Cadence הודיעה כי מערכת המשנה שלה ל־PCI Express 6.0 עברה בהצלחה, כבר בניסיון הראשון, את מבחני התאימות הרשמיים של PCI-SIG.

הפתרון יושם בתהליך הייצור N3 של TSMC, ופועל בקצב של עד 64 GT/s. בעקבות השלמת הבדיקות הוא צורף לרשימת הפתרונות שעברו את תוכנית התאימות של PCI-SIG.

מערכת המשנה של Cadence כוללת את שכבת ה־PHY ואת הבקר, ונועדה להשתלב בשבבים המיועדים בין היתר לשרתי בינה מלאכותית, מערכות HPC, מאיצים, כרטיסי רשת והתקני אחסון מהירים.

PCIe 6.0 מכפיל את קצב העברת הנתונים לעומת PCIe 5.0 ומגיע ל־64 גיגה־העברות בשנייה לכל נתיב. עבור מרכזי נתונים המריצים מערכות AI גדולות, המשמעות היא אפשרות להעביר כמויות גדולות יותר של מידע בין מעבדים, מאיצים, כרטיסי רשת ואחסון.

Cadence מסרה כי לפני מבחני התאימות הרשמיים היא עבדה עם PCI-SIG, יצרני ציוד בדיקה ושותפים נוספים בתעשייה כדי לבצע בדיקות interoperability ולאתר בעיות אפשריות מראש.

לדברי מארק לואינאז, סמנכ"ל מו"פ בתחום PHY עתיר ביצועים בקבוצת Silicon Solutions של Cadence, מעבר הבדיקות בניסיון הראשון מספק ללקוחות אינדיקציה לכך שהשילוב בין ה־PHY לבקר בשל ומוכן להשתלבות בתכנוני שבבים.

גם Keysight השתתפה בתהליך האימות והבדיקות. החברה ציינה כי בדיקות תאימות ויכולת פעולה הדדית הופכות חשובות במיוחד עם המעבר לדורות מהירים יותר של PCIe, שבהם מרווחי האות והדרישות החשמליות נעשים מחמירים יותר.

PCIe 6.0 מיועד בשלב הראשון בעיקר לשרתים, מרכזי נתונים ומערכות AI ו־HPC. בהמשך צפוי התקן להיכנס גם למערכות ארגוניות וליישומים נוספים ככל שהאקוסיסטם סביבו יבשיל.

הפוסט Cadence: מערכת PCIe 6.0 ב־TSMC N3 עברה את מבחני התאימות בניסיון הראשון 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.

חברת NanoXplore הצרפתית הודיעה על רכישת Scalinx, חברת שבבים Fabless המתמחה במעגלים להמרת אותות מאנלוגי לדיגיטלי ומדיגיטלי לאנלוגי. מחיר העסקה לא נמסר.

NanoXplore מתמחה ב־FPGA, מערכות SoC ורכיבים מוקשחי קרינה המיועדים בעיקר לחלל, לתעופה ולמערכות ביטחוניות. הרכישה מוסיפה לה יכולות בתחום האנלוגי ועיבוד האותות, לצד המומחיות הדיגיטלית שכבר נמצאת בחברה. NanoXplore מתכננת לקלוט כמעט את כל עובדי Scalinx.

השילוב משמעותי במיוחד למערכות שבהן יש צורך לקלוט אות מן העולם הפיזי, להמיר אותו במהירות למידע דיגיטלי ולעבד אותו באותו רכיב או באותה מערכת. שילוב כזה עומד בבסיס ארכיטקטורות RFSoC המשמשות בין היתר בתקשורת, מכ"ם, חלל ומערכות ביטחוניות.

Scalinx נוסדה ב־2015 ומתמחה בממירי ADC ו־DAC מהירים. לפי דיווחים בענף היא גייסה לאורך השנים כ־44.5 מיליון אירו. ערב הרכישה היא הייתה בהליך של הבראה משפטית בצרפת, פרט שנעדר מהניסוח החגיגי של הודעת הרוכשת אך חשוב להבנת העסקה.

NanoXplore מציגה את הרכישה כחלק מהמאמץ לבנות "מיקרואלקטרוניקה ריבונית" באירופה. זהו נושא שהפך מרכזי במדיניות התעשייתית האירופית בעקבות המחסור בשבבים, המתח בין ארצות הברית לסין וההבנה כי בתחומים כמו חלל וביטחון תלות ברכיבים שמקורם מחוץ לאירופה עלולה להפוך לסיכון אסטרטגי.

הרכישה עשויה לאפשר ל־NanoXplore להציע מערכת רחבה יותר — החל מקליטת האות והמרתו ועד לעיבודו בתוך FPGA או SoC. החברה מציינת תקשורת, חלל, ביטחון, אוויוניקה ורכב כשווקי יעד אפשריים.

עם זאת, בשלב זה עדיין אין נתונים כספיים על העסקה, ולא ברור כמה מפעילות Scalinx או קווי המוצרים שלה ימשיכו כפי שהם. המבחן יהיה האם NanoXplore תצליח להפוך את השילוב בין רכיבים דיגיטליים לאנלוגיים למוצרים משולבים שיזכו בתוכניות ייצור מסחריות.

הפוסט NanoXplore רוכשת את Scalinx ומרחיבה את מאמצי אירופה לבנות תעשיית שבבים ריבונית 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.

חברת RAAAM Memory Technologies מפתח תקווה ויצרנית השבבים GlobalFoundries הודיעו על שיתוף פעולה אסטרטגי לפיתוח ולהסמכה של זיכרון GCRAM בפלטפורמת FDX המבוססת על טכנולוגיית FD-SOI. במסגרת הפרויקט השלימו החברות טייפ־אאוט של שבב ניסוי משותף — כלומר, התכנון הועבר לייצור לצורך בחינתו בסיליקון.

לפי ההודעה הרשמית של GlobalFoundries, תא הזיכרון שתוכנן במשותף צפוי להקטין ב־40% את השטח המוקצה לזיכרון ולהפחית את צריכת ההספק שלו בעד 60% לעומת זיכרון SRAM מסחרי. החברות מתכננות לאפשר ללקוחות מובילים גישה לתכנון ה־GCRAM בתחילת 2027.

ניסיון לפרוץ את צוואר הבקבוק של הזיכרון על השבב

בשבבים לבינה מלאכותית בקצה, לרכב ול־IoT, הזיכרון המשובץ עשוי לתפוס חלק גדול משטח הסיליקון. ככל שנדרש לשמור יותר נתונים בקרבת יחידות החישוב, גדלים השטח, ההספק והעלות המיוחסים למערכי SRAM. במקביל, מזעור תאי SRAM אינו מתקדם בהכרח באותו קצב שבו מצטמצמים טרנזיסטורי הלוגיקה בתהליכי ייצור מתקדמים.

RAAAM מפתחת את GCRAM — זיכרון מסוג Gain-Cell RAM — כחלופה לזיכרון SRAM משובץ. הטכנולוגיה מבוססת על תא זיכרון קטן יותר, תואמת לתהליכי CMOS רגילים ואינה דורשת הוספה של שלבי ייצור ייעודיים. עם זאת, בניגוד ל־SRAM השומר את המידע כל עוד מוזן אליו מתח, זיכרון Gain-Cell מאחסן מטען ודורש מנגנון רענון. משום כך, הצלחת הפתרון תלויה לא רק בצפיפות התא אלא גם במשך שמירת המידע, בתדירות הרענון, במהירות הגישה וביציבות בתנאי עבודה שונים.

החברות מסרו כי התא החדש תוכנן באמצעות כללי תכנון מצומצמים ומותאמים במיוחד לפלטפורמת FDX. טכנולוגיית FD-SOI של GlobalFoundries מתאפיינת בזליגה נמוכה, שלדברי RAAAM מאריכה את משך שמירת הנתונים ב־GCRAM ומפחיתה את האנרגיה הדרושה לרענון. השילוב אמור לאפשר ללקוחות להגדיל את קיבולת הזיכרון על אותו שטח שבב, או לשמור על אותה קיבולת ולהקטין את שטח הסיליקון.

רוברט גיטרמן, מנכ״ל ומייסד משותף של RAAAM, אמר כי השלמת הטייפ־אאוט בפלטפורמת FDX ממחישה את השילוב בין טכנולוגיית הזיכרון של החברה ליכולות הייצור של GlobalFoundries. לדבריו, הזליגה הנמוכה של FD-SOI יכולה להאריך את זמן שמירת הנתונים ולאפשר חיסכון משמעותי באנרגיה ביישומי בינה מלאכותית בקצה.

סודיפטו בוז, סגן נשיא לניהול מוצרי FD-SOI ב־GlobalFoundries, אמר כי שיתוף הפעולה נועד להרחיב את היצע הקניין הרוחני בפלטפורמת FDX ולהציע פתרון זיכרון המשנה את יחסי ההספק, הביצועים והשטח — PPA — ביישומי בינה מלאכותית ויישומים מתקדמים נוספים.

NXP כבר בוחנת את הפתרון

NXP Semiconductors, שהובילה בנובמבר 2025 את סבב A של RAAAM בהיקף 17.5 מיליון דולר, בוחנת כעת את יתרונות הפתרון המשותף. ויקטור וואנג, סגן נשיא לחדשנות Front End ב־NXP, אמר כי צמצום השטח וההספק עשוי לאפשר הגדלה של קיבולת הזיכרון על השבב, להפחית העברת נתונים לזיכרון חיצוני ולשפר את יעילות המערכת כולה.

הפרויקט עם GlobalFoundries מתקדם במקביל לעבודתה של RAAAM על התאמת GCRAM לתהליך 2 ננומטר של TSMC, שעליה דיווח CHIPORTAL ביוני. בעוד הפרויקט ב־TSMC בוחן את הטכנולוגיה בצומת ייצור מתקדם במיוחד, שיתוף הפעולה החדש מתמקד בהטמעתה בפלטפורמת FD-SOI המיועדת בין היתר לשבבי קצה חסכוניים באנרגיה.

עם זאת, טייפ־אאוט הוא שלב הנדסי חשוב אך אינו הוכחה סופית לביצועי הטכנולוגיה. לאחר ייצור שבב הניסוי יצטרכו החברות למדוד את הצפיפות, צריכת ההספק, זמן שמירת הנתונים, מהירות הגישה והאמינות, ורק לאחר מכן להשלים את תהליך ההסמכה ולהעמיד בלוק IP בשל לשילוב במוצרים מסחריים.

הפוסט RAAAM הישראלית ו־GlobalFoundries השלימו טייפ־אאוט לשבב ניסוי בזיכרון GCRAM 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.

חברות טכנולוגיה מטאיוואן מתכננות השקעות נוספות בהיקף כולל של כ־20 מיליארד דולר בארצות הברית, על רקע הגידול החד בביקוש לשבבים ולמערכות בינה מלאכותית. כך מסר שר הכלכלה של טאיוואן, קונג מינג־שין, בפתיחת הביתן האמריקני בתערוכת SEMICON Taiwan בטאיפיי.

לדברי השר, מאז ועידת ההשקעות SelectUSA שנערכה במאי בחן משרד הכלכלה הטאיוואני אילו חברות נוספות, מלבד TSMC, מעוניינות להרחיב את פעילותן בארצות הברית. הבדיקה העלתה תוכניות השקעה פוטנציאליות בהיקף של כ־20 מיליארד דולר.

קונג לא מסר אילו חברות עומדות מאחורי התוכניות, באילו תחומים הן מתכוונות להשקיע או מתי יבוצעו ההשקעות. לדבריו, הביקוש ליישומי בינה מלאכותית והיקף ההזמנות בתעשיית השבבים הם הגורמים המרכזיים המעודדים את החברות הטאיוואניות להרחיב את נוכחותן בארצות הברית.

הסכום החדש אינו כולל את תוכניותיה של TSMC. יצרנית השבבים הגדולה בעולם הודיעה ביולי על השקעה נוספת של 100 מיליארד דולר באריזונה, שהעלתה את היקף השקעותיה המתוכננות בארצות הברית ל־265 מיליארד דולר. התוכנית כוללת הקמת מפעלי ייצור נוספים ומתקני אריזה מתקדמת.

בממשל האמריקני קיבלו את ההודעה בברכה. ביל פראונהופר, בכיר במשרד המסחר האמריקני המופקד על ההשקעות בתעשיית השבבים, אמר כי הפרויקטים יחזקו את החוסן והביטחון של שרשרת אספקת המוליכים למחצה ויתמכו בפיתוח טכנולוגיות חדשות בארצות הברית.

המהלך ממחיש כי העברת חלק משרשרת האספקה הטאיוואנית לארצות הברית אינה מוגבלת עוד ל־TSMC. אם התוכניות יתממשו, חברות ציוד, חומרים, רכיבים, אריזה ובדיקות עשויות להצטרף למערכת התעשייתית המתפתחת סביב מפעלי הייצור האמריקניים.

עם זאת, בשלב זה מדובר בהצהרת כוונות מצרפית ולא בשורה של עסקאות מפורטות. ללא שמות החברות, מיקומי המפעלים ולוחות הזמנים, עדיין לא ניתן לקבוע כמה מתוך 20 מיליארד הדולר אכן יבשילו להשקעות בפועל.

הפוסט חברות טאיוואניות מתכננות להשקיע 20 מיליארד דולר נוספים בארה״ב הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אלביט מערכות הודיעה היום כי חתמה על חוזים בהיקף מצטבר של כ־270 מיליון דולר עם לקוח בינלאומי, לאספקת מערכות מתקדמות למודיעין, תצפית, רכישת מטרות וסימון מטרות. החוזים יבוצעו במשך תקופה של עד שש שנים.

במסגרת העסקה תספק החברה מערכות ממשפחת SPECTRO — מערכות אלקטרו־אופטיות רב־ספקטרליות המשלבות מספר ערוצי צילום וחישה במערכת אחת. לפי אלביט, המערכות כוללות ערוץ תרמי בתחום האינפרה־אדום הבינוני MWIR, ערוץ צילום באור נראה וערוץ SWIR בתחום האינפרה־אדום קצר־הגל.

השילוב בין תחומי הספקטרום השונים מאפשר למפעיל לזהות ולעקוב אחר מטרות גם בתנאי ראות קשים, בשעות היום והלילה ובמרחקים גדולים. המערכות כוללות גם יכולות סימון לייזר ואנליטיקה מבוססת בינה מלאכותית, שנועדה לסייע בזיהוי, סיווג ומעקב אחר מטרות.

מערכת רב־חיישנית לפלטפורמות אוויריות, ימיות וקרקעיות

משפחת SPECTRO מיועדת להתקנה על מגוון פלטפורמות, ובהן מטוסים, מסוקים, כלי טיס בלתי מאוישים, כלי שיט ורכבים קרקעיים. המערכת משלבת חיישני צילום ברזולוציה גבוהה, מערכות ייצוב, מדידת טווח וסימון לייזר ועיבוד תמונה בזמן אמת.

בדגמי SPECTRO XR של החברה, לדוגמה, משולבים ערוצי VIS, MWIR ו־SWIR סביב מערכת אופטית משותפת, במטרה לספק טווח גילוי וזיהוי גדול מבלי להגדיל משמעותית את נפח ומשקל המטע"ד. אלביט מציינת כי המערכת כוללת גם יכולות ניתוח וידאו בזמן אמת המבוססות על בינה מלאכותית.

העסקה החדשה ממשיכה את מגמת ההתרחבות של תחום המערכות האלקטרו־אופטיות באלביט. בחודש מאי הודיעה החברה על חוזה אירופי גדול בהיקף של כ־1.4 מיליארד דולר, שכלל בין היתר מערכות אלקטרו־אופטיות, לוחמה אלקטרונית, תקשורת ופתרונות חימוש מדויק.

הלקוח בעסקה החדשה לא נחשף, ואלביט לא מסרה אילו דגמים ממשפחת SPECTRO נכללים בחוזים.

הפוסט אלביט מערכות זכתה בחוזים בהיקף 270 מיליון דולר למערכות SPECTRO רב־ספקטרליות 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.

ארגון תעשיית המוליכים למחצה SEMI משרטט תמונה של מחזור השקעות חריג בעוצמתו בענף. לפי תחזית אמצע השנה של הארגון, מכירות ציוד ייצור השבבים בעולם צפויות להגיע ב־2026 לכ־165.9 מיליארד דולר, עלייה של 23.2% לעומת 2025, ולהמשיך לצמוח עד לשיא של כ־229.5 מיליארד דולר ב־2028.

הגורם המרכזי הוא מרוץ הבינה המלאכותית. מפעילי ענן ויצרני מערכות AI דורשים יותר מאיצים, זיכרונות מהירים ורוחב פס גבוה, והדרישה הזו מחלחלת לכל שרשרת הייצור — מפאבים מתקדמים ועד בדיקה, הרכבה ואריזה.

בציוד הקדמי למפעלי פרוסות (WFE) צופה SEMI עלייה של 23.1% ב־2026, לכ־143.9 מיליארד דולר. ב־2027 צפוי השוק לצמוח בעוד 21.8%, וב־2028 בעוד 14.1%, כך שהיקפו יחצה את רף 200 מיליארד הדולר. ההשקעות המרכזיות מופנות ללוגיקה מתקדמת ולזיכרונות DRAM המיועדים ל־HBM.

בפלח הפאונדרי והלוגיקה צפויות מכירות ציוד של כ־78 מיליארד דולר ב־2026. SEMI מעריכה כי ב־2028 יגיע הפלח לכ־104.7 מיליארד דולר, עם המעבר לייצור המוני בתהליכי 2 ננומטר המבוססים על טרנזיסטורי Gate-All-Around.

גם שוק הזיכרונות נמצא בתנופה. ציוד לייצור DRAM צפוי לצמוח השנה ב־39% לכ־38.8 מיליארד דולר ולהגיע ל־56.9 מיליארד דולר ב־2028. ציוד NAND צפוי לעלות ב־30.7% ב־2026 לכ־13.9 מיליארד דולר, ולהגיע ל־20.8 מיליארד דולר ב־2028.

הבום אינו מוגבל לחזית הייצור. מכירות ציוד הבדיקה צפויות להגיע השנה לכ־15.3 מיליארד דולר, עלייה של 31%, ואילו ציוד הרכבה ואריזה צפוי להגיע לכ־6.7 מיליארד דולר. המעבר לאריזה מתקדמת והטרוגנית, והצורך לבדוק רכיבי AI ו־HBM מורכבים יותר, צפויים להמשיך לתמוך בשני השווקים.

מבחינה גיאוגרפית, סין, טאיוואן וקוריאה צפויות להישאר שלושת יעדי ההוצאה הגדולים ביותר לציוד. בטאיוואן ההשקעות נשענות על הרחבת קיבולת בתהליכים מתקדמים עבור AI ו־HPC, ובקוריאה על הרחבת ייצור זיכרונות מתקדמים ובהם HBM.

התחזית מדגישה כי מחזור ההשקעות הנוכחי שונה מהתאוששות מחזורית רגילה: הבינה המלאכותית משנה בו־זמנית את הדרישות ללוגיקה, זיכרון, אריזה, בדיקה וקישוריות, ולכן מגדילה את עוצמת ההשקעה לאורך חלק גדול משרשרת הערך של המוליכים למחצה.

הפוסט SEMI מעלה את התחזית: שוק ציוד ייצור השבבים צפוי לשבור שיאים עד 2028 הופיע לראשונה ב-Chiportal.