חברת OXMIQ Labs, שהקים ארכיטקט השבבים הוותיק ראג'ה קודורי, השלימה גיוס סדרה A בהיקף של 35 מיליון דולר. בעקבות הסבב הגיע סך ההון שגייסה החברה ל־60 מיליון דולר. החברה מבקשת לפתח מודל חדש בשוק מאיצי הבינה המלאכותית: במקום למכור שבבים מוגמרים, היא תציע ליצרניות שבבים ולמפעילות מרכזי נתונים ארכיטקטורת GPU וקניין רוחני שאפשר לשלב בשבבים מותאמים אישית.

הסבב הובל בידי Samsung Catalyst Fund וקרן Fundomo. בין המשקיעות הנוספות נמצאות MediaTek, ‏Pegatron Venture Capital, ‏AM Intelligence Labs, ‏CDIB-TEN, ‏Darwin Ventures, ‏Morgan Creek Digital ואינטל קפיטל. MediaTek, שהשתתפה גם בגיוס הקודם של החברה, השקיעה פעם נוספת. (intelcapital.com)

קודורי שימש בעבר בתפקידי הנדסה וניהול בכירים באפל, ב־AMD ובאינטל. בין היתר, הוא ניהל את קבוצת Radeon של AMD ובהמשך היה הארכיטקט הראשי של אינטל, שם היה מעורב בהקמת פעילות המעבדים הגרפיים ובפיתוח מאיצים למרכזי נתונים. לאחר שעזב את אינטל הוא הקים את OXMIQ, המחזיקה משרדים בקמפבל שבקליפורניה ובהיידראבאד שבהודו.

לדברי קודורי, מטרתה של החברה היא להיות “ה־Arm של העידן הבא”. ההשוואה מתייחסת בעיקר למודל העסקי: Arm אינה מייצרת את רוב השבבים המבוססים על הארכיטקטורה שלה, אלא מעניקה רישיונות לליבות ולמערכות ההוראות שלה. בדומה לכך, OXMIQ רוצה לאפשר לחברות לפתח מאיצי AI מבלי להשקיע שנים ומאות מיליוני דולרים ביצירת ארכיטקטורת חישוב ומערכת תוכנה מן היסוד. (Reuters)

שלושה מנועי חישוב בליבה אחת

המוצר המרכזי של החברה נקרא OxCore. זוהי ליבת GPU הניתנת לרישוי, המשלבת מנוע עיבוד גרפי התואם לעקרונות החישוב של CUDA, מנוע Tensor לחישובי בינה מלאכותית ומנוע תזמון דמוי CPU, האחראי לתיאום עומסי העבודה במערכת.

במערכות AI קיימות, המעבד המרכזי, המאיץ הגרפי ומנועי ה־Tensor פועלים לעיתים קרובות כרכיבים נפרדים. OXMIQ מבקשת להצמיד את שלושת סוגי העיבוד בתוך בלוק קניין רוחני אחד. לטענתה, הדבר עשוי להפחית את הצורך בהעברת מידע בין רכיבים ולהקטין את צריכת החשמל ואת זמני ההמתנה לזיכרון. הארכיטקטורה תוכננה גם לעיבוד בקרבת הזיכרון, כדי להתמודד עם צוואר הבקבוק הנוצר כאשר כמויות גדולות של נתונים מועברות שוב ושוב בין הזיכרון למאיץ. (intelcapital.com)

OxCore אמורה להתאים לטווח רחב של מוצרים: מליבה יחידה במכשיר קצה או ברובוט ועד למערכות הכוללות אלפי ליבות במרכזי נתונים. עם זאת, בשלב זה הליבה פועלת במימוש FPGA בלבד. החברה מציגה הדגמות חיות, אך עדיין לא חשפה שבב מסחרי המבוסס על הארכיטקטורה או מבחני ביצועים עצמאיים מול מאיצים קיימים.

לצד הליבה מפתחת החברה את OxQuilt, פלטפורמה להרכבת מערכת ממספר שבבונים. הארכיטקטורה נועדה לחבר באותה מארזת שבבוני חישוב, זיכרון וקישוריות, ולאפשר ללקוח לבחור את היחס ביניהם בהתאם לסוג עומס העבודה.

לדוגמה, מערכת המיועדת לאימון מודלים יכולה להקצות שטח גדול יותר למנועי חישוב, ואילו מערכת המיועדת להרצת מודלי שפה גדולים עשויה לדרוש יותר זיכרון ורוחב פס. החברה אומרת כי OxQuilt לא תהיה קשורה למפעל ייצור, סוג זיכרון או תהליך ייצור מסוים, ותוכל לתמוך בתקני קישוריות ובטכנולוגיות אריזה ממקורות שונים.

ניסיון לצמצם את התלות ב־CUDA

החלק המשמעותי ביותר במערכת התוכנה של OXMIQ הוא OxPython. לדברי החברה, השכבה נועדה לאפשר ליישומי Python שפותחו עבור CUDA של אנבידיה לפעול על מאיצים של חברות אחרות, ללא שינויים בקוד או הידור מחדש.

גרסה ראשונה של המערכת מיועדת לפעול על מאיצי Wormhole ו־Blackhole של Tenstorrent. מנכ"ל Tenstorrent, ג'ים קלר, אמר כי הטכנולוגיה עשויה לשפר את ניידות התוכנה ולאפשר למפתחים להעביר עומסי Python ו־CUDA בין פלטפורמות חומרה שונות. (oxmiq.ai)

זהו יעד שאפתני במיוחד. כוחה של אנבידיה אינו נובע רק מביצועי המעבדים הגרפיים שלה, אלא גם מסביבת CUDA, הכוללת ספריות, כלי פיתוח, מהדרים ומערכות תוכנה שנבנו במשך קרוב לשני עשורים. חברות רבות ניסו ליצור שכבות תאימות או כלי המרה, אך תאימות ליישום מסוים אינה שקולה בהכרח לתמיכה מלאה בכל המערכת האקולוגית של CUDA.

גם OXMIQ עצמה מרחיבה את ההתמקדות מעבר לתאימות ברמת היישום. החברה מפתחת את OxCapsule, מערכת המאפשרת לנהל חומרה הטרוגנית ולהקצות עומסי עבודה למעבדים ולמאיצים שונים. לפי EE Times, חלק מהתוכנה מבוסס על טכנולוגיה שקיבלה OXMIQ ברישיון מאינטל.

למרכזי נתונים גדולים מפתחת החברה מערכת נוספת בשם OxFactory. לדברי קודורי, ניהול אלפי מאיצים מחייב טיפול בתקלות חומרה, שיבושי רשת וחלוקת משימות בהיקף השונה מהותית מזה של מחשב אישי או מערכת קצה. OxFactory אמורה לשמש שכבת תזמור עבור “מפעלי AI” הכוללים אלפי מעבדים ומאיצים מסוגים שונים.

לא רק ספקית IP

למרות ההשוואה ל־Arm, OXMIQ אינה מתכוונת להסתפק במכירת רישיונות. החברה מתכננת לספק גם שירותי תכנון לשבבים מותאמים אישית ולמערכות שלמות למרכזי נתונים. בכך היא עשויה להתחרות, לפחות בחלק מהפרויקטים, בברודקום, מארוול ו־MediaTek, המסייעות לענקיות ענן לפתח מאיצים ייעודיים.

קודורי טוען כי העלייה החדה בעלות הקמת תשתיות AI משנה את הכלכלה של פיתוח שבבים מותאמים. לדבריו, כאשר ציוד מרכז נתונים בהספק של 100 מגה־ואט המבוסס על מאיצים מתקדמים עשוי לעלות מיליארדי דולרים, השקעה של כמאה מיליון דולר בפיתוח שבב ייעודי עשויה להפוך לכדאית. עם זאת, מדובר בהערכות של החברה, ולא בנתונים שהוכחו עדיין באמצעות פרויקט מסחרי המבוסס על OxCore. (EE Times)

החברה מסרה כי היא כבר פועלת עם מספר לקוחות לקראת הפיכת הקניין הרוחני שלה לשבבים ממשיים. כספי הגיוס ישמשו להשלמת חבילות ה־IP הראשונות, להרחבת פעילות התכנון ולגיוס מהנדסים נוספים. קודורי אמר כי הוא מעוניין לשמור על צוות קטן יחסית, המונה עשרות עובדים, ולהסתייע בכלי תכנון מבוססי בינה מלאכותית ובשותפים חיצוניים.

OXMIQ מציגה שילוב מעניין של מודל רישוי המזכיר את Arm, ליבת GPU מותאמת ל־AI, שבבונים ותוכנה שנועדה לצמצם את התלות באנבידיה. אולם הדרך מהדגמת FPGA למוצר מסחרי ארוכה. הצלחתה תהיה תלויה ביכולת להציג שבבים מיוצרים, לקוחות משלמים, תאימות תוכנה רחבה ותוצאות ביצועים וצריכת חשמל שניתן להשוות למאיצים הקיימים בשוק.

הפוסט OXMIQ גייסה 35 מיליון דולר ומבקשת להפוך ל־Arm של מאיצי ה-AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

ההגנה האווירית של העתיד לא תוכל להישען רק על מכ"ם גדול, טיל מיירט ומפעיל המקבל החלטה מול כל מטרה. הגידול החד במספר האיומים, הגעתם מכל כיוון והשימוש בכלי טיס בלתי מאוישים קטנים וזולים מחייבים מעבר למערכות חכמות, מבוזרות ומרובות חיישנים.

כך אמר דרור בר, מנכ"ל חברת אלתא, בהרצאתו במסגרת מפגש פורום מנהלי ההייטק Silicon Club, שנערך ב־29 במאי במוזיאון אנו שבאוניברסיטת תל אביב. האירוע אורגן בידי חברת ASG, המוציאה לאור גם את CHIPORTAL.

לדברי בר, ישראל כבר מתמודדת עם שינוי יסודי באופי האיום האווירי. במקום חזית ברורה שממנה צפויים להגיע מטוסים או טילים, האיומים מגיעים כיום מעזה, מלבנון, מאיראן, מתימן ומזירות נוספות. התוצאה היא סביבת איום של 360 מעלות, הכוללת בו־זמנית רקטות, טילים בליסטיים, טילי שיוט וכטב"מים במגוון גדלים, מהירויות וגבהים.

במהלך התקופה שסקר שוגרו לעבר ישראל, לדבריו, בין 26 אלף ל־28 אלף רקטות, טילים וכטב"מים. אף שמערכות ההגנה השיגו שיעורי הצלחה גבוהים — יותר מ־90% מול חלק מאיומי הרקטות והטילים וכ־80% מול כטב"מים — הכמות, הגיוון והשינויים התכופים בדפוסי הפעולה מציבים אתגר חדש למערכי הגילוי והיירוט. הנתונים וההערכות הוצגו בהרצאתו של בר.

האתגר מתחיל הרבה לפני השיגור

בר הדגיש כי ההגנה האווירית אינה מתחילה כאשר משוגר טיל מיירט. לפני היירוט נדרשת שרשרת ארוכה של פעולות: גילוי העצם, יצירת עקיבה רציפה אחריו, סיווגו, זיהויו כאיום או ככלי ידידותי, הפקת התרעה ולבסוף בחירת אמצעי התגובה.

כל חוליה בשרשרת הזאת נעשית מורכבת יותר. מכ"ם נדרש לזהות באותו מרחב מטוס קרב גדול, טיל מהיר וכטב"ם קטן בעל חתימת מכ"ם חלשה. הוא צריך גם להבדיל בין כלי טיס עוין לבין כלי ישראלי או אזרחי, כאשר כטב"מים קטנים אינם בהכרח נושאים מערכות זיהוי עמית־טורף.

האויב, הסביר בר, מנסה לנצל במכוון את מגבלות המכ"ם. כטב"מים טסים בגובה נמוך, צמוד לפני הקרקע, בתוך ואדיות או בסמוך לעצמים המחזירים אותות רבים. בתנאים כאלה המכ"ם אינו רואה מטרה נקייה על רקע שמיים פתוחים, אלא נדרש לאתר אותה בתוך רעש הכולל מבנים, צמחייה, כלי רכב, ציפורים ותופעות מזג אוויר.

גם חוקי הפיזיקה מציבים גבולות. מכ"ם פועל בדרך כלל בקו ראייה, ולכן הרים, עמקים ועקמומיות כדור הארץ עלולים להסתיר מטרות. הגדלת העוצמה של המכ"ם אינה פותרת תמיד את הבעיה: היא עשויה להרחיב את טווח הגילוי, אך גם להגדיל את כמות המידע והרעש שהמערכת נדרשת לעבד.

ציפור, כטב"ם או כלי ידידותי?

ככל שהחיישנים נעשים רגישים יותר, הם מזהים מספר רב יותר של עצמים. האתגר עובר אפוא מגילוי בלבד להבנת משמעותו של כל גילוי.

כאן נכנסת הבינה המלאכותית. אלתא מפעילה, לדברי בר, אלפי מערכות חישה המייצרות כמויות עצומות של מידע, לעיתים בקצב דגימה של עשרות פעמים בשנייה. הנתונים שנאספו לאורך זמן יכולים לשמש לאימון אלגוריתמים המסוגלים לזהות דפוסים עדינים ולהבחין, למשל, בין תנועת כנפיה של ציפור לבין מאפייני הטיסה של רחפן.

מערכת המבוססת על למידת מכונה יכולה להסתמך לא רק על גודל העצם ומהירותו, אלא גם על מסלולו, תנודותיו, אופן שינוי הגובה והתגובה שלו לסביבה. שילוב המאפיינים עשוי לשפר הן את הסיווג והן את ההחלטה אם מדובר במטרה המחייבת התרעה.

היכולת ללמוד חשובה במיוחד מול איומים המשתנים במהירות. מפעילי כטב"מים יכולים להחליף תדרי תקשורת, לשנות פרוטוקולים או להתאים את דפוסי הטיסה לאחר שהם לומדים כיצד פועלות מערכות ההגנה. בעבר, שינוי מערכת צבאית חייב לעיתים תהליך פיתוח, ניסויים ואישור שנמשך זמן רב. במערכת עתירת תוכנה ו־AI אפשר לעדכן מודלים ואלגוריתמים במהירות רבה יותר.

עם זאת, הטיפול במידע ביטחוני רגיש אינו מאפשר בהכרח שימוש חופשי בשירותי ענן ציבוריים. בר הצביע על הצורך בתשתיות ביג דאטה מאובטחות המופעלות בתוך הארגון או מערכת הביטחון, כדי שניתן יהיה לאסוף, לאמן ולעדכן מודלים בלי לחשוף מידע מבצעי.

מכ"ם אינו חייב לעבוד לבדו

אחד השינויים המרכזיים שהציג בר הוא המעבר ממכ"ם יחיד למערכת רב־חיישנית. לכל סוג חיישן יתרונות וחסרונות: מכ"ם יכול למדוד טווח ומהירות, מערכת אלקטרו־אופטית מספקת תמונה, ואמצעי איסוף פסיבי יכול לזהות שידורי תקשורת או מכ"ם של הפלטפורמה המאיימת.

שילוב המידע מאפשר לכל חיישן להשלים את האחרים. כדוגמה ציין בר מערכות האזנה פסיביות שעשויות לזהות תקשורת של כלי טיס ממרחק של מאות קילומטרים, עוד לפני שניתן לקבל עליו גילוי מכ"מי מלא. לאחר הזיהוי הראשוני אפשר להפנות לעבר האזור מכ"מים וחיישנים נוספים ולבנות תמונת מצב מדויקת יותר.

אין מדובר רק בהצגת מספר מקורות מידע על אותו מסך. המטרה היא ליצור היתוך עמוק שבו החיישנים פועלים כמערכת אחת, משתפים מדידות ומחזקים זה את יכולתו של זה.

גישה כזאת עשויה גם להגדיל את השרידות. מכ"ם מרכזי וגדול מספק יכולות נרחבות, אך הוא עלול להפוך למטרה מועדפת. אם נפגע, נוצר פער משמעותי בתמונת המצב.

מרשת מחשבים לרשת מכ"מים

הפתרון שמפתחת התעשייה הוא מערך מכ"ם מבוזר, המכונה לעיתים Multi-Static Radar. במקום יחידה אחת שבה המשדר והמקלט נמצאים באותו אתר, אפשר לפרוס מספר משדרים ומקלטים במיקומים שונים ולחברם לרשת מתואמת.

כאשר מטרה מוארת מכיוון אחד ונקלטת ממספר כיוונים, ניתן לקבל עליה מידע שלא תמיד נגיש למכ"ם יחיד. הרשת גם מקשה על האויב להסתתר באמצעות תוואי השטח או לצמצם את חתימתו מול כיוון אחד בלבד.

פגיעה באחד מרכיבי הרשת אינה משביתה בהכרח את המערכת כולה. יתר החיישנים יכולים להמשיך לפעול ולחפות באופן חלקי על הפער. בר השווה את השינוי למעבר מעולם של מחשבים עצמאיים לעולם של רשתות מחשוב: הערך אינו נמצא עוד רק בעוצמתה של כל יחידה, אלא בחיבור ובתיאום ביניהן.

הקמת רשת כזאת מורכבת יותר מחיבור מכ"מים קיימים למערכת שליטה משותפת. נדרשים סנכרון מדויק מאוד, תקשורת מהירה ועיבוד משותף של האותות ברמה הפיזיקלית. עם זאת, התוצאה עשויה להיות מערכת עמידה יותר, בעלת כיסוי רחב ויכולת משופרת לזהות מטרות קטנות וחמקניות.

הכטב"ם זול, המיירט יקר

לצד אתגר הגילוי הציג בר גם את הבעיה הכלכלית. כטב"ם תוקף עשוי לעלות אלפי דולרים בודדים, בעוד שטיל שנשלח ליירט אותו יכול לעלות עשרות אלפי דולרים, מאות אלפי דולרים ולעיתים אף יותר.

כאשר מדובר בטיל בליסטי המסכן אוכלוסייה או תשתית אסטרטגית, השימוש במיירט יקר עשוי להיות מוצדק לחלוטין. אולם ניסיון ליירט באותה דרך אלפי רחפנים וכטב"מים זולים עלול לשחוק את מלאי המיירטים ולהטיל על המדינה עלות שאינה בת קיימא לאורך זמן.

המכ"ם החכם אינו פותר לבדו את פער העלויות, אך הוא יכול לסייע לבחור את התגובה הנכונה. סיווג מדויק יותר מאפשר להבין אם המטרה מסוכנת, לאן היא נעה ומהו האמצעי הזול והיעיל ביותר נגדה. בהתאם למקרה, המענה עשוי להיות טיל, לייזר, לוחמה אלקטרונית, רחפן מיירט או הימנעות מיירוט כאשר המטרה אינה מסכנת אזור מוגן.

המסר המרכזי של בר היה שהמכ"ם העתידי לא יהיה רק חיישן המשדר גל וממתין להחזרתו. הוא יהפוך לצומת חכם ברשת מבוזרת: מערכת הלומדת מניסיון, מתעדכנת מול איומים חדשים, משלבת מידע ממקורות שונים ומעבירה למערך ההגנה תמונה מסווגת ולא רק אוסף נקודות.

בסביבת איום של 360 מעלות, שבה המטרות נעשות קטנות, זולות ומתוחכמות יותר, היכולת לראות אינה מספיקה. מערכות ההגנה יצטרכו גם להבין במהירות מה הן רואות — ולבחור כיצד להגיב לפני שהאיום מגיע ליעדו.

הפוסט עתיד ההגנה האווירית בעידן המכ"ם החכם הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת DriveNets הישראלית מרחיבה את פעילותה בתחום תשתיות הבינה המלאכותית ומשיקה שתי פלטפורמות תקשורת חדשות, DriveNets 2600SL ו־DriveNets 2601S, המיועדות להקמת אשכולות מחשוב גדולים המבוססים על מעבדים ומאיצים מסוגים שונים.

שתי הפלטפורמות מבוססות על שבב המיתוג Tomahawk 6 של ברודקום ומציעות קיבולת כוללת של 102.4 טרה־ביט לשנייה. המערכות כוללות 64 חיבורים בקצב של עד 1.6 טרה־ביט לשנייה לכל חיבור, וניתן להגדיר אותן גם למספר גדול יותר של חיבורים בקצבים נמוכים יותר.

Tomahawk 6 הוצג בידי ברודקום כשבב מיתוג Ethernet למרכזי נתונים, בעל קיבולת כפולה מזו של הדור שקדם לו ומיועד לרשתות המחברות מספר גדול מאוד של מאיצי AI.

DriveNets מסרה כי המערכות יהיו זמינות למשלוח ברבעון השלישי של 2026. דגם 2601S יתבסס על קירור אוויר, ואילו דגם 2600SL יציע קירור נוזלי מלא. המעבר לקירור נוזלי נעשה משמעותי יותר ככל שצפיפות ההספק בארונות השרתים עולה וככל שמרכזי הנתונים מנסים לצמצם את צריכת החשמל של מערכות הקירור.

הפלטפורמות מיועדות לתמוך בכמה שכבות של רשתות AI: חיבור בין מאיצים בתוך אשכולות, חיבור בין אשכולות, וכן קישור למערכות אחסון ולרשת הקדמית של מרכז הנתונים. לדברי החברה, ניתן לפרוס באמצעותן רשתות הכוללות מאות ועד מאות אלפי יחידות עיבוד מסוג XPU – מונח כללי הכולל מעבדים גרפיים, מאיצי AI ומעבדים ייעודיים אחרים.

האתגר המרכזי בתשתיות כאלה אינו רק כוח החישוב של כל מאיץ, אלא היכולת להעביר במהירות נתונים בין אלפי מאיצים. כאשר הרשת אינה עומדת בעומס, מעבדים יקרים נותרים ללא עבודה בזמן שהם ממתינים למידע.

"המשאב היקר ביותר בעולם כיום שעומד ללא שימוש הוא מעבד XPU שממתין לרשת התקשורת שתעביר לו מידע", אמר עידו סוסן, מנכ"ל ומייסד שותף ב־DriveNets. לדבריו, הפלטפורמות נועדו לשפר את ניצול המאיצים ואת היעילות האנרגטית של אשכולות AI.

DriveNets מקדמת ארכיטקטורה פתוחה המבוססת על Ethernet, המאפשרת לשלב מאיצים, כרטיסי רשת ורכיבים של ספקים שונים. בכך היא מתחרה הן ביצרניות ציוד רשת מסורתיות והן במערכות סגורות המשלבות מאיצים ותקשורת של ספק יחיד.

ההשקה מגיעה לאחר שהחברה הודיעה על גיוס של 410 מיליון דולר, שנועד בין היתר להרחיב את פעילותה בשוק רשתות התקשורת למרכזי AI.

הפוסט DriveNets משיקה פלטפורמות תקשורת בקצב 102.4 טרה־ביט לשנייה לתשתיות AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

האיומים על הלוחם בשדה הקרב משתנים במהירות. לצד ירי מנשק קל, מטענים וטילים, נדרשים כיום הכוחות להתמודד גם עם רחפני תצפית ותקיפה קטנים, המתקרבים בגובה נמוך, קשים לגילוי ועלולים להופיע ללא התרעה מוקדמת. מולם, הירי המסורתי בנשק קל נשען במידה רבה על ניסיונו של הלוחם, על יציבותו ועל יכולתו להעריך את תנועת המטרה בתנאי לחץ.

אבשלום ארליך, מייסד ומנהל הטכנולוגיות הראשי של חברת Smart Shooter, טען בהרצאתו כי הדרך להגדיל את שרידות הלוחם היא להעביר לנשק הקל יכולות שכבר מוכרות ממערכות צבאיות גדולות: איתור ועקיבה אחר מטרות, חישוב פתרון ירי ושילוב מידע מחיישנים.

ארליך נשא את הרצאתו במסגרת מפגש פורום מנהלי ההייטק Silicon Club, שנערך ב־29 במאי במוזיאון אנו שבאוניברסיטת תל אביב. האירוע אורגן בידי חברת ASG, המוציאה לאור גם את CHIPORTAL.

לדבריו, העיקרון העומד בבסיס הפיתוח של Smart Shooter הוא פשוט: ככל שהלוחם מסוגל לפגוע באיום מוקדם ובמספר קטן יותר של כדורים, כך קטן הסיכון שהוא עצמו ייפגע. הטכנולוגיה אינה מחליפה את הלוחם ואת שיקול דעתו, אלא נועדה להפחית את השפעתם של לחץ, עייפות, תנאי תאורה קשים ותנועת המטרה על דיוק הירי.

לא רק כוונת, אלא מערכת בקרת אש

המוצר המרכזי של Smart Shooter, ממשפחת SMASH, נראה מבחוץ כמו כוונת המותקנת על רובה, אולם בחברה מגדירים אותו כמערכת בקרת אש לנשק קל.

המערכת משלבת אופטיקה, חיישנים, מחשב ירי ויכולת עקיבה אחר מטרה. לאחר שהלוחם מסמן את העצם הרלוונטי, המערכת עוקבת אחר תנועתו ומחשבת את נקודת הכיוון המתאימה. הירי נשאר בשליטת האדם, אך המערכת מסייעת לתזמן אותו כאשר הנשק מכוון אל פתרון הירי שחושב.

ההבדל משמעותי במיוחד כאשר המטרה נעה. ירי לעבר מטרה נייחת מחייב בעיקר ייצוב נכון של הנשק, אך מול רחפן, כלי רכב או אדם בתנועה צריך להעריך גם את המהירות, הכיוון, המרחק וזמן התעופה של הקליע. אפילו לוחם מיומן עלול להחטיא בתנאים כאלה.

ארליך אמר כי בניסויים ובהפעלות מבצעיות אפשרה המערכת גם למשתמשים בעלי ניסיון מוגבל להגיע לשיעורי פגיעה גבוהים כבר בירי הראשון. לדבריו, יתרון זה מצמצם את כמות התחמושת הנדרשת ואת הסיכון לפגיעה במי שאינם מעורבים.

החברה מדגישה כי הפיתוח אינו מיועד להפוך את הנשק לאוטונומי. האדם נותר חלק משרשרת קבלת ההחלטות, בוחר את המטרה ומאשר את פעולת הירי. המחשב מטפל בחישובים ובתיקונים שקשה לבצע במהירות תחת אש.

איום הרחפנים משנה את כללי המשחק

חלק מרכזי בהרצאה הוקדש להתמודדות עם רחפנים. כלי טיס קטנים וזולים הפכו בשנים האחרונות לאחד האתגרים הבולטים בזירות לחימה. הם יכולים לשמש לתצפית, לכיוון אש או לנשיאת מטען תקיפה, ומחירם נמוך בהרבה ממחירן של רבות ממערכות היירוט הצבאיות.

הקושי גדל כאשר מדובר ברחפנים הטסים בגובה נמוך או נשלטים באמצעות סיבים אופטיים. רחפן כזה אינו חייב לשדר אות רדיו שניתן לגלות או לשבש, ולכן חלק מפתרונות הלוחמה האלקטרונית אינם יעילים נגדו.

טיל יירוט הוא פתרון אפשרי, אך עלותו עלולה להגיע לעשרות אלפי דולרים ואף יותר, בעוד שהרחפן עצמו עשוי לעלות אלפי דולרים בודדים. במתקפה הכוללת עשרות או מאות כלים נוצרת בעיה כלכלית ומבצעית: קשה לבנות שכבת הגנה הנשענת רק על מיירטים יקרים.

לדברי ארליך, מערכת בקרת אש המותקנת על נשק קל יכולה להעניק לכוח שכבת הגנה נוספת. כאשר הרחפן נמצא בטווח מתאים, ניתן לנסות לפגוע בו באמצעות תחמושת רגילה, בעלות נמוכה בהרבה מזו של טיל. הוא אמר כי מערכות החברה שימשו ליירוט רחפנים בזירות מבצעיות, לרבות במהלך מלחמת חרבות ברזל.

אין בכך תחליף למכ"ם, ללוחמה אלקטרונית או למערכות הגנה אווירית. כדי להתמודד עם רחפן, צריך תחילה לגלות אותו, להבין שמדובר באיום ולהעביר את המיקום למי שמסוגל לפעול נגדו. הפתרון של Smart Shooter מיועד לשמש חוליית יירוט בתוך מערכת רחבה יותר.

חיבור בין המכ"ם לבין הלוחם

אחד הכיוונים שהציג ארליך הוא חיבור מערכת בקרת האש לחיישנים חיצוניים. מכ"ם של אלתא, מצלמה אלקטרו־אופטית או מערכת שליטה ובקרה יכולים לזהות את הרחפן ולהעביר ללוחם את הכיוון הכללי שבו הוא נמצא.

במצב כזה, הלוחם אינו נדרש לסרוק לבדו את כל השמיים. המידע מגיע ממערכת הגילוי, ואילו הכוונת מסייעת לרכוש את המטרה, לעקוב אחריה ולחשב את פתרון הירי.

החיבור הזה משקף שינוי רחב יותר בשדה הקרב: הנשק של הלוחם אינו עוד מערכת עצמאית, אלא רכיב ברשת דיגיטלית. חיישן אחד עשוי לגלות את האיום, מערכת אחרת לסווג אותו, ומערכת בקרת האש לסייע ללוחם לבצע את הירי.

רשת כזאת יכולה גם להעביר מטרה בין מספר לוחמים או בין לוחם למערכת רובוטית. אם מי שנמצא בעמדה אחת אינו רואה את הרחפן או נמצא מחוץ לטווח, ניתן להפנות אליו כלי אחר הנמצא במקום מתאים יותר.

מכלי נשק קיימים לעמדות נשלטות מרחוק

יתרון נוסף שעליו הצביע ארליך הוא התאמת הטכנולוגיה למגוון כלי נשק קיימים. Smart Shooter אינה מבקשת בהכרח להחליף את הרובים או המקלעים שכבר נמצאים בידי הצבאות, אלא להוסיף להם שכבת חישה ומחשוב.

לדבריו, מערכות החברה הותאמו ליותר מ־20 פלטפורמות נשק. הגישה הזאת מקלה על צבאות להטמיע את המוצר בלי להחליף את כל מלאי הנשק והתחמושת.

החברה מפתחת גם עמדות נשק קלות הנשלטות מרחוק. הן יכולות להיות מוצבות על כלי רכב, רובוטים קטנים או בעמדות הגנה, בעוד שהמפעיל נמצא במקום מוגן. מערכת כזאת עשויה לשמש להגנת גבולות, מוצבים ומתקנים רגישים, או לפעילות בשטח שבו יש סכנה גבוהה לצוות אנושי.

המשקל הנמוך יחסית של המערכת מאפשר, לדברי ארליך, לפרוס אותה גם במקומות שאליהם קשה להביא עמדה כבדה. הרעיון הוא להעביר את החיישן ואת הנשק אל אזור הסיכון, אך להרחיק ממנו ככל האפשר את המפעיל.

דיוק כאמצעי לצמצום פגיעה אגבית

ארליך הציג את הדיוק לא רק ככלי להגדלת הקטלניות, אלא גם כאמצעי לצמצום נזק אגבי. כאשר ניתן לזהות ולעקוב אחר מטרה מסוימת, לפגוע בה בכדור הראשון ולהימנע מירי ממושך, קטן מספר הקליעים הנעים בסביבה.

היכולת הזאת חשובה במיוחד בלחימה בשטח בנוי, בקרבת אוכלוסייה או בתרחישים שבהם כוחות ידידותיים נמצאים סמוך למטרה. מערכת בקרת האש אינה מבטלת את הסיכון ואינה מחליפה את כללי הפתיחה באש, אך היא עשויה לשפר את יכולתו של הלוחם לממש את ההחלטה שכבר התקבלה.

הטכנולוגיה יכולה לתמוך גם באמצעים פחות קטלניים ובמשימות שבהן נדרש דיוק בנקודה מוגדרת, ולא רק פגיעה כללית במטרה. עם זאת, האחריות לבחירת המענה ולהפעלתו נשארת בידי הכוח המפעיל ובהתאם להוראות המבצעיות.

מסלול ארוך לסטארט־אפ ביטחוני

Smart Shooter הוקמה לפני כ־15 שנה בידי אנשי טכנולוגיה שהגיעו מהתעשיות הביטחוניות ומעולם הסטארט־אפים. ארליך תיאר בהרצאתו את הקושי הכרוך בבניית חברה המפתחת מוצר צבאי חדש.

בשונה מתוכנה אזרחית, שאפשר לעיתים להוציא לשוק בתוך חודשים, מערכת נשק דורשת פיתוח חומרה, ניסויי בטיחות, התאמה לתנאי סביבה ואישור של גופי צבא ורכש. תהליך המכירה לצבא עשוי להימשך חמש עד שבע שנים.

גם גיוס ההון מורכב. קרנות רבות נרתעות מחברות המפתחות מוצרים צבאיים, ובמיוחד מרכיבים הקשורים ישירות להפעלת נשק. במקביל, החברה הצעירה נדרשת להתמודד מול תאגידים ביטחוניים גדולים שכבר מחזיקים בקשרים, במערכי ייצור ובניסיון רב במכרזים ממשלתיים.

אתגר נוסף היה חינוך השוק. צבאות לא תמיד הגדירו מראש צורך ב"מערכת בקרת אש לנשק קל", משום שהקטגוריה כמעט לא הייתה קיימת. החברה נדרשה לא רק להציג מוצר, אלא לשכנע לקוחות כי ניתן לשנות את אופן השימוש בנשק שהיה במשך עשרות שנים כמעט כולו מכני ואופטי.

לפי הנתונים שהציג ארליך, החברה מעסיקה כיום כ־120 עובדים, פועלת ביותר מ־20 מדינות ומחזיקה פעילות בארצות הברית, גרמניה ואוסטרליה. המערכות שלה נמצאות בשימוש בצה"ל ובצבאות נוספים, ובהם צבאות ארצות הברית, בריטניה, גרמניה והולנד.

האדם נשאר בלולאה

הכנסת בינה מלאכותית, חיישנים ואוטומציה לנשק קל מעלה שאלות על מידת השליטה האנושית. ארליך הדגיש כי במערכות הקיימות האדם נשאר בלולאה: הוא מזהה את ההקשר, בוחר את המטרה ומקבל את ההחלטה אם לירות.

המערכת אינה אמורה להחליף את שיקול הדעת, אלא להפריד בין שתי משימות. האדם אחראי על ההחלטה הערכית והמבצעית; המחשב מסייע במשימה המתמטית של עקיבה וחישוב נקודת הפגיעה.

בעתיד עשויה הפלטפורמה להשתלב במערכות רובוטיות וביכולות חצי־אוטונומיות נוספות. אולם גם ככל שהמכונות יקבלו יכולות חישה ועקיבה מתקדמות יותר, שאלת הסמכות להפעלת כוח תישאר מרכזית.

החזון שהציג ארליך אינו של לוחם המוחלף בידי מכונה, אלא של לוחם המקבל יכולות שבעבר היו שמורות לטנקים, למטוסים ולמערכות הגנה אווירית. בשדה שבו רחפן זול יכול לסכן כוח שלם, גם רובה המצויד במערכת חישה ומחשוב עשוי להפוך לרכיב חשוב בהגנה הרב־שכבתית.

הפוסט חיים בקו האש: הטכנולוגיות שמעצבות מחדש את שרידות הלוחם הופיע לראשונה ב-Chiportal.

האם מדיניות הגבלות היצוא האמריקנית על תעשיית השבבים הסינית משיגה את מטרתה – או שהיא דווקא מאיצה את מאמצי סין להגיע לעצמאות טכנולוגית? מאמר דעה שפרסם האנליסט הגיאו־אסטרטגי ד"ר אימרן חאליד טוען כי האסטרטגיה האמריקנית אינה מניבה את התוצאות שקיוו להשיג מתכנניה, וכי בטווח הארוך היא עלולה לפגוע גם בחברות השבבים האמריקניות.

הטענה דורשת הסתייגות. מגבלות היצוא שהטילה ארצות הברית מאז אוקטובר 2022 אכן הקשו על סין להשיג מעבדים מתקדמים, מערכות לייצור שבבים ותוכנות תכנון. לפי ניתוחים של המרכז למחקרים אסטרטגיים ובינלאומיים, CSIS, ההגבלות עיכבו את התקדמותה של סין והותירו בידי ארצות הברית ובעלות בריתה יתרון משמעותי בתכנון שבבים מתקדמים, בציוד ייצור ובמערכת המחקר והפיתוח. עם זאת, הן לא עצרו את ההתקדמות הסינית לחלוטין. מאות היא SMIC, יצרנית השבבים הגדולה בסין, שהצליחה לייצר שבבים בטכנולוגיות הנחשבות למתקדמות יחסית באמצעות מערכות ליתוגרפיה באור אולטרה־סגול עמוק, DUV, מתוצרת ASML. מערכות אלה אינן מיועדות בדרך כלל לייצור חסכוני בצמתים המתקדמים ביותר, ולכן נדרש שימוש במספר רב של שלבי חשיפה, במחיר של עלויות גבוהות יותר ותפוקות ייצור נמוכות ולא יציבות. שיג ציוד מערבי מתקדם דוחף את בייג'ינג להרחיב את התמיכה ביצרניות ציוד מקומיות כגון Naura ו־AMEC.

בסוף 2025 דווח כי הרשויות בסין דורשות מיצרני שבבים המבקשים להקים קווי ייצור חדשים להשתמש בציוד סיני בשיעור של לפחות 50%, ככל שקיימת חלופה מקומית מתאימה. מדובר בדרישה הנוגעת להרכב הציוד בקיבולת ייצור חדשה, ולא בהוכחה לכך שסין כבר מייצרת בעצמה מחצית מכל הציוד או השבבים שהיא צורכת. , שבבים שיוצרו בסין סיפקו בשנת 2025 כ־30% מהצריכה המקומית במדינה – הישג משמעותי, אך נמוך בהרבה מיעדי העצמאות שהציבה בייג'ינג בעבר. גם השימוש בציוד סיני מתקדם עדיין מוגבל, במיוחד בתחומים כמו ליתוגרפיה, מדידה ובקרת תהליכים. סין התקדמה בתחומי החריטה, השיקוע והניקוי, אך עדיין תלויה בספקים זרים במספר נקודות מפתח בתהליך הייצור. אינו נוגע רק ליכולתה הטכנולוגית של סין, אלא גם למחיר שמשלמות החברות האמריקניות. מכירות השבבים בעולם הגיעו בשנת 2024 ל־627.6 מיליארד דולר, וסין נותרה אחד השווקים הגדולים בענף.

מכון ITIF טוען כי אובדן מכירות בשוק הסיני עלול לצמצם את ההכנסות שמהן מממנות חברות אמריקניות מחקר ופיתוח, לפגוע בתעסוקה ולהחליש לאורך זמן את נתח השוק שלהן. מנגד, תומכי ההגבלות מדגישים כי אובדן הכנסות הוא מחיר מוצדק כאשר מדובר במניעת שימוש צבאי או ביטחוני בטכנולוגיות מתקדמות. 026 שינה משרד המסחר האמריקני חלק ממדיניותו והודיע כי בקשות ליצוא מעבדי Nvidia H200, מעבדי AMD MI325X ומוצרים דומים לסין ייבחנו לגופן, בכפוף לתנאי אבטחה, בדיקות משתמש סופי והבטחת אספקה מספקת לשוק האמריקני. השינוי לא ביטל את מגבלות היצוא, אך הוא סימן מעבר מסוים ממדיניות של דחייה כמעט אוטומטית לבחינה ממוקדת יותר של כל עסקה. כזי העולה מהוויכוח הוא שהגבלות יצוא יכולות לעכב את סין, אך אינן תחליף להשקעה אמריקנית ארוכת טווח. ככל שההגבלות רחבות יותר, הן יוצרות תמריץ חזק יותר לסין לפתח ציוד, תוכנות ומעבדים מקומיים. הגבלות ממוקדות על טכנולוגיות בעלות שימוש צבאי ברור עשויות לקנות זמן לארצות הברית; הגבלות גורפות על מוצרים מסחריים עלולות, מנגד, לזרז את הקמתה של שרשרת אספקה סינית מקבילה.

לכן מוקדם לקבוע שמלחמת השבבים האמריקנית "נכשלה". היא הצליחה להעלות את מחיר ההתקדמות הסינית ולשמר פערים בתחומים קריטיים, אך גם הפכה את העצמאות הטכנולוגית ליעד אסטרטגי דחוף יותר עבור בייג'ינג. השאלה המכרעת אינה רק כמה שנים יעכבו ההגבלות את סין, אלא כיצד תנצל ארצות הברית את הזמן הזה להשקעה במחקר, בכוח אדם, בייצור ובדור הבא של טכנולוגיות השבבים.

תגיות:

הפוסט האם מלחמת השבבים מול סין נכשלה? הופיע לראשונה ב-Chiportal.

קוריאה הדרומית הכריזה על מהלך להקמת מרכז ייצור שבבים גדול נוסף בדרום־מערב המדינה, שיצטרף לריכוזי הייצור הקיימים באזור המטרופוליני של סיאול. במסגרת המהלך מתכננות סמסונג אלקטרוניקס ו־SK hynix להשקיע יחד כ־800 טריליון וון, כ־518 מיליארד דולר, בהקמת ארבעה מפעלי שבבים חדשים — שניים לכל חברה.

התוכנית הוצגה בידי נשיא קוריאה הדרומית, לי ג’ה מיונג, במסגרת שלושה “מגה־פרויקטים” לאומיים בתחומי השבבים, הבינה המלאכותית הפיזית ומרכזי הנתונים. מטרתה המוצהרת היא להרחיב את כושר הייצור של המדינה לקראת המשך הגידול בביקוש למעבדים ולשבבי זיכרון עבור מערכות בינה מלאכותית, ובמקביל לפזר חלק מההשקעות התעשייתיות אל מחוץ לאזור סיאול.

סמסונג הודיעה כי העיר גוואנגג’ו היא המועמדת המובילה להקמת מרכז הייצור החדש שלה בדרום־מערב המדינה. החברה מתכננת להשקיע באזור כ־400 טריליון וון, כ־259 מיליארד דולר. SK hynix מתכננת השקעה בהיקף דומה במרכז ייצור חדש בדרום־מערב קוריאה, אך טרם קבעה את מיקומו הסופי.

יו״ר SK, צ’יי טה־וון, ציין כי הקמת מרכז שבבים מחייבת שטחים נרחבים, אספקת חשמל ומים, תשתיות תחבורה וכוח אדם מיומן. לדבריו, גם הקמת מרכז הייצור של החברה ביונגין ארכה שנים, ולכן נדרש זמן נוסף לבחינת האתר והתשתיות לפני קבלת החלטה סופית.

הרחבת ייצור הזיכרונות ל־AI

סמסונג ו־SK hynix הן שתיים מיצרניות שבבי הזיכרון הגדולות בעולם, והן נהנות מהגידול בביקוש לזיכרונות רחבי פס מסוג HBM, המשמשים מאיצי בינה מלאכותית ומרכזי נתונים. על פי התוכנית, קוריאה הדרומית מבקשת להכפיל את תפוקת זיכרונות ה־DRAM שלה בתוך כחמש שנים ולהאיץ את בניית המפעלים הקיימים באזור סיאול.

לצד המפעלים בדרום־מערב המדינה, מתוכנן גם מרכז לייצור מארזים מתקדמים לרכיבי שבבים באזור צ’ונגצ’ונג, בהשקעה צפויה של כ־81 טריליון וון, כ־52 מיליארד דולר. תחום האריזה המתקדמת נעשה רכיב מרכזי בייצור מערכות AI, בין היתר משום שהוא מאפשר לחבר זיכרונות HBM למעבדים ולמאיצים בעלי רוחב פס גבוה.

הממשלה מעריכה כי המפעלים החדשים יסייעו להקים שרשרת אספקה רחבה הכוללת יצרני חומרים, ציוד, מארזים ורכיבים. הרשויות המקומיות בגוואנגג’ו ובמחוז דרום ג’אולה צפויות להשקיע בתשתיות ובהכשרת כוח אדם, והממשלה מתכננת לסייע באספקת חשמל, מים ושטחים תעשייתיים.

לא כל הסכום יושקע מיד

למרות הכותרות על השקעה של יותר מחצי טריליון דולר, מדובר בתוכניות ארוכות טווח ולא בתקציב שיוזרם בשנים הקרובות במלואו. החברות צפויות לבצע את ההשקעות בשלבים ובהתאם לביקוש העולמי, לתנאי השוק ולאישורי הדירקטוריונים.

SK hynix הודיעה במפורש כי הקמת המפעלים ורכישת הציוד יותאמו להתפתחות הביקוש. גם סמסונג משלבת את המרכז החדש במסגרת תוכנית השקעות מקומית רחבה עד שנת 2040, הכוללת אתרי ייצור קיימים וחדשים ביונגין ובפיונגטק.

היקף ההשקעה מעורר גם חששות מפני עודף כושר ייצור אם הביקוש לשבבים ייחלש. מניות סמסונג ו־SK hynix ירדו לאחר ההכרזה, בין היתר על רקע הערכות של משקיעים כי הרחבה מהירה מדי של הייצור עלולה להוביל בעתיד ללחץ על מחירי הזיכרונות.

פיזור התעשייה מעבר לסיאול

לצד היעד הטכנולוגי, התוכנית משמשת גם מהלך לפיתוח אזורי. מרבית תעשיית השבבים הקוריאנית מרוכזת כיום סביב סיאול, יונגין, פיונגטק, איצ’און וצ’אונגג’ו. הממשלה מבקשת להפוך את גוואנגג’ו ואת מחוזות ג’אולה למרכז תעשייתי שני, שיקל את העומס על תשתיות אזור הבירה וייצור מקומות עבודה באזורים חלשים יותר מבחינה כלכלית.

עם זאת, מומחים מזהירים כי הקמת מרכז ייצור מתקדם באזור חדש אינה תלויה רק בשטח זמין. מפעלי שבבים זקוקים לאספקת חשמל רציפה, כמויות גדולות של מים מטוהרים, מערך ספקים צפוף ואלפי מהנדסים וטכנאים. בניית המערכת התעשייתית הזאת עשויה להימשך שנים.

המהלך מצטרף לתחרות העולמית על הרחבת כושר הייצור של שבבים, שבה משתתפות ארצות הברית, טאיוואן, יפן, סין והאיחוד האירופי. קוריאה הדרומית מבקשת לשמור על מעמדה בשוק הזיכרונות ולחזק את שליטתה ב־HBM, אחד הרכיבים המבוקשים ביותר בתשתיות הבינה המלאכותית.

הפוסט קוריאה הדרומית מקימה מרכז שבבים שני: סמסונג ו־SK hynix מתכננות להשקיע כ־518 מיליארד דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אמיר פנוש, מנכ"ל חברת הקניין הרוחני לשבבים סיוה (CEVA), נבחר ל"מנכ"ל השנה של חברת בינה מלאכותית" במסגרת תוכנית הפרסים AI Breakthrough לשנת 2026. התוכנית מעניקה מדי שנה פרסים לחברות, מוצרים ומנהלים בתחומי הבינה המלאכותית, ובהם חומרת AI, למידת מכונה, בינה מלאכותית יוצרת, רובוטיקה וראייה ממוחשבת.

הפרס ניתן על רקע האסטרטגיה שמקדמת סיוה בתחום הבינה המלאכותית במכשירי קצה. החברה מתמקדת במעבר ממודל שבו מרבית העיבוד מתבצע במרכזי נתונים ובענן למודל היברידי, שבו חלק מהסקת המסקנות מתבצע ישירות במכשיר.

עיבוד מקומי מאפשר להפחית את זמן ההשהיה, לצמצם את כמות הנתונים המועברת לענן ולשפר את הפרטיות. הוא חשוב במיוחד במערכות שבהן נדרשת תגובה מיידית או שבהן החיבור לרשת אינו רציף, כגון מערכות רכב, מצלמות חכמות, ציוד תעשייתי, רובוטים ומוצרי אינטרנט של הדברים.

חיבור בין חישה, תקשורת ועיבוד

סיוה מפתחת ומעניקה רישיונות לקניין רוחני המשולב בשבבים של לקוחותיה. בניגוד ליצרנית שבבים המוכרת רכיבים פיזיים, המודל העסקי שלה מבוסס בעיקר על תשלום עבור רישיונות ועל תמלוגים מכל שבב או מוצר שבו שולבה הטכנולוגיה.

אסטרטגיית הבינה המלאכותית של החברה מרוכזת תחת Ceva AI Fabric, הכוללת מעבדי בינה מלאכותית, תוכנה, כלי פיתוח וטכנולוגיות קישוריות וחישה. המטרה היא לאפשר ליצרני שבבים ומערכות לשלב במוצר אחד קליטת מידע מחיישנים, תקשורת אלחוטית והפעלת מודלים של בינה מלאכותית.

מרכיב מרכזי בפלטפורמה הוא משפחת מעבדי NeuPro NPU, המיועדת להאצת רשתות עצביות במכשירי קצה בצריכת הספק נמוכה. לפי סיוה, החברה רשמה יותר מ־12 עסקאות רישוי למעבדים אלה ביישומים הכוללים מוצרי צריכה, מערכות תעשייתיות, רכב, תשתיות ומחשבים אישיים.

החברה אינה מפרטת בהודעה מי הם הלקוחות, באילו שבבים תשולב הטכנולוגיה או מתי המוצרים צפויים להגיע לשוק. בתעשיית הקניין הרוחני לשבבים עשוי לעבור זמן ממושך בין חתימת הסכם רישוי, השלמת תכנון השבב ותחילת ייצור המוני שמניב תמלוגים.

יותר משני מיליארד מכשירים בשנה

לדברי סיוה, יותר משני מיליארד מכשירים המבוססים על טכנולוגיות שלה נשלחים לשוק מדי שנה, ועד כה שולבו רכיבי הקניין הרוחני של החברה ביותר מ־21 מיליארד מוצרים. הטכנולוגיות שלה כוללות Bluetooth, Wi-Fi, UWB ודור חמישי, לצד עיבוד אותות, היתוך חיישנים ומעבדי בינה מלאכותית.

פנוש אמר כי המעבר לעיבוד מבוזר מחייב מיליארדי מכשירים מחוברים "לחוש, להבין ולפעול באופן מקומי", וכי החברה התאימה את סל הטכנולוגיות שלה לכיוון זה.

סטיב ג'והנסון, מנהל בתוכנית AI Breakthrough, אמר כי פנוש זיהה מוקדם את התרחבות שוק ה־Edge AI ובנה פורטפוליו שנועד לתמוך במכשירים המסוגלים להבין את סביבתם ולפעול בהתאם.

עבור סיוה, חשיבותו העסקית של המעבר ל־Edge AI תלויה ביכולתה להפוך את עסקאות הרישוי לשבבים מסחריים ובהמשך להכנסות מתמלוגים. החברה פועלת בשוק תחרותי הכולל פתרונות פנימיים של יצרניות שבבים, ארכיטקטורות פתוחות וספקיות אחרות של מעבדי NPU וקניין רוחני. יתרונה האפשרי הוא בשילוב בין עיבוד בינה מלאכותית, חישה וקישוריות בתוך פורטפוליו אחד המותאם למכשירים מוגבלי הספק.

הפוסט מנכ"ל סיוה אמיר פנוש זכה בפרס AI Breakthrough על הובלת אסטרטגיית הבינה המלאכותית בקצה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אינטל מחזקת את פעילות האריזה המתקדמת שלה ומפרידה אותה ליחידה בעלת הנהלה ייעודית. החברה מינתה את סוק־הי לי (Seok-Hee Lee), לשעבר מנכ"ל יצרנית הזיכרונות SK hynix ומנכ"ל יצרנית הסוללות SK On, לסגן נשיא בכיר באינטל פאונדרי. הוא ידווח ישירות למנכ"ל אינטל ליפ־בו טאן.

לי יוביל את כלל פעילות האריזה המתקדמת, אינטגרציית המערכות, פיתוח טכנולוגיות הקצה האחורי וייצור הקצה האחורי. בכך מחלקת אינטל את האחריות על פעילות הייצור שלה בין שני מנהלים בכירים: לי יתמקד באריזה ובחיבור בין רכיבים, ואילו נאגה צ'נדרסקראן ימשיך לנהל את פיתוח תהליכי הייצור הקדמיים ואת מפעלי הייצור הקדמיים.

צ'נדרסקראן ימשיך להיות אחראי גם על האצת המעבר לייצור בתהליכי Intel 18A ו־Intel 14A, על תהליכי הייצור העתידיים, על כלי התמיכה בתכנון ועל הפעילות העסקית מול לקוחות אינטל פאונדרי.

האריזה הופכת לחלק מרכזי מתכנון שבבי AI

המהלך משקף את השינוי שעוברת תעשיית השבבים: הביצועים אינם נקבעים עוד רק לפי תהליך הייצור של הטרנזיסטורים. במעבדי בינה מלאכותית ובמערכות מחשוב עתירות ביצועים נדרש לחבר באותה מערכת שבבי לוגיקה, זיכרונות בעלי רוחב פס גבוה, רכיבי תקשורת ולעיתים כמה שבבים שיוצרו בתהליכים שונים.

האריזה המתקדמת מאפשרת לחבר את הרכיבים האלה במסלולי תקשורת קצרים ומהירים, לצמצם את צריכת האנרגיה הנדרשת להעברת מידע ולהגדיל את רוחב הפס בין יחידות החישוב לזיכרון. היא נעשתה בשל כך לאחת מנקודות המפתח בתחרות בין אינטל, TSMC, סמסונג וספקיות אריזה נוספות.

הרקע של לי ב־SK hynix עשוי להיות רלוונטי במיוחד למאמץ הזה. SK hynix היא מהספקיות המרכזיות בעולם של זיכרונות HBM המשמשים במאיצי בינה מלאכותית. שילוב צפוף של מעבדים וזיכרונות HBM הוא אחד האתגרים המרכזיים באריזת שבבי AI.

לי הצטרף ל־SK hynix בשנת 2010, שימש מנהל הטכנולוגיות הראשי של החברה ובהמשך מונה לנשיא ולמנכ"ל. קודם לכן עבד במשך כעשור באינטל בתפקידי הנדסה ופיתוח טכנולוגיות ייצור, וכן מילא תפקידים באקדמיה. בשנים האחרונות עמד בראש SK On, חטיבת הסוללות של קבוצת SK.

אינטל נערכת להגדיל את הייצור של EMIB-T ו־HBI

מנכ"ל אינטל ליפ־בו טאן מסר כי החברה נערכת להגדיל את הייצור של טכנולוגיות האריזה EMIB-T ו־HBI עבור לקוחות ושותפים.

טכנולוגיית EMIB של אינטל משתמשת בגשרי סיליקון קטנים המשובצים במצע האריזה כדי לחבר בין שבבים. בניגוד לפתרונות המשתמשים במתווך סיליקון גדול מתחת לכל הרכיבים, הגשרים ממוקמים רק באזורי החיבור הנדרשים.

EMIB-T היא גרסה מתקדמת של הטכנולוגיה, המוסיפה חיבורים אנכיים דרך הסיליקון ונועדה לתמוך במערכות בעלות רוחב פס גבוה, לרבות שילוב דורות חדשים של זיכרונות HBM.

אינטל מבקשת למצב את טכנולוגיות האריזה שלה כחלופה לפלטפורמות דוגמת CoWoS של TSMC, שהביקוש אליהן גדל במהירות בעקבות התרחבות שוק מאיצי הבינה המלאכותית. לקוחות יכולים עקרונית להשתמש בשבבים שיוצרו אצל ספקים שונים, אך לבצע את האינטגרציה והאריזה באמצעות אינטל פאונדרי.

מבחינת אינטל, האריזה עשויה לשמש גם נקודת כניסה ללקוחות חיצוניים שעדיין אינם מוכנים להעביר אליה את ייצור שבבי הלוגיקה המרכזיים שלהם. התקשרות ראשונית בתחום האריזה עשויה לאפשר ללקוחות לבחון את יכולות הייצור, האמינות ושרשרת האספקה של אינטל לפני הרחבת שיתוף הפעולה.

חלוקת אחריות חדשה באינטל פאונדרי

הפיצול בין ייצור קדמי לאריזה מתקדמת נועד, לדברי אינטל, ליצור מבנה תפעולי ממוקד יותר. הייצור הקדמי כולל את יצירת הטרנזיסטורים ושכבות החיווט על גבי פרוסות הסיליקון. הקצה האחורי כולל חיתוך הפרוסה, חיבור השבבים, האריזה, הבדיקות ואינטגרציית המערכת.

האתגר של אינטל יהיה להוכיח שהיא מסוגלת להגדיל את תפוקת טכנולוגיות האריזה החדשות ולעמוד בדרישות של לקוחות חיצוניים מבחינת לוחות זמנים, תפוקה, אמינות ועלויות. החברה מנסה במקביל להגדיל את ייצור Intel 18A ולהכין את תהליך Intel 14A, ולכן חלוקת האחריות עשויה לאפשר לכל אחד משני תחומי הפעילות לקבל הנהלה ותשומת לב נפרדות.

במסגרת השינוי הודיעה אינטל גם כי נביד שהריארי, סגן נשיא בכיר בחברה, יפרוש לאחר 37 שנות עבודה באינטל.

הפוסט אינטל ממנה את מנכ"ל SK hynix לשעבר להוביל את פעילות האריזה המתקדמת הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת RAAAM Memory Technologies הישראלית מקדמת את טכנולוגיית הזיכרון המשובץ שלה אל אחד מתהליכי הייצור המתקדמים ביותר בתעשייה. החברה בחרה באבנט אייסיק כשותפת ה־VCA שלה לפיתוח ולקווליפיקציה של GCRAM בתהליך 2 ננומטר של TSMC.

לדברי החברות, טייפ־אאוט של שבב בדיקה ראשון, הכולל זיכרון GCRAM ששולב עבור לקוח, הושלם במרץ 2026. השבב נשלח לייצור, והשלב הבא יהיה בדיקת הסיליקון ואימות ביצועי הזיכרון בפועל, לקראת קווליפיקציה מלאה של הטכנולוגיה.

המעבר ל־2 ננומטר הוא צעד משמעותי עבור RAAAM. תהליך N2 של TSMC נכנס לייצור סדרתי ברבעון הרביעי של 2025, והוא התהליך הראשון של החברה המבוסס על טרנזיסטורי nanosheet מסוג Gate-All-Around. התהליך מיועד בין היתר למעבדי בינה מלאכותית, מחשוב עתיר ביצועים ומערכות ניידות, שבהם נפח הזיכרון המשובץ וצריכת ההספק שלו נעשים מגבלה מרכזית.

ניסיון להתמודד עם בעיית ה־SRAM

במערכות על גבי שבב משמש SRAM בדרך כלל למטמונים ולמאגרי נתונים מהירים הנמצאים סמוך לליבות החישוב. ככל שהדרישה לביצועי בינה מלאכותית ולרוחב פס גדלה, מתכנני השבבים מקצים לזיכרון חלק הולך וגדל משטח הסיליקון.

אלא שקצב המזעור של תאי SRAM הואט בדורות הייצור המתקדמים. גם כאשר טרנזיסטורי הלוגיקה מצטמצמים, תא הזיכרון אינו בהכרח מתכווץ באותו קצב. התוצאה היא עלייה יחסית בשטח שתופס הזיכרון ובעלות הייצור של שבבים עתירי SRAM.

RAAAM מפתחת את GCRAM – זיכרון מסוג Gain-Cell RAM – כחלופה לזיכרון SRAM משובץ. הטכנולוגיה משתמשת בתא זיכרון שונה, שנועד לספק צפיפות גבוהה יותר וצריכת הספק נמוכה יותר, תוך תאימות לתהליכי CMOS רגילים וללא צורך בהוספת שלבי ייצור ייעודיים.

לפי נתוני החברה, GCRAM עשוי לצמצם את שטח הסיליקון המוקצה לזיכרון בעד 50% ולהפחית את צריכת ההספק עד פי עשרה בהשוואה ל־SRAM בצפיפות גבוהה. אלה עדיין נתוני החברה, והמשמעות של שבב הבדיקה ב־2 ננומטר תהיה לבחון עד כמה היתרונות נשמרים בתהליך המתקדם ובתנאי עבודה אמיתיים.

בניגוד ל־SRAM, השומר את המידע כל עוד הוא מוזן בחשמל, זיכרונות Gain Cell מאחסנים מטען חשמלי ודורשים מנגנון רענון. לכן הצלחתם תלויה לא רק בצפיפות התא, אלא גם במשך שמירת המידע, בבקרת הרענון, במהירות הגישה ובעמידות לשונות בתהליך הייצור.

אבנט תלווה את הדרך מהתכנון לסיליקון

אבנט אייסיק תפעל כשותפת Value Chain Aggregator של הפרויקט. במסגרת זו היא מספקת ל־RAAAM גישה לתשתיות ולתהליכי הייצור של TSMC, תמיכה הנדסית, התאמת סביבת התכנון וערכת ה־PDK, ניהול הטייפ־אאוט, הייצור והבדיקות וליווי תהליך הקווליפיקציה.

“עבור חברה המביאה לשוק טכנולוגיה חדשנית, נתיב ברור ויעיל לסיליקון מתקדם הוא קריטי במיוחד”, אמר פבל וילק, מנהל אבנט אייסיק וראש תחום ההנדסה בחברה. לדבריו, השילוב בין גישה לאקוסיסטם של TSMC לבין יכולות תכנון וייצור אמור לסייע לחברות צעירות לעבור מן הפיתוח לייצור.

ערן רותם, סמנכ"ל המחקר והפיתוח של RAAAM, אמר כי התמיכה של אבנט בהכנת תשתיות התכנון, ה־PDK ותהליך הטייפ־אאוט אפשרה לחברה לעמוד בלוח הזמנים של שבב הבדיקה.

מפתח תקווה ולוזאן אל תהליך N2

RAAAM נוסדה בשנת 2021 ופועלת מפתח תקווה ומלוזאן שבשווייץ. החברה מעסיקה כ־25 עובדים וגייסה מאז הקמתה כ־24 מיליון דולר. מתוך סכום זה, כ־17.5 מיליון דולר גויסו בסבב A שהובילה NXP.

הטכנולוגיה של החברה מוגנת, לדבריה, ב־22 פטנטים. גרסאות קודמות של GCRAM הודגמו בסיליקון בתהליכים שבין 180 ל־16 ננומטר ונבחנו גם בתהליך 5 ננומטר. המעבר לתהליך 2 ננומטר נועד להוכיח שהזיכרון יכול להשתלב בדור הבא של מערכות על גבי שבב, שבו מגבלת הזיכרון נעשית לעיתים חשובה לא פחות מביצועי ליבות החישוב.

אם שבב הבדיקה יעמוד ביעדי הצפיפות, ההספק והיציבות, RAAAM תוכל להציע את GCRAM כבלוק קניין רוחני לשילוב במעבדי בינה מלאכותית, שבבי רכב, התקני קצה ומערכות מחשוב עתירות ביצועים. עם זאת, הדרך לשימוש מסחרי עדיין כוללת בדיקות סיליקון, קווליפיקציה, הכנת כלי תכנון והוכחת אמינות לאורך זמן.

תגיות:
RAAAM, אבנט אייסיק, TSMC, GCRAM, SRAM, זיכרון משובץ, 2 ננומטר, N2, תכנון שבבים, מערכות על גבי שבב, בינה מלאכותית, NXP

כיתוב תמונה:
המחשה של שיתוף הפעולה בין אבנט אייסיק ל־RAAAM בפיתוח זיכרון GCRAM בתהליך 2 ננומטר של TSMC. קרדיט: Avnet ASIC ו־RAAAM

הנתונים על יתרונות ה־GCRAM הם יעדים וטענות של RAAAM, ולא תוצאות עצמאיות של שבב ה־2 ננומטר. אתר החברה מציין הפחתה של עד 50% בשטח ועד פי עשרה בהספק, לצד תאימות ל־CMOS; הוא גם מציין הדגמות קודמות בתהליכים שבין 180 ל־16 ננומטר ובחינה ב־5 ננומטר. (RAAAM Technologies)

TSMC מאשרת כי N2 נכנס לייצור סדרתי ברבעון הרביעי של 2025 וכי הוא מבוסס על טרנזיסטורי nanosheet. (tsmc.com) אבנט אייסיק מציגה באתרה שירותי תכנון, ייצור Turnkey, קווליפיקציה ושיתוף פעולה עם TSMC, התואמים לתפקיד ה־VCA המתואר בהודעה. (avnet-asic.com)

הפוסט RAAAM מקדמת את זיכרון ה־GCRAM לתהליך 2 ננומטר של TSMC הופיע לראשונה ב-Chiportal.

פורום האו"ם להרמוניזציה של תקנות כלי רכב, WP.29, אימץ את המסגרת העולמית הראשונה לאישור כלי רכב המצוידים במערכת נהיגה אוטומטית מלאה. יעד הכניסה לתוקף שציינה מזכירות קבוצת העבודה הוא ינואר 2027.

המסגרת אינה חלה על מערכות סיוע המחייבות השגחה רצופה של הנהג, אלא על מערכות ADS המבצעות את משימת הנהיגה המלאה בתחום תפעולי מוגדר. היצרניות יידרשו להראות כי המערכת אינה יוצרת סיכון בלתי סביר וכי ביצועיה משתווים לפחות לאלה של נהג אנושי מיומן.

האישור לא יתבסס על מבחן כביש יחיד. היצרן יידרש להציג תיק בטיחות, להפעיל מערכת ניהול בטיחות הניתנת לביקורת ולשלב סימולציות, מבחני מסלול וניסויים בעולם האמיתי. לאחר הפריסה יהיה עליו להמשיך לנטר את ביצועי הצי ולדווח על אירועים.

התקנות מחייבות גם מערכת לשמירת נתוני ADS רלוונטיים לבטיחות. מבחינת ספקי השבבים, המשמעות היא דרישה גוברת לרכיבים המספקים לא רק ביצועי בינה מלאכותית, אלא גם יתירות, אבחון תקלות, רישום מאובטח של אירועים, עקיבות אחר החלטות ועדכוני תוכנה מוגנים.

לפי סוכנות האנרגיה הבינלאומית, צי הרובוטקסי המסחרי בעולם יותר מהוכפל בשנת 2025 והגיע לכ־8,000 כלי רכב ביותר מ־20 ערים. התחזיות לשנת 2035 נעות בין 700 אלף לשלושה מיליון כלי רכב.

כל שירותי הרובוטקסי המסחריים הקיימים מבוססים כיום על רכב חשמלי. צריכת המחשבים והחיישנים יכולה להגיע מכמה מאות ואט ליותר מקילוואט, ולכן יעילות אנרגטית ופיזור חום הופכים לשיקולים מרכזיים בתכנון מעבדי AI לרכב.

התקינה עשויה להרחיב בהדרגה את השוק לשבבי ראייה, מכ"ם ולידאר, בקרי בטיחות, זיכרונות, תקשורת מהירה ורכיבי סייבר. עם זאת, היא אינה מבטלת את הצורך באישורים מקומיים ובבחינת כל שירות בהתאם לעיר, לכבישים ולתחום הפעולה שהוגדר עבורו.

הפוסט האו"ם אימץ תקן עולמי ראשון לרכב אוטונומי: השלכות חדשות על שבבים וחיישנים הופיע לראשונה ב-Chiportal.