ממשלת דרום קוריאה פרסמה אסטרטגיה חדשה לשוק השבבים בעידן הבינה המלאכותית, הכוללת השקעה של יותר מ־700 טריליון וון עד שנת 2047, הקמת עשרה מפעלי שבבים חדשים והפיכת המדינה ל"מעצמת השבבים השנייה בעולם". במסגרת המהלך שואפת סיאול לבנות אקוסיסטם מלא – מתכנון שבבים (פאב־לס), דרך פאונדריז ועד חיזוק תעשיות החומרים והציוד – ולהקטין את התלות שלה ביבוא, במיוחד בתחומי ביטחון.

10 מפעלים חדשים וקלסטר שבבים מהגדולים בעולם

שר המסחר, התעשייה והאנרגיה קים ג’ונג־קוואן הציג את התוכנית בישיבת "חזון ואסטרטגיית פיתוח K-Semiconductor בעידן הבינה המלאכותית", בראשות הנשיא לי ג’ה־מיאונג. לפי ההודעה, הממשלה מתכננת להשקיע מעל 700 טריליון וון עד 2047 כדי להקים עשרה מפעלי ייצור שבבים (fabs) חדשים ולבסס "קלסטר שבבים" ש يُוגדר כגדול והמתקדם בעולם. כבר השנה החלה בניית הפאב הראשון באזור יונגין, והליך הפיצויים לקרקעות במתחם התעשייה הלאומי ביונגין נמצא בעיצומו.

האסטרטגיה נועדה להעביר את מרכז הכובד מתלות כמעט מוחלטת בזיכרונות למיקוד גם בשבבי מערכת (System IC) – בעיקר פאב־לס ופאונדריז – לצד חיזוק יצרני החומרים, הרכיבים וציוד הייצור. במקביל, הממשלה מתכוונת לשמור על העליונות של קוריאה בזיכרונות מתקדמים, כמו HBM לדאטה סנטרים של בינה מלאכותית, ולהזרים תקציבי מחקר ופיתוח לשבבים ייעודיים ל־AI כגון NPU ו־PIM.

לפי הנתונים הרשמיים, הממשלה תשקיע כ־215.9 מיליארד וון בפיתוח זיכרונות מהדור הבא עד 2032, כ־1.27 טריליון וון בשבבים ייעודיים לבינה מלאכותית עד 2030, כ־260.1 מיליארד וון במוליכים למחצה מרוכבים (Compound Semiconductors) עד 2031 וכ־360.6 מיליארד וון בטכנולוגיות אריזה מתקדמת באותו אופק זמן.

פאב־לס פי עשרה ומפעל ייעודי ב־40 ננומטר

נקודת החולשה שהוגדרה במפורש היא תעשיית הפאב־לס המקומית – חברות שמתכננות שבבים אך אינן מפעילות מפעלי ייצור. הממשלה מציבה יעד אגרסיבי: להגדיל את היקף הפעילות של התעשייה הזו ביותר מפי עשרה ביחס להיום. לשם כך יוקם מודל שיתופי שבו "חברות הלקוח" יובילו את דרישות הטכנולוגיה, והפאונדריז המקומיים יקבלו תפקיד של שותף צמוד בייצור.

במסגרת זו יוקם פאב "שותפות" (Co-prosperity Fab) בהשקעה של 4.5 טריליון וון – מפעל 12 אינץ' ב־40 ננומטר – שיוקצה בחלקו לקיבולת ייעודית עבור חברות פאב־לס קוריאניות ויאפשר להן לייצר אב־טיפוס ולעלות לייצור סדרתי בלי להידחק מתור ההזמנות של ענקיות גלובליות. בכך מנסה סיאול לבנות מודל המזכיר את האקוסיסטם של TSMC בטייוואן, שבו תכנון וייצור חיים זה לצד זה ומזינים זה את זה.

תחום נוסף שבו קוריאה שואפת לעצמאות הוא שבבי ביטחון. הממשלה מצביעה על תלות יבוא כמעט מוחלטת – כ־99% – בשבבי הגנה, ומכריזה על שיתוף פעולה עם רשות הרכש הביטחוני לפיתוח "שרשרת מלאה" מקומית: מחומרים ותכנון ועד תהליך הייצור והמערכות. במקביל נשקלות הוראות חדשות בחוק השבבים המיוחד, שיקבעו עדיפות לרכש שבבים מתוצרת קוריאה עבור תשתיות לאומיות רגישות כמו רשתות חשמל, תקשורת ומרכזי נתונים ציבוריים.

חגורת חדשנות בדרום ואוניברסיטת שבבים ייעודית

כדי לפזר את הריכוז בענף סביב המטרופולין של סיאול, האסטרטגיה כוללת הקמת "חגורת חדשנות שבבים דרומית". החגורה תחבר בין גוואנג’ו – שתתמקד באריזה מתקדמת ובקישור למרכזי נתוני AI – בוסאן, שתפתח יכולות ייצור והדגמה בשבבי כוח מבוססי סיליקון קרביד (SiC), וגומי, שתשמש כמרכז מחקר ופיתוח לחומרים ולרכיבים, עם תשתיות בדיקה והערכה. (

המדינה תגדיר אזורי תעשייה מתקדמים ייעודיים לשבבים מחוץ לאזורי המטרופולין ותציע לחברות שם חבילת תמריצים רחבה: סבסוד השקעות, גמישות בשעות העבודה למהנדסים בקלסטרים האזוריים ועוד.

במקביל מתוכננת הקמה של "אוניברסיטת שבבים לתארים מתקדמים", מוסד ייעודי שבו תעשיית השבבים תהיה שותפה מלאה בהקמה ובהפעלה. היעד הוא להכשיר כ־300 בוגרי תואר שני ושלישי בשנה – מהנדסים וחוקרים שישתלבו במפעלי הייצור, בחברות הפאב־לס, בחברות ציוד ובמערכת הביטחונית.

הממשלה מצהירה גם על יעד נוסף: טיפוח "אליטה תעשייתית" של חומרים, רכיבים וציוד – חברות שיצמחו להיות מקבילות ל־ASML ההולנדית בתחומי נישה אחרים של ציוד וחומרים לשבבים.

לדברי השר קים ג’ונג־קוואן, מדובר ב"תקופה חריגה שבה גורל התעשייה שלנו תלוי ביכולתנו להשיג הנהגה עולמית בשבבים", ולכן יש מקום למדיניות חריגה שמגייסת "את כל יכולות המדינה" למאבק על הבכורה הגלובלית.

הפוסט ממשלת דרום קוריאה מציגה: תוכנית ענק לשבבים – והכפלת תעשיית הפאב־לס פי עשרה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

נשיא ארה״ב דונלד טראמפ הודיע כי חברת אנבידיה (NVIDIA) תוכל לשוב ולמכור לסין שבב בינה מלאכותית מתקדם מדגם H200 – מהלך שסימן שינוי כיוון ביחס למדיניות ההגבלות שאפיינה את השנים האחרונות. אנליסטים מזהירים כי ההחלטה תחזק משמעותית את יכולות ה-AI של בייג׳ין ותחתור תחת היתרון האסטרטגי העיקרי של ארה״ב: כוח החישוב.

לפי הודעת טראמפ ברשת Truth Social, אנבידיה תורשה לספק את שבבי ה-H200 ל״לקוחות מאושרים בסין״ ובמדינות נוספות, בתנאי שהממשל הפדרלי יקבל 25% מהכנסות המכירות – שיעור גבוה מההסדר הקודם, שעמד על 15%. עם זאת, טראמפ הדגיש כי הדור החדש והחזק יותר – שבבי Blackwell ו-Rubin – אינו כלול בעסקה ואסור למכירה לסין.

מה כולל הדיל עם אנבידיה

החלטת הממשל מגיעה אחרי תקופה שבה אנבידיה ניסתה לעקוף את מגבלות הייצוא על ידי פיתוח שבבים ״מוחלשים״ לשוק הסיני, כמו דגם H20, שנועד לעמוד בתקרות הביצועים שהציב הבית הלבן. באפריל השנה נאלצה החברה לעצור את משלוחי ה-H20 בעקבות החמרת הכללים.

כעת, מתן אישור ל-H200 – שבב המסוגל להאיץ משמעותית אימון והפעלה של מודלי בינה מלאכותית גדולים – משדר לסין ולשוק שהממשל מוכן להתגמש, כל עוד ארה״ב נהנית מנתח נאה מהרווחים. ההחלטה מתפרשת גם על רקע כוונתו של טראמפ לבקר בסין באפריל, ומשדרת ריכוך מסוים ביחסים הכלכליים בין שתי המעצמות, בלי הסרת כל מגבלות הטכנולוגיה העילית.

אנליסטים: ״ארה״ב מוותרת על יתרון המחשוב שלה״

בקהילת מומחי הביטחון והטכנולוגיה בארה״ב התקבלה ההודעה בביקורת חריפה. החוקר ראש דושי (Rush Doshi), לשעבר בכיר במועצה לביטחון לאומי וכיום מרצה באוניברסיטת ג׳ורג׳טאון, הזכיר כי יתרונה העיקרי של ארה״ב על סין במרוץ ה-AI נשען על גישה עדיפה לחומרת מחשוב עוצמתית. לדבריו, לסין כבר יש יתרונות אחרים – כוח אדם הנדסי עצום ותשתיות חשמל – ומתן גישה לשבבי H200 מצמצם את הפער האחרון שבו ארה״ב הובילה בבירור.

מכון המחקר Institute for Progress פרסם ימים ספורים לפני ההחלטה ניתוח שלפיו היתרון האמריקני בכוח חישוב צפוי לעמוד בשנה הקרובה על פי עשרה לעומת סין – אך אם אנבידיה תורשה לייצא H200 לסין, הפער עלול להצטמצם לפי חמישה בלבד.

טים פיסט, מנהל תחום טכנולוגיות מתפתחות במכון, כתב כי המהלך ״מעניק לסין חבילת מחשוב AI מתקדמת שלא הייתה לה בדרך אחרת״, והעריך שה״סטאק״ הסיני החדש ייבנה משבבי אנבידיה, ענני המחשוב של טנסנט, באידו ואליבאבא, ומודלים סיניים כדוגמת DeepSeek, Qwen ו-Kimi – שישמשו להתחרות בחברות ובמודלים אמריקניים בשווקים ברחבי העולם.

כריס מקגווייר, עמית בכיר במועצה ליחסי חוץ (CFR), הגדיר את ההחלטה ״שינוי כיוון דרמטי במדיניות האמריקנית ושגיאה אסטרטגית משמעותית״, וטען שהיא ״מבטלת את היתרון הגדול ביותר של ארה״ב על סין בתחום הבינה המלאכותית״.

סין דוחפת לעצמאות טכנולוגית – ובינתיים נהנית מהחלון שנפתח

מנקודת מבט סינית, ההחלטה משתלבת עם אסטרטגיה רחבה יותר של הפחתת תלות בטכנולוגיה אמריקנית. בתוכנית החומש הבאה מדגישה בייג׳ין השקעות מאסיביות בשבבים מקומיים וביישומי AI, ואילו חברות כמו וואווי (Huawei) מציגות תוכניות רב־שנתיות לבניית מערכי שבבים שיספקו כוח חישוב ברמה עולמית כאשר הם מקובצים באשכולות גדולים.

עם זאת, לפי מקגווייר ואנליסטים נוספים, בסין לא מצפים לפתח שבב שיתעלה על יכולות H200 לפני הרבעון האחרון של 2027. לכן, חלון הזמן שבו אנבידיה תוכל למכור H200 לשוק הסיני – לפני שהגבלות חדשות או חלופות מקומיות יצמצמו שוב את המרחב – נחשב קריטי עבור החברה, הן מסחרית והן אסטרטגית.

ההודעה של טראמפ התקבלה בחיוב בבורסות: מניית אנבידיה עלתה בכ-2% במסחר המאוחר, ומניות חברות שבבי AI סיניות כמו Moore Threads וקיימבריקון (Cambricon) רשמו גם הן עליות, בעוד יצרנית השבבים המקומית SMIC איבדה מעל 2% בהונג קונג – סימן לכך שהשוק מעריך שלשבבי אנבידיה עדיין יתרון משמעותי על פני החלופות המקומיות.

ההגבלות לא נעלמו – והאכיפה נמשכת

לצד ההקלה הנקודתית, הממשל האמריקני מדגיש שהמסגרת הרחבה של מגבלות הייצוא עדיין בתוקף. משרד המשפטים הודיע השבוע כי תפס כ-50 מיליון דולר במעבדי GPU מתקדמים שיועדו, בניגוד לכללים, לשווקים מוגבלים כמו סין, וכי נעשה ניסיון להבריח שבבי H100 ו-H200 בהיקף כולל של כ-160 מיליון דולר בין אוקטובר 2024 למאי 2025.

גם לאחר ההחלטה הנוכחית, שבבי Blackwell ו-Rubin – הדור הבא שנועד להמשיך את שליטת אנבידיה במרכזי הנתונים של ה-AI – נותרים מחוץ להישג ידן של החברות הסיניות. בכך מנסה וושינגטון לשמור לעצמה יתרון בקצה העליון של עקומת הביצועים, גם אם היא מתירה כעת לסין גישה רחבה יותר לדור הקודם.

בסיכומו של דבר, המהלך של טראמפ משקף ניסיון לשלב בין אינטרסים כלכליים – גביית מס של 25% על מכירות רווחיות מאוד – לבין ניהול מרוץ אסטרטגי צמוד מול סין בתחום הבינה המלאכותית. השאלה הגדולה, שעליה חלוקים המומחים, היא האם הוויתור על חלק מיתרון החישוב האמריקני הוא מחיר סביר עבור ההכנסות והדיאלוג המחודש עם בייג׳ין – או התחלה של שחיקה מסוכנת במעמד הטכנולוגי של ארה״ב.

הפוסט פניית פרסה בוושינגטון: טראמפ מאשר לאנבידיה למכור שבבי H200 מתקדמים לסין – אנליסטים מזהירים מפגיעה ביתרון ה-AI האמריקני הופיע לראשונה ב-Chiportal.

במסגרת פתיחת שבוע PLANETech בתל אביב נערך אתמול (07.12.2025) כנס משותף של משרד עורכי הדין גולדפרב גרוס זליגמן ו-PLANETech, שעסק באתגרים ובהזדמנויות של חוות השרתים ותשתיות ה-AI בישראל. במרכז האירוע נחשף דוח לאומי מקיף בשם “בינה מלאכותית ותשתיות חוות שרתים בישראל – הזדמנות לפיתוח מנוע כלכלי והובלה עולמית”, המציג תמונת מצב גלובלית לפיה שוק ה-AI צפוי לחצות את רף הטריליון דולר עד 2032, בעוד הביקוש לחשמל מצד חוות שרתים צפוי להכפיל את עצמו עד 2030.

עו"ד עידית רייטר, שותפה וראש מחלקת דיני סביבה וקיימות במשרד גולדפרב גרוס זליגמן, פתחה את הכנס וציינה כי השנה האחרונה המחישה עד כמה התחום מואץ, וכמה השטח רץ מהר יותר מן הרגולציה. לדבריה, ההיענות של חברות חוות השרתים, חברות הטכנולוגיה, ההייפרסקיילרים ומשרדי הממשלה למפגשים המשותפים שהתקיימו במהלך השנה, חשפה עד כמה חיונית ההיכרות בין כלל הגורמים, וכמה חסמים ניתן לפתור באמצעות תיאום רגולטורי ותכנוני. רייטר הזכירה גם את ההתפתחויות המשמעותיות שאירעו בחודשים האחרונים – ובהן פרסום דוח ועדת נגל להאצת הבינה המלאכותית, הקול הקורא של החשב הכללי בנושא חוות שרתים וצריכת אנרגיה, וטיוטת חוק ההסדרים שבין השאר עוסקת במוכנות משק החשמל לגידול בצרכי ה-AI. היא הדגישה כי כל אלה מצביעים על הכרה גוברת בחשיבות חוות השרתים, ועל הצורך הדחוף לקבוע מסגרת פעולה סדורה ואחידה.

בהמשך אמרה רייטר: “המציאות הרגולטורית הקיימת אינה נותנת מענה להיקפי הצמיחה ולדרישות התשתית של הבינה המלאכותית. העולם מתקדם במהירות, וישראל חייבת לקבוע מדיניות לאומית ברורה שתאפשר תכנון ארצי אחיד, פישוט משמעותי של הליכי רישוי, ויצירת מנגנונים שתומכים בחדשנות – במקום לעכב אותה”. עוד הוסיפה: "חוות שרתים, מעצם קיומן, מאותגרות בצריכת האנרגיה והשימוש במים, ומאותגרות בשרידות שלהן בפני פגעי מזג האויר ולשינוי האקלים, לפיכך, אולי בטווח הקצר, נראה כי החסמים הרגולטורים והצורך הדחוף בהקלה בהליכי תכנון ורישוי וחיבורי חשמל הם הבוערים, אבל החדשנות הטכנולוגית להתייעלות בצריכת משאבים והפחתת טביעת הרגל הסביבתית (mitigation) ולהסתגלות (adaptation) נמצאת גם בטווח הקצר, גם בטווח הבינוני ובוודאי שבטווח הארוך – זו הליבה שתאפשר לתחום להתפתח. "לדבריה, “ללא צעדים מהירים ומדיניות מתואמת, ישראל עלולה להחמיץ את אחת ההזדמנויות הכלכליות הגדולות של העשור. אם נפעל נכון – נוכל להפוך למוקד בינלאומי של תשתיות AI ולטכנולוגיות אקלים”.

רותם טריביצקי, מנכ"לית PLANETech, הוסיפה: “חשיפת הדוח הלאומי ממחישה עד כמה חוות שרתים ותשתיות AI הפכו לנכס אסטרטגי הנמצא בצומת שבין אנרגיה, מים וחדשנות. המסמך נועד לסייע לישראל לעמוד באתגר ובעיקר בהזדמנות הגדולה שהרגע הזה מביא עמו. הפתרונות הישראליים בתחומי האנרגיה, המים, החקלאות והבינה המלאכותית מבוקשים היום יותר מתמיד, והביקוש הבינלאומי לשתף פעולה איתנו ממשיך לגדול.

שבוע PLANETech והדוח הלאומי מדגישים את התפקיד של ישראל בפיתוח תשתיות אקלים חדשניות ובעיצוב עתיד בר-קיימא ורווחי לעולם כולו”.

יונית גולדברג, מנכ"לית איגוד חוות השרתים, אמרה: “היעדר אחידות בין הדרישות של הרשויות השונות מקשה על הקמה ותפעול של חוות שרתים בישראל. אם ישראל רוצה למשוך השקעות ולפעול בקנה מידה בינלאומי – חייבים רגולציה מתואמת, ודאית ואחידה.

הדוח מציע לאמץ מסגרות מדידה בינלאומיות כמו PUE למדידת יעילות אנרגיה ו-WUE למדידת יעילות מים, לצד תמריצים לחדשנות ושיפור ביצועים. הוא מציג צפי לצמיחה שנתית של כ-13 אחוזים בשוק חוות השרתים המקומי עד 2030, ומהווה קריאה לפעולה לעגן את פיתוח תשתיות ה-AI כיעד לאומי, להשקיע בחדשנות אנרגטית ובתשתיות קלימטק, ולהציב את ישראל בחזית התעשייה העולמית של חוות השרתים. 

הכנס כלל פאנל מקצועי בהשתתפות נציגים מ-Serverz, Stream11, בינת דטה סנטרס ומומחי תכנון ממשרד גולדפרב גרוס זליגמן, ועסק ברגולציה מאפשרת, חסמים תכנוניים, חדשנות טכנולוגית וצמצום טביעת הרגל הפחמנית של תשתיות המחשוב. הכנס סימן את פתיחתו של שבוע עשיר בתוכן ובשיתופי פעולה, שמטרתו לבסס את ישראל כמובילה עולמית בתשתיות AI ובטכנולוגיות אקלים.

הפוסט שוק ה-AI העולמי יגיע לטריליון דולר, אך בישראל אין עדיין תכנון ארצי לחוות שרתים  הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מנכ״ל אנבידיה, ג'נסן הואנג, נפגש ב-3 בדצמבר בבית הלבן עם נשיא ארה״ב דונלד טראמפ, כדי לדון במגבלות הייצוא על שבבי הבינה המלאכותית המתקדמים של החברה – ובראש ובראשונה שבב ה-H200. הפגישה התקיימה על רקע דיון סוער בוושינגטון: האם לאפשר לאנבידיה לחזור ולמכור שבבי AI מתקדמים לסין, או דווקא להחמיר עוד יותר את ההגבלות. (בלומברג)

לאחר הפגישה אמר הואנג לכתבים כי גם אם הממשל יאשר את ייצוא ה-H200 לשוק הסיני, אין ודאות שסין תרצה את השבב. לדבריו, אחרי כמה סבבים של "גירסאות מוחלשות" לשבבים עבור השוק הסיני – כמו H20 ודגמים ייעודיים אחרים – הלקוחות בסין מאבדים עניין במוצרים שאינם ברמת הביצועים המלאה.

הואנג הדגיש כי אנבידיה אינה יכולה "להוריד עוד" את רמת השבבים כדי לעמוד בכללים אמריקניים ועדיין לצפות שהשוק הסיני יקבל אותם. במקביל, הוא התריע מפני מצב שבו חוקים שונים בכל מדינה ייצרו "פסיפס רגולטורי" שיעכב את פיתוח טכנולוגיות הבינה המלאכותית ויקדם פיצול בין גושי טכנולוגיה בעולם. (TechRepublic)

שוק סיני של 50 מיליארד דולר – ומגבלות הולכות ומחמירות

בעיני אנבידיה, סין היא הזדמנות שוק עצומה. הואנג העריך בעבר כי שוק תשתיות ה-AI בסין עשוי להגיע להיקף של כ-50 מיליארד דולר בשנה, ולגדול בקצב מהיר. הוא אף הזהיר שוויתור על השוק הזה יהיה "הפסד עצום" עבור חברה אמריקנית כמו אנבידיה. (Yahoo Finance)

אלא שמאז 2022 מטילה וושינגטון שורה של מגבלות על יצוא שבבי AI לסין, משיקולי ביטחון לאומי. ההגבלות מנעו מכירת שבבים מתקדמים כמו H100 ו-Blackwell, ואילצו את אנבידיה לפתח גרסאות מוחלשות לשוק הסיני – תחילה A800 ו-H800, אחר כך H20 ודגמים נוספים. גם אלה הוגבלו בהמשך, ובייג׳ינג עודדה את ענקיות הטק המקומיות לעבור ככל האפשר לשבבים סיניים מתחרים, בהם פתרונות של וואווי וקמבריקון. (ויקיפדיה)

על פי דיווחים, רשויות בסין אף המליצו רשמית לגופים מקומיים להימנע מרכישת ה-H20 ולהעדיף שבבים מתוצרת מקומית – עוד אזהרת אזהרה עבור אנבידיה, שמנסה כעת לשכנע את וושינגטון לאפשר לה לחזור לשוק, לפני שהדלת תיסגר בפני חברות אמריקניות לחלוטין. (vietnam.vn)

מאבק חקיקתי: בין GAIN AI להקשחת ההגבלות

הפגישה בין טראמפ להואנג התקיימה על רקע מאבק חקיקתי כפול בקונגרס. מצד אחד, חוק ה-GAIN AI (Guaranteeing Access and Innovation for National Artificial Intelligence) נועד להבטיח שללקוחות בארה״ב – חברות, אוניברסיטאות וסטארט־אפים – תהיה עדיפות בקבלת שבבי AI מתקדמים לפני יצואם למדינות "מעוררות דאגה" כמו סין. החוק, שיזמו בין השאר הסנטורית אליזבת וורן והסנטור ג׳ים בנקס, עבר בסנאט כחלק מחוק ההגנה אך מתוך חבילת החקיקה הסופית נגרעו סעיפים משמעותיים, צעד שנתפס כניצחון ביניים עבור אנבידיה. (ועדת הסנאט לבנקאות)

מצד שני, קבוצה דו־מפלגתית אחרת של סנטורים מציעה דווקא להקשיח את ההגבלות. הצעת חוק חדשה, SAFE/SAFE CHIPS, מבקשת לקבע בחוק את מגבלות היצוא הקיימות ואף למנוע למשך 30 חודשים מתן רשיונות לייצוא שבבים מתקדמים – בהם H200 ו-Blackwell – לסין ולמדינות יריבות נוספות. בכך מבקשים המחוקקים לחסום מראש כל ניסיון של הממשל להקל את הכללים ולהחזיר לסין גישה לשבבי ה-AI המובילים. (Reuters)

וורן, מהמובילות בקו הניצי כלפי בייג׳ינג, הזהירה במכתב לממשל כי אישור מכירת H200 לסין "יחזק את יכולותיה הצבאיות של סין ויערער את ההובלה הטכנולוגית של ארה״ב". היא קראה למשרד המסחר לשמור על ההגבלות ולהגביר את השקיפות בתהליך רישיונות היצוא.

בין ביטחון לאומי לתחרות עולמית על AI

הוויכוח סביב אנבידיה ו-H200 משקף דילמה אסטרטגית עמוקה: מצד אחד, וושינגטון מבקשת למנוע מסין גישה לשבבים שיוכלו "לטורבו־צ׳ארג׳" את הפיתוח הצבאי והמודיעיני שלה. מצד שני, חסימה כמעט מוחלטת של השוק הסיני דוחפת את בייג׳ינג להאיץ עוד יותר פיתוח חלופות מקומיות, ולהקטין לאורך זמן את התלות שלה בטכנולוגיה אמריקנית – תרחיש שיש לו השלכות גם על כוחן הכלכלי של חברות שבבים אמריקניות וגם על מערך ההשפעה הגיאו־פוליטי של ארה״ב.

בינתיים, הואנג ממשיך לנסות ללכת בין הטיפות: מצד אחד הוא מדגיש שהביטחון הלאומי האמריקני מחייב יתרון טכנולוגי ברור בבינה מלאכותית, ומצד שני הוא מזהיר שמדיניות עודפת של מגבלות יצוא עלולה לפגוע דווקא ביתרון הזה, אם היא תדחוף את השוק הגלובלי לנתק קשרים עם חברות אמריקניות. הפגישה עם טראמפ אמנם לא סיפקה תשובות ברורות, אך היא מדגישה עד כמה שבב אחד – H200 – הפך לסמל של הקרב על עתיד הבינה המלאכותית בין ארה״ב לסין.

הפוסט מנכ״ל אנבידיה נפגש עם טראמפ: אי־ודאות סביב ייצוא שבבי H200 לסין הופיע לראשונה ב-Chiportal.

NVIDIA וסינופסיס הודיעו על שותפות אסטרטגית רב־שנתית שנועדה לשנות מהיסוד את עולם ההנדסה והתכנון – מהשבב הבודד ועד מערכות מורכבות במוליכים למחצה, תעופה, רכב, תעשייה ובריאות. במסגרת ההסכם תשלב סינופסיס את יכולות ה־AI והאצת החישוב של NVIDIA, ובהן CUDA והפלטפורמות לעיבוד פיזיקלי וסוכנים חכמים (agentic AI), בתוך סל פתרונות התכנון, הסימולציה והניתוח שלה. במקביל השקיעה NVIDIA סכום של 2 מיליארד דולר ברכישת מניות רגילות של סינופסיס במחיר של 414.79 דולר למניה.

החברות מציגות את המהלך כתשובה לעלייה המתמדת במורכבות תהליכי ה־R&D: יותר וריאנטים לעיצוב, יותר דרישות אימות, עלויות פיתוח ותפעול מזנקות ולחץ זמן אדיר להגיע לשוק. הרעיון הוא לרתום את כוח החישוב של GPU ואת ה־AI – כולל מודלים פיזיקליים מתקדמים – כדי לאפשר למהנדסים להריץ סימולציות מדויקות בהרבה, בקנה מידה ובמהירות שלא היו אפשריים בעבודה מבוססת CPU בלבד, וכך לתכנן מוצרים חכמים מהר יותר ובעלות נמוכה יותר.

ג’נסן הואנג, מייסד ומנכ״ל NVIDIA, אמר בהודעה כי חישוב מואץ מבוסס CUDA כבר משנה את עולם התכנון, ומאפשר לבצע סימולציות "מהאטומים ועד הטרנזיסטורים, מהשבב ועד מערכת שלמה", ולבנות בתוך המחשב "אחים דיגיטליים" (Digital Twins) של מוצרים ומערכות. לדבריו, השותפות עם סינופסיס נועדה “להמציא מחדש את ההנדסה והעיצוב” באמצעות שילוב AI וחישוב מואץ, ולהעניק למהנדסים את היכולת להעלות יותר רעיונות ולבחון אותם במהירות.

ססין גאזי, נשיא ומנכ״ל סינופסיס, הדגיש כי המורכבות והעלות של פיתוח מערכות חכמות דור הבא מחייבות פתרונות הנדסיים המשולבים לעומק בין אלקטרוניקה לפיזיקה, ומואצים באמצעות AI וחישוב עתיר ביצועים. "אין שתי חברות ממוקמות טוב יותר מסינופסיס ו־NVIDIA כדי לספק פתרונות תכנון מערכתיים, מונעי AI, מקצה לקצה", אמר, והוסיף כי השותפות נועדה "להנדס מחדש את ההנדסה" ולאפשר למפתחים לממש רעיונות במהירות וביעילות.

מבחינה טכנולוגית, השותפות כוללת כמה צירים מרכזיים. ראשית, האצה רחבה של יישומי סינופסיס באמצעות ספריות CUDA-X וטכנולוגיות AI פיזיקליות של NVIDIA. מדובר ביישומים עתירי חישוב כמו תכנון שבבים (EDA), וולידציה פיזיקלית, סימולציות מולקולריות, ניתוח אלקטרומגנטי, סימולציה אופטית ועוד – תחומים שבהם מעבר מ־CPU ל־GPU יכול לקצר מאוד זמני ריצה ולהגדיל את רזולוציית המודלים.

שנית, החברות ירחיבו את שיתוף הפעולה סביב agentic AI – סוכני AI אוטונומיים עבור תהליכי תכנון ואימות. סינופסיס תחבר את טכנולוגיית AgentEngineer שלה לערימת ה־agentic AI של NVIDIA, הכוללת את מיקרו־שירותי NIM, ערכת הפיתוח NeMo Agent Toolkit ומודלי Nemotron. המטרה היא לאפשר ל־AI לא רק “לייעץ” למהנדס, אלא לבצע בעצמו, באופן מבוקר, חלקים משמעותיים מזרימת ה־EDA והסימולציה: יצירת גרסאות עיצוב, הרצת ניתוחים, השוואת תוצאות והצעת אופטימיזציות.

ציר שלישי הוא חיבור העולם הפיזי והדיגיטלי באמצעות תאומים דיגיטליים. סינופסיס ו־NVIDIA ישתפו פעולה בהקמת דור חדש של סביבות תכנון, בדיקה ואימות המבוססות על NVIDIA Omniverse ועל NVIDIA Cosmos, כדי לאפשר דמויות וירטואליות מדויקות במיוחד של שבבים, רובוטים, מפעלים, כלי רכב, מערכות אנרגיה, מכשור רפואי ועוד. כך יוכלו מהנדסים לבחון התנהגות של מערכות מורכבות תחת מגוון רחב של תרחישים – עוד לפני הייצור או ההטמעה בפועל.

החברות מדגישות גם את ההיבט הענני: הכוונה היא להנגיש את פתרונות ההנדסה המואצת בענן, כך שגם צוותים קטנים או חברות ללא תשתית GPU מקומית יוכלו להשתמש באותם כלים. בנוסף יפתחו החברות יוזמות משותפות ליציאה לשוק – שילוב של מכירות, שיווק ותמיכה – כדי להגדיל את אימוץ הפתרונות בקרב צוותי הנדסה במגוון תעשיות. סינופסיס תשתמש ברשת הגלובלית שלה, המונה אלפי אנשי מכירות ושותפים, ותבנה על בסיס ההסכם הקיים לרישוי, מכירה ותמיכה בטכנולוגיית Omniverse המשולבת כבר היום בחלק מפתרונות הסימולציה שלה.

השותפות אינה בלעדית: שתי החברות מדגישות שהן ימשיכו לעבוד גם עם גורמים נוספים באקו־סיסטם של מוליכים למחצה ו־EDA. עם זאת, ההשקעה הכספית המפורשת של NVIDIA בסינופסיס וההיקף הטכנולוגי של התוכנית מציבים את הקשר הזה כאחד הצירים המרכזיים במאמץ "להאיץ את ההנדסה" בעידן ה־AI – ולפתוח, כפי שהן מנסחות זאת, הזדמנויות שוק חדשות במגוון רחב של תחומים.

הפוסט NVIDIA משקיעה 2 מיליארד דולר בסינופסיס: שותפות אסטרטגית להאצת ההנדסה בעזרת AI ותאומים דיגיטליים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

המוח האנושי עדיין מנצח את מעבדי ה־AI בפער עצום – לא רק ביכולות, אלא בעיקר ביעילות האנרגטית. בהרצאה שנעלה את המושב על IoT ובינה מלאכותית בכנס 2025 TSMC Europe Open Innovation Platform (OIP) Ecosystem Forum באמסטרדם, הציג פרופ’ כריסטיאן מייר, ראש הקתדרה Highly Parallel VLSI Systems ב-TU Dresden, כיצד פרויקט המחשוב הנורומורפי SpiNNaker-2 מנסה להתקרב לביצועים של המוח, ולהריץ מודלים גדולים של בינה מלאכותית בזמן אמת – בעלות אנרגטית נמוכה בהרבה מזו של כרטיסי GPU קלאסיים.

מייר מוביל קבוצת מחקר של יותר מ־40 מהנדסים וחוקרים – מתכנני אנלוג ודיגיטל, אנשי אלגוריתמיקה ל-AI, ביוטכנולוגים ורובוטיקאים – שסביבה צמחו כמה ספין־אופים, ובהם Racyics, Siliconally, SpiNNcloud Systems ו-Silicon Matter. יחד מדובר באקו־סיסטם של יותר מ־250 אנשים. הקבוצה ביצעה בעשור האחרון עשרות טייפ־אאוטים של מערכות SoC מורכבות, מתהליכי 90 ננומטר ועד 22 ננומטר, המשמשים כ־30 קבוצות חיצוניות.

נקודת הפתיחה של מייר חדה: כיום יש פער של כ־שבעה סדרי גודל ביעילות האנרגטית בין המוח לבין חומרת ה-AI הטובה ביותר. לדבריו, כדי לבצע משימה חישובית מסוימת, המוח צורך בערך ‎10⁷‎ פחות אנרגיה מאשר מערכות אימון והסקה מודרניות. חלק מהפער הזה כבר מתחיל להיסגר באמצעים כמו זיכרון חישובי (in-/near-memory computing), חישוב בדיוק מופחת (reduced precision) ודילול סטטי של רשתות נוירונים (static sparsity). כל אחד מן הכיוונים הללו נותן בערך סדר גודל אחד של שיפור, יחד כשלושה סדרי גודל – “אבל עדיין נשארים לנו בערך ארבעה סדרי גודל באוויר”, כפי שהוא מנסח זאת. כדי לסגור אותם, צריך, לדבריו, ללמוד מהמוח עצמו.

המוח עובד בתדר נמוך יחסית – סדר גודל של מאה הרץ – אבל עם כ־80 מיליארד נוירונים שפועלים במקביל ובאופן א־סינכרוני. אין “טיק” גלובלי שמחכה שכולם יסיימו; מידע נכנס, משולב ומעובד כל הזמן. מערכות על־חישוב (HPC) קלאסיות, לעומת זאת, נתקעות על מגבלת אמדאל: גם אם מוסיפים עוד ועוד ליבות, חלק מהקוד נשאר סדרתי והאצה נעצרת. המוח פותר זאת בכך שהחישוב הוא אירועי וזמני – כל נוירון מגיב כשהוא צריך, לא כשמגיע תורו בשעון אחיד. זו גם נקודת המפתח לחיסכון האנרגטי: לא כל היחידות עובדות כל הזמן, אלא רק כאשר יש מידע רלוונטי.

כאן נכנסת לתמונה האסטרטגיה הכפולה שמייר הציג: שינוי ברמת האלגוריתם ושינוי ברמת החומרה. ברמת האלגוריתם, אחת הדוגמאות היא מודלים מסוג mixture-of-experts: במקום להפעיל בכל שאילתה את כל פרמטרי המודל, אפשר לבחור רק חלק זעיר מהרשת – למשל אלפית מן הנוירונים – בהתאם לתוכן השאילתה. תיאורטית, זה נותן שלושה סדרי גודל חיסכון באנרגיה, משום שרוב ה"נוירונים" במודל אינם נכנסים לפעולה. בפועל, על GPU רגיל אפשר לממש אולי סדר גודל אחד בלבד, משום שהמעבד לא בנוי לעבודה כל־כך דינמית וספרסית: גם כשהוא “מדלל” את הרשת, הוא עדיין משלם כמעט את כל מחיר הגישה לזיכרון והתקשורת.

לכן, טוען מייר, נדרשת גם חומרה חדשה – חומרה נורומורפית. השכבה הראשונה שהוא מציג היא שבבי Thin-Edge ASICs לעיבוד מקדים מהיר של רשתות עצביות בקצה הרשת. הרעיון: לא לשלוח לענן זרם גולמי של וידאו או חיישנים, אלא לבצע כבר בקצה חישוב עשיר – דחיסה, סאב־סמפולינג, חילוץ מאפיינים, סיווג ראשוני ורשתות חוזרות (RNN) פשוטות – ולהעביר למרכז רק ייצוג דחוס מאוד. בדוגמה שנתן: מצלמה אירועית (event-based) שמגיבה רק לשינויים בתמונה. צומת הקצה יכול להחליט “עכשיו מחפשים מכוניות” או “עכשיו מחפשים אופניים”, ולכן להפעיל רק את המאפיינים הרלוונטיים בתמונה ולהתמקד בזמן אמת רק באזורים מעניינים בסצנה.

מעל שכבת ה-Thin-Edge יושב המחשב הנורומורפי SpiNNaker-2 – מערך ענק של שבבים עם מאות ליבות ועשרות מאיצים נורומורפיים על כל שבב. לפי מייר ועמיתיו, המערכת השלם מיועדת להגיע לכ-10 מיליון ליבות ARM על פני כ־16 ארונות שרתים – שדרוג של פי עשרה לעומת הדור הראשון, SpiNNaker-1. כל שבב כולל לא רק ליבות כלליות, אלא גם מאיצים לרשתות עמוקות, חישוב הסתברותי, מקורות אקראיות ויחידות המתאימות במיוחד לרשתות "קופצות" (spiking neural networks). הזיכרון הפנימי בנוי כ-scratchpad גמיש שיכול לשמש בזמן ריצה כ-L1 או L2, לפי צורך. רשת-על-שבב ורשת התקשורת בין השבבים מעוצבות כך שחבילות אירועיות קטנות יגיעו לקצה השני של המכונה בתוך מילישנייה, כל עוד לא חוצים את מגבלת רוחב-הפס – דרישה קריטית כשמפעילים, למשל, צי של עשרות אלפי רובוטים עירוניים בזמן אמת ממרכז נתונים אחד.

כדי שהמחשב הזה יהיה באמת "פרופורציונלי לאירועים", נדרשה גם הנדסת אנרגיה קיצונית. מייר הסביר שהשבבים מתוכננים לפעול במתחים נמוכים מאוד, סביב חצי וולט ואף פחות, ובפינות תהליך של זליגה נמוכה – כדי להוריד את צריכת הסטנד-ביי כמעט לאפס. כך, כרטיס אחד של המערכת צורך אמנם כמה מאות ואט כשהוא פועל בעומס מלא, מספר דומה לזה של כרטיס NVIDIA A100, אך עומד על כמה ואטים בודדים במצב ממתין, לעומת עשרות רבות של ואטים ב-GPU קלאסי גם כשהוא “לא עושה כלום”. עבור עומסים אירועיים – מצלמות שמדי פעם "מתעוררות", חיישנים שמדווחים רק כשמשתנה משהו או מודל שפה גדול שלא כל הלקוחות מדברים איתו כל הזמן – המשמעות היא חיסכון משמעותי בעלות האנרגיה המצטברת.

המערכת כבר נמצאת בשירות לשורה של יישומים ניסיוניים ותעשייתיים. ספין-אוף החברה SpiNNcloud Systems משווקת מערכות מבוססות SpiNNaker-2 למרכזי מחקר ולחברות, בין היתר לחקר תרופות, רובוטיקה ועיבוד זמן-אמת של נתוני חישה בקנה מידה גדול. באפריל 2025 הודיעה TU Dresden כי מערכת SpiNNcloud בקמפוס נכנסה לפעולה עם כ-35 אלף שבבים ויותר מחמישה מיליון ליבות.

בסיום ההרצאה חזר מייר לנקודת המוצא: אם רוצים שבינה מלאכותית תתקרב באמת ליעילות של המוח, אי-אפשר רק "להאיץ" אלגוריתמים קיימים על חומרה קיימת. צריך לשאול בכל רמה – מהאלגוריתם, דרך האופן שבו מידע מיוצג ומועבר, ועד הארכיטקטורה הפיזית של השבב – איך המוח היה פותר את הבעיה בצורה א־סינכרונית, ספרסית ודינמית. רק שילוב כזה, לדבריו, יוכל לצמצם באמת את פער שבעת סדרי הגודל בין המוח האנושי למחשבי ה-AI של היום.

הפוסט לקרב את המחשבים ליעילות האנרגטית של המוח הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הכל החל לפני כשנתיים כאשר שני מהנדסים מומחים בתחומם חברו יחד כדי לפתח דור חדש של מאיצי בינה מלאכותית שמטרתם להגיע לביצועים מצוינים תוך יעילות אנרגטית הטובה פי 100 ויותר מהפתרונות הקיימים כיום ובמחיר שיכול להגיע לעד פי 50-100 פחות מהעליות המוכרות כיום. שני היזמים ד"ר קונסטנטין זבזדין, יליד מוסקווה החי כיום באיטליה ונחשב מומחה עולמי בתחום הספינטרוניקה, וד"ר דימיטרי לשינר, מומחה אלגוריתמי AI וטכנולוגיות ניורומורפיות שעבד בעבר בגוגל, ויהו וחי כיום בבוסטון, חברו לד"ר ניר קרסיקוב, איש עסקים בעל נסיון עסקי של מעל 25 שנה בחברות הייטק.  

המספרים שמציגים יזמי ספינאדג' נשמעים טובים מדי כדי להיות אמיתים אבל מה שבטוח הוא שהם מתכננים לספק בדיוק מה שנחוץ כיום כדי להביא את הבינה המלאכותית לקצה  (Edge) כלומר לבצע חישובים והיסקים מבוססי בינה מלאכותית כבר במכשור האלקטרוני עצמו ולא במרכזי הנתונים.  

כיום עובד רק צוות קטן של מהנדסים על פיתוח השבב המהפכני עובדה המאלצת את החברה להתקדם לאט יחסית. מה שחסר לספינאדג' יותר מכל הוא גיוס משמעותי שיאפשר לה להאיץ את קצב הפיתוח ולגרום למוצר שלה להגיע לשוק בתוך שנתיים-שלוש במקום חמש שנים.

כדי להבין את החידוש שמביאה ספינאדג', יש להכיר את "צוואר הבקבוק" בחישוב המסורתי. כיום המחשבים המוכרים עובדים בארכיטקטורת פון נוימן. בארכיטקטורה זו, המידע (הנתונים) עובר הלוך ושוב בין יחידת העיבוד (המעבד) ליחידת האחסון (הזיכרון). כל העברה של מידע דיגיטלי (אפס ואחד) צורכת אנרגיה ומייצרת חום, וזהו החסם העיקרי המונע ממערכות AI לפעול במהירות וביעילות במכשירים קטנים. בעיות אלו מחריפות בסביבת הקצה, שם ההחלטות חייבות להתקבל בזמן אמת – למשל, ברחפנים, או ברכבים חשמלים בהם הסוללה היא משאב יקר ומוגבל.

הפתרון של ספינאדג' משלב שני עולמות:

• ספינטרוניקה  (Spintronics)

במקום להשתמש במטען החשמלי של האלקטרונים (כמו במעבדים רגילים), ספינטרוניקה משתמשת בתכונה הקוונטית של האלקטרון, המכונה "ספין.(Spin) " טכנולוגיה זו, המבוססת על זיכרון, MRAM (Magneto resistive Random-Access Memory)  מאפשרת אחסון ועיבוד נתונים באמצעות מצבים מגנטיים. יתרונה הגדול הוא היכולת לבצע פעולות במהירות ובצריכת חשמל נמוכה דרמטית.

• חישוב בתוך זיכרון אנלוגי  (Computing-in-Memory – CiM)

זוהי ליבת הטכנולוגיה של ספינאדג'  כלומר במקום להמיר נתונים אנלוגיים (כמו אותות מחיישנים, קול או תמונה) לדיגיטליים, המאיץ של ספינאדג' מבצע את החישובים של רשתות הבינה המלאכותית בתוך תאי הזיכרון עצמם, תוך שימוש ישיר באותות אנלוגיים.

• מהפכת ה : CiM טכניקה זו מבטלת את הצורך להעביר כמויות עצומות של נתונים בין המעבד לזיכרון (הבעיה האנרגטית של פון נוימן).
• עיבוד אנלוגי טבעי: המעבד של ספינאדג' מעבד את הנתונים האנלוגיים בצורה ישירה, וחוסך את שלבי ההמרה האינטנסיביים באנרגיה.

התוצאה היא מעבד המסוגל להשיג שיפור של פי 10 במהירות העיבוד (TOPS) ושיפור של פי 50 ומעלה ביעילות אנרגטית (TOPS/W), בהשוואה למעבדי ה- AI המתקדמים ביותר הקיימים כיום.

היכולת להקטין דרסטית את צריכת האנרגיה תוך שמירה על מהירות עיבוד גבוהה פותחת שער לשווקים שלא היו נגישים עד כה ל AI עוצמתי:

• רכב אוטונומי: חישובים מהירים במיוחד של ניתוח סביבה, ללא צורך בהעברת הנתונים לענן.
• רחפנים ומערכות לבישות: יכולת עיבוד AI מלאה עם סוללה קטנה יותר וחיי סוללה ארוכים יותר.
• תעשייה 4.0: חיישנים חכמים המקבלים החלטות בזמן אמת על פס הייצור.

ספינאדג' ממוצבת בחזית החדשנות העולמית. החברה רשמה כבר מספר פטנטים על הטכנולוגיה היחודית שלה והיא עסוקה כעת בפיתוח המוצר שלה תוך שימוש בפלטפורמת התאומים הדיגיטליים של סימנס EDA המאפשרת לחברות מוליכים למחצה ואלקטרוניקה לתכנן, לדמות, לאמת ולמטב מעגלים משולבים (IC), מעגלים מודפסים (PCB) ומערכות אלקטרוניות באמצעות מודל וירטואלי המדמה התנהגות בעולם האמיתי. כמו כן היא שותפה מרכזית בפרויקטMultiSpin AI  הממומן על ידי Horizon Europe שמטרתו לקדם את פתרונות ה AI מבוססי הספינטרוניקה

בעידן בו בינה מלאכותית הופכת לקריטית גם בכל מכשיר אלקטרוני, פתרונות העיבוד המסורתיים מגיעים לקצה גבול היכולת וספינאדג' היא זו שתאפשר לשלב אותה בכל התקן נייד כולל רכבים אוטונומיים, רחפנים, מצלמות אבטחה ומכונות תעשייתיות. במקומות אלו, זמן התגובה הוא קריטי וצריכת האנרגיה היא גורם חיוני לשימוש מתמשך.

הפוסט חשיפה: הכירו את ספינאדג' – החברה שתאפשר חישובי AI בקצה (Edge) הופיע לראשונה ב-Chiportal.

פול דה בוט (Paul de Bot), מנכ"ל TSMC באזור אירופה, המזרח התיכון ואפריקה, פתח את פורום ה-OIP Ecosystem 2025 של החברה במסר חד: מהפכת הבינה המלאכותית היא המנוע המרכזי שמזניק את תעשיית המוליכים-למחצה לגבהים חדשים – ושיתוף פעולה פתוח בין כל שותפי האקו־סיסטם הוא תנאי לכך. בוט ציין לטובה על הבמה את האקוסיסטם שיש לחברה בישראל.

לדבריו, שוק השבבים העולמי צפוי לעבור השנה את רף 750 מיליארד הדולרים, בעיקר בזכות צמיחה אקספוננציאלית במחשוב AI. "זה העתיד שאנחנו – התעשייה כולה – יוצרים יחד," אמר, כשהוא מדגיש שהרוח שהובילה את פלטפורמת ה-OIP (Open Innovation Platform) מאז הקמתה – פתיחות ושיתוף פעולה – היא שמאפשרת את הקפיצה הזו.

דה בוט הזכיר כי עיקר גלי הצמיחה ב-AI מגיעים כיום מענני המחשוב וממרכזי הנתונים, אך ציין שבאירופה המסורתית של תעשיית הרכב וה-IoT, אסור להתעלם מהמגזר הזה, שהוא כיום המגזר הצומח ביותר בשוק. לצד ענקיות הענן האמריקאיות, הוא מציין בגאווה את לקוחותיה האירופיים של TSMC – כולל אינטגרטורים גדולים וגם מספר הולך וגדל של סטארט-אפים – שלדבריו "לומדים לחשוב בגדול, לחדש מהר ולתכנן שבבי דאטה-סנטר מתקדמים".

אולם בעיני דה בוט, הציר הבא כבר מעבר לענן: הפגישה בין רובוטיקה ל-AI. הוא מתאר כיצד הבינה המלאכותית יוצאת מהמסכים אל העולם הפיזי, והופכת לאינטליגנציה שפועלת – לא רק חושבת. באירופה, בעלת מסורת חזקה ברובוטיקה ובאוטומציה תעשייתית, הוא רואה כאן הזדמנות מיוחדת: לוגיסטיקה חכמה, בריאות דיגיטלית וייצור מתקדם – כולם כבר מתחילים להסתמך על רובוטים שמסוגלים "לחוש, להחליט ולפעול בזמן אמת".

בהמשך נאומו עבר דה בוט לדבר על מהפכת ה-AI בתוך תעשיית השבבים עצמה. בשלוש השנים האחרונות, לדבריו, האקו־סיסטם של OIP רשם את קצב הצמיחה המהיר בתולדותיו. במסגרת זו הקימה TSMC את "3D Fabric Alliance" – ברית של חברות זיכרון, אריזה ותכנון – שנועדה לתת מענה למערכות AI ענקיות באמצעות טכנולוגיות 3D מתקדמות.

במקביל, TSMC ושותפותיה מטמיעות בינה מלאכותית בכל שלבי מחזור החיים של השבב: מתכנון ואימות, דרך ייצור ועד בדיקות. כלים מבוססי AI מסייעים לקצר משימות תכנון מורכבות, לשפר את ביצועי העיצוב ולהעלות תפוקה (yield) בקו הייצור. בשלב הבדיקות, אלגוריתמים חכמים מייצרים תבניות בדיקה יעילות יותר ומשפרים את גילוי התקלות, כך שרק שבבים אמינים מגיעים ללקוחות.

על רקע העלייה החדה בגודל ובהיקף מודלי ה-AI, דה בוט מדגיש כי לא די להאיץ את שלב האימון. "ככל שהמודלים גדלים ושימושי ה-AI מתרבים, החישוב הנדרש לאינפרנס – להרצה בפועל – גדל במהירות," הוא אומר. לכן, לדבריו, נדרשת תשומת לב שווה גם לחומרה שמבצעת inference, ולא רק לזו שמאמנת מודלים במעבדות. כאן נכנסת הדרישה לארכיטקטורות יעילות אנרגטית, תכנון חכם וזיכרון מהיר יותר.

את החלק הטכנולוגי הקדיש דה בוט למפת הדרכים של TSMC. החברה מתקדמת מהדור N3 לדור N2, שבו עוברים מטכנולוגיית FinFET ל-nanosheets. בדור A16 משלבת TSMC את ה-nanosheets עם טכנולוגיית Super Power Rail לשיפור נוסף של ביצועים ויעילות אנרגטית, ובהמשך כבר מופיע באופק דור A14, שימשיך לדחוף את גבולות הצפיפות והחיסכון בהספק.

לצד הקדמה בתהליך הייצור, TSMC משקיעה באינטגרציה תלת-ממדית ובאריזות מתקדמות: הגדלת מערכי השבבים (dies) המחוברים יחד, אינטרפוזרים צפופים יותר ופתרונות SoIC ל-3D אינטגרציה אמיתית. פלטפורמת הסיליקון-פוטוניקס KOOG נועדה, לדבריו, לפתור את צוואר הבקבוק התקשורתי – רשתות מהירות וחסכוניות באנרגיה לא פחות חשובות מעוצמת החישוב עצמה.

דה בוט סיכם במסר אופטימי אך מפוכח: בדיוק כפי שעיר אינה יכולה לתפקד בלי כבישים ותשתיות, גם AI לא יוכל להתפשט בעולם בלי תשתית החומרה שבבסיסו – מפסי הייצור במפעלים של TSMC ועד מאות החברות באקו-סיסטם של OIP. "אף אחד מאיתנו לא יכול לבנות את התשתית הזו לבד," אמר. "אנחנו כאן יחד, באקו-סיסטם פתוח ומתפתח, והמסע רק הולך והופך מרתק יותר. עכשיו נראה מה הקהילה המדהימה הזו תיצור השנה."

הפוסט מנכ"ל TSMC אירופה פול דה בוט: מהפכת ה-AI דוחפת את שוק השבבים מעל 750 מיליארד דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

עולם ההייטק הישראלי כבר נכנס לעידן שבו הבינה המלאכותית היוצרת היא כלי עבודה יומיומי ולא גימיק. מחקר חדש של רשות החדשנות, שבוצע על ידי מכון מאיירס-ג’וינט-ברוקדייל, בחן את חדירת כלי GenAI לחברות ההייטק בישראל ואת השפעתם הנתפסת על עובדים במקצועות ודרגים שונים. המסקנה המרכזית: כמעט כל מי שעובד בענף משתמש היום בבינה מלאכותית – ורובם מדווחים על שיפור משמעותי באיכות התוצרים ובקיצור זמני העבודה.

המחקר התבסס על סקר אינטרנטי בקרב 523 עובדי הייטק, בהם מפתחים, אנשי דאטה, תשתיות, ניהול מוצר, שיווק ומשאבי אנוש. המדגם הותאם לנתוני הלמ"ס ורשות החדשנות לפי גיל, מגדר וסוג תפקיד, כדי לייצג טוב יותר את תעסוקת ההייטק בפועל. כ־416 מהמשיבים עובדים כיום בענף, והשאר עובדים לשעבר.

לפי הממצאים, 95% מהמשיבים משתמשים בכלי GenAI בעבודתם בתדירות יומית או שבועית, ומתוכם 78% מדווחים על שימוש יומיומי. לא מדובר בשימוש נקודתי: כ־82% מהעובדים שמשתמשים בכלי GenAI מדי יום נעזרים בהם לפחות בשלושה סוגי משימות, ורבע מהם משתמשים בכלים עבור שישה סוגי משימות ומעלה. ככל שתדירות השימוש גבוהה יותר – כך גדל גם מספר סוגי המשימות שבהם משולבים הכלים.

במשרתים הטכנולוגיים – מפתחי תוכנה, אנשי דאטה ותשתיות – השימוש מתמקד בעיקר במשימות ליבה: פיתוח וכתיבת קוד, איתור באגים, ניתוח לוגים ובדיקות אוטומטיות וידניות. כ־90% מהם דיווחו שהם נעזרים ב־GenAI לפיתוח קוד, ו־76% לאיתור תקלות. גם בתפקידים שאינם טכנולוגיים השימוש נרחב: עובדים בשיווק, מכירות, מוצר ומשאבי אנוש משתמשים בכלים לכתיבת תוכן, חיפוש ואיסוף מידע, למידה עצמית – ואף לכתיבה ותיעוד של קוד, מה שמעיד על טשטוש גובר בין גבולות התפקידים.

העובדים לא מסתפקים בצ’אטבוט אחד. לצד כלים כלליים כמו ChatGPT, Claude, Gemini או Perplexity, רבים מהמשיבים עושים שימוש גם בכלים ייעודיים לקוד כגון GitHub Copilot, Cursor, TabNine ואחרים. רוב העובדים – גם הטכנולוגיים וגם הלא טכנולוגיים – משתמשים בכלי GenAI "רב־תכליתיים", ואילו הכלים הייעודיים לקוד נפוצים במיוחד בקרב מפתחים ג’וניורים. באופן מפתיע, שיעור המשתמשים בכלי קוד מתקדמים נמוך יותר בסטארטאפים לעומת מרכזי מו"פ של חברות בינלאומיות וחברות שירותים/בתי תוכנה – אולי בגלל מגבלות רישוי, עומס משימות או שמרנות יחסית בכלים המוטמעים בסביבת הפיתוח.

אחד המסרים החזקים בדו"ח הוא התרומה הנתפסת לפריון. כ־68% מהמשיבים דיווחו שהשימוש ב־GenAI שיפר "במידה רבה" את איכות התוצרים שלהם. במקביל, כ־49% ציינו קיצור של 10%–50% בזמני העבודה, וכ־40% דיווחו על חיסכון של יותר מ־50% בזמן ביחס לעבודה ללא הכלים. המדד המשולב שגיבשו החוקרים – "תרומה נתפסת לפרודוקטיביות" – מצביע על כך שכ־75% מהעובדים, גם בתפקידים טכנולוגיים וגם באחרים, מרגישים שהכלים תרמו במידה רבה לשילוב של איכות טובה יותר וזמן עבודה קצר יותר. הנתון הזה רלוונטי במיוחד לחברות שבוחנות אימוץ GenAI ברמת הארגון – הוא ממחיש שהעובדים כבר שם.

עם זאת, הפערים בין קבוצות עובדים מתחילים להופיע כשבוחנים את מגוון השימושים. עובדים צעירים יותר, בני 25–34, נוטים לשלב GenAI במספר רב יותר של סוגי משימות; עם העלייה בגיל, ההסתברות לעבוד עם הכלים בשלושה סוגי משימות ומעלה יורדת באופן עקבי. בקרב מפתחים, גברים מדווחים יותר מנשים על שימוש בשישה סוגי משימות ומעלה, בעוד שבתפקידים לא טכנולוגיים המגמה מתהפכת – נשים נוטות לגיוון רחב יותר בשימוש בכלים. מנגד, המחקר לא מצא פערים מובהקים בהיקף השימוש לפי אזור מגורים, השכלה או סוג החברה – כולם משתמשים, השאלה רק כמה ולמה.

המחקר בחן גם את הצד הפחות נוח: תחושת האיום על עתיד התעסוקה. כאן התמונה מורכבת יותר. כ־27% מהמשיבים סבורים שבינה מלאכותית יוצרת עלולה להיות "איום במידה רבה" על עבודתם, אולם 68% רואים בה במקביל הזדמנות משמעותית להתפתחות תעסוקתית. עובדים לא טכנולוגיים נוטים יותר לראות ב־GenAI הזדמנות (כ־76% במידה רבה) לעומת עובדים טכנולוגיים (כ־65%), בעוד מפתחי תוכנה ואנשי דאטה מרגישים פגיעים יותר: כ־31% מהם מדווחים על תחושת איום גבוהה על מקום העבודה, לעומת כ־14% בלבד בתפקידים לא טכנולוגיים.

גם המיקום הגיאוגרפי ורמת ההשכלה משפיעים. עובדים המתגוררים בתל אביב והמרכז חשים פחות מאוימים בהשוואה לעובדים מהצפון, הדרום, ירושלים או מחו"ל. בעלי השכלה לא אקדמית מדווחים על רמת איום גבוהה יותר לעומת בעלי תואר ראשון ומעלה. מנקודת מבט של מדיניות, מדובר בקבוצות שזקוקות כנראה ליותר ליווי, הכשרות והסברה – כדי שלא ירגישו שמקומם בשוק העבודה מתערער דווקא כאשר הפריון עולה.

עבור קוראי CHIPORTAL – מנהלי פיתוח, ארכיטקטים ומהנדסים בחברות שבבים ותוכנה – הדו"ח מספק אישוש אמפירי למה שמרגישים ביום־יום: GenAI כבר כאן, והוא משנה את אופן העבודה בקנה מידה רחב. יחד עם זאת, הוא מזכיר שגם אם כיום התרומה לפריון ברורה והאופטימיות גוברת על הפחד, יש פלחים של עובדים – במיוחד צעירים בפריפריה וללא השכלה אקדמית – שחוששים להישאר מאחור. עבור החברות, המשמעות היא שהשקעה בכלי GenAI צריכה לבוא יחד עם השקעה בהכשרת עובדים, בניהול שינויים תרבותי ובהנגשת הכלים גם למי שנמצאים "בקצה" הארגון.

הפוסט מחקר חדש: GenAI כבר חלק משגרת העבודה בהייטק – אבל הצעירים בפריפריה חוששים יותר על מקום העבודה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת השבבים הישראלית פליופס (Pliops) מנהלת מו"מ מתקדם למכירתה לחברת אסטרה לאבס (Astera Labs) האמריקאית, בעסקה המוערכת ב־150–200 מיליון דולר במזומן ובמניות. הסכום נמוך מהיקף הגיוסים של פליופס המסתכם בכ־215 מיליון דולר . חברת השבבים האמריקאית אסטרה לאבס (Astera Labs), הנסחרת בנאסד"ק לפי שווי של כ־24 מיליארד דולר, נמצאת במגעים מתקדמים לרכישת פליופס (Pliops) בסכום שמוערך בין 150 ל־200 מיליון דולר במזומן ובמניות. לפי הדיווח, העסקה טרם נסגרה סופית, ובשוק מעריכים כי הוגשו גם הצעות נוספות מצד חברות זרות אחרות. בכירי אסטרה לאבס נמצאים בימים אלו בישראל כדי לקדם את המגעים, ומפליופס לא נמסרה תגובה.

היקף הרכישה המסתמן רחוק משוויי השיא שאליהם הגיעה פליופס בעבר. מאז הקמתה גייסה החברה כ־215 מיליון דולר, והגיעה ב־2022 לשווי מוערך של כ־650–700 מיליון דולר. מכירה בטווח של 150–200 מיליון דולר משקפת החזר חלקי בלבד להון שהושקע בה. עם זאת, על רקע מצב השוק בו היא פועלת אפשרות של אקזיט בינוני נחשבת בעיני חלק מהמשקיעים חלופה עדיפה על פני סגירת החברה לאחר שהמזומנים בקופתה כמעט אזלו.

פליופס, שהוקמה ב־2017, מפתחת מאיץ חומרה למשימות אחסון ועיבוד נתונים בדאטה סנטר, ומעסיקה כ־100 עובדים. אסטרה לאבס, הפועלת בתחום קישוריות מהירה ל-AI בדאטה סנטר, נסחרת לפי כ־24 מיליארד דולר ומתעניינת הן בטכנולוגיה והן בצוות.

במקביל למגעים, פליופס הודיעה על שיתוף פעולה עם Zilliz, מפתחת מסד הנתונים הווקטורי Milvus, כדי לאפשר RAG ארגוני בקנה מידה של מיליארדי וקטורים. השילוב בין ארכיטקטורת LightningAI של פליופס ל-Milvus מיועד להוזיל עלויות תשתית ולהרחיב חלונות הקשר למודלי GenAI – נדבך שעשוי לחזק את האטרקטיביות שלה בעיני רוכשים אסטרטגיים כמו אסטרה.

הפוסט חברת השבבים פליופס במו"מ למכירתה הופיע לראשונה ב-Chiportal.