בינה מלאכותית

מהפיכת ה-AI בהייטק: אימוץ נלהב, לצד דאגה מעתיד התעסוקה

פורסם בתאריך ע"י Techtime

דו"ח חדש של רשות החדשנות ומכון ברוקדייל מציג תמונה מורכבת של שוק העבודה הטכנולוגי: מצד אחד אימוץ מסיבי של כלי בינה מלאכותית – 95% מהעובדים משתמשים בהם בעבודתם ו-78% עושים זאת מדי יום. מצד שני, דווקא על רקע החדירה המואצת, גובר החשש התעסוקתי, בעיקר בקרב עובדים מנוסים, עובדים בפריפריה ובעלי השכלה שאינה אקדמית. התוצאה היא דיסוננס מובהק: טכנולוגיה שמגבירה פריון ומעצימה עובדים צעירים, אך במקביל מערערת את תחושת הביטחון של חלקים מהענף.

הנתונים מראים כי העובדים משלבים את הבינה המלאכותית במגוון רחב של משימות. מפתחים נעזרים בכלים לכתיבת קוד, ניתוח לוגים ואיתור תקלות, בעוד אנשי שיווק, מוצר ומשאבי אנוש משתמשים בהם לכתיבת תוכן מקצועי, חיפוש מידע ולמידה עצמית. שמונים ושתיים אחוז מהמשתמשים היומיומיים משלבים את הכלים בשלושה סוגי משימות או יותר, ורבע מהם ביותר משישה סוגי משימות – עדות להתפשטות אורגנית של ה-AI בכל שכבות הארגון.

התרומה לפריון משמעותית: שבעים אחוז מהעובדים מדווחים על שיפור ניכר באיכות התוצרים וחמישים אחוז על קיצור זמן העבודה בעשרות אחוזים. ארבעים אחוז מציינים קיצור של יותר ממחצית מזמן הביצוע. מדד הפרודוקטיביות שפיתחו החוקרים מצביע על כך שכשלושה רבעים מהעובדים חווים עלייה ממשית בפריון, ללא הבדל בין סוגי תפקידים או חברות.

לצד זאת, הפערים בתפיסות בולטים. עובדים מנוסים מדווחים על רמות החשש הגבוהות ביותר – שלושים ושבעה אחוז מסניורים חשים איום ממשי. בקרב עובדים ללא השכלה אקדמית שיעור החשש מגיע לשלושים ותשעה אחוז, לעומת עשרים ושישה וחצי בלבד בקרב בעלי תואר. גם הפער הגיאוגרפי חד: ארבעים אחוז מתושבי הפריפריה חוששים מהשפעת ה-AI על עבודתם, לעומת עשרים וארבעה אחוז בלבד מאלה המתגוררים במרכז.

פערים ניכרים נרשמו גם בדפוסי השימוש: צעירים וג’וניורים מובילים באימוץ הכלים ובשילובם במשימות פיתוח, בעוד עובדים ותיקים משתמשים בהם פחות. ממצא מפתיע נוסף הוא שחברות סטארט-אפ משתמשות בכלי קוד ייעודיים בשיעור נמוך יותר מאשר מרכזי פיתוח בינלאומיים ובתי תוכנה.

למרות החששות, התמונה הרחבה אופטימית: שישים ושמונה אחוז מהעובדים רואים ב-AI הזדמנות להתפתחות תעסוקתית, ורק עשרים ושבעה אחוז רואים בה איום. הדור הצעיר, שמוביל את האימוץ ומפתח שילוב טבעי בין מיומנויות אנושיות לטכנולוגיות, מבטא היטב את רוח התקופה – שילוב של פחד מהתמורות המואצות לצד תקווה אמיתית ליכולות חדשות ולמסלולי קריירה חדשים.

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.

POLYN ייצרה את השבב הנוירוני האנלוגי הראשון בתעשייה

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: שבב העיבוד הקולי הנוירומורפי שיוצג בתערוכת CES בינואר 2026

חברת פולין (POLYN Technology) הכריזה על הצלחת הייצור ובדיקות ההסמכה של שבב עיבוד הרשתות הנוירוניות האנלוגי הראשון בתעשייה, המבוסס על טכנולוגיית NASP (Neuromorphic Analog Signal Processing) שהיא פיתחה. הרכיב החדש (בתמונה למעלה) יוצג בביתן של החברה בתערוכת CES 2026 שתתקיים בלאס וגאס בינואר 2026. השבב הראשון ממוקד בזיהוי פעילות קולית (Voice Activity Detection – VAD), אולם החברה מפתחת יישומים נוספים.

הטכנולוגיה של החברה מבוססת על פתרון מתימטי לבעיית הרשתות הנוירוניות, אשר מאפשר לממש את רוב מרכיבי העיבוד באמצעות מגברי שרת (Op Amps). הדבר מאפשר לבצע הסקות של רשתות נוירוניות באמצעות מעגל אנלוגי שאינו זקוק לתשתיות תמיכה דיגיטליות, כמו שעונים וממירי ADC/DAC. הרכיב מיוצר בטכנולוגיית CMOS סטנדרטית 40-90 ננומטר, ומגיע ביחד עם ערכת פיתוח המאפשרת ללקוח לפתח יישום ספציפי. המעבד משלים כל הסקה בתוך כ-50 מיליוניות השנייה ומגיע לצריכת הספק זעומה של כ-34µW בלבד, במהלך פעילות רציפה.

נוירונים מבוססי מגברי-שרת

הוא מיועד בעיקר לאבזרים מבוססי סוללה הנדרשים להיות בפעולה תמידית (Always-on Edge Devices), אם כי החברה מכינה אותו גם לשוק הרכב. בראיון ל-Techtime הסביר מייסד ומנכ"ל POLYN Technology, אלכסנדר טימופייב, שההכרזה האחרונה היא אבן דרך משמעותית בפעילות החברה בהוקמה בשנת 20219. "סגרנו את המעגל המסחרי. אנחנו מכריזים על מוצר מסחרי מלא שיגיע לשוק בתחילת השנה הבאה. כעת אנחנו שולחים את ערכות ההערכה ל-35 לקוחות ומצפים לקבל את ההזמנות הראשונות במהלך הרבעון הראשון של 2026".

מייסד ומנכ"ל POLYN Technology, אלכסנדר טימופייב
מייסד ומנכ"ל POLYN Technology, אלכסנדר טימופייב

המעבד הנוכחי מיוצר בחברת SkyWater האמריקאית בתהליך CMOS של 90 ננומטר, כאשר הייצור ההמוני מתוכנן להתבצע בחברת Globalfoundries בתהליך של 55 נומטר. טימופייב: "פיתחנו קומפיילר המאמן רשת דיגיטלית, ואז מחלק את האימון למרכיב קבוע המיושם באמצעות מעגל אנלוגי, ולמרכיב דיגיטלי קטן המיושם באמצעות מערך NPU סטנדרטי. המרכיב הדיגיטלי קטן מאוד. למשל, המרכיב האנלוגי מזהה קול, ואילו המעגל הדיגיטלי מוסיף מידע נוסף, דוגמת מהי מהירות הדיבור".

כיצד בנוי מערך העיבוד האנלוגי?

"אנחנו משתמשים במגברי שרת ונגדים המייצרים ייצוג אנלוגי של נוירונים, כאשר החישוב הוא במתחים ולא בזרמים, ולכן גם צריכת ההספק נמוכה מאוד. הרכיב הנוכחי כולל כ-500 נוירונים (כלומר 500 מגברי שרת) פיסיים המבצעים עיבוד של כמיליון פרמטרים. מבחינת החומרה, האתגר העיקרי היה בייצור מגברים בעלי אפס היסט של מתח ישר (Zero DC Offset). פתרנו את הבעיה הזאת באמצעות מגבר המבצע כיול אוטומטי. שאר הפרמטרים ניתנים לפיצוי באופן מתימטי".

לדבריו, ליבת החדשנות הטכנולוגית היא ביכולת לייצר באופן אוטומטי את המעגל הנדרש לכל יישום ספציפי. "ביחד עם חברת קיידנס פיתחנו תהליך המבצע את הקישורים הפנימיים באופן אוטומטי. התהליך הזה מאפשר לנו להמיר מודל דיגיטלי למודל אנלוגי, להשלים את תכנון השבב ולבדוק אותו – בתוך שבוע אחד בלבד".

היעד: הגעה לריווחיות ב-2028

חברת פולין רשומה כחברה בריטית אולם בפועל זוהי חברה ישראלית הפועלת מקיסריה שיש לה משרדים בבריסטול, בריטניה, והיא מעסיקה כ-45 עובדים. עד היום היא גייסה כ-25 מיליון דולר ממשקיעים פרטיים, בלא מעורבות קרנות הון סיכון (VC). כעת היא נמצאת בשלבי סגירה של גיוס הון נוסף בהיקף של כ-10 מיליון דולר. המטרה העסקית היא להתחיל במכירות מסחריות במהלך 2026, ולהגיע לריווחיות בשנת 2028".

מה הם שוקי היעד המרכזיים שלכם?

"אנחנו מתמקדים בכל מה שקשור ל-Physical AI. מוצרים שיש בהם מרכיב של עיבוד חכם, כמו למשל עיבוד קול, תעשיית הרכב, גלגלים חכמים ורובוטים, כולל רובוטים דמויי-אדם (Humanoids). אלה מוצרים שצריכים להתמודד עם בעיה של אלפי חיישנים הזקוקים לפעול במהירות ובהספק נמוך מאוד. השימוש המושלם של הטכנולוגיה הוא שילוב של המעבד הנוירומורפי שלנו בתוך החיישנים עצמם. לכן אנחנו עובדים כיום בשיתוף פעולה עם אינפיניאון על שילוב המעגל שלנו בתוך החיישנים שלהם".

נחתם הסכם שיתוף פעולה בין אינטל ואנבידיה

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: מנכ"ל אנבידיה ג'נסן הואנג (מימין) ביחד עם מנכ"ל אינטל ליפ-בו טאן. צילום: אינטל

חברת אינטל וחברת אנבידיה הופכות לשותפות עסקיות וטכנולוגיות. ביום ה' בערב חשפו שתי החברות הסכם שיתוף פעולה מפתיע שלהערכת מייסד ומנכ"ל אנבידיה, ג'נסן הואנג, הוא בעל פוטנציאל למכירות של עד 50 מיליארד דולר בשנה עבור שתי החברות. הברית בין שתי החברות מבוססת על שני מהלכים מרכזיים: השקעה פיננסית של אנבידיה באינטל ושיתוף פעולה טכנולוגי. על-פי ההסכם, אנבידיה תשקיע 5 מיליארד דולר בחברת אינטל תמורת מניות לפי מחיר של 23.28 דולר למניה.

מניית אינטל בנסד"ק זינקה בכ-30% והתייצבה בהמשך יום המסחר על עלייה של כ-23% (30.5 דולר), אשר העניק לה שווי שוק של כ-143.5 מיליארד דולר. התגובה של משקיעי אנבידיה היתה מרוסנת יותר: מניית החברה עלתה בכ-3.5% בלבד, והעניקה לחברה שווי שוק של כ-4.3 טריליון דולר, שהוא יותר מפי 30 מהשווי של אינטל.

אינטל מכניסה את אנבידיה לשוק חדש

המרכיב הטכנולוגי של ההסכם ממוקד בפיתוח משותף של שבבי SoC המשלבים מעבדי CPU בארכיטקטורת x86 של אינטל, ביחד עם מעבדי GPU של אנבידיה המקושרים באמצעות ערוץ התקשורת המהיר NVIDIA NVLink. הערוץ הזה מאפשר לקיים תקשורת מהירה בין מעבדי GPU ו-CPU ולהגיע לקצב העברת נתונים של עד 900GB/s. הדבר יתבצע בשתי דרכים שונות עבור שתי קבוצות מוצר מרכזיות: בשוק השרתים ותשתיות ה-AI, אינטל תייצר מעבדי x86 CPU המותאמים ספציפית לצרכים של אנבידיה, שאותם היא תשלב בתוך רכיבי ה-SoC שהיא מייצרת בחברת TSMC.

מניית אינטל בנסד"ק מגיבה להסכם עם אנבידיה

בשוק מחשבי ה-PC הניידים, אינטל תייצר ותמכור רכיבי SoC המבוססים על ארכיטקטורת x86 אולם כוללים את המעבדים הגרפיים של אנבידיה ממשפחת RTX GPU. הרכיבים האלה, אשר יביאו את אנבידיה לראשונה בתולדותיה אל שוק מחשבים אישיים שהיקפו נאמד בכ-150 מיליון יחידות בשנה, יהיו מוכרים בכינוי x86 RTX SoC. שיתוף הפעולה הזה לא יבוא במקום השימוש של אנבידיה בארכיטקטורת ARM, אלא לצידו. בשיחה עם עיתונאים שקיימו מנכ"ל אנבידיה ג'נסן הואנג ומנכ"ל אינטל ליפ-בו טאן ביום ה' האחרון, הסביר הואנג שאנבידיה תמשיך לעבוד עם ARM ותמשיך לפתח מעבדי CPU מבוססי ARM.

פוטנציאל מכירות של 50 מיליארד דולר

הואנג: "אבל נהיה לקוח גדול של אינטל". "אנחנו מחוייבים למפת דרכים מבוססת ARM. יש לנו מעבדי ARM חדשים הנמצאים בתהליכי פיתוח. זה לא משפיע על העיסקה הזו. הארכיטקטורה שלנו מתאימה לכל ארכיטקטורות המיחשוב הקיימות". הוא גם הבהיר שהעיסקה לא תפגע ביחסי העבודה של אנבידיה עם TSMC, המייצרת כיום את כל השבבים של אנבידיה".

בתשובה לשאלה מדוע ההסכם כולל השקעה הונית באינטל, הוא אמר שהמהלך יאפשר לאנבידיה לשלב מעבדי CPU של אינטל עם שבבי ה־GPU שלה ולמכור אותם במודל passthrough, שירחיב את היקף השוק של שתי החברות. הוא העריך שהעיסקה מבטאת פוטנציאל מכירות של עד 50 מיליארד דולר בשנה לשתי החברות. "הדבר יתרום להצלחת אינטל, ולכן יש בהשקעה ההונית הזו גם הגיון עסקי".

מדובר היה בארוע מעניין מאוד מבחינת המסרים הסמויים שהיו בו: ג'נסן הואנג אשר רגיל להשתתף בארועים ציבוריים כשהוא לבוש במעיל עור שחור, היה הפעם לבוש בחליפה מחוייטת ומצוחצחת. ליפ-בו טאן, שהופעתו תמיד מדוקדקת ומחוייטת, היה לבוש וסט ספורטיבי, כאילו הוא כרגע ירד מהאופנוע שלו… בפרק השאלות והתשובות, גילה טאן שהשיחות שלו עם הואנג החלו מייד לאחר שנכנס לתפקיד מנכ"ל אינטל לפני כשישה חודשים, ושצוותי הארכיטקטורה של שתי החברות כבר החלו לעבוד על השילוב הטכנולוגי בין שתי הארכיטקטורות.

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.

סופטבנק תשקיע 2 מיליארד דולר בחברת אינטל

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: מנכ"ל אינטל, ליפ-בו טאן

אינטל וסופטבנק (SoftBank) הודיעו על הסכם השקעה בהיקף של שני מיליארד דולר במניות אינטל, אשר ייעשה לפי מחיר מניה של 23 דולרים. סופטבנק תרכוש את המניות במחיר של 23 דולר למניה. השלמת העסקה כפופה לתנאים מקובלים. בעקבות ההודעה אתמול (ג') ירדו מניות סופטבנק בטוקיו בכ-2.2%, ומניות אינטל בנסד"ק ירדו בכ-3.7% ובלילה עלו בכ-5.2% למחיר של כ-24.9 דולר למניה, והעניקו לה שווי שוק של כ-103.5 מיליארד דולר.

יו”ר ומנכ”ל סופטבנק, מסיושי סון, אמר שההשקעה האסטרטגית הזו "משקפת את אמונתנו שיכולות הייצור והאספקה של שבבים מתקדמים בארה”ב ימשיכו להתרחב, ושלאינטל יהיה תפקיד מרכזי בכך". מנכ”ל אינטל, ליפ-בו טאן, אמר שסופטבנק "שותפה למחויבות שלנו לחיזוק ההובלה הטכנולוגית והייצורית של ארה”ב. מסא ואני עובדים בשיתוף פעולה הדוק כבר עשרות שנים, ואני מעריך את האמון שהוא מביע באינטל".

אסטרטגיית AI חדשה

סופטבנק הבהירה שההשקעה קשורה לאסטרטגיה רחבה של ביצוע השקעות משמעותיות בתחום הבינה המלאכותית (AI). פירוש הדבר שהיא רואה באינטל פלטפורמה קריטית לייצור שבבים עבור AI. ייתכן שהמהלך קשור לאסטרטגיית ה-AI החדשה שאותה הציג ליפ-בו לפני כחודשיים: "בעבר פעלנו בתחום הבינה המלאכותית מתוך גישה ממוקדת סיליקון, בלא לבנות מערך כולל ומשולב של חומרה ותוכנה. אנחנו צריכים למקד את האסטרטגיה שלנו סביב ארכיטקטורת x86 בתחום מעבדי ה-CPU וארכיטקטורת xe בתחום מעבדי ה-GPU, אבל לעלות ברמת ההפשטה ולספק מוצרים הכוללים גם חומרה וגם תוכנה.

"אנחנו צריכים להבין את המגמות החשובות ביותר בתחום המחשוב, ולהגיב אליהן באמצעות גישה מערכתית שיש בה גם פיתוח תוכנה וגם פיתוח סיליקון. בחודשים הקרובים נספק יותר מידע על המהלך שאנחנו מבצעים בפיתוח יכולות AI מאוחדות הכוללות חומרה ותוכנה. המהלך הזה אומנם דורש זמן, אולם הוא חיוני כדי שאינטל תהיה רלוונטית גם בגל המחשוב הבא".

חידת ARM

מעניין לראות האם הדבר יביא להגברת שיתוף הפעולה בין אינטל לבין חברת ARM, שעל-פי הערכות שונות נמצאות 90% ממניותיה בידי סופטבנק. השיעור המדוייק ברור, שכן לאחר שרכשה ARM ב-2016 תמורת 32 מיליארד דולר, היא הוציאה אותה מהנפקה, החזירה אותה למסחר בנסד"ק ב-2023 וביצעה מספר עסקעות נוספות של מכירת מניות לציבור. מעניין לציין ש-ARM נסחרת כיום לפי שווי גדול בהרבה מזה של חברת אינטל: 149.3 מיליארד דולר.

סיוה מקווה ש-2025 תהיה שנת ה-AI שלה

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: מנכ"ל סיוה, אמיר פנוש. צילום: נתי לוי

ברבעון השני של 2025 ירדו המכירות של חברת סיוה (CEVA) מהרצליה בכ-15% בהשוואה לרבעון המקביל אשתקד, והסתכמו בכ-24.2 מיליון דולר. מרכיב ההכנסות ההכנסות מהסכמי רישוי הסתכם ב-15 מיליון דולר (בהשוואה ל-17.3 מיליון דולר אשתקד, ומרכיב ההכנסות מתמלוגים הסתכם ב-10.7 מיליון דולר, בהשוואה ל-11.2 מיליון דולר ברבעון השני של 2024. מניית החברה בנסד"ק הגיבה לדו"ח בירידה של כ-1.8% וכיום החברה נסחרת לפי שווי שוק של כ-510 מיליון דולר.

חברת סיוה מספקת טכנולוגיות קישוריות, חישה ובינה מלאכותית במתכונת של קניין רוחני (IP) המשולב כמודולים בתוך השבבים של הלקוחות. נקודת האור החשובה ביותר של הרבעון הייתה החדירה של טכנולוגיית הבינה המלאכותית של החברה אל השוק, בזכות ארבע עסקאות רישוי שנחתמו עבור מעבדי NeuPro. מנכ"ל סיוה, אמיר פנוש, אמר שתוצאות הרבעון השני הושגו בין השאר על-ידי הרחבת עסקאות רישוי ה-AI. "עסקי ה-Edge AI שלנו ממשיכים לצמוח".

לדבריו, "ארבעה הסכמי NPU חדשים שנחתמו במהלך הרבעון מסמנים רגע מכונן באימוץ הטכנולוגיה שלנו. עסקי החברה ממוצבים היטב להשגת צמיחה במחצית השנייה של השנה, גם בהשוואה למחצית הראשונה וגם בהשוואה לתקופה המקבילה אשתקד". בחודש אפריל 2025 החברה דיווחה על הסכם עם Nextchip הקוריאנית, אשר בחברה במעבדי NeuPro-M המיועדים לעיבוד רשתות נוירוניות באבזרי קצה, ומופיעים במספר גרסאות בעוצמת עיבוד של 2TOPs-256TOPs. המעבדים ישולבו בשבבי עיבוד התמונה של Nextchip המיועדים למערכות עזר לנהג בטיחותיות (ADAS).

שני מעבדים במוצר אחד

ביוני 2025 הודיעו סיוה ואליפטיק לאבס (Elliptic Labs) הנורבגית, על שיתוף פעולה בהטמעת מעבד רשתות נוירונים (NeuPro-Nano) של סיוה בפלטפורמת החיישנים החכמים מבוססי AI של אלפטיק לאבס, המותקנת כבר ביותר מחצי מיליארד מכשירים. מעבד NeuPro-Nano הוא מעבד נוירוני (NPU) קומפקטי ועצמאי, המיועד להרצת מודלים של בינה מלאכותית במכשירי קצה קטנים כמו אוזניות חכמות, שעונים, חיישנים ומכשירי בית חכם. אליפטיק לאבס מספקת פתרון תוכנה מבוסס AI לעיבוד מידע מחיישנים. במסגרת שיתוף הפעולה, התוכנה הזו תוכל לרוץ ביעילות על גבי שבבים של לקוחות של סיוה ששילבו את ה-NPU.

בשבוע שעבר הודיעה ALi Corporation הטאיוואנית שהיא בחרה במעבדי ה-AI של סיוה לפלטפורמות הווידאו מהדור הבא שלה (Video Display Sub-System – VDSS). מבחינת סיוה זו עסקה מעניינת מאוד, מכיוון שמדובר בשני מעבדי AI שונים המשולבים במוצר אחד, במטרה להאיץ ביצועי AI חסכוניים באנרגיה במכשירי קצה חכמים מבוססי וידאו.

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

המדינה תעניק 44 מיליון שקל להקמת מאגרי מידע איכותיים

פורסם בתאריך ע"י Techtime

רשות החדשנות פירסמה קול קורא לקבלת הצעות לפיתוח והנגשת מאגרי מידע איכותיים שיועמדו לרשות חוקרים וחברות טכנולוגיה ותעשייה בישראל. הרשות תעניק לזוכים סכום כולל של עד 44 מיליון שקל. מדובר בפרוייקט משותף של משרד הכלכלה והתעשייה, משרד החקלאות וביטחון המזון ומנהלת תקומה. ממשרד הכלכלה נמסר שהיוזמה מתבצעת במסגרת הפעימה השנייה של התוכנית הלאומית לבינה מלאכותית. המטרה היא לספק נתונים איכותייים ונגישים לצורך פיתוח אלגוריתמים מתקדמים, חיזוי תהליכים תעשייתיים, האצת המחקר והפיתוח המדעי, וקידום פתרונות בתחומי האקלים, הרפואה והביטחון.

מאגרי המידע החדשים יתמקדו בשישיה תחומים מרכזיים:

  • מדעי החיים ובריאות  –  מידע רפואי, גנומי או קליני שיאפשר פיתוח תרופות, מכשור רפואי, טכנולוגיות דיאגנוסטיקה, וכלי בינה מלאכותית מותאמים למערכת הבריאות
  • ייצור מתקדם  –  תעשיות מתקדמות, קווי ייצור, שרשראות אספקה, מערכות חישה ואוטומציה, לרבות מוליכים למחצה ו-ICT
  • דזרטק ואקלים  – מידע אקלימי, נתוני אנרגיה מתחדשת, ניטור מים, חיזוי מזג אוויר, חישה סביבתית, ויישומים לתחומי האקלים
  • אגרוטק –  נתונים חקלאיים מבוססת חיישנים, לוויינים, מערכות GIS, חקלאות מים, בתי אריזה, ושרשרת אספקת המזון
  • פודטק –  מאגרי מחקר וטכנולוגיות במזון חדשני, כולל חלבון אלטרנטיבי, תחליפי בשר מן החי, תהליכי ייצור חדשים ומעקב תזונתי
  • ביטחון והייטק  – נתונים רלוונטיים לסייבר, טכנולוגיות ביטחוניות ודו-שימושיות, תעשיות החלל וה-AI הביטחוני, לצד בלוקצ׳יין, פינטק, תחבורה חכמה ותוכנה.

אחד מהתחומים המרכזיים הוא אגרוטק. מאגרי המידע בתחום הזה יתמקדו בנתוני קרקע, אקלים, סוגי גידולים, מזיקים, פרוטוקולי גידול, טכנולוגיות חקלאיות ונתוני שיווק והפצה, בדגש על איסוף נתונים בזמן אמת והתייחסות למשבר האקלים העולמי וההתחממות הגלובלית. כיום המידע הזה פזור בין גופים שונים, באופן שאינו נגיש תמיד לצורכי מחקר ופיתוח.

מנכ״ל רשות החדשנות, דרור בין, אמר שהקול קורא הזה נועד להפוך את מאגרי הנתונים של מדינת ישראל ממשאבים סגורים למנועים פתוחים של חדשנות. מנכ"ל משרד הכלכלה והתעשייה, מוטי גמיש, אמר שבעידן הבינה המלאכותית, "אנחנו חייבים להנגיש לחברות תשתית נתונים איכותית". ראש מנהלת תקומה, אביעד פרידמן, אמר שההשקעה בהקמת מאגרי נתונים מתקדמים תאפשר ליישובים ולחברות מהפריפריה להשתלב בגל הצמיחה הטכנולוגית. "זוהי הדרך להפוך את אזור העוטף ממוקד פגיעה למוקד מצוינות וחדשנות".

קיידנס חשפה קטגוריה חדשה: מעבדי-עזר לרשתות נוירוניות

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת קיידנס (Cadence) הכריזה על מעבד-העזר לרשתות נוירוניות, Tensilica NeuroEdge 130 AI Co-Processor (AICP), אשר מהווה קטגוריה חדשה בתחום מעבדי ההאצה של מטלות בינה מלאכותית (AI). המעבד מופיע במתכונת של קניין רוחני (IP) ומבוסס על משפחת מעבדי Vision DSP של טנסיליקה. האנליסט הראשי של חברת Cambrian AI Research, הסביר בהודעה של קיידנס, שהמעבדים הנוירוניים (NPU) מבצעים היום את רוב עבודות העיבוד במערכות AI/ML המשמשות ברובוטים, מכוניות אוטונומיות, רחפנים ומעארכות אוטומציה תעשייתיות.

"אולם פעולות העיבוד האלה דורשות הכנה של הקבצים לפני ואחרי העיבוד הנוירוני, ולכן כדאי להפנות את הפעולות האלה אל מאיצים חיצוניים שהם יעילים יותר ממעבדי GPU או CPU, ועל-ידי כך לשחרר את ה-NPU למשימות הליבה העיקריות". המעבד החדש עובד באופן חלק מול מעבד ה-NPU ממשפחת Cadence Neo ומול מעבדי NPU מתוצרת חברות אחרות.

החברה מסרה שהוא מספק שיפור של 30% בביצועים והפחתה של 20% בצריכת ההספק, בהשוואה למעבדי Tensilica Vision DSP סטנדרטיים. המעבד ניתמך על-ידי חבילת פיתוח התוכנה NeuroWeave, המאפשרת לבצע אופטימיזציה של היישום לתכונות החומרה. מנהל קבוצת Silicon Solutions בקיידנס, בויד פלפס, הסביר את הרעיון מאחורי ההכרזה: "ככל שעומסי העבודה בתחום הבינה המלאכותית הופכים פחות ייחודיים לתחום מסוים ויותר מגוונים, הלקוחות מחפשים מעבד–משנה קומפקטי, יעיל וממוקד–AI לשיפור יחס הספק–ביצועים–שטח (PPA) ולמוכנות עתידית".

"זיקוק מודלים" שובר את מחסום הלמידה העמוקה בקצה הרשת

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: הרכבת שרתים במפעל הייפר גלובל בראש העין. צילום: הייפר גלובל

מאת: יואל יעקבסן, CTO חברת הייפר גלובל (HIPER Global)

בעידן שבו מכשירים חכמים מהווים חלק בלתי נפרד מחיינו, היכולת לעבד נתונים ולקבל החלטות בקצה הרשת (Edge) היא קריטית, אולם היא דורשת להריץ מודלי בינה מלאכותית עתירי עיבוד על-גבי מכשירים מוגבלי משאבים כמו טלפונים, מצלמות או מחשבים תעשייתיים. טכניקת "זיקוק מודלים" (Model Distillation) החדשה מסתמנת כפתרון המאפשר לגשר על הפער ולהביא את העוצמה של מודלי ענק אל אבזרי הקצה.

מחשוב קצה (Edge Computing) הוא פרדיגמה טכנולוגית שבה עיבוד המידע מתבצע קרוב למקור יצירתו או למקום הצריכה שלו, ולא בשרתי ענן מרוחקים. לגישה הזו יתרונות מרובים: זמן תגובה קצר, חסכון בעלויות התקשורת, שמירת פרטיות ואבטחה, ואפשרות לשימוש בטכנולוגיה עתירת עיבוד גם באזורים ללא קליטת אינטרנט יציבה. אלא שמודלי למידה עמוקה מודרניים, המצטיינים במשימות כמו זיהוי תמונה או עיבוד שפה טבעית (ובמקרים רבים – שניהם יחד), הם לרוב מפלצות חישוביות.

האנלוגיה המפתיעה של מורה-תלמיד

הם דורשים עוצמת עיבוד גדולה, הרבה מאוד נפח של זיכרון מהיר וצורכים אנרגיה רבה – שלושה משאבים הנמצאים בצמצום חמור במכשירי קצה. הנסיון לאמן מודלים קטנים הדורשים פחות משאבים, על בסיס המידע ששימש לאימון מודלים גדולים, לא הניב תוצאות טובות. כאן נכנסת לתמונה טכניקת זיקוק המודלים – AI Model Distillation, שהוצגה על-ידי זוכה פרס טיורינג, ג'פרי הינטון. הוא מבוסס על אנלוגיה של מורה–תלמיד: בשלב הראשון, מאמנים מודל AI גדול ומורכב במרכז נתונים חזק. המודל הזה, המשמש כ"מורה", מספק איכות גבוהה מאוד אך הוא גדול ומסורבל מכדי לפעול על מכשיר קצה.

בשלב השני מעבירים "ידע רך" למודל "תלמיד". במקום לאמן מודל קטן ("תלמיד") רק על נתוני האימון הגולמיים, אנחנו מאמנים אותו ללמוד מהתובנות העמוקות יותר של מודל המורה. המורה לא רק אומר "זו התשובה", אלא מספק התפלגות הסתברויות מלאה: "אני בטוח ב-95% שזה כלב, אבל יש סיכוי של 4% שזה זאב ו-1% שזה שועל". מידע עשיר זה, המכונה "ידע רך", מלמד את התלמיד על הקשרים והניואנסים בין קטגוריות שונות.

התוצאה היא מודל תלמיד קטן ו"רזה" משמעותית, הדורש פחות כוח חישוב וזיכרון, אך בזכות הלמידה מהמורה, הוא מצליח לשמר רמת דיוק קרובה מאוד לזו של המודל המקורי והגדול. היכולת לזקק מודלים פותחת את הדלת לשילוב AI מתקדם מאוד במכשירים עם יכולת עיבוד צנועה, ומנגישים יכולות AI במכשירים שבעבר לא יכלו לתמוך בהן. בנוסף, מודלים מזוקקים מאפשרים פיתוח מוצרים חסינים לזליגת מידע, מכיוון שהעיבוד מתבצע באופן מקומי לחלוטין.

"תלמיד מצטיין" מגיע לכל מקום

לטכנולוגיה הזו יש שימושים אפשריים רבים: מערכות ממוחשבות רפואיות יכולות לנתח מידע לגבי חולים, לספק לצוות הרפואי ניתוח של המדדים הרפואיים (ובשילוב מודלים מסוג VLM, גם הצלבה עם ניתוח הדמאות רפואיות באיכות הולכת ועולה) ואפילו ולהמליץ על צעדים רפואיים מיידים אם נדרשים. המלצות אלו יכולות להתבצע מקומית על "מחשב קצה" באיזור החולה, מבלי להתבסס על רשת האינטרנט בשביל עיבוד בענן או במידה רבה אפילו על רשת בית החולים. באמצעות Agentic AI אפשר לשלב אישורים של רופאים אנושיים, להזמין בדיקות ולנתח חומר ממאגרי המידע של בית החולים ואפילו ממאגרי מידע חיצוניים כדי לספק תוצאות טובות יותר.

מוצרים לאבטחת מידע יכולים לנתח מידע ודפוסים באמצעות Reasoning AI מקומי כדי לקבל החלטות מקומיות. מכשירים תעשייתיים יכולים לעבוד באופן פשוט בהרבה באמצעות שילוב של מודלים מזוקקים מקומיים המשלבים ראייה (קריאת מצב מסך, ראייה של המצב בתוך המכונה), דיבור (שיחה עם העובד) וניתוח טקסט (שיחה עם העובד בשפה טבעית), כדי לצמצם פערי מיומנות ולהפוך שימוש במכונות לנגיש יותר ואפילו עצמאי. מוצרים תעשייתיים שנסמכו בעבר על חוקיות עדינה ומתוחכמת שפותחה בעמל רב וקשה מאוד לתחזוקה, יכולים להתבסס על AI מקומי חזק מאוד שנבנה באמצעות זיקוק.

כדי להשיג את כל אלו חשובה גם התשתית ותפעול הסביבה. בחירה נבונה במערכת המיחשוב התעשייתי או הרפואי, המאיצים הנכונים שיתאימו למודלים מזוקקים, תשתיות התוכנה הנחוצות והתהליכים הדרושים כדי לאפשר בטיחות, אבטחה ועדכניות תדירה, הם מרכיב חשוב הדורש מקצועיות בפני עצמה.

לסיכום: טכניקת AI Model Distillation אינה רק אופטימיזציה טכנית; היא טכנולוגיית ליבה המאפשרת להעביר את ה"חוכמה" של מודלי הענק גם אל מכשירי הקצה, וסוללת את הדרך לדור הבא של יישומי קצה מבוססי AI יעילים, מהירים ומאובטחים.

יואל יעקבסן, CTO בחברת הייפר גלובל. צילום: ענת קזולה
יואל יעקבסן, CTO בחברת הייפר גלובל. צילום: ענת קזולה

אודות החברה: 

הייפר גלובל עוסקת במתן פתרונות מחשוב לחברות טכנולוגיות המפתחות מוצרים. החברה פועלת בישראל ובעולם (באמצעות חברות בת בבריטניה ובארה"ב). היא מספקת ללקוחות פתרונות גלובליים. פעילותה כוללת עבודה משותפת עם גופי הפיתוח של הלקוחות והתאמת פתרונות טכנולוגים מורכבים לצורכיהם. בשלבים שלאחר מכן החברה מייצרת את המערכות שתכננה ומספקת אותן לכל מקום נדרש בעולם.

מעבדי Xeon 6 במערכות ה-AI של אנבידיה

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת אינטל הכריזה בסוף השבוע על שלושה דגמים חדשים של מעבדי משפחת Xeon 6, המבוססים על ליבות ביצועים (P-Cores). היא מסרה שאחד מהם, המעבד Xeon 6776P נבחר על-ידי חברת אנבידיה לשמש כמעבד הראשי (head node) במערכת הבינה המלאכותית החדשה שלה, DGX B300, המבוססת על ארכיטקטורת Blackwell. המערכת מיועדת להתמודד עם עומסי עבודה כבדים, כמו אימון והסקת מודלים גדולים.

המעבדים החדשים כוללים את טכנולוגיית Priority Core Turbo – PCT המאפשרת להאיץ את מהירות העבודה של 8 ליבות נבחרות, ממהרות שעון של 3.9 גה"ץ, למהירות שעון של 4.6 גה"ץ. ההאצה מתבצעת במועדים נבחרים, כמו למשל ברגעים הקריטיים של העבודה דוגמת תהליך הכנת הנתונים (data preprocessing), טעינת מודלים וניהול תורי משימות. במערכות בינה מלאכותית, כאשר CPU לא מספיק מהיר, הוא פשוט ממתין ולמעשה לא עושה דבר. ההאצה נועדה למנוע את תופעת ההשהיה הזו.

"תפקידו של מעבד ה-Xeon כ-head node הוא קריטי במערכות AI, אמרה קרין אייבשיץ סגל, סגנית נשיא תאגידית ומנהלת זמנית של קבוצת מרכזי הנתונים באינטל.  בנוסף לטכנולוגיית PCT, המעבדים כוללים עד 128 ליבות P-Core, תמיכה בזיכרון מהיר העובד בקצב של עד 5,200MT/s, כולל MRDIMM, RDIMM ו-CXL, הגדלה של 20% במספר נתיבי ה-PCIe ותמיכה בהאצת חומרה לחישובי מטריצות (AMX).

אנבידיה מגדילה את מרכז המו"פ בתל אביב

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: עמית קריג, סגן נשיא בכיר ב-NVIDIA ומנהל מרכז הפיתוח של אנבידיה בישראל

חברת אנבידיה מרחיבה את משרדיה בתל אביב, ומוסיפה אליהם 10 קומות נוספות במגדל רובינשטיין בתל אביב, בנוסף ל-8 הקומות שהיא תופסת כיום. החברה מסרה שלאחר השלמת ההתרחבות, ישתרעו משרדיה על שטח של כ-22,000 מ"ר. במרכז המורחב יהיו כ-1,200 פינות עבודה לצד מעבדות מחקר בינה מלאכותית וחלל כנסים ואירועים. במקום יוקם מתחם הסעדה שיופעל על-ידי קבוצת מחניודה בהובלת השף אסף גרניט. האתר יחל לפעול במתכונת מלאה עד סוף השנה, ויתמוך בהרחבת פעילות המחקר והפיתוח של אנבידיה בישראל.

חברת אנבידיה היא אחת המעסיקות הפרטיות הגדולות במשק. מאז רכשה את חברת מלאנוקס בשנת 2020, היא הכפילה את מספר עובדיה בישראל וכיום היא מעסיקה כ-4,500 עובדים בתל-אביב, יקנעם, תל-חי, מבוא כרמל, רעננה ובאר שבע. מרכז הפעילות הגדול ביותר הוא מתקן מלאנוקס לשעבר ביוקנעם. המרכז בתל אביב הוא השני בגודלו. החברה מסרה שהיא מגייסת עובדים וכעת יש לה כמה מאות משרות פתוחות במשרדיה ביקנעם, תל אביב, רעננה, באר שבע ותל חי.

"אנחנו ממשיכים להעמיק את ההשקעה שלנו בישראל, מתוך אמונה בהון האנושי וביכולת שלו להוביל חדשנות עולמית", סגן נשיא בכיר להנדסת תוכנה ומנהל מרכז המחקר והפיתוח של אנבידיה בישראל, עמית קריג. "הרחבת המרכז בתל אביב תאפשר לנו לגייס עובדים נוספים ולקדם בישראל חדשנות בתחום הבינה המלאכותית".

בתוך משרדי אנבידיה בתל אביב. צילום: אנבידיה
בתוך משרדי אנבידיה בתל אביב. צילום: אנבידיה

 

פורטליקס הכריזה על פתרון בדיקה לרכב אוטונומי מבוסס AI

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: מייסד שותף בחברת פורטליקס, גיל אמיד

חברת פורטליקס (Foretellix) מרמת-גן הכריזה על יכולות חדשות בתוכנת התרחישים שלה, Foretify, המאפשרות לאמן ולבדוק כלי-רכב אוטונומיים שהתוכנה שלהם מבוססת על בינה מלאכותית ׁׂ(AI). ההרחבה מיושמת באמצעות פלטפורמת הסימולציה הריאליסטית NVIDIA Cosmos אשר פועלת על-גבי הענן Omniverse של אנבידיה. הכלים החדשים מספקים יכולות לאמן את מנועי הבינה המלאכותית של כלי-הרכב באמצעות שימוש בנתוני נסיעה קיימים ובמידע המגיע מחיישני הרכב, ובנתונים משלימים המיוצרים באופן סינתטי באמצעות השילוב בין Foretify ו-Cosmos, אשר מייצר סימולציה ריאליסטית מאוד (Physical AI).

המערכת מספקת מענה לשלושה צרכים מרכזיים בפיתוח רכב אוטונומי מבוסס AI: לוודא שאלגוריתם הבינה המלאכותית מתפקד בצורה בטוחה בכל תרחיש ריאליסטי, לבצע הערכה של רמת המוכנות של המערכות האוטונומיות ולבדוק את רמת עמידתן בדרישות הרגולטור והמפתחים, לפני שהמכוניות עולות לכביש. לדברי מנכ"ל ומייסד שותף של פורטליקס, זיו בנימיני, "אימון, אימות ואספקת ראיות לרמת התיפקוד של הערכות האוטונומיות, הוא המנוע המרכזי שיגרום לתעשיה הזו להתקדם".

שילוב מידע אמיתי ומידע סינתטי במערכת פורטיפיי, לאימון מערכת נהיגה אוטונומית
שילוב מידע אמיתי ומידע סינתטי במערכת פורטיפיי, לאימון מערכת נהיגה אוטונומית

האינטגרציה של פלטפורמת Foretify עם טכנולוגיית סימולציית החיישנים של אנבידיה זכתה בפרס "חדשנות השנה בתחום הסימולציה" בתחרות Automotive Testing Technology International Awards לשנת 2025. מנכ"ל יצרנית המשאיות Torc מקבוצת דיימלר, פיטר ווגן שמידט, אמר שהמערכת תסייע לחברה לפתח משאית אוטונומית עד שנת 2027. גם טילו שוורץ, סמנכ"ל הנדסה בחברת הרכב האוטונומי האמריקאית Nuro, אמר שהחברה החלה להשתמש בה.

מייסד משותף ומנהל נושאי הרגולציה בפורטליקס, גיל אמיד, הסביר בראיון ל-Techtime, שהיכולות החדשות של פלטפורמת Foretify נועדו לספק פתרון לשינוי הדרמטי שהתחולל בשנים האחרונות בעולם הנהיגה האוטונומית, בעקבות המעבר של היצרניות משימוש בתוכנות מבוססות חוקים (Rule based) קלאסיות, לתוכנות בינה מלאכותית המבוססות על רשתות נוירוניות. אמיד: "המעבר התחיל ברמת החיישנים לצורך עיבוד תמונה וזיהוי אובייקטים, ולאחר מכן התפתח לכיוון של מודלי בינה מלאכותית המבצעים עיבוד מצבים וקבלת החלטות.

"היום כבר לא מתחילים את פיתוח תוכנת הנהיגה מתוכנה קלאסית, אלא בונים מודל AI ומתחילים לאמן אותו באמצעות נתונים מוקלטים קיימים. לאחר הגעה לרמה של אימון סביר, אפשר לבצע נהיגות מבוקרות ותרגולים במערכת סימולציה. בשלב הזה המפתחים זקוקים ליכולת להשתמש בהקלטות כדי לייצר סיטואציות נוספות לצורך שיפור האימון, אפילו להוסיף למאמן סיטואציות חסרות. התהליך הזה חוזר על עצמו ומתרחב בהתמדה".

היכן אתם ממוקמים בשרשרת הפיתוח הזו?

"זה המקום שבו השפה שלנו, שבמקור שלא תוכננה לעולם ה-AI, יכולה גם לענות לצורכי ה-AI, מכיוון שהיא מסוגלת לייצר אינסוף וריאציות של תרחישים שזוהו, ובכך לסייע באימון ותרגול המערכת. עולם האימון ועולם הבדיקה נמצאים בחפיפה. הדבר השני שהמערכת שלנו עושה, היא טיפול בעולם שאנחנו קוראים לו כיסוי (Coverage): מה נבדק ומה לא נבדק. אנחנו יכולים לבדוק לא רק את המצבים שעשינו בסימולציה, אלא גם את הלוגים וההקלטות של נהיגות הניסוי. המערכת בודקת איזה מצבים חסרים כדי להשלים את האימון הדרושה, ליצור וריאציות שלהם לצורך אימון, ועל-ידי כך להגיע לרמת הכיסוי המבוקשת.

מהו שיתוף הפעולה עם אנבידיה?

"אנחנו לא עוסקים בתחום של סימולציה ויצירת המאפיינים הפיסיקליים, אלא מתחברים לכל מיני סימולטורים בעולם. כאן ממוקד שיתוף הפעולה עם אנבידיה: יש להם יכולת לייצר ריאליזם בסימולטורים שלהם באמצעות פלטפורמות אומניוורס, וקוסמוס. הוספנו ל-Foretify את היכולת לתמוך ב-Physical AI שאותו אנחנו מקבלים באמצעות אינטגרציה עם אנבידיה. הפתרון המשווק ללקוחות מורכב ממוצר של פורטליקס וממוצר של אנבידיה במסגרת NVIDIA Cosmos המצוי בענן אומניוורס".

חברת פורטליקס הוקמה בשנת 2018 על-ידי יוצאי תעשיית השבבים יואב הולנדר, זיו בנימיני וגיל אמיד. עד היום החברה גייסה כ-135 מיליון דולר. בין המשקיעים בחברה גם יצרניות גדולות המשמשות כלקוחות של החברה, דוגמת וולוו, טויוטה ואפילו אנבידיה. כיום החברה מעסיקה כ-200 עובדים בעולם, בהם 90 בישראל והשאר במשרדיה בארה"ב, אירופה, יפן, סין וברזיל.

סעודיה ו-AMD מקימות חוות AI בהשקעה של 10 מיליארד דולר

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: מנכ"לית AMD ליסה סו, ונסיך הכתר הסעודי מוחמד בין סלמן

קרן ההשקעות הלאומית של סעודיה, Public Investment Fund – PIF, הכריזה על הקמתה של חברת שירותי הבינה המלאכותית החדשה, HUMAIN, אשר תספק תשתיות חומרה ותוכנה במזרח התיכון ובכל העולם. החברה תקים מרכזי עיבוד ליישומי AI במספר אתרים בעולם, שבהם ירוץ המודל הלשוני ALLAM, שהוא מודל ה-LLM הראשון בעולם המותאם במיוחד לשפה הערבית ולתרבות הערבית. בין השאר, הוא מתוכנן להבנת דיאלקטים ערביים שונים, להתייחס לערכים תרבותיים מקומיים ולהכיר את הייחוד של קהילות ערביות שונות.

הקרן הוקמה על-ידי ממשלת בסעודיה כבר בשנת 1971 במטרה לבצע השקעות בסעודיה ובעולם. בשנת 2015 הוגדרו מטרותיה מחדש והיא קיבלה תפקיד מרכזי בקידום אסטרטגיית Vision 2030, שנועדה לבנות תשתיות שיבטיחו את כלכלת סעודיה ללא תלות בנפט. מדובר בפרוייקט מדינתי המנוהל על-ידי בית המלוכה. כיום יו"ר הקרן הוא יורש העצר וראש הממשלה, הנסיך מוחמד בין סלמן בין עבדול-עזיז אל סעוד. מיד לאחר ההכרזה על השקת החברה, הודיעה AMD על חתימת הסכם עם HUMAIN להקמת חוות שרתים ליישומי בינה מלאכותית בהשקעה כוללת של כ-10 מיליארד דולר.

מדובר בחוות שרתים אשר מחשבי ה-AI שבתוכה יגיעו להספק כולל של 500 מגה-ואט בתוך 5 שנים. היא מתוכננת לספק שירותים כבר ב-2026, ותסתמך על אנרגיה שתספק מדינת סעודיה. תשתית המחשבים של החווה תתבסס כולה על מעבדי ותוכנות AMD, בהם מעבדי ה-GPU ממשפחות AMD Instinct ו-AMD EPYC, מאיצי התקשורת AMD Pensando, מעבדי AMD Ryzen וסביבת התוכנה AMD ROCm. במקביל, החברה מתכננת להקים חוות נוספות בעולם, כולל בארה"ב.

גם אנבידיה מצטרפת לפרוייקט

לא נמסרו פרטים על המבנה העסקי של חברת HUMAIN, אולם מנכ"לית AMD, ד"ר ליסה סו, אמרה שהשותפות כוללת השקעה של AMD במיזם הזה: "ההשקעה שלנו ב-HUMAIN היא אבן-דרך בקידום תשתיות AI גלובליות". במקביל להכרזה הזו, הודיעה חברת אנבידיה (NVIDIA) שהתקיימה פגישה בין הנסיך מוחמד בין סלמן ובין מנכ"ל אנבידיה ג'נסן הואנג, אשר התלווה לנשיא טראמפ בביקורו בסעודיה. השניים סיכמו על השתתפותה של אנבידיה בפרוייקט ה-AI של HUMAIN.

בשלב הראשון, החברה תרכוש 18,000 מחשבי-על מסוג GB300 Grace Blackwell אשר יקושרו ביניהם ברשת InfiniBand מהירה. חברת HUMAIN גם תתקין את ענן NVIDIA Omniverse הראשון בסעודיה, כדי לספק יכולות תאומים דיגיטליים (digital twins) של אובייקטים פיסיים. אנבידיה גם חתמה על הסכם עם רשות המידע והבינה מלאכותית הסעודית (SDAIA) לפריסה של 5,000 מעבדי GPU ממשפחת Blackwell, לשימוש על-ידי רשויות מקומיות ומשרדים ממשלתיים.

אנבידיה ישראל פיתחה טכנולוגיית אבטחה ל"מפעלי AI"

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת אנבידיה תכריז מחר על מערכת אבטחה אשר פותחה במרכז הפיתוח של החברה בישראל, המיועדת לספק הגנה על תשתיות בינה מלאכותית מאסיביות, שקיבלו את הכינוי AI Factories. הכוונה למרכזי נתונים במימדים עצומים, המנתחים כמויות גדולות של מידע במטרה להפיק ממנו תובנות בעלות ערך. מערכת האבטחה החדשה, NVIDIA DOCA Argus, רצה על-גבי מעבד הסטת העומסים הישראלי NVIDIA BlueField וסביבת התוכנה DOCA, ומזהה איומים בזמן אמת, במהירות גבוהה פי 1,000 מהמקובל כיום בשוק.

מעבדי ההאצה האלה הם מרכיב מרכזי בתשתיות AI Factories ומסייעים לספק להם יכולות תקשורת מהירות. מכיוון שמערכת ההגנה רצה על מעבדי ההסטה, פעילותה אינה תלויה בסוג השרת, במשאבי השרת או בכים המותקנים בשרת המארח. כלומר, היא מערכת אבטחה שיכולה לפעול בכל סביבה של מחשוב בינה מלאכותית. חברת אנבידיה מסרה שהיא מקימה בימים אלה מפעל AI עבור חברת סיסקו, אשר יתבסס על הארכיטקטורה שלה ועל מערכת האבטחה החדשה.

Avnet ASIC תנהל הייצור ב-TSMC של היילו

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת היילו (Hailo) התל אביבית, אשר מפתחת ומספקת מעבדי בינה מלאכותית ליישומים משובצי מחשב, בחרה בחברת אבנט אייסיק (Avnet ASIC Israel) לניהול הייצור של מעבדי ה-AI העתידיים שלה בחברת TSMC הטאיוואנית. אבנט אייסיק היא חטיבה של Avnet Silica, הנמצאת בבעלות Avnet. לאבנט אייסיק הסמכה רשמית של TSMC המעניק לה מעמד של Value Chain Aggregator – VCA. עד היום היא השלימה שני פרוייקטים עם חברת היילו.

הסמכת VCA מאפשרת לאבנט אייסיק לספק גישה אל תהליכי הייצור של TSMC, ביחד עם תמיכה הנדסית, ניהול הייצור ואינטגרציה תהליכית. בין השאר, היא צברה ניסיון בתהליכי 3 ננומטר ויש לה גישה לטכנולוגיות 2 ננומטר של TSMC הצפויות להגיע בקרוב לשוק. היילו מקבלת תמיכה מלאה בייצור הסדרתי, כולל תהליכי טייפאאוט, ניהול מוצר וניהול שרשרת האספקה. סמנכ"לית איכות ותפעול בחברת היילו, אינה שטרנברג, אמרה ששיתוף הפעולה עם אבנט אייסיק מעניק להיילו גישה אל תהליכי הסיליקון המתקדמים ביותר של TSMC.

מנהלת הפעילות העסקית של אבנט אייסיק ישראל, יוליה מילשטיין, אמרה ש-TSMC הסמיכה מספר מצומצם של חברות כשותפות VCA. אבנט אייסיק היא מרכז תכנון וייצור רכיבי ASIC ו-COT. היא הוקמה לפני כ-35 שנים וביצעה יותר מ-350 פרוייקטים בישראל ובחו"ל. חברת היילו הוקמה ב-2017 על-ידי בוגרי היחידה הטכנולוגית של חיל המודיעין, וגייסה מאז הקמתה כ-340 מיליון דולר. כיום יש לה כ-300 לקוחות בעולם. החברה מעסיקה כ-300 עובדים, 250 מהם בישראל והשאר במשרדיה בעולם.

דור חדש של מצלמות בינה מלאכותית

המעבדים של היילו מאפשרים למכשירים חסכוניים באנרגיה לבצע משימות למידה עמוקה דוגמת זיהוי עצמים בזמן אמת. שוקי היעד המרכזיים של החברה: תעשיות הרכב, אבטחה, מחשוב, תעשייה 4.0 וקמעונאות. בשבוע שעבר היא השתתפה בתערוכת ISC West 2025 בלאס וגאס, והציגה בה שורה של מצלמות בעלות יכולות  Generative AI של יצרנים שונים, אשר מבוססות על מעבדי התמונה מסדרה Hailo-15 ׁ(בתמונה למעלה) ומאיצי ה-AI מסדרות Hailo-8 ו-Hailo-10.

מדובר בדור הבא של יישומי AI מבוססי מצלמה המאפשרים לבצע פעולות כמו סיווג תמונה בזמן אמת ללא צורך באימון מקדים (zero-shot classification), הסתרת פנים בווידאו בזמן אמת, ניטור שירותים מסחריים דוגמת מסעדות וחנויות קמעוניאיות ועוד. היישומים החדשים כוללים מודלים משולבים של שפה וראייה (VLM), ויודעים לבצע פעולות מורכבות כמו סיכום ותמצות אוטומטי של סרטוני וידאו במכשירי הקצה עצמם – ללא צורך בחיבור  לאינטרנט.

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.

תוכנת AI פיתחה שבב תקשורת יעיל – שהמהנדסים לא מצליחים להבין

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה: תרשים תכנון שבב התקשורת. מתוך המחקר שפורסם ב-Nature Communications

מאת יוחאי שויגר

חוקרים מהפקולטה להנדסה באוניברסיטת פרינסטון ובאוניברסיטה הטכנולוגית של הודו (IIT), שפיתחו מודל בינה מלאכותית כדי לתכנן שבבי תקשורת אלחוטיים, נתקלו בתופעה מפתיעה. במחקר שפורסם בעיתון המדעי Nature Communications דיווחו החוקרים על הניסוי, והראו שלא זו בלבד שהמודל סייע לקצר משמעותית את זמני התכנון של מעגלים מורכבים ועתירי ביצועים משבועות לדקות – הוא גם הפיק תכנונים בלתי צפויים שלהערכת החוקרים היו מקוריים וחדשניים מאוד, באופן החורג מיכולת ההבנה של מהנדס בשר-ודם.

החוקרים התמקדו בתכנון מעגלי תקשורת בגלים מילימטריים בתדרים הקרובים לתדרי טרה-הרץ (Thz). תקשורת בתדרים האלה מיועדת לספק רוחב פס גדול וקישוריות מהירה ואמינה, וצפויה לספק את התשתית העתידית לתקשורת האלחוטית של הדור השישי (6G) ולפתרונות חישה ברזולוציה גבוהה. אולם התכנון של מעגלים כאלה הוא קשה ומצריך מיומנות גדולה ונסיון רב. בשיטות הקיימות היום, המהנדס מתחיל את מלאכת התכנון "מלמטה למעלה", עם מבנה אלקטרומגנטי וטופולוגיה מוגדרים מראש, ואז מתקדם צעד אחר צעד, בתהליך של אופטימיזציה, עד להשגת תוצאה משביעת רצון.

השיטה הזו כוללת מידה רבה של ניסוי וטעיה והפקת גרסאות רבות של התכנון, עד להשגת התכנון הסופי. המודל הנוירוני שפיתחו החוקרים פועל הפוך: "מלמעלה-למטה" (inverse design). המודל מייצר מבנה אלקטרומגנטי ואת המעגל התואם לו בהתאם לפרמטרים התכנוניים הכלליים, כמו למשל התדר והספק המעגל המתוכנן. החוקרים דיווחו שהמודל הפיק בתוך דקות ספורות תכנוני מעגלים מורכבים, שהציגו ביצועים גבוהים מאוד, ברמה שאינה אפשרית בשיטות התכנון הקיימות.

לאלגוריתם יש גישה תכנונית לא-אנושית

אלא שקיצור תהליכים ושיפור בביצועים לא היו גולת הכותרת של המחקר: מאחר שלא הוגבל מראש למבנים ולטופולוגיות סדורים מספרי הלימוד, המודל ייצר תכנונים "מוזרים" וחדשים לגמרי. החוקר הראשי שהוביל את הניסוי, פרופ' קשיק סנגופטה (Kaushik Sengupta), אמר למגזין של אוניברסיטת פרינסטון כי התכנונים היו "לא-אינטואיטיביים וכאלה שלא סביר שמהנדס אנושי יתכנן. קיבלנו מבנים מורכבים ובעלי צורה הנראית אקראית. כאשר בנינו את המעגלים שהמודל תכנן, קיבלנו ביצועים שעד כה היו בלתי מושגים. בני אדם לא מסוגלים להבין את המעגלים הללו, אך הם עובדים טוב יותר ממעגלים שתוכננו על-ידי מהנדסים".

חוקר נוסף שהוביל את המחקר, עודאי קנקייג'ו (Uday Khankhoje), הסביר כי הגישה החדשה תסייע להתמודד עם אתגרים בתחום הנדסת האלקטרוניקה, שכיום אינם פתירים. "המחקר הזה מספק הצצה לעתיד מבטיח. הבינה המלאכותית לא רק מאיצה סימולציות אלקטרומגנטיות שגוזלות זמן רב, אלא מאפשרת לחקור עולם חדש של תכנוני שבבים שעד כה היה בלתי נודע, ולייצר מכשירים עתירי ביצועים שחורגים מכללי ההיגיון האנושיים. זהו רק קצה הקרחון".

המהנדסים לא מבינים

הקונפיגורציות האפשריות בתכנון מעגלים מעין אלה הן כמעט אינסופיות, ומהנדס אנושי יכול לבחון רק מספר מוגבל של אפשרויות, ובתוך מסגרת נתונה של מבנים וטופולוגיות. לדברי החוקרים, המודל שלהם יצר תכנוני מעגלים בדפוסים "אקראיים" לכאורה ובלתי צפויים, שקשה לפצח את ההיגיון שעמד מאחוריהם. "מהנדסים אנושיים לא יכולים להבין רמה כזו של מורכבות, ועל כן הם בונים מעגלים משולבים 'מלמטה-למעלה', מוסיפים רכיב לפי הצורך ומתאימים את התכנון תוך כדי תהליך הבנייה. ה-AI, לעומת זאת, רואה את השבב כמבנה יחיד. הדבר מוביל לתצורות מוזרות אך יעילות".

עין שלישית מקימה חברה-בת לניטור כאב מבוסס AI

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה, מצלמות צבאיות של החברה: Chimera להתקנה על-גבי רחפנים (מימין) ו-Veye להתקנה בכלי-רכב

חברת עין שלישית מנתניה (Thirdeye), המספקת מצלמות ומערכות ניטור צבאיות המבוססות על עיבוד תמונה ובינה מלאכותית (AI), נכנסת לפעילות מפתיעה בתחום הרפואי: פיתוח מערכת לזיהוי ואבחנה של כאב באמצעות טכנולוגיות עיבוד תמונה ואלגוריתם מבוסס בינה מלאכותית (AI). המטרה: לייצר מדד אובייקטיבי לכאב ולמדוד אותו באמצעות חיישנים אלקטרו-אופטיים, אשר המידע המגיע מהם ינותח באמצעות מערכת עיבוד תמונה ומערכת AI לזיהוי הבעות פנים ושפת גוף.

מדובר בפרוייקט פיתוח משותף עם עם המרכז הרפואי רבין שבבעלות קופת חולים כללית (בתי החולים השרון ובילינסון בפתח תקווה) שהחל בשנת 2021 ובמהלכו שולבו הידע של המרכז הרפואי ושל החברה, לפיתוח אלגוריתם בינה מלאכותית להערכת מצבם של חולים באמצעות עיבוד תמונה. ביולי 2023 הסתיים בהצלחה שלב הוכחת ההיתכנות, והשבוע נחתם הסכם להקמת חברה בת משותפת לעין שלישית (85% בעלות) ולקופ"ח כללית (15% בעלות) באמצעות חברת המסחור שלה, מור יישום.

צמיחה בזכות המלחמות בישראל ובאוקראינה

חברת עין שלישית הוקמה בשנת 2010 על-ידי המנכ"ל ליאור סגל, הטכנולוג הראשי יואל מוטולה ומנהל המוצרים גיל ברק. הרעיון להקמת החברה צמח בעקבות חוויית לחימה בשטח בנוי בשנת 2009, שעימה התמודדו ליאור ויואל בתפקידם כקציני חי"ר קרביים. ליבת הטכנולוגיה של החברה היא תוכנת עיבוד התמונה aEYE C2, אשר מבוססת על ידע בתחום האלגוריתמיקה והחיישנים האלקטרו-אופטיים. במקור היא פותחה עבור מערכות גילוי שנועדו לאתר יריבים בתרחישי לוחמה בשטח בנוי, ובהמשך הותאמה לשימוש על-ידי כטב"מים ומערכות הגנה מפני כטב"מים. מאז פרוץ המלחמה באוקראינה, וביתר שאת מאז פרוץ מלחמת חרבות ברזל באוקטובר 2023, החברה נכנסה לתהליך ייצור ואספקה מואץ של מערכות עבור צה"ל ועבור לקוחות בחו"ל.

החברה החלה במכירות משמעותיות בשנת 2020, ומאז נמצאת בצמיחה. ב-2020 הסתכמו המכירות בכ-5.9 מיליון שקל. בשנת המלחמה 2024 הן צמחו להיקף של כ-26 מיליון שקל, ולהערכת החברה בשנת 2025 יגיעו מכירותיה בארץ ובחו"ל להיקף של כ-40 מיליון שקל. כולל הזמנה בהיקף של 15 מיליון שקל ממשרד הביטחון, הנמצאת כעת בשלבי חתימה אחרונים. בין לקוחותיה: אלביט, רפאל, התעשייה האווירית ומשרד ההגנה האמריקאי. עין שלישית נסחרת בבורסה של תל אביב לפי שווי שוק של כ-89.5 מיליון שקל. יו"ר החברה הוא מנכ"ל רפאל לשעבר, ידידיה יערי.

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".

בריטניה הכריזה על תוכנית AI לאומית

פורסם בתאריך ע"י Techtime

התמונה למעלה נוצרה באמצעות שירות Google Gemini

ממשלת בריטניה הכריזה היום (ב') על תוכנית לאומית נרחבת שמטרתה להפוך את בריטניה למובילה עולמית בתחום הבינה המלאכותית. התוכנית תכלול הקמה של מחשב-על, הקצאת "אזורי AI" ייעודיים ברחבי המדינה לפיתוח אקוסיסטם בתחום, עידוד לימודים של מקצועות טכנולוגיים באקדמיה, והטמעת AI בשירות הציבורי במטרה לשפר את השירות לאזרח. התוכנית מתבססת על דו"ח שהכין עבור הממשלה היזם מאט קרופורד, העומד בראש קרן ההון-סיכון Enterprise First. הדו"ח כולל 50 המלצות שונות, והממשלה הודיעה שהיא תאמץ את כולן.

להערכת ממשלת בריטניה, תוכנית ה-AI הלאומית תאיץ את הצמיחה הכלכלית, ותביא לגידול שנתי של 1.5% בתמ"ג במהלך העשור הקרוב. במסגרת התוכנית, יוקצו ברחבי בריטניה "אזורי צמיחה ל-AI", שבהם יוקמו תשתיות AI ואקוסיסטם טכנולוגי. האזורים הללו ייהנו מהליכי תכנון מואצים. המרכז הראשון יוקם בקולהאם שבמחוז אוקספורדשיר. בנוסף, הממשלה תחל מיד בבניית מחשב-על, שאמור להגדיל את כוח המחשוב "הציבורי" פי 20. תוקם ספריית נתונים לאומית, ותתמנה ועדה מיוחדת שתסייע לאפיין את הצרכים האנרגטיים שפרויקטים מעין אלה יידרשו, ובין היתר תתמקד בכורים גרעיניים מבוזרים.

גם המגזר הפרטי יטול תפקיד פעיל ביישום המהלך. שלוש חברות טכנולוגיה בריטיות כבר התחייבו להשקיע 14 מיליארד ליש"ט בפרויקטים שונים שיביאו ליצירה של 13,250 מקומות עבודה. חברת Vantage Data Centers תקדיש 11 מיליארד פאונד לבניית מרכזי נתונים ברחבי בריטניה, חברת ה-IT קינדריל (Kyndryl) תקים מרכז AI בליברפול, וחברת הבינה המלאכותית Nscale תקצה 2.5 מיליארד ליש"ט לביסוס תשתית מרכזי הנתונים במדינה.

בנוסף, היא תקים במחוז אסקס את מרכז הנתונים הממשלתי הגדול ביותר. התוכנית תתמקד גם בהטמעת בינה מלאכותית במערכות השירות הציבורי, כדי שעובדי הציבור יקדישו פחות זמן במשימות אדמיניסטרטיביות ויותר זמן במתן שירות לאזרח. במקביל, יוטמעו יכולות AI במצלמות בכבישים כדי לזהות מהמורות וליקוי תשתית המצריכים תיקון.

מהפיכת ה-AI נמצאת במרכזה של CES 2025

פורסם בתאריך ע"י Techtime

תערוכת CES 2025 אשר תיפתח מחר (ג') בלאס וגאס היא יריד הטכנולוגיה הגדול ביותר בעולם. להערכת ארגון Consumer Technology Association, המארגן את התערוכה, השנה ישתפו בה כ-4,500 חברות מציגות ויגיעו יותר מ-138,000 מבקרים מכל העולם. התערוכה נערכת בתחילתה של שנה עוצרת נשימה, שבה הבינה המלאכותית צפויה לבצע את הזינוק הגדול ביותר שלה בחדירה לכל גומחות השוק, שבה המחשוב הקוונטי מתחיל להיות תעשייה, מערכות הבריאות בעולם מאיצות את תהליכי הדיגיטלציה והשנה שבה התעשייה המסורתית הגדולה בעולם – תעשיית הרכב – משנה את פניה עם מהפיכת הרכב החשמלי, המכונית מוכוונת-תוכנה ועלייתה של סין למעמד של מובילה עולמית – גם בהיקף וגם בטכנולוגיה.

למרות המלחמה הכלכלית-טכנולוגית שמתנהלת בין סין וארה"ב, סין לא מחרימה את התערוכה הזאת: להערכת TrendForce, ישתתפו בה יותר מ-1,300 חברות סיניות המהוות יותר מרבע מכלל החברות המציגות.למרות זאת, חברות סיניות מרכזיות ייעדרו מהתערוכה, בהן: חברת ByteDance הבעלים של טיקטוק, באידו, וואווי ויצרנית הרחפנים DJI, שתפסה כותרות בזכות השימוש האינטנסיבי במוצריה במהלך המלחמה באוקראינה. צריך לזכור ששורשיה של CES נעוצים בתעשיית מוצרי הצריכה, ומהבחינה הזאת היא מסמלת השנה את הכניסה המאסיבית של הבינה המלאכותית אל שוק המוצרים הצרכניים.

מה הם ראשי התיבות של AI?

סמסונג, לדוגמא, תציג את מערכת Vision AI שתשולב בטלוויזיות החכמות שלה. היא מביאה חבילה חדשה של חוויות שניתן לקבל רק באמצעות בינה מלאכותית, כמו למשל תרגום ישיר בזמן אמת, שומרי מסך דינמיים ׁ(Generative Wallpaper), קבלת מידע מיידי על כל נושא המופיע על המסך ושימוש במכשיר ככלי גנרי לניטור הבית. בתעשייה צופים לשלל של הכרזות על רובוטי AI חדשים בקטגוריית Companion robots המיועדים לשמש כעוזרים אישיים, יועצים ואפילו להביע רגשות. לצידם יהיו מראות AI חכמות ומוצרים שבינתיים נשמרים בסוד עד לרגע החשיפה בתערוכה.

חברת LG, למשל, מייצרת ציפיות לקראת יום שלם של הכרזות שהיא מתכננת לקיים, אשר ייערך במסגרת הגדרה חדשה שלה של ראשי התיבות AI. על-פי המוטו של LG, פירוש המושג AI הוא Affectionate Intelligence, והססמה הזאת נועדה לתאר את המשותף לכל המוצרים החדשים שהיא תחשוף בימים הקרובים. אגב, הרעיון הזה אינו ייחוד לחברת LG. סמסונג משווקת את טכנולוגיית הרכב מוכוון-תוכנה שלה תחת השם Automotive Intelligence, וחברת אפל, בחוסר הצניעות המסורתי שלה, הגדירה את ה-AI כראשי תיבות של Apple Intelligence.

אלא שמוצרי הצריכה הם הקצף שעל פני אוקיינוס הטכנולוגיה. במעמקיו מתנהל מאבק בכורה אימתני בין לווייתני השבבים הגדולים: אינטל, אנבידיה, AMD, והחברות אשר מנסות לנגוס במעמדן, כמו למשל קואלקום וברודקום. לא לחינם התערוכה תיפתח בהרצאת אורח של מנכ"ל אנבידיה. אלה החברות אשר מספקות את המנועים של מהפיכת הבינה המלאכותית, והמאבק ביניהן צפוי להתמקד באבני הבניין המרכזיות של המנועים האלה: מעבדי NPU גדולים וחזקים יותר, פלטפורמות GPU חדשות, תשתיות קישוריות מהירה בין כל המחשבים והמעבדים, מארזים משוכללים המאפשרים לשלב רכיבים בעלי מאות מיליארדי טרנזיסטורים, והוכחת יכולת ייצור יעיל וזול של היסודות האלה.

iPhysicist הכריזה על עיבוד תמונה מבוסס Hailo ו-SolidRun

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת iPhysicist מנתניה פיתחה פלטפורמה גנרית לעיבוד תמונות בקצה הרשת (Edge Vision AI) המבוססת על כרטיסי מחשב של SolidRun ומודול העיבוד הנוירוני Hailo 15 של חברת היילו התל אביבית. מייסד משותף וה-CTO של החברה, ד"ר שרון שדה, סיפר ל-Techtime שהפלטפורמה החדשה פותחה בשיתוף פעולה עם היילו התל אביבית ועם חברת סולידראן. המוצר מגיע כפלטפורמה שלמה הכוללת חומרה ׁ(כולל מצלמה) ותוכנה אשר מאפשרת לבצע עיבודים בזמן אמת, כולל Event Trigger על-גבי תמונות באיכות גבוהה עד 4K. פלטפורמת Edge Vision AI זמינה בשוק.

מבחינת החברה מדובר בתפנית אסטרטגית: עד היום היא פעלה במתכונת של לשכת פיתוח פתרונות אופטיים מיוחדים עבור לקוחות. מערכת העיבוד מבוססת AI החדשה הינה מוצר ראשון שהחברה מוציאה תחת המותג שלה עצמה, ולא פרוייקט פיתוח מוזמן. החברה הוקמה בשנת 2009 על-ידי שני הפיסיקאים אלי אביטל ושרון שדה, והתמקדה במתן שירותי פיתוח מערכות אופטיות ואלקטרו אופטיות עבור חברות בישראל ובחו"ל. לאחרונה, במסגרת שיחות עם הלקוחות של החברה ועם היילו וסוידראן, התברר שקיימת בעיה בשוק.

שדה: "גילינו שהלקוחות לא מצליחים לבנות מערכות יעילות, והמערכות שהם בונים לא מספקות את מעטפת הביצועים הדרושה להן. הלקוחות ביקשו פיתרון מוכלל, אבל כזה שניתן להתאים אותו לדרישות הספציפיות של הלקוח. בשיתוף פעולה עם היילו וסולידראן פיתחנו את המערכת החדשה. הלקוחות יכולים לרכוש מערכת שלמה, כולל התאמה של המצלמה הדרושה לכל ליישום, או לרכוש חומרה בנפרד ו/או תוכנה בנפרד". Hailo 15 הוא מודול בינה מלאכותית בכרטיס המבוסס על המעבד הנוירוני (NPU) של חברת היילו ומספק עוצמת עיבוד של עד 20TOPS. המערכת בכרטיס (SOM) של סולידראן מבוססת על מעבד של חברת NXP המספק גם מודולי תקשורת Wi-Fi 802.11 a/b/g/n ובלוטות' 4.2.