OpenAI עצרה את ההשקה המתוכננת של GPT-6.1 Astra, הגרסה הבאה של מודל הבינה המלאכותית שלה, בעקבות בעיות שהתגלו בבדיקות בטיחות פנימיות. ההשקה תוכננה לאוקטובר 2026, בין היתר בתוך ChatGPT ו־Codex. לפי דיווח של הוול סטריט ג'ורנל מ־28 בספטמבר, המודל נועד לבצע משימות מורכבות יותר עם פחות התערבות אנושית, אך לא עמד ברף הבטיחות שהחברה קבעה. רויטרס דיווחה על ההחלטה בהסתמך על העיתון; בעת פרסום הדיווח OpenAI לא הגיבה לפנייתה.

סאצ'י ג'יין, ראש מערכות הבטיחות ב־OpenAI, אמרה לוול סטריט ג'ורנל כי לצד שיפור בהתמדה בהשלמת משימות, נמצאו בעיות בהתאמת פעולות המודל לכוונת המשתמש. על פי הדיווח, הגרסה לא תמיד תיארה במדויק פעולות שביצעה או שלא ביצעה. במקרים אחרים היא המשיכה במשימה בלי לבקש אישור מתאים, או ניסתה להפעיל כלים ושירותים חיצוניים כאשר הדבר עלול היה להיות לא בטוח. החברה לא פרסמה תוצאות כמותיות מלאות של הבדיקות.

ההחלטה נוגעת במיוחד לכיוון שבו מתפתחים מוצרי AI ארגוניים וכלי פיתוח: סוכן שמקבל גישה לקוד, למסמכים או לשירותים חיצוניים צריך גם גבולות פעולה שניתן לאכוף ולבקר. יכולת גבוהה יותר לבצע רצף משימות אינה מספיקה אם המשתמש אינו יכול לדעת מה נעשה ולשלוט במועד שבו נדרש אישור נוסף. עבור לקוחות המשלבים סוכני AI בתהליכי עבודה, אמינות הדיווח על הפעולות היא חלק מהיכולת לפקח על המערכת.

OpenAI כבר תיארה בספטמבר עצירה זמנית של חלק מאימוני החיזוק למודלים מתקדמים המיועדים לפריסה, בזמן שחיזקה את סביבת המחקר והניטור. לדבריה אז, העבודה על כלל המודלים לא נעצרה וחלק מן הפעילות חודש תחת בקרות מחמירות יותר. עצירת השקת GPT-6.1 Astra היא החלטה נפרדת לגבי גרסה שתוכננה למוצרי החברה. לא דווח על הסרת GPT-6 Astra הקיים, ולא נקבע תאריך חלופי לגרסה החדשה.

הפוסט OpenAI עוצרת את השקת GPT-6.1 Astra בעקבות ממצאי בטיחות בבדיקות פנימיות הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אנבידיה הכריזה אמש (ב׳) על NVIDIA Open Agent Safety Platform, פלטפורמת תוכנה ותכנון ייחוס לחומרה שנועדו לפקח על פעילותם של סוכני בינה מלאכותית. בהודעה שהועברה לעיתונות בישראל ציינה החברה כי שלושה מרכיבים מרכזיים במנגנון האבטחה שלה — Sentry, סביבת הפיתוח DOCA ומעבדי BlueField-4 — פותחו בישראל.

הרעיון הוא להציב לסוכן גבולות גם מחוץ לתוכנה שבה הוא פועל. ככל שסוכני AI מקבלים גישה לקבצים, לשירותים ולכלים שמבצעים פעולות בשם המשתמש, ארגון צריך לדעת אילו בקשות הם שולחים והאם הם חורגים מההרשאות שנקבעו להם. אנבידיה מציעה לשלב פיקוח בזמן הריצה עם שכבת בקרה נפרדת בחומרה.

רכיב התוכנה OpenShell מפעיל סוכנים בסביבת ריצה מוגבלת, מתעד את פעולותיהם ואוכף מדיניות גישה. הוא זמין בקוד פתוח ומיועד לפעול על מעבדי Vera של אנבידיה; לדברי החברה, ניתן להתאימו גם לפלטפורמות מחשוב של Arm ואינטל. לצדו הציגה החברה את Sentry כתכנון ייחוס למנגנון פיקוח הפועל על מעבדי עיבוד הנתונים BlueField-4. המנגנון אמור לעקוב אחר פעילות הסוכן מסביבה מבודדת, שאינה בשליטתו, ולמנוע ממנו להמשיך לפעול אם חרג מהגבולות שהוגדרו לו.

Sentry נשען על סביבת התוכנה DOCA לצורך בדיקת בקשות ותגובות, אימות זהות ואכיפת הרשאות גישה לנתונים, לכלים ולממשקי תכנות. אנבידיה טוענת שהמערכת יכולה לבודד ולעצור סוכן שחורג מן המדיניות בתוך אלפיות השנייה. מדובר בטענה של החברה ובתכנון ייחוס; ההכרזה אינה מציגה נתוני בדיקה עצמאיים לביצועים האלה.

לפי אנבידיה, יותר מ־100 ארגונים עובדים עם טכנולוגיות הקשורות לפלטפורמה, בהם אנתרופיק, מיקרוסופט, פאלו אלטו נטוורקס וסיילספורס. זה אינו נתון של לקוחות שרכשו את המערכת בשלמותה. תוכנת OpenShell זמינה למפתחים, ואילו רכיב Sentry הוצג במסגרת תכנון הייחוס מבוסס BlueField-4. עבור פעילות הפיתוח בישראל, ההכרזה מדגישה את תפקידם של שבבי התקשורת ועיבוד הנתונים גם בהגנה על מערכות AI, מעבר להאצתן.

הפוסט אנבידיה מציגה פלטפורמה לאבטחת סוכני AI; שבב BlueField-4 שפותח בישראל ישמש לפיקוח על פעילותם הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מנכ"ל NVIDIA, ג'נסן הואנג, אמר כי הוא מצפה שהחברה תמכור בשנת 2027 פי שניים שבבים מאשר בשנת 2026. הדברים נאמרו במהלך אירוע בסקוטלנד, על רקע המשך הגידול בהשקעות העולמיות בתשתיות בינה מלאכותית.

"אני מצפה ש־NVIDIA תמכור בשנה הבאה פי שניים שבבים מכפי שאנחנו מוכרים השנה", אמר הואנג. לדבריו, הסיבה היא שהבינה המלאכותית כבר נתפסת במדינות ובתעשיות רבות כתשתית כלכלית ולא רק כטכנולוגיה ניסיונית.

התחזית בולטת משום ש־NVIDIA אינה מפרסמת בדרך כלל נתון כולל של מספר השבבים שהיא מוכרת. לכן גם קשה לתרגם את דבריו ישירות למספר יחידות או להכנסות.

לא מדובר רק ב־GPU

הפרשנות הראשונית עשויה להיות ש־NVIDIA מתכוונת להכפיל את מספר מאיצי ה־GPU למרכזי נתונים, אך סל המוצרים של החברה רחב בהרבה.

לצד מאיצי Blackwell ו־Rubin, NVIDIA מוכרת גם CPUs, שבבי מתגים לרשתות, רכיבי InfiniBand ו־Ethernet, שבבים לתקשורת אופטית, מערכות Jetson לרובוטיקה ולמערכות משובצות, שבבים למחשבים ניידים ורכיבים לתעשיית הרכב. החברה מספקת גם שבב עבור Nintendo Switch 2.

בנוסף, ארכיטקטורות rack-scale כמו NVL72 משלבות מספר רב של רכיבים בכל מערכת. לכן גידול במספר המערכות שנמכרות מגדיל במקביל את מספר ה־GPU, CPU ושבבי התקשורת שנכללים בכל התקנה.

בשנה שעברה אמר הואנג כי NVIDIA שלחה כשישה מיליון GPUs ממשפחת Blackwell בתוך ארבעה רבעונים. המעבר לדור Rubin והתרחבות המכירות של מערכות שלמות עשויים להגדיל משמעותית את מספר השבבים שמסופקים לכל לקוח.

הכפלת יחידות לא בהכרח פירושה הכפלת הכנסות

חשוב להבחין בין מספר שבבים לבין הכנסות. החברה עשויה למכור מספר גדול יותר של רכיבים במחירים שונים, כך שהכפלת מספר היחידות אינה שקולה להכפלת ההכנסה.

NVIDIA עצמה צופה קצב צמיחה גבוה מאוד גם בהכנסות בשנה הפיסקלית הבאה, אך מבנה המוצרים משתנה. לצד מאיצי קצה יקרים מאוד, החברה מרחיבה את נוכחותה ברשתות, CPUs ומערכות inference, שחלקם עשויים להיות זולים יותר ליחידה.

במקביל, הביקוש עובר בהדרגה משלב שבו עיקר ההשקעה הופנה לאימון מודלים גדולים לשלב שבו inference בקנה מידה עצום הופך לצרכן מרכזי של חומרה. אם מיליארדי משתמשים ושירותים יריצו מודלי AI באופן רציף, מספר המאיצים והרכיבים הדרוש להפעלתם עשוי להיות גדול אף יותר מהכמות הדרושה לאימון.

עדיין קיימים צווארי בקבוק

התחזית האגרסיבית של הואנג מגיעה בזמן שהתעשייה מתמודדת עם מגבלות באספקת זיכרון HBM, אריזה מתקדמת, רכיבי אופטיקה, חשמל ומרכזי נתונים. גם אם הביקוש קיים, הכפלת מספר השבבים דורשת הרחבת קיבולת לאורך כל שרשרת האספקה.

TSMC, יצרניות הזיכרון וספקיות ציוד האריזה והקישוריות משקיעות סכומים גדולים כדי להגדיל קיבולת. במקביל NVIDIA מקדמת מעבר למערכות rack-scale שבהן היא מספקת חלק הולך וגדל מהמערכת — ולא רק את המאיץ המרכזי.

דבריו של הואנג הם תחזית של מנהל החברה ולא יעד משלוחים מפורט, אך הם מצביעים על כך ש־NVIDIA אינה צופה התמתנות קרובה בביקוש. להפך: החברה מתכננת סביב תרחיש שבו מספר השבבים הנדרש לתשתיות AI ממשיך לגדול בקצב חריג גם ב־2027.

הפוסט ג'נסן הואנג: NVIDIA צפויה למכור ב־2027 פי שניים שבבים מאשר ב־2026 הופיע לראשונה ב-Chiportal.

קוואלקום ואמזון חתמו על הסכם רב־דורי לפיתוח שבבים ותשתיות המיועדים למרכזי נתונים של בינה מלאכותית. על פי דיווח שהגישה קוואלקום לרשות ניירות הערך האמריקנית, היקף הרכישות המצטבר שעשוי להביא להבשלה מלאה של ההסכם מגיע ל־60 מיליארד דולר עד שנת 2036.

אין מדובר בהזמנה חתומה ומיידית בסכום זה, אלא בתקרה מסחרית המותנית בהזמנות רכש מחייבות ובתשלומים בפועל מצד אמזון. עם זאת, עצם קביעת המסגרת והבשלתה הראשונית של חלק מחבילת האופציות מעידות כי שיתוף הפעולה כבר כולל התחייבויות מסחריות ראשונות.

במסגרת העסקה העניקה קוואלקום לחברת השקעות של אמזון אופציות לרכישת עד 25 מיליון מניות במחיר מימוש של 161.26 דולר למניה. האופציות יפקעו בספטמבר 2036 ויבשילו בכמה מנות בהתאם להסכמים מסחריים, להזמנות מחייבות ולרכישות שאמזון תבצע בפועל. 3.75 מיליון מניות מתוך החבילה הבשילו כבר עם הענקת האופציות, בעקבות התחייבויות הרכש הראשוניות.

שבבים מותאמים להסקת AI

החלק הטכנולוגי של שיתוף הפעולה מתמקד בפיתוח שבבים מותאמים לשלב ההסקה – הפעלת מודלים שכבר אומנו כדי לספק תשובות, לנתח מידע או לייצר תוכן. ככל שהשימוש בשירותי בינה מלאכותית מתרחב, ההסקה הופכת לאחד המרכיבים היקרים ביותר בהפעלת מרכזי הנתונים, ולכן ספקיות הענן מחפשות חלופות יעילות יותר למאיצים כלליים.

קוואלקום תתאים את טכנולוגיות המחשוב שלה לדרישותיה של אמזון ולמרכזי הנתונים הגדולים שלה. עבור קוואלקום זהו צעד משמעותי באסטרטגיה להתרחב מעבר לשוק הטלפונים החכמים, שבו היא תלויה עדיין במידה רבה, ולבסס פעילות משמעותית בשוק שרתי ה־AI.

החברה כבר הציבה יעד להגיע להכנסות שנתיות של 15 מיליארד דולר מפעילות מרכזי הנתונים עד 2029. צירופה של AWS לרשימת הלקוחות, לצד שיתופי פעולה שעליהם הכריזה קוואלקום עם מיקרוסופט ומטא, עשוי להעניק ליעד הזה בסיס מסחרי רחב יותר.

קישוריות אופטית במהירות 1.6T

ההסכם אינו מוגבל למעבדי AI. החברות מתכננות גם לפתח פתרונות קישוריות אופטית במהירות של עד 1.6 טרה־ביט לשנייה ודורות עתידיים מהירים יותר, תוך שימוש בטכנולוגיות SerDes ומעבדי אותות אופטיים של קוואלקום.

העברת הנתונים נעשתה לאחד מצווארי הבקבוק המרכזיים במרכזי AI. מערכות גדולות כוללות אלפי מאיצים שצריכים להחליף ביניהם כמויות עצומות של מידע, ולעיתים צריכת החשמל והשהיית התקשורת מגבילות את ביצועי המערכת לא פחות מיכולת החישוב של השבבים עצמם.

קישוריות אופטית מהירה וחסכונית יותר עשויה לצמצם מגבלות אלה ולאפשר לאמזון להרחיב אשכולות AI בלי להגדיל באותו קצב את צריכת החשמל ואת מורכבות התשתית.

העסקה מעניינת גם על רקע העובדה שאמזון כבר מפתחת בעצמה את שבבי Trainium לאימון מודלים ואת Inferentia להסקה. הבחירה לשתף פעולה עם קוואלקום אינה בהכרח נסיגה מפיתוח פנימי, אלא הרחבה של מגוון הטכנולוגיות והספקים ש־AWS יכולה לשלב בתשתיותיה.

התרחבות זו עשויה לסייע לאמזון להפחית את תלותה במאיצים של אנבידיה ולהציע ללקוחותיה יותר אפשרויות מבחינת מחיר, ביצועים וצריכת חשמל. במקביל, היא מספקת לקוואלקום הזדמנות להוכיח את יכולותיה בשוק שבו היא נחשבה עד לאחרונה לשחקנית שולית יחסית.

הקשר בין החברות יהיה דו־כיווני. קוואלקום מסרה כי תרחיב את השימוש שלה בתשתיות AWS ובשירותי Amazon Bedrock לצורכי תכנון אלקטרוני ואוטומציה של תהליכי פיתוח שבבים. שילוב כלי בינה מלאכותית בתהליכי EDA עשוי לסייע לה לקצר את מחזורי התכנון ולפתח דורות חדשים של שבבים במהירות רבה יותר.

עבור אמזון, ההסכם מוסיף ספקית שבבים גדולה נוספת למאמץ לבנות תשתית AI עצמאית. עבור קוואלקום, זו אחת ההזדמנויות הגדולות ביותר שלה לפרוץ לשוק מרכזי הנתונים. עם זאת, המספר המרשים של 60 מיליארד דולר ייהפך להכנסה רק אם אמזון תבצע את ההזמנות בפועל לאורך עשר שנות ההסכם.

הפוסט אמזון עשויה לרכוש מקוואלקום שבבי AI בהיקף של עד 60 מיליארד דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אנתרופיק (Anthropic), מפתחת מודלי Claude, החליטה שלא להתקדם ברכישת חברת הבינה המלאכותית הישראלית דקארט (Decart), לאחר שביצעה בחברה בדיקת נאותות. כך דווח בבלומברג מפי מקורות המעורים בנושא.

המגעים בין החברות התנהלו סביב עסקה בהיקף של כ־6 מיליארד דולר. למרות שהמשא ומתן התקדם עד לשלב בדיקת הנאותות, אנתרופיק החליטה בסופו של דבר לסגת מהמהלך. נציגי שתי החברות סירבו להגיב לדיווח, ולא נמסר האם ההחלטה התקבלה בשל המחיר, ממצאים שעלו בבדיקה או שינוי בשיקולים האסטרטגיים של אנתרופיק.

עם זאת, לפי הדיווח, סיום שיחות הרכישה אינו בהכרח סוף הקשר בין החברות. אנתרופיק ודקארט עשויות לבחון צורות אחרות של שיתוף פעולה, ובהן התקשרות מסחרית או השקעה.

CHIPORTAL דיווח כבר באוגוסט כי דקארט מנהלת מגעים למכירתה לפי שווי של מיליארדי דולרים. בתחילה הוזכרה אנבידיה כאחת המתעניינות המרכזיות, ולאחר מכן התברר כי אנתרופיק נכנסה לתמונה וניהלה מגעים לרכישה סביב שווי של כ־6 מיליארד דולר.

דקארט נוסדה ב־2023 בידי ד"ר דין לייטרסדורף ומשה שלו. החברה מפתחת טכנולוגיות AI בשני תחומים מרכזיים: מודלים גנרטיביים המדמים את העולם הפיזי, וטכנולוגיות תוכנה שמטרתן לשפר את ניצול מאיצי הבינה המלאכותית ולהפחית את עלויות האימון וההיסק.

התחום השני היה בעל עניין מיוחד עבור אנתרופיק. העלייה החדה בשימוש במודלי Claude מאלצת את החברה להרחיב במהירות את תשתיות המחשוב שלה, והיא פועלת במקביל להבטחת כמויות גדולות של מאיצי AI ולפיתוח יכולות חומרה ותוכנה שיקטינו את עלות הפעלת המודלים.

בסוף אוגוסט דיווח CHIPORTAL כי אנתרופיק מקימה גם צוות ייעודי לפיתוח שבבים ובחנה רכישה של חברת שבבי ה־AI MatX. גם השיחות הללו לא הבשילו לעסקת רכישה, והצדדים בחנו במקום זאת אפשרות לשיתוף פעולה.

הנסיגה מרכישת דקארט אינה מבטלת את האטרקטיביות של החברה הישראלית כרכישה אפשרית. לפני כניסתה של אנתרופיק למגעים דווח כי אנבידיה ניהלה אף היא שיחות עם דקארט, ובדיווחים נוספים הוזכרו חברות טכנולוגיה גדולות נוספות כמתעניינות אפשריות.

עבור דקארט, המשמעות היא שהאקזיט הענק שעליו דובר בשבועות האחרונים ירד לפי שעה מהפרק – אך החברה נותרת אחת מחברות ה־AI הישראליות הבולטות ובעלת טכנולוגיה הנמצאת בלב אחת הבעיות המרכזיות של תעשיית הבינה המלאכותית: כיצד להפיק יותר ביצועים ממאיצים יקרים ומוגבלים בהיצע.

הפוסט Anthropic נסוגה מרכישת דקארט הישראלית בכ־6 מיליארד דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מארוול ישראל השלימה תוכנית פנימית רחבת היקף שבחנה כיצד ניתן לשלב כלי בינה מלאכותית בתהליך פיתוח שבבים – מתחילת התכנון ועד לשלבי האימות וההשלמה.

במסגרת האתגר, שנקרא Chip-in-a-Click, השתתפו כ־170 מהנדסים ומהנדסות מ־22 צוותים במשך תשעה חודשים. לדברי החברה, המטרה לא הייתה רק לבנות כלי AI נקודתי, אלא לבדוק באילו שלבים בתהליך פיתוח שבבים יכולה הבינה המלאכותית לספק ערך ממשי מבלי לפגוע בדרישות הדיוק והאמינות של התעשייה.

ארבעה מהצוותים הגיעו לשלב הגמר והציגו את הכלים שפיתחו בפני פאנל שכלל בכירים מתעשיית הטכנולוגיה ומקרנות הון סיכון.

האתגר נערך על רקע החדירה המהירה של כלי AI לעולם פיתוח התוכנה, בעוד שבתכנון שבבים קצב האימוץ איטי יותר בשל הדרישות המחמירות לאימות, דיוק וחזרתיות. טעות שמודל תוכנה יכול לעיתים לתקן לאחר ההשקה עלולה להיות יקרה בהרבה כאשר היא מתגלה לאחר ייצור שבב.

לדברי ערן חרותי, מנכ"ל מארוול ישראל, כלי AI המיועדים לפיתוח שבבים חייבים לעמוד ברמות גבוהות במיוחד של דיוק ואמינות. לדבריו, האתגר נועד לבחון היכן ניתן לשלב את הכלים בצורה מעשית בתהליכי העבודה של מהנדסי החברה.

התוכנית הוצגה במסגרת אירוע CONNECT של מארוול ישראל. לדברי החברה, האירוע נולד בישראל ובהמשך אומץ גם באתרי פיתוח נוספים של מארוול ברחבי העולם.

המהלך משקף מגמה רחבה יותר בתעשיית השבבים: חברות EDA ויצרניות שבבים מנסות להשתמש בבינה מלאכותית כדי לקצר זמני תכנון, לאתר שגיאות מוקדם יותר ולבצע אופטימיזציה של חלקים בתהליך הפיתוח – אך עדיין תחת מערכות אימות קשיחות בהרבה מאלה המקובלות בפיתוח תוכנה רגיל.

תגיות:

הפוסט מארוול ישראל בוחנת כיצד AI יכול לקצר את תהליך פיתוח השבבים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

ברודקום העלתה את תחזית ההכנסות שלה ממוליכים למחצה לבינה מלאכותית לכ־115 מיליארד דולר בשנת הכספים 2027, וצופה כי הסכום יוכפל לכ־230 מיליארד דולר בשנת הכספים 2028. התחזית החריגה בהיקפה מספקת עדות נוספת לכך שההשקעות בתשתיות AI אינן מתמקדות עוד רק במאיצים של אנבידיה, אלא מתרחבות גם לשבבים מותאמים ולמערכות התקשורת המחברות ביניהם.

התחזית הרב־שנתית נמסרה לאחר שברודקום פרסמה תוצאות שיא לרבעון השלישי של שנת הכספים 2026. הכנסות החברה ממוליכים למחצה ל־AI הגיעו ברבעון ל־16.7 מיליארד דולר — זינוק של 221% לעומת התקופה המקבילה ועלייה של 54% מהרבעון הקודם. ברבעון הרביעי צופה החברה שהכנסות אלה יגדלו ל־21.7 מיליארד דולר, עלייה של 236% לעומת הרבעון המקביל אשתקד.

מנוע הצמיחה המרכזי של ברודקום

הכנסות ברודקום הכוללות הסתכמו ברבעון ב־29.6 מיליארד דולר, עלייה של 86% לעומת השנה שעברה. ההכנסות מחטיבת פתרונות המוליכים למחצה הגיעו ל־20.8 מיליארד דולר והיוו כ־70% מהכנסות החברה. הרווח התפעולי המתואם הסתכם ב־20.1 מיליארד דולר ותזרים המזומנים החופשי הגיע לשיא של 13.7 מיליארד דולר.

״הביקוש למאיצי ה־AI המותאמים שלנו ולפתרונות הרשת מוסיף להיות חזק מאוד״, אמר נשיא ומנכ״ל ברודקום הוק טאן. לדבריו, המומנטום צפוי להימשך גם ברבעון הרביעי.

עיקר הפעילות של ברודקום בתחום אינו מבוסס על מכירת מעבד כללי הנושא את שמה. החברה מסייעת לענקיות הענן לתכנן מאיצים ייעודיים, המכונים לעיתים XPU או ASIC, ומספקת במקביל שבבי מיתוג, קישוריות ורכיבים נוספים הדרושים להפעלת אשכולות מחשוב גדולים. המודל מאפשר ללקוחות כמו גוגל, מטא ו־OpenAI להתאים את החומרה לעומסי העבודה שלהן ולהקטין את התלות ב־GPU של אנבידיה, אף כי מערכות רבות ימשיכו להשתמש בשני סוגי המאיצים במקביל.

באפריל דיווח CHIPORTAL כי ברודקום הרחיבה את שיתוף הפעולה עם גוגל ואנתרופיק, לרבות פיתוח דורות עתידיים של מעבדי TPU ואספקת רכיבי רשת עד 2031. התוצאות הנוכחיות מראות שההסכמים הללו כבר מתורגמים לקצב צמיחה מהיר, ולא רק לצבר הזמנות עתידי.

הזמנות של יותר מ־30 מיליארד דולר ברבעון

לפי דיווח רויטרס על שיחת המשקיעים, ההזמנות לשבבי ה־AI של ברודקום עברו ברבעון האחרון את רף 30 מיליארד הדולר. טאן אמר כי החברה הבטיחה את קיבולת הייצור והרכיבים הנדרשים כדי לתמוך בתחזית ל־2027, וכי יש לה ראות לפריסות נוספות עד 2028.

התחזית נשענת על הקמה של תשתיות מחשוב בהיקפי חשמל עצומים. ברודקום הצביעה על יותר מ־10 ג׳יגה־ואט עבור אנתרופיק, יותר מ־5 ג׳יגה־ואט עבור OpenAI וכ־3 ג׳יגה־ואט עבור מטא. המספרים אינם מייצגים רק צריכת חשמל: הם משקפים את היקף מרכזי הנתונים, המאיצים, מערכות הרשת והזיכרונות שיידרשו כדי להפעיל את הדור הבא של מודלי הבינה המלאכותית.

הצמיחה אינה מבטלת את התחרות

למרות התוצאות, מניית ברודקום ירדה במסחר המאוחר. אחת הסיבות היא שתחזית ההכנסות הכוללת לרבעון הרביעי — כ־34.8 מיליארד דולר — הייתה מעט נמוכה מהתחזית הממוצעת של האנליסטים. המשקיעים בוחנים גם אם חברות ה־AI יצליחו להפיק הכנסות שיצדיקו את ההתחייבויות העצומות למרכזי נתונים.

במקביל גוברת התחרות בשוק השבבים המותאמים. באוגוסט דווח כי מארוול העמיקה את השותפות עם גוגל לפיתוח שבבי AI, מה שעורר חשש לפגיעה בחלקה של ברודקום בפרויקטים עתידיים. גם אנבידיה, AMD וספקיות נוספות מרחיבות את פעילותן במאיצים, ברשתות ובסיליקון מותאם.

ובכל זאת, התחזית של ברודקום מצביעה על שינוי מבני בשוק. אם החברה אכן תגיע להכנסות של 230 מיליארד דולר ממוליכים למחצה ל־AI בשנת 2028, שוק מאיצי הבינה המלאכותית לא יהיה עוד תחרות סביב מוצר אחד או ספק אחד. הוא יהפוך למערכת רחבה של שבבים מותאמים, רשתות מהירות, זיכרונות ואריזות מתקדמות — שבה ברודקום מבקשת להיות אחת הספקיות המרכזיות.

הפוסט ברודקום צופה הכנסות של 230 מיליארד דולר משבבי AI ב־2028 הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אנבידיה הודיעה היום (ה׳) כי הגיעה להסכם לרכישת Hugging Face תמורת 12.9303 מיליארד דולר. העסקה, מהגדולות בתולדות אנבידיה, מרחיבה את אחיזתה של החברה מעבר למעבדים ולמערכות מחשוב, אל אחת הפלטפורמות המרכזיות שעליהן מפתחים משתפים, בוחנים, מתאימים ומפיצים מודלים של בינה מלאכותית.

לפי פרטי העסקה שפורסמו, כ־11.9 מיליארד דולר ישולמו למשקיעי Hugging Face, ועד מיליארד דולר נוספים יוקצו לתוכנית תגמול מבוססת מניות שנועדה לשמר עובדים שיעברו לאנבידיה.

Hugging Face, שנוסדה בניו יורק ב־2016 בידי קלמן דלאנג, ז׳וליאן שומון ותומא וולף, מכונה לעיתים "GitHub של הבינה המלאכותית". החברה מפעילה מאגר ושירותי פיתוח למודלים, מערכי נתונים ויישומי AI. לדברי אנבידיה, בפלטפורמה משתמשים יותר מ־18 מיליון מפתחים, חוקרים ויוצרים, והיא מארחת יותר משלושה מיליון מודלים, 500 אלף מערכי נתונים ומיליון יישומים. יותר מ־200 אלף חברות משתמשות בה כדי לאתר, להעריך, להתאים ולהפעיל מודלים.

אנבידיה מבטיחה לשמור על ניטרליות הפלטפורמה

אחת השאלות המרכזיות שמעוררת העסקה היא האם Hugging Face תוכל להמשיך לשמש זירה ניטרלית גם לאחר שתעבור לבעלות יצרנית המאיצים הדומיננטית בשוק. מנכ״ל אנבידיה, ג׳נסן הואנג, התחייב כי הפלטפורמה תישאר פתוחה לכל אקוסיסטם הבינה המלאכותית וכי השימוש במעבדי אנבידיה לא יהיה תנאי לפיתוח או להפעלה באמצעותה.

לדבריו, המפתחים ימשיכו לבחור בעצמם את המודלים, מסגרות התוכנה, ספקי הענן, שירותי ההסקה ופלטפורמות המחשוב שבהם ישתמשו. Hugging Face אמורה להמשיך לתמוך בפיתוח ובהפעלה בסביבות מרובות עננים ומרובות מאיצים, לרבות חומרה של מתחרות אנבידיה.

להתחייבות זו חשיבות מיוחדת משום שבין המשקיעות ב־Hugging Face נמצאות גם חברות ובהן AMD, אמזון, גוגל וסיילספורס. בסבב גיוס של 235 מיליון דולר ב־2023 הוערכה החברה ב־4.5 מיליארד דולר בלבד. מחיר הרכישה הנוכחי גבוה כמעט פי שלושה מהערכת השווי ההיא. לפי דיווחים קודמים, קצב ההכנסות השנתי של Hugging Face עומד על כ־150 מיליון דולר, ולכן ברור כי אנבידיה משלמת בעיקר על מעמדה האסטרטגי ועל קהילת המפתחים שלה, ולא על היקף ההכנסות הנוכחי.

מהחומרה אל נקודת המפגש של המפתחים

המהלך מחזק את האסטרטגיה של אנבידיה כספקית פלטפורמה מלאה: שבבים, מערכות, תקשורת, ספריות תוכנה, מודלים ושירותי ענן. שתי החברות כבר משתפות פעולה, בין השאר בשילוב שירותי DGX Cloud ו־NIM של אנבידיה בפלטפורמת Hugging Face. אנבידיה גם מפרסמת באמצעותה מאות מודלים ומערכי נתונים, ולדברי הואנג היא כיום התורמת הגדולה ביותר של מודלים ונתונים פתוחים לפלטפורמה.

מבחינת שוק השבבים, רכישת Hugging Face מעניקה לאנבידיה גישה ישירה לנקודת המפגש שבה מיליוני מפתחים בוחרים מודלים וכלי הפעלה. גם אם החברה תקיים את התחייבותה ולא תחייב שימוש במעבדי GPU מתוצרתה, שיפור ההתאמה בין המודלים, כלי הפיתוח ותשתיות אנבידיה עשוי להפוך את המעבר משלב הניסוי להפעלה מסחרית לקל יותר בתוך האקוסיסטם שלה.

העסקה היא גם מהלך הגנתי. כמה מהלקוחות הגדולים ביותר של אנבידיה, ובהם מיקרוסופט, גוגל, אמזון, מטא ו־OpenAI, מפתחים מאיצי AI משלהם כדי לצמצם את תלותם במעבדי החברה. הרחבת השימוש במודלים בעלי משקלים פתוחים עשויה ליצור בסיס ביקוש רחב ומבוזר יותר למחשוב מואץ, בקרב ארגונים ומפתחים שאינם רוצים להסתמך רק על המודלים הסגורים של OpenAI ואנתרופיק.

עם זאת, המבחן האמיתי של ההבטחה לפתיחות יגיע לאחר השלמת הרכישה: האם Hugging Face תעניק בפועל חשיפה ותמיכה שוות למודלים ולחומרה מתחרים, והאם קהילת המפתחים תמשיך לראות בה פלטפורמה עצמאית. אנבידיה מצדה אומרת כי בכוונתה להשתמש בתשתיות, ביכולות ההנדסיות ובפריסה העולמית שלה כדי לשפר את אמינות הפלטפורמה, אבטחתה, הערכת המודלים ויכולות ההסקה וההטמעה שלה.

הפוסט אנבידיה תרכוש את Hugging Face ב־12.93 מיליארד דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

התחרות בשוק שבבי מרכזי הנתונים מתרחבת מעבר לשחקניות המסורתיות. קוואלקום ו־Arm, שתי חברות שבמשך שנים היו מזוהות בעיקר עם סמארטפונים ועם ארכיטקטורות חסכוניות באנרגיה, מגבירות את מאמציהן להפוך לספקיות מרכזיות של רכיבי מחשוב עבור שרתי AI.

קוואלקום הרחיבה בשנים האחרונות את פעילותה מעבר למעבדי Snapdragon למובייל, תוך רכישת טכנולוגיות בתחום ה־AI, הקישוריות והתוכנה. המטרה היא להציע פתרונות רחבים יותר למרכזי נתונים — לא רק שבב בודד אלא חלק גדול יותר ממערכת המחשוב והרשת שסביבו.

Arm, מצדה, כבר הפכה לבסיס ארכיטקטוני חשוב במרכזי הנתונים. ספקיות ענן ובהן חברות ענק מפתחות מעבדי שרתים המבוססים על Arm, והחברה עצמה מתקדמת למעורבות עמוקה יותר בתכנון פתרונות מלאים. בכך היא נכנסת לשטח שנשלט במשך עשרות שנים בידי ארכיטקטורת x86 של אינטל ו־AMD.

השינוי נובע גם מאופי עומסי ה־AI. מרכזי נתונים חדשים אינם נשענים עוד על CPU כללי בלבד, אלא משלבים מעבדים, מאיצים, זיכרונות HBM, קישוריות אופטית ומהירה ורשתות ייעודיות. הדבר מאפשר לשחקניות חדשות לבחור נקודת כניסה אחרת לשוק ולבנות ממנה פלטפורמה רחבה.

עבור אינטל ו־AMD, התחזקות Arm מגדילה את התחרות דווקא בשוק ה־CPU לשרתים. עבור אנבידיה, האיום שונה: קוואלקום וחברות נוספות מנסות להציע חלופות לחלקים שונים ממערכת ה־AI, ובמקביל לצמצם את התלות במערכת אקולוגית של ספק יחיד.

המאבק איננו רק על ביצועים גולמיים. צריכת חשמל, עלות כוללת למרכז הנתונים, קישוריות בין מאיצים וזמינות תוכנה הפכו למדדים קריטיים. ככל שמתקני AI גדלים לעשרות ואף מאות אלפי מאיצים, שיפור קטן בנצילות האנרגטית או בתעבורת הנתונים עשוי לתרגם לחיסכון של מיליוני דולרים.

עבור תעשיית השבבים, המשמעות היא שהתחרות מתרחשת כעת ברמת המערכת השלמה. היתרון כבר אינו נקבע רק לפי מי מייצר את ה־CPU או ה־GPU המהיר ביותר, אלא לפי היכולת לחבר מחשוב, זיכרון, רשת ותוכנה לפלטפורמה אחת שניתנת לפריסה בקנה מידה גדול.

הפוסט קוואלקום ו־Arm מגבירות את הלחץ על אינטל, AMD ואנבידיה במרכזי הנתונים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אנבידיה ו-MediaTek הודיעו ב-31 באוגוסט על הרחבה משמעותית של שיתוף הפעולה ביניהן, שבמסגרתה השקיעה אנבידיה 3.5 מיליארד דולר באיגרות חוב להמרה שהנפיקה יצרנית השבבים הטייוואנית.

לצד ההשקעה הפיננסית, שתי החברות מרחיבות את שיתוף הפעולה הטכנולוגי בשלושה תחומים: תשתיות AI למרכזי נתונים, מחשוב AI מקומי במחשבים אישיים ובתחנות עבודה, ומערכות לרכב חכם ומוגדר-תוכנה.

החלק המשמעותי ביותר לתעשיית השבבים הוא הצטרפות MediaTek לפלטפורמת NVLink Fusion של אנבידיה. המטרה היא לאפשר ללקוחות MediaTek — ובהם מפעילי ענן, hyperscalers ומפתחי מודלי AI גדולים — לפתח מאיצי XPU מותאמים אישית שיוכלו להתחבר באופן מובנה למערכות NVLink ולארכיטקטורות AI בקנה מידה של ארון שלם.

NVLink Fusion נועדה לספק ליצרני שבבים ולמפתחי מאיצים שכבה מוכנה של קישוריות, אריזה מתקדמת ותאימות למערכות של אנבידיה. בין היתר היא כוללת שבבוני קישור NVLink Fusion, חיבור NVLink-C2C בין רכיבי עיבוד, וכן רכיבי זיכרון וארכיטקטורות המיועדים לשילוב במערכות מרובות שבבים.

מבחינת MediaTek, המשמעות היא הרחבת הפעילות מעבר לשוקי המובייל והמכשירים המשובצים, לעבר תכנון custom silicon עבור מרכזי נתונים ומערכות AI עתירות ביצועים. לקוחות יוכלו להביא לחברה תכנון של מאיץ מותאם, ולהשתמש ביכולותיה בתחומי SoC, SerDes, אריזה מתקדמת וקישוריות כדי להפוך אותו למוצר שניתן לשלב ישירות בסביבת התשתיות של אנבידיה.

השותפות אינה מתחילה מאפס. MediaTek כבר עבדה עם אנבידיה על GB10 Grace Blackwell Superchip, המשמש במערכת DGX Spark, וכעת השתיים מתכננות להמשיך למספר דורות של שבבים תחת משפחות RTX Spark ו-DGX Spark למחשבים אישיים, תחנות עבודה ומערכות פיתוח AI מקומיות.

תחום נוסף הוא הרכב. פלטפורמות Dimensity Auto של MediaTek משלבות טכנולוגיות של אנבידיה עבור תא נוסעים חכם, גרפיקה ומערכות AI, והחברות מתכננות להרחיב את שיתוף הפעולה לדורות נוספים של מערכות לרכב מוגדר-תוכנה וליישומי Physical AI.

ההשקעה של 3.5 מיליארד דולר נעשתה באמצעות איגרות חוב להמרה של MediaTek. לפי רויטרס, ההשקעה של אנבידיה היא חלק מהנפקת אג"ח בינלאומית בהיקף כולל של כ-3.9 מיליארד דולר. גם Alphabet השתתפה בהנפקה, אך היקף השקעתה לא פורסם.

המהלך משתלב באסטרטגיה של אנבידיה להרחיב את השפעתה מעבר למכירת GPU. במקום לנסות לייצר בעצמה כל סוג של מאיץ, החברה בונה מערכת שבה שבבים מותאמים של לקוחות ושל שותפים יכולים להתחבר לרשתות, לזיכרון, לאריזה ולתוכנה שלה. בכך NVLink הופך בהדרגה לא רק לטכנולוגיית קישור פנימית של אנבידיה, אלא גם לתשתית שעליה יוכלו חברות אחרות לבנות שבבי AI ייעודיים.

עבור MediaTek, החיבור נותן לה נתיב מהיר יותר לשוק ה-AI במרכזי נתונים, שבו השחקנים הגדולים מחפשים יותר ויותר מאיצים מותאמים אישית לצד מוצרי GPU סטנדרטיים.

תגיות: NVIDIA, MediaTek, אנבידיה, NVLink Fusion, XPU, AI, שבבי בינה מלאכותית, מרכזי נתונים, custom silicon, SoC, DGX Spark, RTX Spark, שבבים

הפוסט אנבידיה משקיעה 3.5 מיליארד דולר ב-MediaTek ומרחיבה את שיתוף הפעולה בשבבי AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.