטנות וממוקדות. עבור כל קלט נתון, מופעלת רק תת–קבוצה רלוונטית של מומחים אלה. בשנת 2025 עברו כל המודלים הגדולים להתבסס על MoE, ולצדם שוחררו מודלים בינוניים וקטנים איכותיים מאוד, בארכיטקטורה זו. בהטמעה מקומית, השינוי הזה הופך GenAI מתוחכם לנגיש גם ליישומים בעלי משאבים מוגבלים. התוצאה: חיסכון משמעותי בתשתית המחשוב הנדרשת לקבלת תוצאות איכותיות.

במהלך 2025 נרשמה פריצת דרך בגזרת המודלים הקטנים וכיום קיימים מודלים זעירים בגודל של 600 מיליון פרמטרים בלבד, המציגים יכולות חשיבה מרשימות ומספקים ביצועים מעולים בשימוש חכם. גודל כזה מאפשר שימוש מקומי יעיל במחשבים אישיים רגילים, בטלפונים חכמים ועוד. מגמה חשובה נוספת שניצניה נראו כבר בסוף 2024 עם השקת מודל o1 של OpenAI, היא המעבר למודלי חשיבה (Reasoning models). מודלים אלו מבצעים תהליך היסק הכולל בקרה עצמית, המאפשרים לספק תוצאות איכותיות ומדויקות יותר. 

עוצמתם המפתיעה של מודלים רב–אמצעיים (Multi-Modal)

במקביל, בשנה האחרונה חלה התפתחות גדולה מאוד בנושא המודלים הרב–אמצעיים (Multi-Modal). הם מטפלים בו–זמנית בטקסט, תמונות, וידאו, קול ודיבור. מודלים כאלו משנים מהיסוד את עולם התוכן ותחומים תעשייתיים ומסחריים רבים, כגון בקרת וידאו בזמן-אמת, ניתוח מציאות על-ידי רובוטים ומוצרים בתחום הרפואי. כולם מתאפשרים הודות להתקדמות זו. ההתקדמות המהפכנית במודלים רב אמצעיים היא מדידה. לאורך שנת 2025, הראו מבחני ביצועים כגון MMMU (מבחן ההבנה הרב–משימתי והרב–אמצעי) שנועד להעריך הבנה עמוקה של מודלים על פני מדיות שונות, שיפורים מדהימים. מודלים אלה הפגינו השנה יכולת להסיק ולייצר מידע בתחומים שונים ברמת דיוק שהייתה בעבר בלתי אפשרית.

הם הוכיחו שמודלים בינוניים וקטנים שהופיעו בסוף השנה, מספקים תוצאות טובות יותר ממודלי הענק שיצאו בתחילתה. היכולת לשלב בצורה חלקה נתונים טקסטואליים, חזותיים ושמיעתיים באופן מקומי, מבלי לשלוח מידע רגיש לספק ענן חיצוני, פותחת אפיקים מסחריים חדשים בסביבות מאובטחות כגון מכשור רפואי, רצפת ייצור ומוצרי אבטחת מידע. סקירת השינוי לאורך השנה מציגה התקדמות נוספת: מבחן MMMU משווה את המודלים גם לביצועי מומחים אנושיים. בעוד שבתחילת השנה לא היו מודלים רב–אמצעיים ברמת מומחה אנושי, הרי שבסוף 2025 דורגו שבעה מודלים ברמה שבין מומחים אנושיים בינוניים לגבוהים. התקדמות מהירה זו מרחיבה משמעותית את ההזדמנויות העסקיות.

המודלים החדשים מייצרים תפנית עסקית

להשלכות המסחריות של מעבר זה ל-GenAI מקומי יש משמעות מהפכנית. ראשית, מודל העלות משתנה באופן מהותי: הפעלת מודלים קטנים ואיכותיים בתשתית מקומית או פרטית מפחיתה משמעותית את התלות בשירותי ענן יקרים. שנית, השמירה על הפרטיות והיכולת לציית לרגולציה ולתקנים ארגוניים משתפרות באופן דרסטי. הדבר מאפשר למידע ארגוני או אישי רגיש להישאר במכשיר או בתוך רשת הארגון. יתרון זה חשוב במיוחד לתעשיות מפוקחות, ועשוי לסייע לארגונים להתמודד עם הרגולציה הגוברת, דוגמת חוק ה-AI החדש של האיחוד האירופי.

למגמה הזו של מודלים קטנים וחזקים יש השפעה עמוקה גם על התחום המתפתח במהירות של בינה מלאכותית סוכנית (Agentic AI), שהפכה לטכנולוגיה מכוננת ב-2025. מוצרי Agentic AI מנהלים משימות מורכבות בפיתוח תוכנה, תפעול, אבטחה ורובוטיקה. הם מסתמכים על יכולת המודל להסיק, לתכנן צעדים ולפעול בדיוק גבוה. נקודת ציון חשובה הייתה הפיכת טכנולוגיית MCP לסטנדרט דה–פקטו. הטכנולוגיה הזו הוכרזה על-ידי חברת Anthropic בנובמבר 2024 במטרה להקל על בניית והפעלת סוכנים, ואומצה במוצרים ארגוניים רבים במהלך השנה.

הגיע עידן המודל הקטן והחכם

הודות ליכולות הסקה מתקדמות של צריכת משאבים נמוכה, GenAI מקומי מאיץ פריסת מערכות סוכנים אמינות ועתירות ביצועים, המציגות עלות הפעלה צפויה ואבטחת מידע גבוהה. שינוי זה קריטי במיוחד לתחום פיתוח התוכנה, שהופך יותר ויותר מבוסס Agentic AI כברירת מחדל. העתיד של GenAI טמון ביכולת לספק אינטליגנציה נגישה ויעילה. ההתקדמות ב-2025 ממודלים חסכוניים ועד ליכולות הרב אמצעיות של ארכיטקטורות MoE מוקטנות, מסמנת עתיד שבו בינה מלאכותית איכותית אינה בהכרח שירות מרוחק, אלא כלי רב עוצמה ופרטי, הפועל בדיוק היכן שהמשתמש זקוק לו. עידן המודל הקטן והחכם הגיע, והוא מבטיח יישום עמוק ומשולב יותר של AI בחיינו המסחריים והטכנולוגיים.

יואל יעקבסן, ה-CTO של חברת הייפר גלובל
יואל יעקבסן, ה-CTO של חברת הייפר גלובל

אודות חברה:

הייפר גלובל עוסקת במתן פתרונות מחשוב לחברות טכנולוגיות המפתחות מוצרים. החברה מלווה ומיישמת את תהליך הפיכת הרעיון של הלקוח למוצר מוחשי משלב התכנון ועד להגעה לשוק בזמן. החברה פועלת בישראל ובעולם (באמצעות חברות בנות באנגליה ובארה"ב) ומספקת ללקוחותיה פתרונות גלובליים. הפעילות בתחום זה כוללת עבודה משותפת עם גופי הפיתוח של הלקוחות והתאמת פתרונות טכנולוגים מורכבים בהתאם לצרכיהם. בשלבים שלאחר מכן החברה מייצרת ומספקת את המערכות שתכננה לכל רחבי הגלובוס בהתאם לצרכים העסקיים של לקוחותיה.

בינה מלאכותית והצפנה קוונטית דוחפות את מכירות סיליקום

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: נשיא ומנכ״ל סיליקום, לירון איזנמן

ברבעון האחרון של 2025 צמחו המכירות של חברת סיליקום (Silicom) מכפר סבא בכ-17% בהשוואה לרבעון המקביל 2024, והסתכמו בכ-14.5 מיליון דולר. המכירות לשנת 2025 כולה צמחו בכ-7% והסתכמו בכ-61.9 מיליון דולר, בהשוואה למכירות של 58.1 מיליון דולר ב-2024. בתחזית המכירות של החברה לשנת 2026 היא צופה את המשך הצמיחה: המכירות ברבעון הראשון יצמחו בכ-18% וצפויות להסתכם ב-16.5-17.5 מיליון דולר, כאשר המכירות לשנת 2026 כולה צפויות לצמוח בשיעור דו-ספרתי. בתגובה לדו"ח זינקה מניית סיליקום בנסד"ק בכ-20% והחברה נסחרת לפי שווי של כ-103 מיליון דולר.

חברת סיליקום מפתחת פתרונות לקישוריות מהירה, הסטת עומסים והאצת תשתיות נתונים עבור מרכזי נתונים, ענן ותשתיות רשת מבוזרות. מוצרי החברה כוללים כרטיסי רשת מהירים (Smart NIC), התקני קצה (Edge Devices), רכיבי האצה מבוססי FPGA, ופתרונות לניהול תעבורה ואבטחת סייבר בארכיטקטורות מבוזרות. נשיא ומנכ״ל סיליקום, לירון איזנמן, אמר שב-2026 החברה מצפה להשיג 7-9 נצחונות תכנון (Design Wins) חדשים, לאחר שב-2025 היא השיגה 8 נצחונות תכנון. "לקוח גלובלי בתחום security-as-a-service הכפיל לאחרונה את היקף הפעילות עם החברה, והפך ללקוח בהיקף של 8-10 מיליון דולר בשנה".

השוק משנה את פניו, טכנולוגית ושיווקית

הוא הסביר את תחזית הצמיחה הדו-ספרתית ב"שלוש תמורות טקטוניות המתרחשות כעת בשוק": התפתחות שוק ה-AI Inference, דרישה להצפנה פוסט-קוונטית וכניסה למכירות עבור לקוחות "מיתוג-לבן" (White-Label). לדבריו, ההשקעות ב-AI עוברות כיום מאימון (Training) להסקה (Inference). השינוי מייצר שוק יעד של פתרונות חומרה להסקות בהיקף צפוי של כ-80 מיליארד דולר עד 2030. "הצורך של שוק מתפוצץ זה בפתרונות רשת המבטלים צווארי בקבוק מהווה הזדמנות עצומה.

"אחד מלקוחותינו מבצע PoC תוך שימוש בפתרון מבוסס FPGA המותאם להסקה, עבור משתמש-קצה מסוג hyperscaler. אנחנו גם מפתחים כרטיס AI-NIC ייעודי עבור לקוח גדול בתחום ה-AI Inference, ואנו מצויים בדיונים מתקדמים עם ספקי שבבי AI Inference נוספים".

נושא חדש הוא התפתחות מהירה של דרישה לקבלת פתרונות הצפנה עבור העידן שבו יהיו מחשבים קוונטיים בשוק (קריפטוגרפיה פוסט-קוונטית – PQC): "אומנם מחשבים קוונטיים לא יוטמעו בהיקף רחב עוד מספר שנים, אולם כבר היום החברות מתמודדות עם אסטרטגיות תקיפה מסוג 'קצור עכשיו, פענח אחר-כך'. שוק ה-PQC להגיע להיקף של כ-3 מיליארד דולר עד 2030. סיליקום מספקת פתרונות האצה חומרתיים ובשלים עבור PQC. העובדה ששני לקוחות מובילים כבר בחרו בנו מאמתת את הטכנולוגיה ואת התזמון שלנו".

המגמה השלישית היא שיווקית: החברה מתחילה לספק פתרונות חומרה של מתגים עבור יצרני ציוד (OEM) אשר מוכרים אותם במתכונת של White-Label. פירוש הדבר שהמוצר משווק כמותג של הלקוח, למרות שהוא פותח ומיוצר על-ידי סיליקום. בשוק הזה היצרן נשאר “מאחורי הקלעים”, והלקוח מציג את המוצר כשלו. איזנמן: "כבר תכננו ושלחנו דגמים לדוגמה של שלוש פלטפורמות מיתוג ללקוח מוביל בתחום הסייבר, ואנו מקיימים דיונים פעילים עם לקוחות נוספים בתחום הזה".

מכת AI: מייקרון יוצאת מהשוק הצרכני

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: כונני Micron 9550 NVMe SSD עבור מרכזי נתונים. שוק ה-AI דורס את השוק הצרכני

יצרנית שבבי הזיכרון האמריקאית מייקרון (Micron) החליטה להפסיק לספק זכרונות לשוק הצרכני ולהתמקד ברכיבי אחסון עבור השוק הארגוני ומערכות בינה מלאכותית ׁׁׂׂ(AI). המכירות עבור השוק הצרכני נעשות תחת המותג Crucial Consumer Business אשר שימש חלון הראווה הצרכני של החברה ב-29 השנים האחרונות. במסגרתו החברה מכרה רכיבי NAND ו-DRAM לטלפונים ניידים, טאבלטים, מחשבים אישיים (מתוצרת חברת כמו Dell ו-HP), כונני זכרון (SSD), וליצרני מערכות משובצות (Embedded). מייקרון הודיעה השבוע שמשלוחי הרכיבים ללקוחות ולמפיצי Consumer בעולם ייפסקו בסוף חודש פברואר 2026.

מנהל העסקים הראשי של מייקרון, סמיט דנה, הסביר שהסיבה להחלטה היא הדרישה הגואה לרכיבי זיכרון עבור מרכזי נתונים המפעילים מערכות בינה מלאכותית. "ביצענו את ההחלטה הקשה לצאת מהשוק של Crucial כדי לשפר את שרשרת האספקה שלנו לצורך תמיכה בלקוחות האסטרטגיים הגדולים". במלים אחרות, מייקרון מפנה את קווי הייצור לטובת זכרונות גדולים ומהירים המיועדים לשוק מרכזי הנתונים, שבו שולי הרווח גדולים בהרבה.

קשה מאוד להעריך מהו היקף המכירות הצרכניות של מייקרון, מכיוון שבדו"חות הכספיים שלה היא לא מספקת חלוקה למגזרים. יחד עם זאת, המכירות של התחום הזה נמצאות בתוך קטגוריית Mobile and Client Business Unit, שברבעון האחרון הסתכמו מכירותיה בכ-3.8 מיליארד דולר. בעקבות ההודעה זינקה מניית מייקרון בנסד"ק בכ-10%, וכעת החברה נסחרת לפי שווי שוק של כ-278 מיליארד דולר. המרוויחות המרכזיות צפויות להיות המתחרות המרכזיות של מייקרון בשוק המחשבים והטלפונים הצרכני, דוגמת סמסונג אלקטרוניקס ו-SK Hynix. יחד עם זאת, החלטת מייקרון מגבירה את הריכוזיות בשוק הזה ומפחיתה את התחרות, והדבר עשוי להביא לעליית מחירים נוספת.

הלחץ של יצרני ה-AI משנה את מבנה השוק

ההחלטה האחרונה של מייקרון הינה חלק מתהליך המורגש לרוחב תעשיית הזכרונות בשנה האחרונה: הלחץ מצד מרכזי הנתונים ויצרני מערכות ה-AI גורם ליצרניות הגדולות להפנות יותר משאבים לשוק הריווחי הגואה ולטובת מאיצי ה-AI של אנבידיה ו-AMD, על חשבון השוק הצרכני. התוצאה: ירידה חדה בייצור זיכרונות DDR5 לשרתים ולמחשבים, ביחד עם עלייה במחירי זכרונות ה-DRAM, אף שהביקוש הכולל לטלפונים ולמחשבים נותר חלש.

לפי נתוני חברת TrendForce, מחיר חוזי DRAM עלה בכ-180% בין ספטמבר 2024 לספטמבר 2025, כאשר המחיר הממוצע למודול DDR5 לשרת זינק מ-58 דולר לכ-165 דולר. מגמה דומה נצפתה גם בדו"חות של חברת המחקר Omdia, שהצביעו על קריסה במלאים: מממוצע של 31 שבועות בתחילת 2023 לכ-8 שבועות בלבד השנה – רמה המוגדרת כ“מחסור ממשי”.

הדוגמא הכואבת של ואריסייט

ההשלכות של התהליך הזה רחבות מאשר נראה במבט ראשון. כך למשל, בחודש אוגוסט 2025 דיווחה חברת ואריסייט הישראלית (Variscite), הנמצאת בבעלות טלסיס (Telsys), שסמסונג הסיטה בחשאי תפוקה של קווי ייצור זכרונות ממוצרים תעשייתיים לכיוון ייצור זכרונות למרכזי AI. טלסיס הסבירה בדו"ח התקופתי לבורסה, שחברת סמסנוג מספקת לוואריסייט כ-20% מרכיבי הזיכרון שבהם היא משתמשת. "ספק הזכרונות של סמסונג הסביר לנו בעל-פה שהחברה החליטה להסיט את קווי ייצור לטובת ייצור מוצרים עבור שוק ה-AI. הדבר מחייב את ואריסייט לרכוש זכרונות אצל יצרנים אחרים, בהם חברת Micron, שגם כיום מספקת חלק גדול מרכיבי הזכרון המשמשים את החברה". אלא שהחל מתחילת 2026, ואריסייט תיאלץ לאתר מחליף גם למייקרון.

Majestic Labs מגייסת 100 מיליון דולר לפיתוח תשתית AI עתירת זיכרון

פורסם בתאריך ע"י Techtime

[בתמונה: מנכ"ל החברה, עופר שחם. קרדיט צילום: טל גבעוני]

חברת הסטארט־אפ Majestic Labs, שהוקם על־ידי בכירים לשעבר בגוגל ובמטא, יצא היום ממצב חשאי (stealth mode) עם גיוס של למעלה מ־100 מיליון דולר. החברה, הפועלת מתל אביב ומסן פרנסיסקו, מציגה ארכיטקטורת שרתים חדשה שמטרתה להחליף מערכות שלמות של ארונות שרתים בשרת יחיד – ולפתור את צוואר הבקבוק המרכזי של תחום הבינה המלאכותית: בעיית "קיר הזיכרון" (Memory Wall).

פי אלף יותר זיכרון

Majestic טוענת כי השרת שפיתחה מספק פי 1,000 יותר זיכרון משרת GPU מתקדם, ומשפר את הביצועים הכוללים פי 50. החברה מסבירה כי מטרתה היא לשנות את האיזון שבין עיבוד לזיכרון – ולהפוך את התשתית הפיזית של מערכות AI לפשוטה, חסכונית ויעילה יותר.

“הקפיצה הבאה של הבינה המלאכותית תגיע מתשתית חזקה יותר,” אומר המנכ"ל והמייסד עופר שחם. “תשתית חזקה יותר דורשת חשיבה מחדש על מערכת הזיכרון. השרתים שלנו משלבים את כוח העיבוד של מערכות GPU ו־TPU עם פי אלף יותר זיכרון, ומאפשרים ביצועים ויעילות חסרי תקדים תוך חיסכון משמעותי באנרגיה.”

לפי החברה, הפתרון שלה מחליף תצורה של עשרות ארונות שרתים במערכת אחת, ומפחית משמעותית את צריכת החשמל, את צרכי הקירור ואת עלויות התפעול הכוללות של מרכזי הנתונים.

Majestic מציינת כי המערכת החדשה תומכת בעומסי עבודה מתקדמים במיוחד – החל ממודלי שפה גדולים (LLM), דרך מערכות Mixture of Experts ו־Agentic AI, ועד לרשתות נוירונים גרפיות (GNN) בקנה מידה ענק.
שותף־המייסד והנשיא, שה ראבי, מסביר כי “Majestic מאפשרת גידול ויעילות תפעולית שלא היו קיימות בעבר. היא מקצרת את זמני האימון ומאפשרת להריץ על כל שרת עומסים שבעבר דרשו חוות מחשוב שלמות.”

צוות של יוצאי גוגל ומטא

מאחורי Majestic עומדים עופר שחם, מסומי ריינדרס ושה ראבי – שלושתם בעלי רקע עמוק בתכנון שבבים ובמערכות מחשוב ענן. הצוות הוביל את קבוצת הסיליקון של גוגל ובהמשך את קבוצת החומרה של מטא, ואחראי למאות פטנטים ופיתוחים – בהם המעבד הראשון לבינה מלאכותית במובייל ופלטפורמות מציאות רבודה מוקדמות.

לדברי ריינדרס, “Majestic מספקת מענה מיידי לעומסים של היום תוך שמירה על גמישות תכנותית והתאמה לעתיד שמעבר למודלים מבוססי טרנספורמרים.”

ההשקעה הובלה על־ידי Bow Wave Capital ו־Lux Capital, ובה השתתפו גם SBI, Upfront, Grove Ventures, Hetz Ventures, QP Ventures ו־TAL Ventures. דב מורן, ממציא הדיסק און קי ושותף מייסד ב־Grove Ventures, אמר: “הרבה זמן לא התרגשתי כל כך מפרויקט תשתיות AI. עם השינוי הדרמטי בשוק והטכנולוגיה של מג׳סטיק, יש כאן הזדמנות אמיתית לראות חברת מופת ישראלית שמשנה את העולם.”

עם ההשקעה החדשה, Majestic מתכננת להרחיב את צוותי הפיתוח בתחומי הבינה המלאכותית, הסיליקון והתוכנה, ולהפעיל פיילוטים עם לקוחות ראשונים לקראת השקה מסחרית.

אם תצליח לעמוד ביעדיה, החברה עשויה להשפיע על מבנה חוות השרתים של עידן ה־AI – להפחית עלויות אנרגיה ותפעול, ולספק דרך חדשה לבניית תשתיות חכמות ויעילות לעידן המודלים הענקיים.

אינקרדיבילד רוכשת את קיפסו להרחבת פעילותה בעולם ה-AI

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה מימין לשמאל: תומר עזר, שמעון חסון ואדם גולד. צילום: קיפסו

חברת אינקרדיבלד (Incredibuild) הישראלית, מהמובילות בעולם בתחום האצת תהליכי פיתוח תוכנה, הודיעה על רכישת חברת ה-AI הישראלית קיפסו (Kypso). המהלך מסמן שלב חדש באסטרטגיה של אינקרדיבלד: מעבר ממיקוד בהאצת תהליכי קומפילציה ובדיקה לפלטפורמה רחבה לניהול כלל תהליכי הפיתוח בעידן הבינה המלאכותית.

אינקרדיבלד נוסדה בתחילת שנות האלפיים ומפתחת תוכנה המאפשרת פיזור עומסי עיבוד בין מחשבים שונים כדי להאיץ בנייה, בדיקות ותהליכי CI/CD. החברה משרתת כיום מאות ארגונים ברחבי העולם, ובהם חברות גיימינג, רכב ותעשיות ביטחוניות. קיפסו, שהוקמה ב־2023 על ידי יוצאי סניק אדם גולד ותומר עזר, פיתחה מערכת מבוססת סוכני בינה מלאכותית שמשתלבת ישירות בכלים שבהם משתמשים מהנדסי תוכנה – כמו GitHub, Jira ו-Slack – ומבצעת משימות אוטומטיות של ביקורת קוד, ניהול תקלות והעברת מידע בין צוותים.

מאחורי המיזוג עומד היגיון אסטרטגי ברור. אינקרדיבלד מבקשת להפוך מפלטפורמה המאיצה את שלב הבנייה בלבד למנוע כולל המאפשר זרימת עבודה רציפה לכל אורך מחזור הפיתוח. הטכנולוגיה של קיפסו משתלבת בחזון הזה: היא מוסיפה שכבת אינטליגנציה הקשרית שמבינה את הצרכים של צוותי הפיתוח ופועלת בתוך הכלים הקיימים מבלי לשנות את סביבת העבודה. בכך היא מאפשרת לאינקרדיבלד להרחיב את ההיצע שלה מעבר לביצועים טכניים ולהציע פתרון הוליסטי המשלב ניתוח, תיאום והאצה של כל תהליך הפיתוח.

המיזוג מעניק לאינקרדיבילד כלים להתחרות בעידן שבו פיתוח התוכנה תלוי בבינה מלאכותית. ככל שיותר קוד נכתב בסיוע כלים חכמים, כך נדרשת שליטה טובה יותר על איכות, מהירות ותיאום בין הצוותים. קיפסו מביאה יכולת להתמודד עם אתגרים אלה באמצעות סוכנים המזהים צווארי בקבוק, מציעים שיפורים ואף מבצעים תיקונים בזמן אמת. עבור קיפסו, העסקה מבטיחה גישה לשוק בעולמי, משאבים ותשתית הפצה מבוססת. רכישת קיפסו ממחישה את השינוי שעובר על תעשיית הפיתוח העולמית: אינטגרציה עמוקה של בינה מלאכותית בתוך מערכי העבודה עצמם, לא רק ככלי עזר חיצוני.

מלחמה חשאית בין אורקל ומיקרוסופט על עתיד OpenAI

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: אתר בניית מרכז הנתונים של Stargate Project בטקסס

תחרות הענקים המתפתחת בין אורקל ומיקרוספוט על המשאבים של OpenAI, אינה מקרית ובמובנים רבים הייתה צפויה מראש. אולם ההיקף והתוצאות שיהיו לה, עשויים לעצב את כל עולם הבינה המלאכותית, ואת התשתית הטכנולוגית של חלקים עצומים מהכלכלה העולמית. בשבוע שעבר דיווח העיתון וול סטריט ג'ורנל שחברת OpenAI חתמה על הסכם הזמנת תשתיות ענן מחברת אורקל החל משנת 2027, בהיקף חסר תקדים של כ-300 מיליארד דולר. בעקבות הידיעה הזו זינקה מניית אורקל בבורסת NYSE בכ-40% בתוך יום אחד. בהמשך היא ירדה במקצת (ל-291 דולר), אולם החברה נסחרת בשווי שיא של כ-830 מיליארד דולר.

ההסכם הזה מגיע פחות מחודשיים לאחר חתימת הסכם שיתוף פעולה בבניית והפעלת מרכז נתונים חדש בטקסס. מדובר במרכז נתונים בהספק של 4.5 ג'יגה ואט אשר יכיל יותר מ-2 מיליון מעבדים ויתבסס על מסדי אורקל מבוססי Nvidia GB200. הפרוייקט יתבצע באמצעות החברה הבת החדשה Stargate Project, בהשקעה כוללת של כ-500 מיליארד דולר בארבע השנים הבאות. המשקיעות העיקריות בפרוייקט לצד OpenAI הן סופטבנק, אורקל וקרן ההשקעות האמירתית MGX.

אסור להרגיז את מיקרוסופט

"הפרוייקט יתבסס על השותפות הוותיקה עם אנבידיה, והשותפות החדשה עם אורקל", מסרה OpenAI. וכדי להרגיע את המשקיעה הגדולה ביותר שלה, היא הוסיפה להודעה פיסקת הבהרה: "חברת OpenAI תמשיך להגדיל את היקף השימוש בענן Azure של מיקרוסופט". מדוע ההערה הזו כל-כך חשובה? מכיוון שלמיקרוסופט ול-OpenAI יש מערכת יחסים מיוחדת: החל מיומה הראשון של החברה בשנת 2019, מיקרוסופט היא המשקיעה העיקרית ב-OpenAI, ועל-פי הערכות שונות המקובלות בתעשייה, היא השקיעה בה עד היום יותר מ-13 מיליארד דולר.

מיקרוסופט גם סיפקה משאבים טכנולוגיים רבים ל-OpenAI, כולל גישה למשאבי מחשוב גדולים בענן Azure לצורך אימון ואירוח המודלים של OpenAI דוגמת GPT-3.5 ו-GPT-4. בתמורה היא קיבלה יכולת לשלב את הטכנולוגיה של OpenAI במוצריה: שירות Azure OpenAI מאפשר להשתמש במודלים של OpenAI דרך הפלטפורמה של מיקרוסופט, ופלטפורמת Copilot של מיקרוסופט מבוססת על הטמעת טכנולוגיית OpenAI ביישומי אופיס, מנוע החיפוש בינג ומערכת ההפעלה חלונות.

עדיין לא ברור כיצד שתי השותפות יפתרו את הקונפליקט ביניהן שנוצר לאור הברית החדשה עם אורקל. אולי כדי להרגיע את המשקיעים ואת הלקוחות, הן פירסמו בסוף השבוע הודעה משותפת, קצרה וסתומה: "מיקרוסופט ו-OpenAI חתמו על מזכר הבנות (MOU) לא מחייב, עבור השלב הבא של השותפות בינינו. אנחנו עובדים ביחד על השלמת הסכם מחייב. ביחד, אנחנו ממוקדים במתן פתרונות ה-AI הטובים ביותר לכל". האם זה הסכם שלום או הכרזת מלחמה? לא ברור.

ענקיות התוכנה נפגשות בענן

מכל מקום, הדו"חות הכספיים של מיקרוסופט ושל אורקל מגלים שגם אם הדבר לא נאמר במפורש, שתי החברות כבר עלו מזמן על מסלול התנגשות: מהדו"ח הרבעוני האחרון של אורקל, מתברר שכמחצית מהכנסותיה מגיעות כיום משירותי הענן שלה. ברבעון הראשון של השנה הפיננסית 2026, שהסתיים באוגוסט 2025, הסתכמו המכירות של אורקל בכ-14.9 מיליארד דולר. המרכיב המרכזי (48% מהמכירות), היה של הכנסות מפתרונות ושירותי ענן, שצמחו בכ-28% בהשוואה לרבעון המקביל אשתקד, והסתכמו בכ-7.2 מיליארד דולר. מרכיב מכירות התוכנה ירד לכ-38% בלבד בהשוואה ל-44% אשתקד, והסתכם בכ-5.7 מיליארד דולר.

גם אצל מיקרוסופט הופך הענן למרכיב המרכזי בהכנסות: ברבעון הפיננסי הרביעי שהסתיים ביוני 2025, הסתכמו מכירותיה בכ-76.4 מיליארד דולר. המכירות של שירותי הענן צמחו בכ-26% בהשוואה לרבעון המקביל אשתקד, והסתכמו בכ-29.9 מיליארד דולר, שהם כמעט 40% מכלל המכירות. כלומר, שתי ענקיות התוכנה הופכות בהדרגה לחברות מבוססות ענן. ומכיוון שהבינה המלאכותית היא מנוע הצמיחה הגדול ביותר של שירותי הענן, שתיהן נתקלות אחת בשנייה ברגע ספציפי: כאשר החברה המובילה בתחום שירותי ה-AI מגבשת את התוכנית האסטרטגית שלה לשנים הבאות.

ה-AI ישפר את ענף הייעוץ: מי שנשען רק על מצגות – ייעלם

פורסם בתאריך ע"י Techtime

מאת: מלי ביצור פרנס, מנכ"לית קבוצת Tefen

בינה מלאכותית לא מחסלת את ענף הייעוץ, היא מנערת אותו עד היסוד. מה שבעבר היה מקצוע עטוף הילה של בלעדיות ומצגות מרהיבות, הופך היום לתחום שבו רק מי שמביא ערך אנושי אמיתי שורד. אם בעבר יועצים התפרנסו מניתוחים כלליים והשוואות בינלאומיות, הרי שהיום אלגוריתמים עושים זאת בלחיצת כפתור, מהיר יותר, זול יותר, ולעיתים קרובות גם מדויק יותר.

הטלטלה: בין מקינזי ל-BCG

הדוגמה הבולטת ביותר היא מקינזי, חברת הייעוץ המזוהה יותר מכל עם יוקרה והשפעה. בשנת 2023 דיווח Financial Times כי החברה פיטרה יותר מ-5,000 עובדים- מעל 10% מכוח האדם והכניסה לשימוש כ-12 אלף "סוכני AI". קרוב ל-40% מהכנסותיה, שהסתכמו בכ-16 מיליארד דולר, מגיעות כיום מפרויקטים טכנולוגיים ולא מייעוץ מסורתי.

בצד השני, בוסטון קונסלטינג גרופ (BCG) בחרה דווקא להדגיש את יתרון ההון האנושי. בראיון ל-Wall Street Journal בינואר 2024, מנהליה הסבירו כי החברה ממשיכה לגייס אלפי יועצים חדשים דווקא בתקופה שבה מכונות מסוגלות לנתח נתונים בהיקפים עצומים. ההיגיון: כש-AI הופך לכלי נגיש לכל אחד, הקשר האישי, ההבנה התרבותית והרגישות הבין-אישית הם אלו שמייצרים בידול אמיתי.

ובתוך כך, ארבע הגדולות – Deloitte, EY, PwC ו-KPMG – בוחנות מהלכים מבניים מרחיקי לכת. על פי דיווח של Bloomberg (יולי 2024), נשקל אפילו פיצול זרועות ייעוץ מסוימות, כדי להתאים את המודל העסקי לעולם שבו לקוחות כבר לא מוכנים לשלם מאות דולרים לשעה על עבודות שהאלגוריתם מסוגל להפיק כמעט בחינם.

השינוי בתפקיד היועץ

כאן עולה השאלה הקריטית: אם מערכות כמו GPT מסוגלות להפיק ניתוחי שוק, לבנות מצגות ולהציע אסטרטגיות תוך דקות, איפה הערך של היועץ האנושי? בעבר, יועצים נדרשו בעיקר לספק ידע על מתחרים, על מגמות, על best practices. היום הידע זמין לכל מנכ"ל בלחיצת כפתור. המשמעות היא שהיועץ כבר לא "מביא מידע", אלא מסייע לארגון להחיל את המידע במציאות מורכבת. כאן טמון ההבדל הגדול: AI מסוגל לומר שמהלך מסוים יצליח "על הנייר", אבל הוא לא יכול להבין שהמחלקה שמובילה את המהלך מורכבת ממנהלים יריבים שלא סומכים זה על זה. הוא לא יכול לזהות שמחלקה מסוימת לא מתפקדת בגלל יחסי אמון שנשברו, ולא בגלל חוסר יעילות.

הלקוחות מחליפים דיסקט

גם מצד הלקוחות נרשמת מהפכה. אם פעם מנכ"לים התרשמו מערימות דוחות וסיכומים עבי כרס, הרי שכיום הם מחפשים משהו אחר לגמרי: מהירות – לפי Harvard Business Review (פברואר 2024), שימוש ב-AI מאפשר לבצע אבחון ראשוני של בעיות ארגוניות תוך ימים ספורים במקום שבועות. המשמעות: אף יועץ לא יכול להרשות לעצמו להגיע לפגישה הראשונה אחרי חודש של איסוף נתונים. תכל'ס – לקוחות רוצים לראות "איך זה קורה מחר בבוקר". לא עוד שקפים נוצצים, אלא צעדים פרקטיים שמותאמים לאילוצים הקיימים.

מדידה על בסיס תוצאות

נתונים שפרסמה McKinsey Quarterly (מרץ 2024) מראים כי יותר מרבע מהפרויקטים בחברה מתומחרים כיום לפי השגת יעדים מוגדרים ולא לפי שעות עבודה. זהו שינוי מהותי ביחידת המידה של הערך.

איפה המכונה נעצרת? מחקרים עדכניים מצביעים גם על מגבלות ברורות. לפי ניתוח שפורסם ב-Harvard Business Review (ספטמבר 2024), AI מעלה את התפוקה של יועצים בינוניים בעשרות אחוזים, אך במשימות מורכבות התוצאה הפוכה- ירידה בביצועים. מערכות יודעות לחקות ניתוח, אך מתקשות להתמודד עם בעיות שדורשות הבנה רגשית, ניהול קונפליקטים או התאמה לנסיבות פוליטיות.

אני יכולה לתת לכך דוגמה מפרויקט ארגון מחדש בחברת טכנולוגיה ש-Tefen עובדת איתה. ה-AI המליץ על קיצוץ שתי מחלקות כדי לחסוך בעלויות, אך היועצים האנושיים שלנו זיהו שהמהלך יוביל לאובדן ידע קריטי ולעזיבת עובדים מפתח. ההמלצה שונתה והחברה הצליחה לשמר את ההון האנושי תוך עמידה ביעדים הפיננסיים.

לא סוף המקצוע – סוף הבינוניות

ה–AI לא גונב את מקצוע הייעוץ, אלא חושף את מי שנשען על ניתוחים שטחיים. אם בעבר יועץ יכול היה "לשרוד" על בסיס מתודולוגיה גנרית ומצגות יפות, היום הלקוח רואה מיד אם יש ערך אמיתי או לא. במובן הזה, הבינה המלאכותית הופכת את השוק לפחות סלחני לבינוניות, ויותר מתגמל למי שמביא שילוב של שני עולמות: יכולת ניתוח נתונים מהירה מצד אחד, ושיקול דעת, אמפתיה ובניית אמון מצד שני.

העתיד של הייעוץ לא שייך למי שמפחד מהמכונה, אלא למי שמבין איך לעבוד איתה. יועצים שיידעו להטמיע AI כחלק אינטגרלי מהעבודה, להשתמש בו כמנוף ולתרגם את תובנותיו להחלטות פרקטיות בשטח, יהיו אלה שיישארו במשחק. המכונה יודעת להפיק נתונים קרים. היועץ האנושי יודע להפוך אותם להחלטות חמות. השילוב הזה ולא הבחירה בצד אחד בלבד, הוא שיקבע מי ישרוד את מהפכת ה-AI.

אינטל ומכון ויצמן שיחררו את פקק "הפיענוח הספקולטיבי"

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: נדב תימור (מימין) ופרופ' דוד הראל. צילום: מכון ויצמן למדע

צוות משותף של חוקרים ממעבדות אינטל (Intel Labs) וממכון ויצמן למדע חשפו השבוע את התוצאות של מחקר פורץ דרך בתחום האצת מהירות העיבוד של יישומי בינה מלאכותית המבוססים על מודל שפה גדולים (LLM). המחקר הוצג בכנס למידת המכונה ICML 2025 שהתקיים השבוע בוונקובר קנדה, אשר נחשב לאחד מאירועי המחקר החשובים בעולם הבינה המלאכותית. העבודה הזאת נבחרה להצגה בעל פה בפני המשתתפים בכנס. מעמד המהווה אות הצטיינות מכובד מאוד, שכן רק 1% מתוך כ-15,000 עבודות שהוגשו לכנס מקבלות את המעמד הזה.

המחקר בוצע על-ידי פרופ' דוד הראל ונדב תימור ממכון וייצמן, ועל-ידי משה וסרבלט, אורן פרג, דניאל קורת ומשה ברצ'אנסקי מאינטל ובהשתתפות גאורב ג'יין מחברת d-Matrix. מודלי שפה גדולים כמו ChatGPT או Gemini הם כלי אדיר, אולם הם איטיים וזוללי משאבים. בשנת 2022 הבינו בתעשייה שניתן לייעל את העיבוד באמצעות חלוקת עבודה בין אלגוריתמים שונים. הדבר הביא לפיתוח גישה חדשה בשם "פיענוח ספקולטיבי" (Speculative Decoding). בשיטה הזו, מודל-עזר קטן וזריז מנחש את התשובה הנכונה, כאשר המודל הגדול והחזק צריך רק לאמת את הניחוש במקום לבצע חישוב מלא מאפס.

מודל-עזר קטן וזריז

כיצד הדבר עובד? במצב הקיים היום המודלים נדרשים לבצע סדרה גדולה של חישובים גדולים מאוד כדי להשלים כל מטלה. נניח שאנחנו מבקשים מהמודל להשלים את המשפט "בירתה של צרפת היא…". ללא פיענוח ספקולטיבי, המודל חושב, ומייצר את המילה "פריז". לאחר מכן הוא קורא את "בירתה של צרפת היא פריז", וחושב שוב כדי לייצר את המילה הבאה: "עיר". בשלב האחרון הוא קורא את כל המשפט החדש, וחושב שוב, כדי לייצר את המילה "האורות". כלומר כדי לייצר 3 מילים, המודל הגדול נדרש לבצע שלושה "סבבי חשיבה" נפרדים ויקרים.

הפיענוח הספקולטיבי מכניס לתמונה מודל-עזר זריז. בשלב הראשון מודל-העזר קורא את המשפט ומיד מנחש טיוטה של שלוש מילים: "פריז", "עיר", "האורות" (שלב הניחוש המהיר). לאחר מכן מתבצע שלב האימות: המודל הגדול והחזק מקבל את הטיוטה הזו, ובודק את כולה בבת אחת. הוא שואל את עצמו: "האם הניחוש הזה נכון?". במקרה הזה, התשובה היא "כן". כלומר המודל הגדול נדרש לבצע רק "סבב חשיבה" אחד כדי לאשר את הטיוטה כולה. 

מימין לשמאל: משה וסרבלט, אורן פרג, דניאל קורת ומשה ברצ'אנסקי. צילום: אינטל
מימין לשמאל: משה וסרבלט, אורן פרג, דניאל קורת ומשה ברצ'אנסקי. צילום: אינטל

"הפקק" שבלם את התעשייה

למרות שהטכניקה הזו מוכרת לפחות 3 שנים, הטמעתה בתעשייה מלווה בקשיים רבים: מודלי AI אינם באמת מבינים מילים. הם בונים מפה של קשרים סטטיסטיים בין מלים שונות, ו"התשובה" של המודל מבוססת על שכיחות הופעתן המשותפת. בפועל, כל מודל לומד ובונה לעצמו "שפה דיגיטלית" ייחודית, שהיא מילון של צורונים וסימנים (Tokens) שרק הוא מבין. המילה "תפוח" יכולה להיות מיוצגת במודל אחד על-ידי הסימן #123, ובמודל אחר על-ידי הסימן #987. עד היום עבדה שיטת ההאצה הספקולטיבית רק במידה ושני המודלים דיברו בדיוק באותה שפה דיגיטלית. כלומר, פותחו על-ידי אותה חברה והשתמשו באותו מילון. אי-אפשר היה לקחת מאיץ שנבנה למודל של גוגל, ולצרף אותו למודל מבוסס OpenAI.

הדבר יצר "נעילה" שהגבילה את התעשייה. המפתחים לא יכלו לבחור במודל הקטן והמהיר ביותר בשוק, אלא רק בזה שתאם לשפת מודל ה-LLM שבו השתמשו. הפיתוח הישראלי הצליח להתגבר על הבעיה הזו באמצעות פיתוח אלגוריתמים מסוג חדש המעניקים לכל מודל-עזר יכולת לעבוד מול כל ארכיטקטורות ה-LLM הקיימות. מעתה, מפתחים יכולים להתאים כל מודל קטן לכל מודל גדול, גם אם הם פותחו בחברות שונות, מתבססים על ארכיטקטורות שונות ומשתמשים באוצר מילים שונה לחלוטין.

פתרון מפתיע לבעיית התאימות

כדי להתגבר על המחסום הזה פיתחו החוקרים שני פתרונות. הראשון הוא אלגוריתם המאפשר למודל שפה גדול שסיים תהליך "חשיבה", לתרגם את התוצאות שהגיע אליהן בשפתו הייחודית לשפה המובנת לכל שאר המודלים. השני, הוא אלגוריתם הגורם למודלים אלה (הקטן והגדול) להשתמש בעבודתם המשותפת בעיקר בסימנים (tokens) שהם cognates – סימנים שמשמעותם זהה בשפות שונות. "תחילה חששנו שיותר מדי מידע 'יאבד בתרגום' והמודלים השונים יתקשו לעבוד יחד", אמר נדב תימור, דוקטורנט בקבוצת המחקר של פרופ' דוד הראל במכון ויצמן למדע והמחבר הראשון של המאמר. "אך החששות התבדו".

תימור: "האלגוריתמים השיגו האצה מקסימלית של פי 2.8 בביצועים של מודלי שפה גדולים, המובילה לחיסכון אדיר בהוצאות על כוח עיבוד. הם מעניקים לכל המפתחים יכולת להשתמש בשיטות האצה שעד כה היו זמינות רק לארגונים שאימנו לעצמם את מודלי ה-AI הקטנים. חברת סטארט-אפ שרצתה ליהנות מהאצת הביצועים של פיענוח ספקולטיבי, היתה צריך לאמן בעצמה מודל קטן, וזו משימה מורכבת הדורשת התמחות והשקעה גדולים מאוד".

האלגוריתמים החדשים כבר שולבו בפלטפורמת הקוד הפתוח Hugging Face, שבאמצעותה הם זמינים למפתחים בכל העולם.

שתפו בלינקדאין את הגרסה באנגלית של הכתבה.

לקריאת המאמר המקורי: https://arxiv.org/pdf/2502.05202

מטא מנסה לחטוף את מומחי OpenAI

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: מרכז נתונים של חברת מטא. צילום: META

במירוץ הגלובלי אחר מוחות מובילים בתחום הבינה המלאכותית, מטא של מארק צוקרברג מציעה בונוסים חסרי תקדים בהיקף של עד 100 מיליון דולר לעובדים בכירים מ־OpenAI – כך חשף השבוע מנכ"ל OpenAI, סם אלטמן, כשהתארח בפודקאסט של אחיו, ג'ק אלטמן. לדבריו, מדובר בניסיונות אגרסיביים של מטא "לשאוב" טאלנטים מצוות המחקר של החברה, אך איש מבכירי OpenAI – לפחות לפי שעה – לא הסכים להצעה.

"הם התחילו להציע בונוסים ענקיים לעובדים אצלנו", סיפר אלטמן. "אתה יודע, כמו מענקי חתימה של מאה מיליון דולר… אני מאוד שמח שלפחות עד כה, אף אחד מהאנשים הכי טובים שלנו לא לקח את ההצעה הזו". הוא הוסיף כי גישה שמבוססת על תגמול כספי בלבד איננה הדרך לבנות תרבות חדשנית ועמוקה באמת: "לתת הרים של כסף מובטח מראש – בלי קשר למשימה או לעבודה עצמה – לא יבונה תרבות טובה".

במרכז המאמץ של מטא נמצא צוות חדש שמכונה "צוות הסופר־אינטליגנציה", אשר אמור להוביל את החברה לעבר פיתוח של בינה כללית מלאכותית (AGI). צוקרברג עצמו מעורב בגיוס העובדים, כולל פגישות פרטיות באחוזותיו בקליפורניה. לאחרונה, הוא צירף לשורות מטא את אלכסנדר וונג, מייסד Scale AI – סטארט־אפ המתמחה בתשתיות נתונים ובתיוג מאסיבי של דאטה לאימון מערכות בינה מלאכותית. בתחילת מאי הודיעה מטא על השקעה של כ־15 מיליארד דולר ב־Scale, ובמסגרתה צורף וונג לעמוד בראש מאמצי הפיתוח של הסופר־אינטליגנציה.

השקעות עתק ומשבר מנהיגות

במקביל לניסיונות לגייס טאלנטים בכירים, מטא משקיעה סכומי עתק גם בהרחבת תשתיות המחשוב שלה. לפי הערכות שפרסמה החברה, היא צפויה להשקיע למעלה מ־65 מיליארד דולר בשנת 2025 בלבד בפיתוח תשתיות AI – כולל רכישת שבבים, הקמת מרכזי נתונים חדשים וחיבור לרשתות חשמל בהספק גבוה במיוחד. ואולם דווקא בעיצומו של גל ההתרחבות הזה, מטא מתמודדת עם עזיבתה של אחת הדמויות המרכזיות ביותר במערך המחקר שלה – ד"ר ג'ואל פינו, שכיהנה כסגנית נשיא למחקר AI ועמדה בראש קבוצת FAIR (Fundamental AI Research) מאז 2023.

בתחילת אפריל הודיעה פינו על עזיבתה, שנכנסה לתוקף בסוף מאי. במהלך 8 שנותיה בחברה היא הובילה שורת פרויקטים מפתח, בהם פיתוח מודל השפה LLaMA, מנוע החיפוש FAISS ומסגרת הקוד הפתוח PyTorch. עזיבתה, בעיצומו של המרוץ לבניית AGI, נחשבת למכה קשה עבור מטא ומעוררת שאלות לגבי היציבות והחזון המדעי של החברה.

הביקורת על מטא אינה נוגעת רק לעזיבת בכירים. המודל האחרון שלה, LLaMA 4, עורר אכזבה בקהילת החוקרים – בין היתר בשל פערים בין הביצועים שהוצגו לנתונים בפועל, ובשל תחושת "הייפ" שלא מומש. חלק מהמבקרים טענו כי מדובר בשדרוג מינורי מהגרסה הקודמת, וכי מטא הציגה תוצאות מחקריות מגרסה ניסיונית שאינה זמינה לציבור. התוצאה הייתה גל פוסטים ביקורתיים ותחושת פער בין ההצהרות לביצוע – מה שתרם לערעור האמון ביכולתה של החברה להוביל את התחום.

המכונה עדיין תלויה במוח האנושי

OpenAI, מנגד, נחשבת כיום לאחת המובילות בתחום. אלטמן עצמו הצהיר לאחרונה כי החברה רואה ב־AGI יעד ממשי ולא רעיון תיאורטי בלבד. לדבריו, OpenAI כבר מפתחת מערכות שמפגינות "יכולת הכללה גבוהה במיוחד" ומקרבות את גבול ההבנה העצמאית של מכונה – לא רק כתשובה, אלא כתהליך למידה אמיתי.

שוק הבינה המלאכותית נמצא בעיצומו של מאבק אדיר על כוח אדם – תחום שבו הכישרון הוא משאב נדיר ויקר במיוחד. על פי ההערכות, יש בעולם פחות מ-1,000 מדענים בכירים שיש להם יכולת להוביל פיתוח של מודלים רבי־עוצמה. עבור חברות כמו מטא, OpenAI ואחרות, כל מדען כזה הוא כמו "לברון ג'יימס" של התחום – וכך גם נראים סכומי ההצעות.

ואולי טמונה כאן גם מידה של אירוניה: בעוד שתחזיות רבות מזהירות מפני עולם שבו בינה מלאכותית מחליפה עובדים וגורמת לאובדן משרות רחב־היקף, קבוצה קטנה של מומחי AI הפכה למשאב האנושי הכי נחשק בשוק. הם לא רק שאינם מוחלפים על ידי מכונה – אלא שהמרוץ לפיתוח מכונת־על מרפד את כיסם בסכומים חסרי תקדים.

סינופסיס מתכננת להעביר ל-AI משימות תכנון שבבים

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: מנכ"ל סינופסיס, סאסין גאזי, בכנס SNUG

במהלך כנס המשתמשים SNUG, שהתקיים לפני כשבוע וחצי בעמק הסיליקון, חשפה חברת סינופסיס (Synopsys) את תוכנית AgentEngineer, אשר מיועדת לפתח סדרה של פתרונות תכנון שבבין מבוססי בינה מלאכותית אשר יוכלו לבצע מטלות תכנון ואימות שבבים שיוטלו עליה על-ידי המהנדסים, כולל תכנון כמעט אוטונומי של ערכות שבבים שלמות. מנכ"ל סינופסיס, סאסין גאזי: "הגענו לשלב שבו אנחנו חייבים לאמץ תהליכי עבודה חדשים לתכנון שבבים, שבהם יש לבינה המלאכותית תפקיד מרכזי.

"התעשייה מתמודדת עם לוחות זמנים קצרים מאוד ונדרשת לפתח פתרונות המבוססים על טכנולוגיות מורכבות ומערכות גדולות מאוד, שניתן להתמודד איתן רק באמצעות גישה כוללת מרמת המערכת השלמה ועד המודול הבודד". לדבריו, מוצר הבינה המלאכותית המשמעותי הראשון של החברה, Synopsys.ai Copilot, נמצא בשימוש הלקוחות הגדולים של סינופסיס, ומאיץ את תהליך הפיתוח שלהם בכ-35%-40%.

הוא החל כעוזר המסייע למתכננים להשתמש במערכות ה-EDA של סינופסיס. כעת, גאזי גילה, החברה מתחילה לספק עוזרים נוספים (generative AI copilots) המבצעים מטלות תכנון מעמיקות יותר, דוגמת תכנון ברמת ה-RTL, תכנון בדיקות ועוד. "אנחנו רואים עתיד שבו סוכני הבינה המלאכותית (agentic AI) יבצעו את המטלות בצורה אוטומטית, כאשר המהנדסים יתמקדו בארכיטקטורה הכוללת ובקבלת החלטות תכנון מרכזיות".

הוא הדגיש את שיתוף פעולה עם אנבידיה ועם מיקרוסופט בתהליך הפיתוח של הדור החדש של תוכנות EDA. במהלך כנס GTC של אנבידיה שהתקיים באמצע מרץ, סיפר גאזי שסינופסיס החליטה להתבסס על חומרת אנבידיה, תשתיות הבינה המלאכותית של אנבידיה ועל תוכנות של אנבידיה לצורך פיתוח סוכני הבינה המלאכותית שלה. בין השאר היא תאמץ את פלטפורמת המיקרו שירותים NVIDIA NIM כדי להכפיל את ביצועי Synopsys.ai Copilot. לדבריו, מדובר במהלך בלתי נמנע, הדומה באופיו למעבר שיצרניות הרכב מבצעות ממערכות ADAS בטיחותיות למערכות נהיגה אוטונומית מלאה.

כנס IMVC 2025‎‏ יתקיים ב-1 באפריל ‏‏2025 באקספו תל אביב‏

פורסם בתאריך ע"י Techtime

כנס ‏Israel Machine Vision Conference (IMVC) 2025‎‏ יתקיים השנה בתאריך ה-1 באפריל, ‏‏2025 בביתן 10 באקספו תל אביב. כנס IMVC‏ החל לפני 14 שנים ומתקיים אחת לשנה. זהו כנס חלוצי בתחום הבינה המלאכותית וראיית המכונה, שהוקם בשנת 2009 על-ידי ד"ר חן ‏שגיב וד"ר יעקב כהן. הכנס הפך במהרה למפגש שנתי חשוב בחזית התעשייה, ומארח מדי שנה כ-1,500 אנשי מקצוע מתחומים שונים, כולל מפתחים, יזמים, מהנדסים, משקיעים ועוד.‏

כנס IMVC צבר מוניטין כארוע המרכזי של קהילת הראייה הממוחשבת בישראל. לצד מושבים מקצועיים מקבילים שיעסקו בנושאים עכשוויים, בהם בינה מלאכותית גנרטיבית, הדמאה רפואית, ראייה ממוחשבת לרובוטיקה ומערכות אוטונומיות ועוד, הכנס מפגיש בין מובילים בתעשייה, חוקרים ואנשי מפתח מהחברות החדשניות ביותר. הוא מעניק הזדמנות מצוינת לנטוורקינג, חילופי ידע וחשיפה לטכנולוגיות חדשות. המשתתפים כוללים נציגים מחברות סטארטאפ, תאגידים בינלאומיים, מכוני מחקר ומוסדות אקדמיים.

בין החוקרים והבכירים מחברות מובילות שישתתפו השנה בכנס: פרופ' יונינה אלדר (מכון ויצמן), נדב כהן (אוניברסיטת תל אביב),  איילת טל (הטכניון),  דפנה לייפנפלד (NeuroKaire), איה סופר (IBM) ועוד. את הכנס ינעל דין לייטרסדורף מחברת Decart המסקרנת. לאורך היום יתקיימו מושבים מקבילים שיתמקדו בתחומי בינה גנרטיבית, הדמאה רפואית, AI ברובוטיקה ובמערכות אוטונומיות, יישומי AI בתעשייה ועוד.

למידע נוסף ורישום:

Israel Machine Vision Conference (IMVC) 2025

קואלקום רוכשת את Edge Impulse מקליפורניה

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת קואלקום הכריזה על חתימת הסכם לרכישת חברת Edge Impulse מקליפורניה, אשר מעניק לה כניסה אל תחום הבינה המלאכותית במערכות IoT. לא נמסרו פרטים פיננסיים על העיסקה, אולם במהלך גיוס ההון של החברה בשנת 2021, נמסר שהגיוס בוצע לפי שווי חברה של 234 מיליון דולר. חברת Edge Impulse מספקת תוכנות וכלי פיתוח ליישומי TinyML במתכונת מיוחדת: היא ניתנת למפתחים בחינם, כאשר המודל העסקי מבוסס על מתן שירותים לארגונים במתכונת של SaaS: הפלטפורמה, הקומפיילר והאופטימיזציה נעשים בענן של החברה, כאשר התשלום הוא עבור זמני העיבוד והתמיכה הטכנית בלקוח.

החברה הוקמה בשנת 2019 על-ידי יוצאי Arm, אשר שמו לב לתופעה מעניינת: המעבדים המשמשים במיקרו-בקרים חזקים בסדרי-גודל מיישומים המעשיים שבהם הם משמשים. כך למשל, ניתן למצוא מעבד בעל יכולת עיבוד של מיליוני פקודות בשנייה, המפעיל מיקרו-בקר כדי לשלוח אותות טמפרטורה פעם בשעה. התוצאה: הם הקימו את החברה כדי לפתח יישומי לימוד מכונה מסוג TinyML שניתן להריץ על-גבי מיקרו-בקרים באבזרי קצה ו-IoT. למעשה, היא היתה מחלוצות תחום ה-TinyML, שהוא יישום אלגוריתמי בינה מלאכותית במעבדים קטנים וחסכוניים מאוד בהספק.

אסטרטגיית ה-IoT של קואלקום

כיום היא נחשבת לאחת מהחברות המובילות בתחום ומספקת פלטפורמות פיתוח מרכזיות לאימון ויישום מודלי לימוד מכונה במכשירי קצה. בין לקוחותיה: Lexmark, HP ויותר מ-100,000 מפתחי יישומי AI. היא עובדת בשיתוף פעולה עם ענקיות טכנולוגיות כמו Lexmark, HP, אנבידיה, ARM, אדוונטק, AWS, מיקרוצ'יפ, טקסס אינסטרומנטס, רנסאס ועוד. מאז הקמתה גייסה החברה 54 מיליון דולר ממשקיעים ובנתה קהילה של 170,000 מפתחים העובדים עם הפתרונות שלה. החברה פעילה גם בישראל, ומנהל הפיתוח העיסקי של Edge Impulse בישראל, הוא אמיר שרמן.

השלמת העיסקה תלויה בקבלת אישורים רגולטוריים. היא מהווה מרכיב באסטרטגיית IoT ו-Edge AI שקואלקום הגדירה בשנה האחרונה, אשר כוללת אספקת מגוון מעבדים ורכיבי קשורת התפורים לצרכים הספציפים של מגזרי תעשייה המשתמשים ב-IoT, ארכיטקטורת תוכנה אחידה, חבילה של שירותים כולל SaaS, בניית קהילת שותפים ומשתמשים ופיתוח פתרונות ייעודיים בשיתוף עם ארגונים ותעשיות במטרה להתמודד עם צרכים מיוחדים. היא מסרה שחברת Edge Impulse תמשיך לפעול כגוף עצמאי עם ההנהלה וצוות העובדים הקיים, ותמשיך לספק תמיכהל פלטפורמות שאינן של קואלקום.

למידע נוסף: מנהל פיתוח עיסקי של Edge Impulse בישראל, אמיר שרמן. [email protected]

 

דאסו סיסטמס משלבת AI בפלטפורמת 3DEXPERIENCE

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת דאסו סיסטמס (Dassault Systèmes) החלה בפרוייקט רוחבי להוספת יכולות בינה מלאכותית את מוצרי הליבה שלה נמצאת בתהליך שדרוג פלטפורמת 3DEXPERIENCE, המאפשרת לעצב רעיונות ולפתח את המוצרים ואת תהליכי הייצור באופן וירטואלי ובאמצעות הענן של דאסו. במסגרת הפרוייקט הזה, שקיבל את השם Generative Economy, היא הכריזה החודש על מערך 3D UNIV+RSES, אשר מספק טכנולוגיות בינה מלאכותית שנועדו לשפר את חוויית המשתמש במערכות החברה לניהול חיי הקניין הרוחני (IPLM), ובתהליכי פיתוח המתבצעים על-גבי פלטפורמת 3DEXPERIENCE.

אחת ממטרות המערך היא לאפשר למשתמשים לנצל את בסיס הידע והנתונים הקיים שלהם, כמו תכנונים וירטואליים, ניהול שרשרת אספקה ותאומים דיגיטליים של המוצרים, כדי להפיק מהם יותר תובנות שניתן לקבל באמצעות הפעלת כלי בינה מלאכותית על בסיס הנתונים הקיים. ראוי לציין שההכרזה של דאסו סיסטמס כוללת מעט מאוד מידע קונקרטי על המערכת. יחד עם זאת, החברה מסרה ש"ארכיטקטורת 3DUNIV+RSES מציעה דור חדש של ייצוג העולם: שילוב של מידול, סימולציה, מידע מהעולם האמיתי ותכנים שנוצרו על-ידי בינה מלאכותית. המכלול הוא סביבה המאפשרת לשלב סימולציות של תאומים דיגיטליים ולאמן מנועי בינה מלאכותית מרובים, תוך שמירה על הקניין הרוחני של הלקוחות.

יו"ר דאסו סיסטמס, ברנרד שארלז, הסביר: "הלקוחות שלנו מצפים מאיתנו להגן על 'מכרה הזהב' שלהם – קרי הנכסים הווירטואליים – ולסייע להם לחשוף את מה שנסתר מן העין. כדי להגן על הקניין הרוחני החשוב ביותר, יש חשיבות קריטית ליצירת חוויות תאום וירטואלי של כל דבר". מנכ"ל דאסו סיסטמס, פסקל דאלוז, גילה שחבילת הפתרונות החדשה יוצאת לשוק לאחר שלוש וחצי שנות מחקר ופיתוח ומבוססת על אימוץ נרחב של בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI). "פתרונות 3D UNIV+RSES מאפשרים ללקוחות ליצור תאום וירטואלי עבור כל דבר וכל אחד, כולל וירטואליזציה מלאה של כל המערכת האקולוגית שלהם".

הלסינג מקימה תשתית רחפני לחימה מבוססי AI

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: רחפני לחימה ביציאה מקו הייצור, בדרך לאוקראינה. חברת התוכנה הפכה ליצרנית כטב"מים

חברת הלסינג (Helsing) הגרמנית וחברת מיסטרל (Mistral AI) הצרפתית הכריזו על שיתוף פעולה אסטרטגי בפיתוח הדור הבא של מערכות צבאיות מבוססות בינה מלאכותית (AI). שיתוף הפעולה יתבסס על הטכנולוגיות הצבאיות של הלסינג, בהן אלפי כטב"מים קרביים שהיא מייצרת ומספקת לאוקראינה ומערכות לוחמה אלקטרונית של מטוס הקרב האירופי, Eurofighter. הפיתוח המשותף יתמקד במודלי Vision-Language-Action, המאפשרים לפלטפורמות צבאיות להבין את הסביבה, לתקשר בשפה טבעית עם המפעילים, ומסייעים בקבלת החלטות מהירה בתרחישים מורכבים.

ענני מלחמה בשמי אירופה

חברת הלסינג הוקמה ב-2021, וגייסה עד היום כ-484 מיליון דולר. מנכ"ל ומייסד משותף של החברה, תורסטן ריל, סיפר שהיא הוקמה בעקבות ההכרה שפלישה רוסית לאוקראינה ופלישה סינית לטאיוואן הן בלתי נמנעות, ולכן אירופה צריכה להתכונן למלחמה. לדבריו, החברה החלה את דרכה כחברת תוכנה, וזו עדיין הפעילות המרכזית שלה. "נכנסנו לתחום הייצור של הרחפנים מכיוון שאין היום חברה המסוגלת לייצר רחפנים מדוייקים בכמויות הדרושות. התברר לנו שתהליך המתחיל בתוכנה, בהדמייה ובניסויים וירטואליים, מאפשר לייצר חומרה בצורה מהירה ויעילה יותר מאשר בשיטות הייצור הקיימות היום בתעשיית התעופה".

מייסד משותף של החברה, גונדברט שרף: "אירופה צריכה לממש את כוחה כשחקנית גיאופוליטית, והובלה בתחום ה-AI היא גורם מרכזי בשמירה על הביטחון של אירופה. אנחנו נפתח את הדור הבא של מערכות הגנה וביטחון". מערכת כזו כבר נמצאת בפיתוח: ביוני 2024 הכריזו הלסינג ואיירבאס על פיתוח משותף של הכטב"ם Wingman. מדובר בכלי טיס לא מאוייש בסדר גודל של מטוס קרב, אשר ילווה את מטוסי הקרב ויסייע להם לבצע את המשימה הקרבית.

חברת הלסינג דיווחה בשבוע שעבר שהיא החלה לייצר 6,000 כטב"מי-תקיפה מדגם HX-2 עבור צבא אוקראינה. ההזמנה הזו הגיעה לאחר שהיא סיפקה לצבא אוקראינה 4,000 כטב"מי HX-1 הנמצאים כעת בשירות מבצעי בחזית. ההזמנה החדשה הופכת את מיסטרל לאחת מיצרניות כטב"מי התקיפה הגדולות בעולם.

פלטפורמת HX-2 מונעת באמצעות מנוע חשמלי וכוללת ארבעה מדחפים וכנפי X. הרחפנים מגיעים למהירות של 220 קמ"ש ולטווח של עד 100 ק"מ, ויכולים לשאת חימוש במשקל של עד 5 ק"ג. הכלים מצויידים במערכת בינה מלאכותית המאפשרת להם להתגבר על על מערכות שיבוש אלקטרוני ולפעול באופן עצמאי. גם כאשר אובד הקשר עם המפעיל, המערכת יכולה לקבל החלטות באופן עצמוני. היא מאפשרת למפעיל בודד לשלוט בכלי יחיד בנחיל של כטב"מים המבצעים משימה מתואמת.

רשת "מפעלים עמידים" בכל רחבי אירופה

בתוך קו הייצור של רחפני HX-2, הבנוי במתכונת של "מפעל עמיד"
בתוך קו הייצור של רחפני HX-2, הבנוי במתכונת של "מפעל עמיד"

הפיתוח של HX-2 כולל גם תפישה חדשה של תהליך הייצור, המותאם למצב לחימה. ביחד עם פיתוח הכטב"ם, הלסינג פיתחה גם קו ייצור ייעודי שניתן לשכפל אותו בקלות ולאפשר לכל מדינה באירופה להשיג עצמאות מלאה בייצור ואספקת הכלים לכוחות הלוחמים. הקונספט החדש קיבל את הכינוי "מפעלים עמידים" (Resilience Factory). המתקן הראשון שלו (RF-1), ניפתח באתר בדרום גרמניה והחל בייצור סדרתי של כטב"מים בהספק של יותר מ-1,000 יחידות HX-2 בחודש. כיום החברה מעסיקה כ-350 עובדים, ובכוונתה להקים אתרי ייצור זהים נוספים, בעלי כושר ייצור של כ-10,000 רחפני תקיפה בחודש, כל אחד.

לדברי שרף, נשק מדוייק מפצה מדי יום על הנחיתות המספרית של צבא אוקראינה. "זהו לקח חשוב שנאט"ו צריכה ללמוד, ומהר. תפישת המפעלים העמידים מבוססת על גישה מבוזרת של ייצור המערכות האלה בכל יבשת אירופה. המפעלים המקומיים יעניקו לכל מדינה את היכולת לייצר בעצמה את כלי הנשק החדשים ולהבטיח עצמאות של הייצור ושרשרת האספקה".

חברת Mistral הצרפתית הוקמה בשנת 2023 על-ידי יוצאי Google DeepMind ו-Meta, ומפתחת סדרה של כלים ומודלים מוכווני מטרה, דוגמת מערכת ייצירת תוכן לקמפיינים שיווקיים, פיתוח כלים לזיהוי תקיפות מקוונות, עמידה בתנאים רגולטוריים ופיתוח תוכנה בסיוע AI. מודל Codestral לפיתוח תוכנה הושק בתחילת ינואר 2025 ומספק תמיכה ב-80 שפות תכנות שונות. החברה מסרה שהוא יעיל יותר מ-DeepSeek Chat API הסינית ומ-OpenAI האמריקאית.

"תעשיית הסייבר הישראלית הדביקה את הפיגור בתחום ה-AI"

פורסם בתאריך ע"י Techtime

מאמר אורח מאת: אריק קול, דירקטור בכיר וראש תוכנית NVIDIA Inception בישראל

ישראל מוכרת כמעצמת חדשנות גם כשמדובר בתעשיית ה-AI: יש בה את המספר הגבוה ביותר של סטארט–אפים בתחום הבינה המלאכותית לנפש, ומדורגת במקום השלישי בעולם בחברות מובילות בתחום ה-Generative AI (על-פי רשות החדשנות). האקוסיסטם המקומי מתחיל באקדמיה הישראלית החזקה, שהייתה מהראשונות לחקור את יכולות הבינה המלאכותית. בנינו כאן מומחיות בתחומים כמו ראייה ממוחשבת, ניתוח וידאו ועיבוד תמונה, וכמובן עיבוד שפה טבעית (NLP), שהוא הבסיס שעליו פותחו בהמשך מודלי השפה הגדולים (LLMs).

היסודות החזקים במחקר בינה מלאכותית ביחד עם תרבות סטארט–אפ, הפכו את ישראל לתחרותית מאוד בהשוואה לאזורים אחרים, למרות היותה מדינה קטנה. ישראל מתמקדת בפתרונות בינה מלאכותית יישומיים בתחומים כמו סייבר, רפואה ואגריטק, הממצבים אותה כמובילה גם בהטמעת יישומי AI. התעשיות הראשונות שאימצו את הטכנולוגיות החדשות היו מערכות בריאות, ערים חכמות, רובוטיקה ופיננסים. כיום, יותר מ-2,000 סטארט–אפים ישראליים מפתחים יישומי בינה מלאכותית. הסייבר הוא מקרה בוחן מעניין: אקוסיסטם הסייבר הישראלי היה איטי יותר באימוץ בינה מלאכותית בהשוואה לחלק מהמתחרים הבינלאומיים, אולם בשנתיים האחרונות חל שינוי דרסטי וכיום גם חברות צעירות וגם חברות סייבר מבוססות משלבות טכנולוגיות בינה מלאכותית במוצריהן. לתעשיית הסייבר המשודרגת יש כיום את הפוטנציאל להמשיך ולהוביל את אקוסיסטם הטכנולוגיה הישראלי.

אנחנו רואים מספר הולך וגדל של סטארט–אפים הפועלים בתחומי הבריאות, מדיה ובידור, רובוטיקה, תעשיית הרכב, ביולוגיה, קמעונאות, אקלים, תעשייה 4.0, לוגיסטיקה, חקלאות, ועוד העובדים על פיתוח יישומי בינה מלאכותית. בנוסף, קרוב ל-400 חברות רב–לאומיות מפעילות בישראל מרכזי מחקר ופיתוח משמעותיים, תוך עבודה צמודה עם האקדמיה הישראלית. הן מפעילות תוכניות סטארט–אפים וקבוצות מחקר, מייצרות פעילות עסקית ושיתופי פעולה רחבים בתעשייה. המעורבות שלהן מאיצה משמעותית את העברת הידע ועוזרת לסטארט–אפים ישראליים לצמוח. סטארט-אפים ישראלים רבים צמחו ישירות מהאקדמיה, דוגמת AI21 Labs, Deci, Mentee Robotics ו-Lightricks.

חברות הסטארט–אפ צריכות ליזום שיתופי פעולה עם החברות הרב לאומיות ולחתור על מנת לקבל את תמיכתן, שלרוב מוצעת ללא כל עלות. חברת NVIDIA עצמה מעסיקה מעל 4,000 עובדים בישראל, בעשרות קבוצות מוצר, הנדסה ומחקר, כולל צוות מחקר בינה מלאכותית משמעותי העובד בצמוד לאוניברסיטאות בארץ. מסגרת התמיכה באקוסיסטם המקומי, הקימה NVIDIA בישראל את Israel-1, שהוא מחשב–העל החזק ביותר במדינה, ובין החזקים בתחומם בעולם.

כנס NVIDIA GTC 2025 ייפתח ב-17 במרץ 2025

יותר מאלף סטארט–אפים ישראלים משתתפים באופן פעיל בתוכנית הסטארט–אפים NVIDIA Inception. ישראל היא המדינה החמישית בגודלה בתוכנית העולמית. המשתתפים בתוכנית נהנים מתמיכה טכנולוגית ועסקית. השנה האחרונה הייתה אחת השנים המאתגרות ביותר עבור כולנו, ולמרות זאת הסטארטאפים הישראליים הפגינו ביצועים ומחויבות מרשימים. אנחנו מצויים בעיצומה של מהפיכת בינה מלאכותית. העולם עובר ממחשוב כללי למחשוב מואץ ובינה מלאכותית. השינוי עתיד להשפיע על תעשיות בהיקף של 100 טריליון דולר. עבור ישראל, זהו הרגע לבסס את מעמדה כמובילה עולמית בתחום הבינה המלאכותית.

הנציגים של כל אותן תעשיות ייפגשו בכנס NVIDIA GTC 2025 שייפתח ב-17 במרץ 2025 ויתקיים בפורמט היברידי: גם וירטואלי וגם מפגש פיסי בסן–חוזה, קליפורניה. הכנס צפוי להפגיש עשרות אלפי חוקרים, מפתחים, יזמים, מנהלים, שותפים, משקיעים ומומחים, שיגיע למאות הרצאות, דיונים, סדנאות, קורסים והדגמות של הטמעת AI בעולם המודרני ובאופן בו בינה מלאכותית תוכל לסייע לאנושות במגוון תחומים. ההרשמה ל-NVIDIA GTC 2025 בפורמט הוירטואלי פתוחה כעת ללא עלות ותאפשר גישה למאות הרצאות בלייב או On-Demand.

אודות תוכנית Inception:

תוכנית הסטארט-אפים העולמית NVIDIA Inception מקדמת שיתופי פעולה עם האקו-סיסטם המקומי. בתוכנית משתתפות יותר מ-1,000 חברות סטארט-אפ ישראליות המפתחות טכנולוגיות בינה מלאכותית בתחומים שונים. התוכנית מציעה לחברות תמיכה, מומחיות וגישה לפלטפורמות הטכנולוגיות החדשניות ביותר של החברה, לצד תמיכה שיווקית וחיבור לקרנות הון-סיכון. בין החברות הישראליות בתוכנית: Theator, Lightricks, BRIA, Run:AI,  ועוד. כמו-כן, בתוכנית המפתחים של אנבידיה (NVIDIA Developer Program), חברים עשרות אלפי ישראלים וישראליות, העושים שימוש בטכנולוגיות התוכנה והחומרה של החברה, בהם מאות ערכות פיתוח (SDKs) המונגשות לתעשייה, בחלקן, ללא עלות.

דיפסיק הסינית הפילה את מניות השבבים

פורסם בתאריך ע"י Techtime

מניות השבבים צוללות היום (ב') היום במסחר בנסד"ק, לאחר שחברה סינית עלומה בשם DeepSeek AI השיקה מודל AI מהדור החדש ("מודל חשיבה"), אשר לטענתה מגיע לביצועים השקולים לביצועי המודלים הגדולים של חברות כמו OpenAI, אך בשבריר מעוצמת העיבוד הנדרשת להרצתם. אם היא אומנם הצליחה לפתח מודל כה עוצמתי באמצעות משאבי הון, עיבוד ודטה כה דלים – ותחת הסנקציות האמריקאיות – הדבר מעמיד בסימן שאלה את עתיד השקעות העתק שביצעו ענקיות ה-AI האמריקאיות.

מניות החומרה רשמו את הירידות החדות ביותר, ובראשן אנבידיה שירדה ב-13%, כאשר ASML ירדה ביותר מ-7%. מניות הענן כמו מיקרוסופט ומטא מציגות ירידות שערים מתונות. ההסבר לפער הזה נעוץ בכך שאם הצהרות דיפסיק על יעילות המודל הן נכונות, ניתן להריץ מודלים גדולים ויעילים באמצעות תשתיות מחשוב צנועות מהצפוי, ומהפיכת ה-AI תזדקק לפחות שבבים. מנגד, חברות הענן שייאמצו טכנולוגיה דומה, יוכלו להוזיל משמעותית את העלויות שלהן באספקת שירותים מבוססי בינה מלאכותית.

מהפיכת "מודלי החשיבה"

דיפסיק היא חברת סטארט-אפ סינית שמאחוריה עומדת קרן הון-סיכון High-Flyer המתמחה בתחום המסחר האלגוריתמי בשוק המניות. הקרן הוקמה על ידי שלושה מהנדסים סינים, שלפני כשנתיים, לאחר ביצועים ירודים במסחר, החליטו להקדיש את משאבי העיבוד לפיתוח מודלי AI. למעשה, כבר בדצמבר 2024 השיקה החברה מודל שפה גדול בשם v3, במתכונת של ChatGPT, ובשבוע שעבר, ממש ביום השבעתו של הנשיא טראמפ, היא השיקה את מודל r1, שהוא מודל חשיבה (reasoning) ופועל בדומה למודלים o1 ו-o3 שהשיקה OpenAI לאחרונה.

דיפסיק דיווחה שהמודל שלה כולל 671 מיליארד פרמטרים. הוא מתבסס על מודל ה-LLM שהשיקה החברה לפני כחודש, v3, שעבר אדפטציה למודל חשיבה. מודלי חשיבה מקדישים זמן בשלב ההסקה (inference) ויוצרים "שרשרת מחשבות" כדי לבחון את המשימה מכל מיני היבטים, ורק לאחר סיום התהליך הם מתחילים בבניית התשובה, כדי לספק תשובה יסודית ומעמיקה יותר. זהו ענף חדש ומבטיח בתחום ה-AI, אשר פותח בעיקר כדי לספק פתרון לבעיות מורכבות בתחומים כמו תכנות, מתמטיקה ומדע.

המחיר זול מאוד – אבל המפלגה שולטת באלגוריתם

בינתיים דיפסיק מציעה את המודל במתכונת של קוד-פתוח. היא גם שחררה ב-GitHub משפחה של מודלים "רזים" בגדלים שונים, בין 1.5 מיליארד פרמטרים ל-70 מיליארד פרמטרים, וניתנים להרצה על מכונות מקומיות. המודל הקטן ביותר יכול לרוץ אפילו על מחשב נייד. עלות השימוש במודל היא על 55 סנט לקלט של מיליון אסימונים (tokens). לשם השוואה, קלט של מיליון אסימונים ב-o1 של OpenAI עולה 15 דולר.

ובשונה מ-o1 של OpenAI, המודל של דיפסיק מציג בפני המשתמש בפירוט רב את "שרשרת המחשבות" שיצר המודל, וזאת כדי שהמשתמש יוכל להתחקות אחר האופן שבו הושגה התשובה וכך גם יוכל לטייבה. לטענת דיפסיק, r1 עולה על o1 במספר מדדים מקובלים בתעשיית ה-AI, כדוגמת AME, שהוא מבחן העושה שימוש במודלים אחרים כדי לבחון את ביצועיו של מודל, MATH-500, שהוא קובץ של בעיות במתמטיקה, ו-SWE, הבוחן יכולות תכנות.

עם זאת בהיותו מודל סיני, הוא כפוף לחוקי הצנזורה של המפלגה הקומוניסטית. כך למשל, המודל יתחמק מלענות על שאלות בנושאים רגישים למשטר כמו האירועים בכיכר טיין-אן-מן או בסוגיית עצמאותה של טאיוואן. כמו כן, ייתכן כי הזיקה האפשרית של המודל למשטר הסיני תגביר את החשש בקרב ארגונים ומשתמשים לעשות בו שימוש, חרף העלות הנמוכה, וזאת מטעמי פרטיות ובטיחות. כמו כן, אף שמרבית התגובות בתעשייה מביעות התפעלות ישנם גם כאלה הטוענים כי ייתכן כי מדובר בסוג של תרמית ושלא ייתכן שדיפסיק פיתחה בסודיות מודל כה עוצמתי אשר זקוק למשאבים כל-כך דלים.

התעשייה תוקפת את הגבלות הייצוא החדשות של ביידן

פורסם בתאריך ע"י Techtime

הממשל של הנשיא היוצא ביידן גיבש מסגרת חדשה של הגבלות על הייצוא הטכנולוגי, אשר מעוררות תהיות והתנגדויות רבות בתעשייה. לפי הרעיון שגובש במשרד המסחר האמריקאי, רק 18 מדינות בעולם המוגדרות כבעלות ברית של ארה"ב יוכלו לקנות ללא הגבלה שבבים המשמשים לבניית מרכזי נתונים גדולים ומערכות בינה מלאכותית. מדובר במדינות אירופה, קנדה, אוסטרליה, ניו זילנד, יפן, דרום קוריאה וטאיוואן.

כל שאר מדינות העולם ׁ(כולל ישראל) יוכלו לרכוש רק כמויות מוגבלות של רכיבים. ההצעה מגבילה אותן לרכישת עד 50,000 מעבדים גרפיים מתקדמים בלבד. ניתן יהיה להגדיל את הכמות הזו ל-100,000 מעבדים, אם ייחתם הסכם בין הממשלות ובתנאי שהמדינה הרוכשת היא בעלת מדיניות אנרגיה אלטרנטיבית התואמת ליעדי הממשל האמריקאי בתחום האנרגיה.

מהפרטים הכלליים הראשוניים שפורסמו באתר הבית הלבן, מתברר שיש גם הגבלות על השימוש: גופים שיוגדרו כאמינים וממוגנים היטב, יקבלו מהממשל אישור מסוג Universal Verified End User, שיאפשר להם להפעיל במדינות שמחוץ לארה"ב עד 7% מקיבולת עיבוד ה-AI הכוללת שלהם. גופים לא אמריקאים שיוגדרו כגופים אמינים ובתנאי שאינם נמצאים במדינות המדאיגות את ארה"ב, יוכלו לרכוש עד 320,000 מעבדי GPU מתקדמים בשנתיים הבאות. כמו-כן, ניתן יהיה לרכוש עד 1,700 מעבדים גרפיים מתקדמים ללא קבלת רשיון ייצוא, וזה כדי לאפשר למוסדות אקדמיים ורפואיים להשתמש בהם.

הפקרת השוק לידי המתחרים

מדובר בתוכנית עיצומים אגרסיבית מאוד, שאם תתקבל עשויה לפגוע בחברות האמריקאיות עצמן לא פחות – ואולי אף יותר – מאשר בגופים הזרים שייאלצו לרכוש את הטכנולוגיות ממקורות אחרים. כצפוי, אחת מהמתנגדות הבולטות היא חברת אנבידיה, אשר מובילה את שוק הרכיבים ליישומי בינה מלאכותית. סגן נשיא לקשרי ממשל בחברת אנבידיה, גד פינקל, פירסם פוסט בבלוג של החברה, ובו הזהיר ש"הקידמה העולמית נמצאת בסכנה. ממשל ביידן מבקש להגביל את הגישה ליישומי מחשוב סטנדרטיים, באמצעות חוק ה-AI Diffusion חסר התקדים והמוטעה, אשר מאיים לפגוע בחדשנות ובצמיחה הכלכלית ברחבי העולם".

התוכנית נכנסת כעת לתקופת המתנה של 120 יום לצורך קבלת תגובות והערות מהציבור. רק לאחר התהליך הזה ניתן יהיה לקבע אותה בחוק. כלומר, ההחלטה הסופית תהיה של הנשיא טראמפ, אשר יוכל לצמצם אותה, לשנות אותה או אפילו לבטל אותה. הדבר הזה מסביר מדוע ההתנגדות של אנבידיה לתוכנית, כוללת שבחים רבים לנשיא טראמפ: "ממשל טראמפ הראשון הניח את היסודות לחוזקה וההצלחה הנוכחיים של אמריקה בתחום ה-AI", או בסוף הפוסט: "כפי שהדגים ממשל טראמפ הראשון, אמריקה מנצחת בעזרת חדשנות, תחרות, ועל-ידי שיתוף הטכנולוגיות שלנו עם העולם".

גם איגוד יצרני השבבים (SIA), שהוא אחד מהגופים המשפיעים בתעשייה, ביקר את התוכנית בסגנון יוצא-דופן בחריפותו: "אנחנו מאוכזבים עמוקות מכך שתפנית כל-כך משמעותית במדיניות יוצאת לדרך ימים ספורים לפני כניסת הנשיא החדש לתפקיד, ובלא לקבל את חוות הדעת של התעשייה. החוק עשוי לגרום נזקים עצומים לכלכלת ארה"ב ולכושר התחרות של תעשיית השבבים. הוא יביא לוויתור על שווקים אסטרטגיים ומסירתם לידי המתחרים שלנו. הסיכונים גבוהים והזמן דוחק. אנחנו מוכנים לעבוד עם הממשל כדי להגדיר נתיב שגם יגן על הביטחון הלאומי, וגם ישמר את כושר התחרות של התעשייה האמריקאית".

מנכ"ל גוגל: "רבע מהקוד החדש שלנו נכתב על-ידי AI"

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: מנכ"ל גוגל סונדאר פיצ'אי. מקור: גוגל

במהלך שיחת הוועידה עם המשקיעים שהתקיימה אמש (ג') לאחר פרסום הדו"ח הרבעוני, חשף מנכ"ל גוגל (Google), סונדאר פיצ'אי, את ההשפעה העצומה של בינה מלאכותית יוצרת (GenAI) על תהליכי הפיתוח הפנימיים של החברה. לדברי פיצ'אי, יותר מרבע מהקוד החדש שמפותח בימים אלה בגוגל, נכתב בשלב הראשון על-ידי מערכת בינה מלאכותית, ולאחר מכן הוא עובר בדיקה ואימות על-ידי מתכנתים אנושיים. "אנחנו משתמשים ב-AI ברמה הפנימית כדי לשפר תהליכי כתיבת קוד – והדבר מוביל לשיפור בתפוקה וביעילות. זה עוזר למהנדסים שלנו לעשות יותר ולנוע מהר יותר", הוא גילה בשיחת הוועידה.

גוגל מפתחת את משפחת מודלי השפה הגדולים Gemini, המתחרה ב-GPT של חברת OpenAI וב-Lamma של מטא. גוגל השיקה את Gemini בדצמבר 2023, ומאז היא מבססת על המודל שורה של כלים ופתרונות למשתמשים וארגונים, ובכלל זה צ'אט-בוט המתחרה ב-ChatGPT. מעניין לציין כי המנכ"ל פיצ'אי לא ציין במפורש כי הקוד שנכתב בחברה באופן אוטומטי נכתב על-ידי Gemini. לא ברור האם השימוש המסיבי הזה ב-AI, שסביר להניח שרק יילך ויגדל, יוביל לצמצום כלשהו בכוח העבודה הטכנולוגי של החברה. עם זאת, סיפר שהחברה מבצעת שורה של שינויים פנים-ארגוניים שנועדו להאיץ תהליכי פיתוח, ובעיקר כדי להאיץ פיתוח, אימון, בדיקה ופריסה של מודולי AI. "השינויים הארגוניים יסייעו לנו לפעול במהירות ובגמישות".

לדברי פיצ'אי, כשני מיליארד משתמשים עושים שימוש ב-Gemini מדי חודש, והמודל יגיע בסופו של דבר גם גם למתכנתים ב-Github Copilot. "לפי כל פרמטר – נפח אסימונים, קריאות API, שימוש בקרב צרכנים, אימוץ בקרב עסקים – Gemini מצוי בצמיחה דרמטית". הכנסותיה של גוגל ברבעון השלישי של 2024 צמחו ב-15% בהשוואה לרבעון המקביל אשתקד, והסתכמו בכ-88.3 מיליארד דולר. ההכנסות מפלטפורמת הענן (GCP) צמחו ב-35%, להיקף של כ-11.4 מיליארד דולר – הודות לאימוץ הגובר של יכולות AI ו-GenAI באמצעות הענן.

שווי שוק של 2.2 טריליון דולר

זה היה הדו"ח הרבעוני הראשון מאז מונתה הישראלית ענת אשכנזי לתפקיד סמנכ"לית הכספים (CFO) של גוגל. אשכנזי, בת 51, מונתה לתפקיד סמנכ"לית הכספים של גוגל בסוף חודש יולי. לפני הצטרפותה לגוגל שימשה כסמנכ"לית הכספים של ענקית התרופות איליי לילי (Eli Lilly), הנסחרת בשווי של 850 מיליארד דולר. בעברה עבדה גם בבנק הפועלים והשלימה תואר שני במנהל עסקים באוניברסיטת תל אביב.

כמקובל בשיחות ועידה לאחר פרסום רו"ח רבעוני, נשאה אשכנזי דברים בפני המשקיעים וסקרה את הביצועים הכספיים של החברה. "הרבעון השלישי היה חזק מאוד, עם מומנטום חזק בכל הפעילות העסקית. אנחנו מרוצים מההתקדמות במאמצינו לארגן מחדש את מבנה ההוצאות שלנו, דבר שהשתקף בריווחיות תפעולית גבוהה יותר ברבעון האחרון". מניית החברה הגיבה בחיוב לדו"ח ועולה כעת במסחר בנסד"ק ביותר מ-5%, ומעניקה לחברה שווי שוק של כ-2.21 טריליון דולר.

מעבדי ה-AI של סיוה תומכים בכלי הפיתוח של Edge Impulse

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת סיוה (Ceva) מהרצליה, וחברת Edge Impulse
מסן חוזה, קליפורניה, הכריזו על שיתוף פעולה שבמסגרתו יתמכו מעבדי הבינה המלאכותית (NPU) של סיוה, NeuPro-Nano, בחבילת כלי הפיתוח של Edge Impulse ליישומיי בינה מלאכותית באבזרי קצה (Edge AI). חברת Edge Impulse הוקמה בשנת 2019 והיתה מחלוצות תחום ה-TinyML, שהוא יישום אלגוריתמים של בינה מלאכותית במעבדים קטנים וחסכוניים מאוד בהספק.

כיום היא נחשבת לאחת מהחברות המובילות בתחום ומספקת פלטפורמות פיתוח מרכזיות לאימון ויישום מודלי לימוד מכונה במכשירי קצה. בין לקוחותיה: Lexmark, HP ויותר מ-100,000 מפתחי יישומי AI. היא עובדת בשיתוף פעולה עם ענקיות טכנולוגיות כמו AWS, אנבידיה, ARM, אדוונטק, מיקרוצ'יפ טקסס אינסטרומנטס, רנסאס ועוד. 

סיוה היא ספקית קניין רוחני (IP) מגוון עבור יצרניות שבבים. בחודש יוני 2024 היא דיווחה על היא הרחבת משפחת מעבדיה ה-AI והכריזה על מעבדי NeuPro-Nano, הכוללים שתי תצורות NPU שונות לייעול העיבוד של יישומי TinyML. שיתוף הפעולה שהוכרז כעת יאפשר ללקוחות סיוה שבחרו במעבד NeuPro-Nano, להרצת היישומים ומדידת ביצועים באמצעות בלי הפיתוח של Edge Impulse, עוד לפני שהם מיישמים את ה-IP במוצר פיזי, כלומר לפני שלב החומרה.

חברת סיוה נסחרת בנסד"ק לפי שווי חברה של כ-568 מיליון דולר. ברבעון השני של 2024 צמחו מכירותיה בכ-24% בהשוואה לרבעון המקביל אשתקד, והסתכמו בכ-28.4 מיליון דולר. מעבדי ה–AI של סיוה מיועדים לשימוש באבזרי קצה חסכוניים באנרגיה, דוגמת מכשירי שמיעה, מכשירים לבישים, אודיו ביתי, יישומי בית חכם, תעשייה חכמה, ועוד. הם גם מאפשרים שילוב מודלי בינה מלאכותית במודולי הקישוריות של סיוה ובמיקרו–בקרים.

הקשר בין שתי החברות נוצר על-ידי מנהל הפיתוח העיסקי של Edge Impulse בישראל, אמיר שרמן.

למידע נוסף: [email protected]

סייבורד גייסה 8.7 מיליון דולר למערכת בדיקת רכיבים בקווי הייצור

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: המנכ"ל אושרי כהן לצד תמונות רכיבים פגומים שאותרו במערכת בקרת הייצור של סייבורד

חברת סייבורד מתל אביב (Cybord) השלימה גיוס הון סבב A בהיקף של כ-8.7 מיליון דולר. החברה פיתחה טכנולוגיה המשולבת בתוך קו הרכבות ה-SMT, אשר מאפשרת לזהות רכיבים מזוייפים או בעייתיים שהצליחו להסתנן אל קו הייצור, ולמנוע את הרכבתם על הכרטיס. הגיוס הובל על-ידי Capri Ventures, ובהשתתפות Ocean Azul Partners והמשקיעים הקיימים בחברה, IL Ventures ו-NextLeap.

חברת סייבורד הוקמה בשנת 2018 על-ידי הטכנולוג הראשי ד”ר אייל וייס, על-בסיס רעיון חדשני לאיתור רכיבים פגומים או רכיבים מזוייפים  בקו הייצור עצמו, באמצעות ניצול מערכות ה-Dump הקיימות במילא במכונות ההשמה (Pick and Place) התעשייתיות. המערכות האלה כוללות מצלמות בקרה הבודקות כל רכיב לפני השמתו על המעגל, כדי לוודא שהוא מונח בכיוון ובזווית הנכונים. במקרים מסויימים הן מפעילות את נוהל Dump: השלכת הרכיב הצידה או עוצירת קו הייצור.

התוכנה של סייבורד מתחברת אל מכונת ההשמה, שולפת ממנה את התמונות, ובודקת אותן באמצעות אלגוריתם בינה מלאכותית ובסיס נתונים עצום שהחברה צברה לאורך השנים. מנכ"ל סייבורד, אושרי כהן, סיפר ל-Techtime שמאז הקמתה אספה החברה מידע על 5 מיליארד רכיבים אלקטרוניים. "אנחנו נותנים כיסוי של 100% מהרכיבים בתעשייה ויודעים לומר על כל רכיב האם פגום, תקין, מקורי או מזוייף, ולספק יכולת עקיבות (Traceability) מלאה של הכרטיס. גם כאשר מגיע רכיב חדש שאנחנו לא מכירים, המערכת לומדת אותו ובתוך מספר ימים מייצרת מודל מלא שלו".

יותר מ-60 קווי ייצור המוני

לחברה שיתוף פעולה עמוק עם יצרנית מכונות ההשמה סימנס. פתרון הבדיקה שלה מותקן ביותר מ-60 קווי ייצור המוני בעולם ובודק מיליוני רכיבים אלקטרוניים מדי יום. הוא נמצא בקווי ייצור של חברת פלקס, ובקווים של לקוחות יוקרתיים כמו אנבידיה, סיסקו ואינטל. גיוס הסיד של החברה בוצע במרץ 2022, שבמהלכו היא גייסה כ-4 מיליון דולר. כיום החברה מעסיקה כ-25 עובדים. בעקבות דרישת המשקיעים בסבב הגיוס האחרון היא השלימה בחודש מאי 2024 תהליך של "היפוך שרוול", ונרשמה כחברה אמריקאית שבסיסה בדלאוור המפעילה מרכז פיתוח בישראל. פירוש הדבר שההון שהיא מקבלת מגיע לבנקים בארה"ב. לארץ יגיעו רק משכורות העובדים והוצאות כלליות של המשרד. במקרה של אקזיט, המסים יגיעו לאוצר האמריקאי.

מהי מטרת הגיוס הנוכחי?

אושרי כהן: "ההון החדש מיועד לבנות תשתית שיווק ומכירות. יש לנו מוצר עובד וקיים המותקן בקווים מאוד אינטנסיביים. מדובר בתעשייה מאוד שמרנית שלא אוהבת לבצע שינויים,אם אין בהם צורך ברור מאוד". הוא אינו חושש מנסיון של יצרניות מכונות השמה להתקין תוכנה מתחרה במערכות הייצור שלהן: "אנחנו לא מתחרים ביצרני המכונות, אנחנו השותפים שלהם. גם אם הם יפתחו אלגוריתם שהוא יעיל כמו שלנו, העוצמה של המערכת טמונה בבסיס הנתונים המקיף שניצבר מאז הקמת החברה. אנחנו מקדימים ב-5 שנים כל מי שינסה לעשות את זה".

כנס ה-AI של סיסטמטיקס יתקיים ב-24 לספטמבר

פורסם בתאריך ע"י Techtime

כנס הבינה המלאכותית המרכזי של חברת סיסטמטיקס לשנת 2024, Reshape R&D Workflows with AI, יתקיים ב-24 לספטמבר 2024 במלון דניאל בהרצליה, בשעות 08:30-16:00. הכנס יתמקד בתהליכי פיתוח הכוללים שימוש ב-MATLAB בשילוב עם יכולות AI כדי לייעל את תהליכי הפיתוח ולפשט את התכנון של מערכות הנדסיות, קבלת מידול מערכות ברמת דיוק גבוהה וביצוע אופטימיזציה של ביצועי המערכת המתוכננת.

הכנס יוקדש כולו ל-MATLAB ו-AI, ויציג את היכולות החדשות של התוכנה בעולמות ה-GenAI, שילוב LLMs בסביבת MATLAB, סביבות הנדסיות בענן המבוססות עליה ועוד. בכנס יתקיימו גם שתי סדנאות Hands on מעשיות שבהן המשתתפים ילמדו כיצד לבנות מערכת מבוססת AI, משלב הרעיון ועד הטמעתה במוצר הסופי (חומרתי או ענני), יקבלו דגשים לעבודה נכונה בסביבת פיתוח של מערכת AI, ויכירו את שיקולי השימוש באלגוריתם חכם כחלק ממערכת גדולה יותר.

הסדנה הראשונה תעסוק בתיוג אותות ובניית מודלים מתאימים. הסדנה השנייה תעסוק במימוש מודלים מסוג GAN וחידושים ב-Deployment והטמעה חכמה של מודלים על החומרה. מעבר לתכנון המערכות ההנדסיות, המשתתפים יעודכנו ביכולות חדשות, כמו פיתוח Generative AI וכיצד ניתן לשלב מודלי שפה כמו ChatGPT בסביבת MATLAB. כאשר נפתח אלגוריתמים של AI לרוב נבצע זאת על ה-Cloud, לכן נציג את היכולות החדשות גם בתחום זה, בדגש על סביבות הנדסיות מבוססות  MATLAB.

האירוע מיועד למפתחים המעוניינים ליצור מערכות מבוססות AI ורוצים לראות כיצד MATLAB יכול לשפר להם את תהליך הפיתוח. הוא גם מתאים למשתמשי MATLAB ללא רקע ב-AI המעוניינים לשלב יכולות AI בפיתוח, משתמשי MATLAB בעלי רקע בסיסי ב-AI הרוצים להעמיק את הידע, ולבעלי רקע חזק ב-AI העובדים עם MATLAB ורוצים להכיר כלים חדשים של התוכנה בעולמות ה-AI. ההשתתפות היא ללא עלות ובהרשמה מראש.

למידע נוסף ורישום: Reshape R&D Workflows with AI

ייצא לאור: מגזין בינלאומי על תעשיית ה-AI הישראלית

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: שער גיליון Isra-Tech מחודש יולי 2024, שהוקדש לתעשיית הסמיקונדקטור הישראלית

החלה הפקת גיליון אוקטובר של המגזין Isra-Tech. הפעם הגיליון יתמקד בתחום הבינה המלאכותית בישראל, כולל רשתות עומק נוירוניות (Deep Learning) וטכנולוגיות לימוד מכונה (Machine learning). המגזין יופץ בעולם על-ידי שגרירויות ישראל והנספחים המסחריים של ישראל ב-108 מדינות בעולם, במטרה היא להביא אותו לידיהם של כל הגופים העושים עסקים עם ההייטק הישראלי. מפיקי המגזין גם יעלו אותו לרשת באתר הפתוח Isra-Tech.net.

גיליון Isra-Tech AI יסקור את תוכנית ה-AI הלאומית, יכלול ראיון מובילים בתחום ה-AI, בישראל, כתבה על השתלבות חברות ה-AI הישראליות ביפן, כתבה על פעילות מכון הייצוא בתחום הזה, ועוד. במקביל, יכיל המגזין תוכן שיווקי ומודעות של חברות ישראליות המעוניינות לחשוף את פעילותן ופתרונותיהן בפני קהל היעד של המגזין, המורכב מאנשי עסקים, מנכ"לים, יו"רים, בעלי חברות, בכירים ומנהלי פיתוח בתאגידים וחברות עסקיות, וגורמי הממשל הרלוונטיים בשוקי היעד.

מגזין Isra-Tech מופק על-ידי חברת פפריקה הפקות (Paprika) בסיוע מכון היצוא, משרד החוץ, מינהל סחר חוץ במשרד הכלכלה וארגון לשכות המסחר הדו–לאומיות. המגזין מופץ לעולם באמצעות 108 השגרירויות של ישראל, הנספחים המסחריים, 48 לשכות המסחר הדו-לאומיות, מכון היצוא וארגונים נוספים. קהל היעד כולל אנשי עסקים, מנכ"לים, יו"רים, נשיאים ובעלי חברות, בכירים ומנהלי פיתוח בתאגידים וחברות עסקיות בשוקי היעד, וגורמי הממשל הרלוונטיים. אתר www.isra-Tech.net כולל את כל הגילונות הנושאיים של המגזין, מסווגים לפי טכנולוגיה ומדינות יעד.

למידע נוסף ויצירת קשר:

אתר הבית של מגזיני ישרא-טק: www.isra-tech.net

אתר חברת ההפקה פפריקה: www.paprikap.com

ענבל פלג: 052-3232130, [email protected]

כדי להיות תחרותיים, חייבים AI גם בתעשייה

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: אלי בויקיס. צילום: טניה זליחונוק

מאת: אלי בויקיס, מנהל פעילות דאסו סיסטמס בישראל

הבינה המלאכותית (AI) אינה מושג חדש בתעשייה. היא מתנסה בה בצורות שונות כבר יותר מעשור, אבל רק לאחרונה אנחנו רואים מחוייבות עמוקה וגוברת לטכנולוגיה הזו, ואת השפעותיה המשמעותיות הראשונות. הפורום הכלכלי העולמי מעריך שיותר מ-50% מהיצרנים בעולם ייאמצו טכנולוגיות בינה מלאכותית עד שנת 2025, בזכות יכולתן לשפר יעילות, איכות וגמישות בייצור התעשייתי. ברמת פיתוח המוצר, התעשייה כבר למדה להשתמש בטכניקות למידת מכונה ובינה מלאכותית יוצרת. למשל, שחרור ממשימות החוזרות על עצמן, אשר מאפשר למהנדסים להתמקד בהיבטים יצירתיים וחדשניים במוצר. ברמת הייצור, כבר היום הבינה המלאכותית מגדירה מחדש תהליכי תפעול וניהול בריצפת הייצור, ומאפשרת להשיג יעדי יעילות ואיכות של המוצר הסופי.

טרנספורמציה של התהליכים התעשייתיים

הבינה המלאכותית נמצאת היום בכל התהליכים התעשייתיים, משלב התכנון ועד שלב הייצור, כולל שרשרת האספקה, כאשר תעשיית הרכב נחשבת לאחד המגזרים המובילים בתחום: חברת רנו, למשל, הטמיעה מערכות בינה מלאכותית לניטור תהליכי הייצור שלה והתאמת אסטרטגיות אספקה, שסייעו לה להפחית עלויות ולשפר את החוסן של שרשרת האספקה שלה. בתחום הזה, ה-AI מאפשר שימוש חוזר והעברת תכנונים ותהליכים ממוצרים קיימים למוצרים חדשים. השימוש החוזר בידע מאפשר להאיץ את הפיתוח של מוצרים חדשים, להפחית עלויות ולשפר את האיכות. בזכות היכולת לחזות כ-90% מהטעויות הפוטנציאליות, הבינה המלאכותית חוללה מהפיכה גם בתחום ניהול מחזור חיי המוצר.

בשילוב עם טכנולוגיות כמו האינטרנט של הדברים (IoT), חיישנים ובקרים לוגיים מתכנתים (PLC), ניתן לשפר את הדיוק של תחזוקה חזויה, וכתוצאה מכך לייעל את התפעול ולהפחית את זמני ההשבתה. בתעשייה מעריכים שהאוטומציה הגוברת תשפר את התפוקה הכוללת ב-0.8%-1.4% בשנה, בעוד שתחזוקה חזויה מבוססת בינה מלאכותית יכולה להפחית את עלויות התחזוקה ב-40%-10% ואת זמני ההשבתה ב-50%-20%.

הזדמנויות בשפע… וגם אתגרים

היתרונות העצומים של בינה מלאכותית ברורים, אך ההטמעה המעשית בתעשיה כרוכה במספר אתגרים שיש לתת עליהם את הדעת. למשל, זמינות של כמויות גדולות של נתונים באיכות גבוהה שעליהם מאמנים את אלגוריתם  בבינה המלאכותית. לא לכל חברה יש מספיק נתונים, ויש חברות, שיתקשו בשילוב נתונים ממקורות שונים. איכות הנתונים ושלמותם הם קריטיים, מכיוון שנתונםי לא אכותיים עלולים להוביל לקבלת החלטות גרועות. אתגר נוסף טמון במורכבות מודלי הבינה המלאכותית.

טכנולוגיות AI מתפתחות במהירות, אבל הן גם קשות יותר להבנה ולניהול. כדי לאמת ולתקף את התוצאות של מודלי בינה מלאכותית, יש צורך במתודולוגיות חדשות, בהבנה עמוקה של אלגוריתמים ושל נתונים ובזמינות של תשתית מתאימה. אתגר נוסף הוא השילוב של בינה מלאכותית בתהליכים קיימים: הדבר דורש שינוי יסודי של מערכות קיימות, ובמקרים רבים גם השקעה משמעותית בתשתית חומרה, תוכנה והדרכת עובדים לעבודה יעילה עם AI.

מנוף לצמיחה

חברות תעשייתיות שיצליחו לשלב את ה-AI בפעילותן השוטפת, יזכו ליתרון תחרותי בשוק שנעשה מדי יום יותר דיגיטלי ודינמי. בשוק  מעריכים שהמכירות של מערכות בינה מלאכותית ביישומים תעשייתיים צפויות להגיע להיקף של כ-168 מיליארד אירו עד שנת 2027. הדבר מלמד שמהפיכת ה-AI בתעשייה נמצאת עדיין רק בשלביה הראשוניים, והיתרונות שהיא יכולה להעניק למי שמוכן להשתלב בה – הם עצומים.

צבר ההזמנות של רייזור לאבס הוכפל פי 11

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: סמנכ"ל הטכנולוגיות של רייזור לאבס, מיכאל זולוטוב

חברת רייזור לאבס (Razor Labs) התל אביבית דיווחה על שיפור משמעותי בביצועיה הכספיים במחצית הראשונה של 2024: הכנסות של 5 מיליון שקל, בהשוואה -2 מיליון שקל בתקופה המקבילה 2023. הרווח הגולמי עלה מ-186 אלף שקל ל-1.68 מיליון שקל – וההפסד הנקי הצטמצם מ-9.2 מיליון שקל במחצית הראשונה של 2023 להפסד של 7.4 מיליון שקל במחצית 2024. צבר ההזמנות הוכפל ביותר מפי 11 בהשוואה לתקופה המקביה אשתקד, ומסתכם בכ-75.9 מיליון שקל.

מייד לאחר פרסום הדו"ח זינקה מניית החברה בבורסת תל אביב בכ-15.6% והעניקה לחברה שווי שוק של כ-163 מיליון שקל. בכך היא השלימה עלייה של 150% מתחילת השנה – אם כי עדיין מדובר בשווי שוק הנמוך בכ-75% משווייה בעת הנפקתה ב-2021. התוצאות הכספיות קשורות כנראה לשינוי עסקי וטכנולוגי שהחברה ביצעה. מחברת פרוייקטים בתחום הבינה המלאכותית המפתחת פתרונות AI מותאמים לצרכים הספציפיים של כל לקוח, היא הפכה בשנתיים האחרונות לחברת מוצר בעלת שני מוצרים עיקריים: פלטפורמת Datamine AI המספקת תובנות תחזוקה חזויה (predictive maintnance) לזיהוי מקדים של תקלות במכונות תעשייתיות גדולות, ומערכת Inspection AI לזיהוי תחמושת פגומה בפסי הייצור.

חלקו הארי של צבר ההזמנות מיוחס לחוזה גדול שנחתם בנובמבר 2023, עם אחת מחברות הכרייה הגדולות בעולם, המפעילה יותר מ-80 אתרי כריייה. ערכו הכולל של ההסכם נאמד ב-31.2 מיליון דולר. במסגרתו רייזור אמורה להתקין את פלטפורמת התחזוקה החזויה שלה בכ-14 אתרי כרייה. עד כה הטמיעה רייזור את המערכת בשני אתרי כרייה וצפויה להשלים הטמעה בעוד שני אתרים עד סוף השנה. ברייזור מדווחים כי החברה מצויה במגעים עם חברת הכרייה להרחבת ההטמעה לעוד 9 אתרים.

במאי 2024 התקבלה הזמנה מאותו לקוח בהיקף של 7.4 מיליון דולר, להתאמת פלטפורמת ה-AI של החברה והתובנות שהיא מפיקה, לצורך ניהול צי של 25 משאיות כבדות שמפעילה חברת הכרייה באתריה. ענף המכרות הוא שוק היעד העיקרי של רייזור, ועבורו היא פיתחה את פלטפורמת DataMind AI. זו פלטפורמת בינה מלאכותית מבוססת-ענן המיועדת לשיפור תהליכי ייצור בתעשיית כריית המחצבים. המערכת מתממשקת עם נתוני מערכות הייצור ומסייעת לאתר תקלות ובעיות תחזוקה ולהפחית את זמן השבתת התפעול (downtime). החברה השיקה את המוצר ב-2021. במקביל, היא מתאימהאת המערכת לשווקים נוספים, כמו תשתיות, מים, נפט וגז.

AMD רוכשת את ZT בכ-4.9 מיליארד דולר

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: קו הרכבת שרתים בחברת ZT Systems. צילום: ZT

חברת AMD מבצעת עסקת ענק אשר תשפיע עמוקות על המודל העסקי שלה ומביאה אותה לתחרות כמעט ישירה מול חברת אנבידיה. החברה הודיעה שהיא חתמה על עסקה לרכישת חברת ZT Systems מניו ג'רזי, ארה"ב תמורת כ-4.9 מיליארד דולר במזומן ובמניות. חברת ZT מייצרת שרתים עתירי עיבוד ומאיצים עבור תשתיות ענן ומרכזי נתונים גדולים מאוד. יו"ר ומנכ"לית AMD, ד"ר ליזה סו, אמר שהעיסקה היא "צעד גדול מאוד שנעשה במסגרת אסטרטגיית הבינה המלאכותית (AI) של AMD".

"חברת ZT מספקת לנו יכולות תכנון, ייצור ואספקת שרתים ברמה הגבוהה ביותר. השילוב של מאיצי Instinct AI, מעבדי EPYC ופתרונות הנטוורקינג שלנו ביחד עם מערכות ZT למרכזי נתונים, יעניק ל-AMD את היכולת לספק תשתיות מלאות מקצה לקצה של מרכזי נתונים ו-AI". העיסקה אושרה על-ידי הדירקטוריונים של שתי החברות, וצפוייה להסתיים במחצית הראשונה של 2025. עם השלמת העיסקה, תמוזג ZT Systems בחטיבת פתרונות מרכזי הנתונים של AMD.

במקביל, AMD תחפש קונה למפעל הייצור של ZT. ההודעה על העיסקה מגיע שבוע אחד בלבד לאחר ש-AMD הכריזה על רכישת מעבדת ה-AI הגדולה ביותר באירופה, Silo AI, תמורת 665 מיליון דולר במזומן כדי "לאפשר לחברה לספק פתרונות AI מלאים מקצה לקצה". חברת סילו מספקת פלטפורמות ומודלי AI מתקדמים לחברות אנק דוגמת אליאנץ, פיליפס, רולס רויס ויוניליבר.

לשתי החברות יש היכרות עמוקה, בעקבות הטמעת מודלי השפה הגדולים (Large Language Models) של סילו, Poro ו-Viking, על פלטפורמות של AMD. לאחר העיסקה, ישולב הצוות של סילו בתוך קבוצת ה-AI של חברת AMD. בעקבות שתי העסקאות האחרונות עלתה מניית AMD בנסד"ק בכ-15%, והיא נסחרת כעת לפי שווי שוק של כ-245 מיליארד דולר.

Xtend גייסה 40 מיליון דולר עבור מערכת הפעלה לרחפנים ולרובוטים

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת אקסטנד (Xtend) גייסה 40 מיליון דולר בסבב B אשר הובל על-ידי Chartered Group ובהשתתפות המשקיעים הקיימים, בהם כלל-טק. המימון ישמש להמשך פיתוח מערכת ההפעלה לרחפנים של החברה, Xtend Operating System – XOS, פיתוח יישומים עבור מערכת ההפעלה וההשקיה בהרחבת תשתית השיווק והמכירות של רחפנים ורובוטים מתוצרת החברה.

חברת אקסטנד מספקת קו של רחפנים מתוצרתה ליישומים מבצעיים מיוחדים: רחפני Xtender מיועדים לבצע חדירה לתוך מבנים ולספק מידע לכוחות הלוחמים, רחפני Wolverine הם רחפנים טקטיים רב-משימתיים הכוללים זרוע רובוטית ומאפשרים ביצוע משימות מדויקות כמו הבאת ואיסוף ציוד וטיפול במטעני נפץ (IED), ורחפני Griffon מיועדים ליירט רחפנים עויינים מהירים, הם מגיעים למהירות טיסה של כ-130 קמ"ש ופועלים במרחק של עד 5 ק"מ מהמפעיל.

אולם, Xtend היא בעיקרה חברת תוכנה, שרחפניה מנוהלים באמצעות מערכת XOS, הכוללת טכנולוגיות AR/VR ובינה מלאכותית, אשר מאפשרות גם למשתמשים בלתי מנוסים להפעיל את המערכות בצורה קלה ואינטואיטיבית. מייסד משותף ומנכ"ל החברה, אביב שפירא, אמר שמערכת ההפעלה של החברה משתמשת בבינה מלאכותית כדי לאפשר לרובוטים ללמוד תוך כדי עבודה, "ולאמן אותם לזהות אובייקטים, לנווט בסביבה מורכבת ולפעול בצורה בטוחה בצוותא עם בני-אדם".

מדובר במערכת פתוחה המסוגלת להפעיל יישומי צד שלישי. היא מבוססת על תפישה של "אוטונומיה מפוקחת" (Practical Human Supervised Autonomy), שלפיה הרחפן או הרובוט יבצעו פעולות מסויימות בצורה אוטונומית, כמו למשל כניסה למבנים, סריקת המרחב או אפילו מרדף אחר חשוב – אולם משאירה בידי המפעיל יכולת לקבל החלטות מיידיות כמו הערכת הסיטואציה ותגובה למצבים בלתי צפויים. "לכן אנחנו מאמינים ש-XOS תהיה מערכת הפעלה מועדפת בידי כל מי שרוצה למקסם את היכולות של המערכת הרובוטית שלו, ולצמצם את הסיכונים של המפעיל".

החברה דיווחה שכיום מופעלים כמה מאות רחפנים וכלים רובוטיים באמצעות מערכת ההפעלה שלה, בעיקר על ידי צה"ל ועל-ידי הכוחות המיוחדים של צבא רצות הברית.

רד האט: "הקוד הפתוח ישנה את תעשיית ה-AI"

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: שון פז, מנהל צוות הארכיטקטים של החברה בישראל. צילום: יח"ץ

חברת רד האט (Red Hat) חנכה את משרדיה החדשים בפארק אינפיניטי שברעננה, אשר תוכננו באופן שיסייע לקידום חדשנות ושיתוף פעולה. חלל המשרדים כולל עמדות עבודה פתוחות לצד מגוון חללי עבודה משלימים דוגמת חדרי טלפון, אזורים שקטים, חללים פתוחים לעבודה שיתופית, קירות קהילתיים ועוד. הם אפילו כוללים חדר הנקה, חדרי משחקים ומקלחות לשימוש העובדים. לפני תחילת העבודה, נאספו הערות מהעובדים אשר שימשו לצורך פיתוח מרחב העבודה.

אחד מהנושאים החשובים שהוצגו על-ידי העובדים היה אקוסטיקה, שקיבל מענה באמצעות התקנת פאנלים אקוסטיים בחדרי הישיבות ובחללים הפתוחים. ביחד עם העובדים הוגדרו גם כללים ונורמות התנהגות במשרד. חברת רד האט הנמצאת בבעלו יבמ נחשבת לספקית הגדולה בעולם של פתרונות קוד פתוח ארגוניים. החברה מעסיקה יותר מ-20 אלף עובדים בעולם, כאשר מרכז הפיתוח הישראלי מעורב בכל הפרוטייקטים המרכזיים של החברה.

מנהל צוות הארכיטקטים של החברה בישראל, שון פז, אמר במהלך מפגש עיתונאים עם השקת המשרדים, שגישת הקוד הפתוח תשנה להערכתו את תעשיית הבינה המלאכותית, "כפי שהיא שינתה את תעשיית התוכנה. הקוד הפתוח שינה את העולם: הוא יצר מוצרים יעילים, מאובטחים וטובים יותר. קשה לכנות את מה שקורה היום בתחום ה-AI כ'קוד פתוח', מכיוון שמשמעות המושג היא שקיפות מלאה, שיתוף של קוד המקור בקהילה ואף הרשאה לשנות אותו במידת הצורך. בתחום ה-AI אכן מתקיים שיתוף וגישה חינמית למודלים מאומנים, אך אין קהילה סביבם ומערך הנתונים אינו חשוף".

עובדי רד האט בטקס השקת המשרדים ברעננה. צילום: שי שבירו

לדבריו, חברת רד האט מאמינה שגם בתחום ה-AI ניתן לשתף פעולה וליצור קהילות ייעודיות, "כמו בכל פרויקט תוכנה מבוסס קוד פתוח". הוא סיפר שבמהלך הכנס השנתי Red Hat Summit, החברה הכריזה על פתרונות חדשים להקלת הפיתוח, התפעול והפריסה של מודלי AI. בהם: תוסף RHEL AI למערכת ההפעלה Red Hat Enterprise Linux, המעניק לכל משתמש דרך פשוטה ואוטומטית לטיוב של מודלי AI. התוסף הוא חלק מפרויקט הקוד הפתוח InstructLab המתבצע בשיתוף יבמ.

נחשפו פלטפורמת Podman AI Lab המאפשרת פיתוח יישומים העובדים לצד מודלי AI, פלטפורמת Red Hat OpenShift AI לניהול מחזור החיים של יישום מבוסס AI, מערכת GenAI For Migration Toolkit להגירת תוכנות מבוססת AI ועוד. "ההכרזות ב–Red Hat Summit הן מרכיב בהעמקת שיתופי הפעולה עם האסטרטגיים עם חברות מובילות בתחום ה-AI משכבת החומרה ועד שכבת התוכנה, דוגמת NVIDIA, Intel, AMD ו–Elasticsearch. המטרה היא לספק ללקוחות חופש בחירה של הטכנולוגיות, הכלים והיכולות שבהם הם משתמשים, ללא כל תלות בתשתית התומכת".

אוניברסיטת בן גוריון הקימה מרכז לקידום AI בתעשייה

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: פרופ' דניאל חיימוביץ. צילום: דני מכליס, אוניברסיטת בן-גוריון בנגב

אוניברסיטת בן גוריון בבאר-שבע השיקה את מרכז הקידום הטכנולוגי, The Institute, אשר מיועד לסייע ביצירת מובילות של התעשייה הישראלית בתחום הבינה המלאכותית. המרכז הוקם בהשתתפות יו"ר ומייסד קרן ההון-סיכון Group 11 דובי פרנסס, ומייסד ומנכ"ל חברת הסטארט-אפ Drea, שלו חוליו.

המיזם נועד לקדם הטמעה של יכולות בינה מלאכותית בארבע תעשיות עיקריות: סייבר, בריאות ורפואה, פיננסים, וחינוך. בשלב הראשון המרכז יספק תוכניות הכשרה למנהלי חברות מובילות במשק הישראלי, שיסייעו להם להבין את השפעות מהפיכת הבינה המלאכותית, היכולות הטכנולוגיות והרגולציה המתפתחת בתחום הזה בעולם.

במהלך השנה הקרובה צפוי The Institute להקים מעבדות מחקר בינה מלאכותית באוניברסיטת בן-גוריון, שבהן יותקנו תשתיות מחשוב על שיאפשרו לקיים שיתופי פעולה עם גופים בתעשיה, יזמים וחברות סטארט-אפ. בשלב הבא צפוי The Institute להעביר תוכניות לימודיות ייחודיות לבינה מלאכותית מטעם אוניברסיטת בן-גוריון, בהן ישתלבו סטודנטים מצטיינים ממקצועות STEM. המשתתפים בתכנית יקבלו כלים וידע ממרצים מובילים בתחומי הבינה המלאכותית. 

תמיכה ממנטורים בכירים

תוכניות ההכשרה בבינה מלאכותית יובלו על-ידי נבחרת מנטורים המורכבת מבכירי התעשייה והאקדמיה, בהם: פרופ' תמיר חזן, ראש המעבדה ללמידת מכונה בטכניון; ד"ר תומר סימון, המדען הראשי במרכז הפיתוח של מיקרוסופט בישראל; אופיר זמיר, דירקטור בכיר וראש קבוצת AI Solution Architecture באנבידיה ישראל; טל פיאלקוב, סגן-נשיא ל-Cyber AI ב-Dream.

מנכ״לית מיזם The Institute, סיון כהן סבן, אמרה: ״אנו משוכנעים שהחיבור בין התעשייה, לאקדמיה וגופי הבטחון יבנה תשתית איתנה שתתמודד בצורה מיטבית עם האתגרים וההזדמנויות שמביאה מהפיכת הבינה המלאכותית״. נשיא אוניברסיטת בן-גוריון בנגב, פרופ' דניאל חיימוביץ, אמר שמהפיכת ה-AI משנה את העולם ומשפיעה על כל מרכיב בחיינו. "ביחד נוכל להביא שינוי אמיתי ולייצר נכס אסטרטגי שיתרום לכלכלה, לביטחון ולחברה בישראל".

קיידנס ואנבידיה מרחיבות השת"פ בתחום הבינה המלאכותית

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: תכנון מרכז נתונים באמצעות מערכת התאומים הדיגיטליים של אנבידיה וקיידנס

חברת קיידנס הכריזה על הרחבת שיתוף הפעולה ארוך הטווח שלה עם NVIDIA, וחשפה שני פתרונות שפותחו ביחד: מערכת תאומים דיגיטליים (Digital Twin) לפיתוח מרכזי נתונים, ופלטפורמת בינה יוצרת (Generative AI) לפיתוח תרופות. החברה מסרה שבמסגרת שיתוף הפעולה בין שתי החברות, שולבה פלטפורמת Cadence Reality Digital Twin בפלטפורמת NVIDIA Omniverse, כדי לאפשר תכנון וירטואלי מלא של מרכזי נתונים, כולל הדמיות פיסיקליות של צריכת ופיזור האנרגיה במרכז.

שתי החברות פיתחו תאימות בין קבצי Universal Scene Description – OpenUSD לתכנון וסימולציה תלת מימדית, לבין שפות ההדמייה הפיסיקלית של נוזלים וגזים. הדבר מאפשר לייצר סימולציה של ביצועי מערכות קירור אויר ונוזלים משולבות, ליצור ויזואליזציה של ביצועי מרכז הנתונים ולתכנן תרחישים אפשריים שונים. להערכת החברה, המערכת מאפשרת להקטין את צריכת האנרגיה של מרכזי הנתונים בעד 30% ולקצר את זמני התכנון והסימולציה עד פי 30.

שיתוף הפעולה הטכנולוגי בין שתי החברות החל לפני כ-20 שנה והתמקד עד היום בנושאים כמו תכנון שבבים, אופטימיזציה ואימות של התכנון ופיתוח מעבדי ה-GPU של אנבידיה באמצעות כלי התכנון של קיידנס. החידוש בהכרזה הנוכחית הוא בהרחבת שיתוף הפעולה אל פתרונות שלמים המבוססים על שימוש בבינה מלאכותית. נשיא ומנכ"ל קיידנס, ד"ר אנירוד דווגן, אמר שלשיתוף הפעולה בין שתי החברות תהיה השפעה נרחבת על התעשייה. "ביחד אנחנו מובילים את מהפיכת הבינה המלאכותית".

במסגרת חקר התרופות, שתי החברות הודיעו על שילוב של מערכת NVIDIA BioNeMo לגילוי תרופות באמצעות בינה מלאכותית, עם פלטפורמת Orion של קיידנס, אשר מבצעת סימולציה ביולוגית של התנהגות התרופות (Biosimulation) במטרה להעריך את השפעתן על הגוף. שילוב שני הכלים מאפשר לחוקרים לייצר מולקולות חדשות באמצעות BioNeMo, ולהעריך את השפעתן באמצעות הכלים של Orion.

מעבד AI בגודל של פרוסת סיליקון

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת Cerebras Systems מסן פרנסיסקו הכריזה על השבב הגדול ביותר בעולם – מעבד הבינה המלאכותית (AI) מדגם CS-3, אשר מיוצר בתהליך 5 ננומטר של TSMC ומיוצר על-גבי פרוסת סיליקון שלמה (Wafer). הרכיב הבלתי-שגרתי הזה מיועד לאימון בינה מלאכותית גדולים מאוד. שטח הסיליקון שלו הוא 46,225 ממ"ר (פי 57 ממעבד H100 של אנבידיהׂ). הוא כולל 4 טריליון טרנזיסטורים, 900,000 ליבות עיבוד, זיכרון על השבב בנפח 44 ג'יגה-בייט וגישה לזיכרון בקצב של 21 פטה-בייט לשנייה.

המגה-שבב מיועד להתמודד לאמן רשתות נוירוניות גדולות, הכוללות עד 4 טריליון פרמטרים. הארכיטקטורה של המערכת מאפשרת לקשר מספר רב של רכבים ליצירת מחשב גדול יותר. כך למשל, שימוש במארג התקשורת SwarmX interconnect, לקשר עד2048 רכיבי CS-3 כדי לייצר מחשב-על בעוצמת עיבוד של רבע zettaflops (כלומר, 10 בחזקת 21). כל רכיב יכול להתחבר אל זכרון חיצוני בנפח של 1,200 טרה-בייט המאפשרים למערכת יחידה לאמן מודלים הכוללים 24 טריליון פרמטרים – יכולת המאפשרת לבנות מודלי עיבוד שפה (LLM) גדולים פי 10 ממודל GPT-4 הנוכחי.

החברה מסרה שכיום היא בונה מחשב על מבוסס CS-3 בשיתוף עם חברת G42 מאבו-דאבי, אשר יתחיל לפעול ברבעון השני 2024. המחשב החדש, Condor Galaxy 3, יתבסס על 64 מערכות (או שבבים – קשה להחליט איך לקרוא להם) מסוג CS-3 וגיע לעוצמת עיבוד של 8exaFLOPs. עד היום בנתה G42 שני מחשבי על המבוססים על הדורות הקודמים של Cerebras, שכל אחד מהם הוא בעוצמת עיבוד של 4exaFLOPs. המחשב החדש יקושר למחשבים הקודמים ויכפיל את עוצמת האימון שלו, ל-16exaFLOPs. חברת G42 היא אחת מהמשקיעות ובעלת מניות ב-Cerebras.

בחודש שעבר הכריזה החברה על שיתוף פעולה עם חברת קואלקום, בבניית מחשב בניה מלאכותית לאימון רשתות נוירונמיות אשר יופעל באמצעות Qualcomm Cloud AI 100. הוא יתבסס על מערכת הדור השני, Cerebras CS-2 וישמש לעיבוד מודלי שפה גם בפורמט Mx החדש, אשר פותח בשנת 2023 באמצעות פרוייקט משותף של אינטל, AMD, קואלקום, אנבידיה, Arm ו-Meta. חברת Cerebras הוקמה בשנת 2015 על-ידי חמישה מייסדים אשר מכרו ל-AMD יצרנית שרתים תמורת כ-334 מיליון דולר. החברה לקחה על עצמה את המשימה לייצר שבבי ענק עבור תשתיות ענן ובינה מלאכותית. מאז הקמתה היא גייבה כ-720 מיליון דולר, כאשר בגיוס הון האחרון, בנובמבר 2021, היא גייסה 250 מיליון דולר לפי שווי חברה של כ-4 מיליארד דולר.