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.

חברת ההזנק Architect Labs חשפה מאיץ בינה מלאכותית בשם Redwood, שלטענתה תוכנן, אומת ותוכנת כמעט כולו בידי מערכת בינה מלאכותית בתוך פחות משבועיים. שני מהנדסי שבבים אנושיים הגדירו את המפרט והיעדים הארכיטקטוניים, ואילו המערכת יצרה את יתר רכיבי התכנון.

החברה טוענת כי המערכת יצרה מאפס את מודל הביצועים, קוד ה־RTL, סביבות אימות המבוססות על UVM, הוכחות פורמליות, קושחה, דרייברים וגרעיני חישוב מותאמים. לדבריה, לא נעשה שימוש בקניין רוחני קיים של מאיץ אחר ולא הייתה התערבות אנושית מתחת לרמת המפרט.

מדובר בטענה חריגה בענף שבו פיתוח מערכת על שבב מורכבת נמשך בדרך כלל שנים, מעסיק עשרות או מאות מהנדסים ועלול לעלות מאות מיליוני דולרים.

גרסה מצומצמת כבר פועלת על FPGA

Redwood מיועד להסקת מודלים בהשהיה נמוכה ובצריכת חשמל מוגבלת, בין היתר ברובוטים, ברחפנים ובמערכות בינה מלאכותית בקצה הרשת.

הארכיטקטורה מבוססת על מערך אריחים. כל אריח משלב ליבת בקרה מסוג RISC-V, מנועי מטריצות, יחידת עיבוד וקטורית וזיכרון מקומי בנפח 512 קילובייט. האריחים מחוברים ברשת פנימית שתוכננה להעברת נתונים בין מנועי החישוב בלי להעמיס על המעבד המארח.

גרסה מצומצמת בשם Redwood Nano הוטמעה על רכיב FPGA מסוג AMD Versal VPK180 ופועלת בתדר של 250 מגה־הרץ. בניסוי החברה היא הריצה את המודל Qwen3-0.6B בקצב ממוצע של 12.1 אסימונים בשנייה.

Architect Labs דיווחה כי כל אחד מבלוקי התכנון הגיע לכיסוי קוד ופונקציונליות של לפחות 95%, וכי המעבר הראשון מהדמיה לחומרת FPGA לא חשף תקלות. כל שינוי ארכיטקטוני נוצר מחדש, אומת והוטמע על ה־FPGA בתוך פחות מ־48 שעות.

ההשוואה לאנבידיה עדיין תיאורטית

Architect Labs מעריכה כי אם Redwood Nano ייוצר בתהליך המקביל ל־8 ננומטר של סמסונג, הוא יספק תפוקת פענוח גבוהה פי 1.75 מ־NVIDIA Jetson Orin Nano, בצריכת חשמל נמוכה פי 1.9. שילוב הנתונים אמור להניב שיפור של פי 3.4 בביצועים לוואט.

אלא שההשוואה מבוססת על הקרנה מתוצאות ה־FPGA אל שבב ASIC עתידי. Redwood עדיין לא עבר tape-out ולא יוצר במפעל שבבים. לפיכך, טרם נבדקו ביצועיו, צריכת החשמל שלו, תפוקת הייצור ואמינותו בסיליקון אמיתי.

החברה אומרת כי היא ממשיכה לפתח את התכנון עד לשלב GDSII ומתכוונת להעבירו לייצור ב־TSMC. היא לא מסרה מועד לביצוע ה־tape-out.

זהו הבדל מהותי: FPGA מאפשר לבדוק פונקציונליות ותוכנה, אך אינו מוכיח שהשבב המיוצר יעמוד בתחזיות התדר, ההספק והשטח.

ניסיון לשנות את תהליך התכנון כולו

כלי בינה מלאכותית כבר משמשים את חברות ה־EDA לשיפור הצבת רכיבים, ניתוב, אימות ואופטימיזציה של צריכת חשמל. Architect Labs מנסה ללכת צעד נוסף ולחבר את כל שלבי הפיתוח למערכת אחת, שבה המפרט הוא מקור האמת וממנו נוצרים במקביל החומרה והתוכנה.

המייסדים מכנים את החזון הזה „designless”: כשם שמודל ה־fabless אפשר לחברות לתכנן שבבים בלי להחזיק מפעל, אוטומציה של התכנון עשויה לאפשר לחברות תוכנה ולמפתחי יישומים ליצור מאיצים מותאמים בלי להקים צוות שבבים גדול.

Architect Labs נוסדה ב־2025 בידי אברהים חוסיין ואדיטיה סובדי. ביוני גייסה החברה 24 מיליון דולר בסבב Seed בהובלת Kindred Ventures, בהשתתפות משקיעים ובהם המדען הראשי של Google DeepMind, ג׳ף דין, ובכירים מ־OpenAI ומאנבידיה.

החברה אף הפעילה מודל Qwen על Redwood והשתמשה בו כדי לחפש שיפורים בתזמון ובגרעיני החישוב של הדור הבא. היא מציגה זאת כצעד ראשון לקראת תהליך שבו מודל AI מסייע לשפר את החומרה שעליה ירוצו דורות עתידיים של המודל.

עם זאת, המבחן החשוב יהיה ייצור השבב. רק לאחר tape-out, בדיקות סיליקון והשוואה עצמאית ניתן יהיה לקבוע אם קיצור זמן התכנון אכן מייצר מאיץ תחרותי ולא רק אב־טיפוס מרשים על FPGA.

סוף הכתבה

מקורות:

ההודעה והפרטים הטכניים של Architect Labs

המאמר הטכני על Redwood

בדיקת הטענות והסתייגויות מומחי תכנון שבבים – Business Insider

שדות התמונה:

מקור התמונה: Architect Labs, מתוך עמוד Redwood

כיתוב: תרשים ארכיטקטורת Redwood. החברה טוענת כי מערכת AI יצרה את תכנון החומרה, סביבת האימות והתוכנה בתוך פחות משבועיים. איור: Architect Labs

טקסט חלופי: תרשים ארכיטקטורה של מאיץ הבינה המלאכותית Redwood שפיתחה Architect Labs

שם הקובץ: architect-labs-redwood-ai-chip-architecture.jpg

הפוסט Architect Labs טוענת: מערכת AI תכננה מאיץ שבבים בתוך שבועיים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

השיחות על רכישה אינן פעילות עוד והצדדים דנים כעת בשיתוף פעולה אפשרי. המהלך מעיד על רצונה של מפתחת Claude לפתח שבבים מותאמים ולהקטין את תלותה באנבידיה ובספקיות הענן

מפתחת מודלי הבינה המלאכותית Anthropic בחנה רכישה של חברת השבבים MatX לפי שווי של כ־7 מיליארד דולר, בניסיון להאיץ את פיתוחם של מעבדים מותאמים למודלי Claude. כך דיווחה רויטרס מפי מקורות שתודרכו על השיחות.

לפי הדיווח, המשא ומתן על רכישה אינו פעיל עוד, והשיחות התפתחו לדיון בשיתוף פעולה אפשרי. Anthropic ו־MatX לא אישרו את פרטי העסקה: Anthropic סירבה להגיב, ואילו MatX לא מסרה תגובה.

MatX מגייסת עתה הון לפי שווי מבוקש של כ־4 מיליארד דולר, לפי אחד המקורות. הפער בין השווי שנדון במסגרת הרכישה לבין השווי בסבב המימון עשוי לשקף את הערך שייחסה Anthropic לקליטת צוות התכנון והטכנולוגיה בתוך החברה.

יוצאי צוותי ה־TPU של גוגל

MatX נוסדה ב־2022 בידי ריינר פופ ומייק גונטר, יוצאי גוגל. פופ עסק בתוכנה ובארכיטקטורה עבור PaLM וסייע בגיבוש TPU v5e. גונטר היה ארכיטקט ראשי של אחד ממעבדי למידת המכונה של גוגל.

החברה מפתחת את MatX One – מאיץ שנועד מלכתחילה למודלי שפה גדולים. לפי החברה, הארכיטקטורה מיועדת הן לאימון ולשלב ה־prefill והן לפענוח ולהסקה בהשהיה נמוכה.

בניגוד למעבד גרפי כללי, מאיץ המותאם למודל או לקבוצה מוגדרת של עומסי עבודה עשוי להפחית את מספר הרכיבים שאינם מנוצלים ולשפר את יחס הביצועים לצריכת החשמל. החיסרון הוא עלות פיתוח גבוהה וסיכון שהמודלים ישתנו עוד לפני שהשבב יגיע לייצור.

Anthropic מקימה צוות סיליקון פנימי

Anthropic אישרה כי היא מרחיבה צוות סיליקון פנימי שיפתח שבבים מותאמים להפעלה מהירה ויעילה יותר של Claude. במקביל היא מתכוונת להמשיך לעבוד עם מספר ספקים ולא להסתמך על ארכיטקטורה יחידה.

השבוע הצטרף לחברה אמיר סאלק, מוותיקי פעילות השבבים של גוגל. ביוני גייסה Anthropic את קלייב צ׳אן, מהנדס לשעבר בצוות השבבים של OpenAI.

רכישת MatX הייתה יכולה לספק ל־Anthropic צוות מנוסה ותכנון המתמקד באימון מודלים גדולים. אולם גם לאחר רכישה, פיתוח שבב מותאם עשוי להימשך שנים ולעלות מאות מיליוני דולרים בכל דור.

תלות במתחרות ובספקיות הענן

Anthropic מפעילה את מודליה על כמה סוגי חומרה, ובהם מעבדי אנבידיה, TPU של גוגל ומעבדי Trainium ו־Inferentia של אמזון. הגישה הרב־ספקית מאפשרת לה להשיג קיבולת ממספר מקורות, אך מחייבת התאמת תוכנה לארכיטקטורות שונות.

באפריל הודיעה Anthropic על הרחבת שיתוף הפעולה עם גוגל וברודקום, שבמסגרתו תקבל החל מ־2027 קיבולת של כמה גיגה־ואט המבוססת על דורות חדשים של TPU. לפי רויטרס, החברה מתכננת לרכוש שבבי גוגל בשווי 36 מיליארד דולר וכן חתמה על עסקאות גדולות להשכרת כוח מחשוב מספקיות ענן.

פיתוח שבב עצמי לא יבטל במהירות את ההתקשרויות האלה. הוא נועד בעיקר ליצור אפשרות נוספת, לשפר את כוח המיקוח ולהתאים בעתיד חומרה מסוימת לעומסי העבודה של Claude.

מעבדות ה־AI הופכות לחברות שבבים

המהלך של Anthropic הוא חלק ממגמה רחבה. גוגל פיתחה את TPU, אמזון את Trainium ואת Inferentia, ומיקרוסופט ומטא מפתחות מאיצים משלהן. גם OpenAI הציגה השנה שבב מותאם להסקה.

הסיבה אינה רק זמינותם המוגבלת של מעבדי אנבידיה. בעלת המודל מכירה את דפוסי החישוב שלו ויכולה, לפחות תיאורטית, להסיר פונקציות כלליות ולבנות מאיץ שמבצע את העומס המסוים בעלות ובצריכת חשמל נמוכות יותר.

עם זאת, המעבר מחברת תוכנה לחברת שבבים כרוך בסיכון. יש לבצע tape-out, להבטיח כושר ייצור ואריזה, לפתח מהדרים וספריות ולתמוך בכמה דורות של חומרה. העובדה שהשיחות עם MatX עברו מרכישה אפשרית לשיתוף פעולה עשויה להעיד כי Anthropic עדיין בוחנת מהי הדרך המתאימה ביותר להשיג את היכולת הזאת.

סוף הכתבה

מקורות:

דיווח רויטרס על השיחות בין Anthropic ל־MatX

אתר MatX ותיאור המאיץ MatX One

הודעת Anthropic על שיתוף הפעולה עם גוגל וברודקום

שדות התמונה:

הצעת תמונה: צילום של מייסדי MatX או תמונת מערכת MatX One מאתר החברה. אם אין תמונה לשימוש עיתונאי, עדיף להשתמש בהמחשה של מאיץ AI על גבי לוח שרתים.

כיתוב: MatX מפתחת מאיץ המותאם לאימון ולהפעלת מודלי שפה גדולים. לפי דיווח רויטרס, Anthropic בחנה את רכישתה ולאחר מכן עברה לדון בשיתוף פעולה. צילום: MatX

טקסט חלופי: מערכת שבבי בינה מלאכותית של MatX המיועדת למודלי שפה גדולים

שם הקובץ: anthropic-matx-ai-chip-talks.jpg

הפוסט דיווח: Anthropic מקימה חטיבת שבבים ובחנה רכישת חברת שבבי ה־AI MatX בכ־7 מיליארד דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אנבידיה סיימה רבעון נוסף של צמיחה חריגה, כאשר ההשקעות העולמיות בתשתיות בינה מלאכותית ממשיכות להזרים אליה עשרות מיליארדי דולרים. החברה דיווחה כי הכנסותיה ברבעון השני של שנת הכספים 2027, שהסתיים ב־26 ביולי 2026, הסתכמו ב־96.22 מיליארד דולר – עלייה של 18% לעומת הרבעון הקודם ושל 106% לעומת הרבעון המקביל אשתקד.

התוצאה הייתה גבוהה מתחזיתה הקודמת של אנבידיה, שעמדה על 91 מיליארד דולר, פלוס או מינוס 2%, וגם מתחזית האנליסטים הממוצעת להכנסות של כ־92.2 מיליארד דולר.

הרווח התפעולי לפי כללי החשבונאות המקובלים, GAAP, הגיע ל־63.73 מיליארד דולר, עלייה שנתית של 124%. הרווח הנקי הסתכם ב־59.69 מיליארד דולר, לעומת 26.42 מיליארד דולר ברבעון המקביל, והרווח המדולל למניה הגיע ל־2.46 דולר.

עם זאת, הרווח הנקי החשבונאי כלל רווח של כ־7.8 מיליארד דולר מהשקעות בניירות ערך. בנטרול סעיפים אלה הסתכם הרווח הנקי המתואם ב־53.95 מיליארד דולר, או 2.22 דולר למניה – עדיין עלייה שנתית של 118%.

מרכזי הנתונים אחראים ל־92.5% מההכנסות

הכנסות חטיבת מרכזי הנתונים הגיעו לשיא של 89.02 מיליארד דולר – עלייה של 18% לעומת הרבעון הקודם ושל 117% בתוך שנה. המשמעות היא שמרכזי הנתונים כבר אחראים לכ־92.5% מכלל הכנסות החברה.

ההכנסות מלקוחות Hyperscale, ובהם ספקיות הענן הגדולות, הסתכמו ב־48.71 מיליארד דולר, עלייה שנתית של 102%. ההכנסות מענני AI, לקוחות תעשייתיים, ארגונים וממשלות הסתכמו ב־40.31 מיליארד דולר – זינוק של 138% לעומת השנה שעברה ושל 25% לעומת הרבעון הקודם.

אנבידיה ייחסה את הצמיחה בעיקר להרחבת האספקה של מערכות Blackwell Ultra. הארכיטקטורה ממשיכה להוות את הרוב הגדול של הכנסות החברה, אך במקביל אנבידיה נערכת למעבר לדור הבא, Vera Rubin.

לדברי החברה, מערכות Vera Rubin כבר נכנסו לייצור מלא ומותקנות אצל שותפים ובהם Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle, CoreWeave ו־Nebius. בשיחת הוועידה אמרו מנהלי אנבידיה כי הפלטפורמה צפויה לייצר כחמישית מהכנסות מרכזי הנתונים כבר ברבעון הנוכחי.

תחום מחשוב הקצה, הכולל את הפעילות הגרפית, תחנות העבודה ומחשבי הקצה, הניב הכנסות של 7.2 מיליארד דולר – עלייה שנתית של 27%. המכירות של תחנות עבודה המבוססות על Blackwell קוזזו חלקית בשל האטה בשוק המחשבים האישיים ועלייה במחירי הזיכרונות והמערכות.

התחזית עוברת את רף 100 מיליארד הדולר לרבעון

אנבידיה צופה הכנסות של 108 מיליארד דולר ברבעון השלישי, פלוס או מינוס 2%. התחזית גבוהה מתחזית האנליסטים, שעמדה לפני פרסום הדוח על כ־104.2 מיליארד דולר.

אם החברה תעמוד בתחזית, הכנסותיה הרבעוניות יגדלו בכ־89% בתוך שנה. מדובר גם בפעם הראשונה שבה אנבידיה צפויה לחצות את רף 100 מיליארד הדולר בהכנסות ברבעון אחד.

החברה אינה כוללת בתחזית הכנסות ממכירת מערכות מחשוב למרכזי נתונים בסין. ברבעון שהסתיים ביולי, משלוחי מוצרי Hopper לסין היוו פחות מאחוז אחד מהכנסות מרכזי הנתונים.

בשיחת הוועידה סיפקה אנבידיה גם תחזית חריגה לטווח ארוך יותר: החברה מצפה שהכנסותיה בשנת הכספים שתסתיים בינואר 2028 יגדלו בכ־70%. לפני פרסום הדוח צפו האנליסטים צמיחה של כ־44% בלבד. מנכ״ל החברה ג׳נסן הואנג ציין כי אנבידיה אינה נוהגת למסור תחזית שנה מראש.

לדברי הואנג, הביקוש מתרחב מעבר לספקיות הענן הגדולות וכולל מעבדות בינה מלאכותית, חברות צעירות, ארגונים, ממשלות ויישומי בינה מלאכותית פיזית. הוא תיאר את המצב במשפט: „כעת, כוח המחשוב הוא הכנסה”.

המחסור בזיכרונות ילחץ על שיעור הרווח

למרות התחזית הגבוהה, אנבידיה הזהירה כי היא עדיין מוגבלת על ידי יכולת האספקה, ובעיקר על ידי זמינותם ומחיריהם של רכיבי זיכרון.

שיעור הרווח הגולמי ברבעון השני עמד על 75%. ברבעון הנוכחי הוא צפוי לרדת לכ־74%, פלוס או מינוס חצי נקודת אחוז. סמנכ״לית הכספים קולט קרס אמרה בשיחת הוועידה כי הלחץ ממחירי הזיכרונות ורכיבים נוספים צפוי להימשך, ושיעור הרווח הגולמי עלול לרדת ל־71%–72% ברבעון הרביעי.

הוצאות המחקר והפיתוח של החברה עלו ב־64% והגיעו ל־7.05 מיליארד דולר. החברה הסבירה את העלייה בהרחבת תשתיות המחשוב שלה ובגידול בהוצאות השכר.

התחייבויות של מאות מיליארדי דולרים

מסמך סמנכ״לית הכספים שצורף לדוח חושף עד כמה אנבידיה מעמיקה את מעורבותה בשרשרת האספקה ובמימון תשתיות הבינה המלאכותית.

התחייבויות החברה לרכש רכיבים ולקיבולת ייצור זינקו בתוך רבעון מ־119 מיליארד דולר ל־279 מיליארד דולר. אנבידיה ציינה כי עיקר הגידול נובע מהתחייבויות לרכישת זיכרונות.

נוסף על כך דיווחה החברה על התחייבויות עתידיות של:

• 29 מיליארד דולר להסכמי שירותי ענן.
• 25 מיליארד דולר לחכירת מרכזי נתונים שטרם החלה.
• 25 מיליארד דולר להשקעות בחברות ובמממני תשתיות.
• 8 מיליארד דולר להשקעות הוניות.

בסך הכול מגיעות התחייבויות אלה, לרבות רכש ואספקה, ל־366 מיליארד דולר. החברה חשפה בנפרד גם הסכמים עתידיים בהיקף של 56 מיליארד דולר עם מפעילי ענני AI ולחכירת מרכזי נתונים המיועדים להעברה לצדדים שלישיים.

אין מדובר בהוצאה מיידית או בחוב שכבר נרשם במלואו במאזן, אך המספרים ממחישים את היקף ההימור של אנבידיה על המשך הביקוש לתשתיות AI בשנים הקרובות.

ערבות של עד 105 מיליארד דולר למתחם שיארח את OpenAI

באוגוסט חתמה אנבידיה על הסכם המעניק תמיכה פיננסית להקמת תשתיות קרקע, חשמל ומבנים במתחם PORTS-Pike של SB Energy באוהיו. המתחם אמור לארח תשתיות אנבידיה שיוחכרו ל־OpenAI לתקופה של 20 שנה.

החשיפה המרבית של אנבידיה במסגרת הערבות עשויה להגיע ל־105 מיליארד דולר. הערבות תיכנס לתוקף בשלבים, בכפוף להשלמת מרכזי הנתונים, והחשיפה אמורה לרדת ככל ש־OpenAI תעמוד בתשלומי החכירה.

לפי הערכת אנבידיה, כל דור של מערכות שיוצב במתחם עשוי לכלול כ־1.5 מיליון מעבדים גרפיים ולהניב לה הכנסות של 150–200 מיליארד דולר. מדובר בתחזית של החברה ולא בהכנסה מובטחת.

המהלך מדגים שינוי במודל הפעילות: אנבידיה כבר אינה מסתפקת במכירת שבבים ומערכות, אלא מסייעת ללקוחות להשיג קרקע, חשמל, אשראי ומימון לצורך רכישת תשתיותיה. התלות ההדדית עשויה להאיץ את המכירות, אך גם חושפת את החברה לסיכון אם מפעילי הענן או מפתחי המודלים לא יצליחו לייצר הכנסות שיצדיקו את ההשקעות.

האשראי ללקוחות התארך

סעיף נוסף הראוי לתשומת לב הוא העלייה בחובות הלקוחות. יתרת הלקוחות של אנבידיה הגיעה ל־63.1 מיליארד דולר, ומספר ימי האשראי הממוצע עלה מ־45 ל־60 ימים בתוך רבעון.

החברה הסבירה את העלייה בתנאי תשלום מורחבים שניתנו ללקוחות בעלי דירוג השקעה במסגרת הסכמים גדולים הנפרסים על פני כמה רבעונים.

גם תזרים המזומנים מפעילות שוטפת ירד מ־50.3 מיליארד דולר ברבעון הקודם ל־24.1 מיליארד דולר. אנבידיה ייחסה את הירידה לגידול בהון החוזר ולתשלומי מס. תזרים המזומנים החופשי הסתכם ב־21.34 מיליארד דולר.

המלאי גדל בתוך רבעון מ־25.8 מיליארד דולר ל־31.6 מיליארד דולר, בעיקר לקראת השקת Vera Rubin. במקביל הנפיקה החברה איגרות חוב בהיקף של 25 מיליארד דולר.

אנבידיה החזירה ברבעון כמעט 26 מיליארד דולר לבעלי המניות באמצעות רכישת מניות וחלוקת דיבידנדים. בסוף הרבעון נותרה לה הרשאה לרכישות עצמיות נוספות בהיקף של כ־99 מיליארד דולר.

הצמיחה נמשכת – וגם החשיפה גדלה

התוצאות והתחזית מראות כי לפי שעה אין סימן להאטה בביקוש למחשוב בינה מלאכותית. המעבר מ־Blackwell Ultra ל־Vera Rubin מתרחש כאשר לקוחות החברה עדיין מבקשים יותר מערכות מכפי שהיא מסוגלת לספק.

עם זאת, אנבידיה נוטלת על עצמה תפקיד רחב יותר במימון ובהקמת התשתיות הדרושות ללקוחותיה. התחייבויות הרכש, הערבויות, הארכת תנאי התשלום וההשקעות במפעילי ענן מעמיקים את הקשר בין הצלחתה לבין יכולתם של לקוחותיה להפוך את ההשקעה העצומה ב־AI לעסק רווחי.

מניית אנבידיה עלתה בכמעט 5% במסחר המאוחר, לאחר תגובה תנודתית ראשונית לפרסום התוצאות.

הפוסט אנבידיה הכפילה את ההכנסות ל־96.2 מיליארד דולר; עיקר ההכנסות ממרכזי נתונים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אפל חשפה שני מעבדים חדשים ממשפחת Apple Silicon, שכל אחד מהם מסמן התקדמות בכיוון אחר: M6 הוא השבב הראשון של החברה המיוצר בתהליך של 2 ננומטר, ואילו M5 Ultra הוא השבב הראשון של אפל המבוסס על ארכיטקטורה הכוללת ארבעה Dies. שני המעבדים נועדו לחזק את יכולתה של אפל להריץ יישומי בינה מלאכותית ומודלים גדולים ישירות על המחשב, ללא תלות מלאה בענן.

ה־M6 יותקן בשלב הראשון בדגמים החדשים של Mac mini, ואילו ה־M5 Ultra מיועד ל־Mac Studio ולתחנות עבודה מקצועיות הדורשות כמויות גדולות במיוחד של זיכרון וכוח עיבוד.

השבב הראשון של אפל ב־2 ננומטר

ה־M6 כולל מעבד מרכזי בעל 12 ליבות ומעבד גרפי בעל 12 ליבות. לדברי אפל, הוא מצויד בשני מנועים עצביים, שכל אחד מהם כולל 16 ליבות, וכן במאיצים עצביים המשולבים בליבות המעבד הגרפי.

המעבר לתהליך של 2 ננומטר אמור לאפשר שילוב של מספר גדול יותר של טרנזיסטורים בשטח נתון, לצד שיפור ביחס שבין הביצועים לצריכת החשמל. אפל לא ציינה בהודעתה מי מייצר את השבב, אולם דיווחים בתעשייה מייחסים את הייצור לתהליך ה־2 ננומטר של TSMC.

בגרסתו המלאה מציע ה־M6 רוחב פס לזיכרון של עד 170 גיגה־בייט לשנייה ותמיכה בעד 32 גיגה־בייט של זיכרון מאוחד. אפל טוענת לשיפור של עד 40% בביצועי המעבד המרכזי ושל עד פי ארבעה בביצועי AI לעומת Mac mini המבוסס על M4. נתונים אלה מבוססים על בדיקות החברה ותלויים בסוג היישום ובתצורת המערכת.

M5 Ultra: ארבעה שבבים במארז אחד

בקצה העליון של ההיצע הציגה אפל את M5 Ultra, הכולל עד 36 ליבות CPU ועד 80 ליבות GPU. החידוש המרכזי הוא ארכיטקטורת ארבעת השבבים, המרחיבה את שיטת החיבור שבה השתמשה אפל בדורות הקודמים של מעבדי Ultra.

השבב תומך בעד 512 גיגה־בייט של זיכרון מאוחד וברוחב פס של 1.2 טרה־בייט לשנייה. מאחר שהמעבד המרכזי, המעבד הגרפי ומאיצי ה־AI חולקים את אותו מרחב זיכרון, המערכת יכולה לטעון לזיכרון מודלי AI גדולים בהרבה מאלה שניתן בדרך כלל להריץ על כרטיס גרפי יחיד.

לדברי אפל, ביצועי ה־AI של M5 Ultra גבוהים עד פי 4.3 מאלה של M3 Ultra. ביצועי המעבד הגרפי השתפרו לטענתה עד פי 1.8 וביצועי המעבד המרכזי עד פי 1.3.

אפל גם מאפשרת לחבר מספר מחשבי Mac Studio באמצעות Thunderbolt 5 לצורך הסקה מבוזרת של מודלי AI. בכך היא מכוונת את המערכת למפתחים, אולפני תוכן, מעבדות מחקר וארגונים המבקשים להריץ מודלים מקומיים בלי להעביר מידע רגיש לשירותי ענן.

מדוע M6 ו־M5 Ultra הושקו יחד?

ההשקה המקבילה של שני דורות עשויה להיראות חריגה, אך היא משקפת את מחזורי הפיתוח השונים של אפל. ה־M6 הוא מעבד בסיס מהדור החדש, המאמץ לראשונה את תהליך ה־2 ננומטר, בעוד ש־M5 Ultra משלים את הקצה העליון של משפחת M5 באמצעות מארז מורכב וגדול יותר.

פיתוח מעבד Ultra מחייב שילוב של מספר Dies, ממשקי תקשורת מהירים ומערכת זיכרון רחבה, ולכן הוא מגיע בדרך כלל מאוחר יותר ממעבדי הבסיס של אותה משפחה.

ה־AI עובר מהמחשוב בענן אל שולחן העבודה

ההכרזה מצביעה על המאבק המתפתח סביב הרצת AI מקומית. בעוד אנבידיה וספקיות הענן מתמקדות במאיצים למרכזי נתונים, אפל מנסה להציע מערכת משולבת שבה המעבד, המאיץ הגרפי, מנועי ה־AI והזיכרון מתוכננים יחד.

היתרון המרכזי הוא האפשרות להריץ מודלים מקומיים תוך שמירת המידע במחשב והימנעות מעלויות שימוש שוטפות בשירותי ענן. מנגד, המערכות החזקות ביותר נותרות יקרות ומיועדות בשלב זה בעיקר לשוק המקצועי.

Mac mini עם M6 יימכר בארצות הברית במחיר התחלתי של 899 דולר. גרסה המבוססת על M5 Pro תתחיל ב־1,699 דולר. Mac Studio עם M5 Max יתחיל ב־2,499 דולר, ואילו דגם המבוסס על M5 Ultra יתחיל ב־5,499 דולר. המחשבים צפויים להגיע לחנויות ב־22 בספטמבר 2026, ואילו תצורת ה־512 גיגה־בייט של Mac Studio צפויה להיות זמינה בסוף אוקטובר.

הפוסט אפל עוברת ל־2 ננומטר: חשפה את M6 ואת M5 Ultra בארכיטקטורת ארבעה שבבים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אנבידיה הציגה בכנס Hot Chips את NVIDIA Scale-In, תשתית תקשורת מואצת שנועדה להפעיל, לנהל ולאבטח מפעלי בינה מלאכותית גדולים. מרכיביה המרכזיים – מעבד BlueField-4, פלטפורמת התוכנה DOCA ורשת Spectrum-X Ethernet – פותחו במרכז המחקר והפיתוח של אנבידיה בישראל.

מפעלי AI כוללים לא רק מעבדים גרפיים, אלא גם מערכות אחסון, אבטחה, ניטור, תקשורת והקצאת משאבים. כאשר משימות אלה מתבצעות במעבדים המרכזיים של השרת, הן צורכות משאבים שאחרת היו יכולים לשמש להרצת מודלי בינה מלאכותית.

Scale-In נועדה להפריד את שירותי התשתית ממשאבי המחשוב המריצים את מודלי ה־AI. היא מבוססת על BlueField-4, מעבד תשתית המשלב יכולות תקשורת, עיבוד ואבטחה, ועל DOCA, סביבת התוכנה שבאמצעותה ניתן לתכנת ולנהל את פעולות המעבד.

החיבור בין השרתים ורכיבי התשתית נעשה באמצעות Spectrum-X Ethernet, פלטפורמת התקשורת של אנבידיה למרכזי נתונים של בינה מלאכותית. לדברי החברה, המערכת תומכת בהפרדה בין לקוחות, בגישה לאחסון עתיר ביצועים, באבטחה המוטמעת בחומרה, בהקצאת משאבים ובניטור בזמן אמת.

המטרה היא לאפשר לשירותי האבטחה, הגישה לנתונים והתפעול להתרחב יחד עם מספר המאיצים במפעל ה־AI, בלי להפוך לצוואר בקבוק ובלי להעמיס על המעבדים הגרפיים.

ההכרזה מחזקת את תפקידו של מרכז הפיתוח הישראלי באסטרטגיית מרכזי הנתונים של אנבידיה. הפעילות המקומית, שהתרחבה בעקבות רכישת מלאנוקס, אחראית לחלק ניכר מטכנולוגיות התקשורת וה־DPU המשמשות לחיבור מספר גדול של מאיצי AI.

הפוסט אנבידיה מציגה תשתית Scale-In המבוססת על טכנולוגיות שפותחו בישראל הופיע לראשונה ב-Chiportal.