חברת RAD, המספקת פתרונות קצה ברשתות, אבטחת מידע ופתרונות IoT, הודיעה על מינויו של חגי סלע (53) לתפקיד מנהל אזורי ישראל, המזרח התיכון, אפריקה ומדינות ברית המועצות לשעבר (MEA & FSU).

סלע מביא עמו לתפקיד ניסיון עשיר של 33 שנים בזירה הטכנולוגית. טרם הצטרפותו ל- RAD שימש כמנהל פעילות ישראל בחברת הסייבר Exclusive Networks, מנכ״ל חברת לוקסגוד ובעבר אחז בתפקידים נוספים בתחומי ההנדסה, ניהול המוצר והמכירות במגוון חברות.

עם מינויו, ציין סלע כי הוא נרגש להצטרף לאחת החברות החדשניות, היצירתיות והמובילות טכנולוגית בישראל. ״RAD מספקת פתרונות תקשורת, סייבר ו-IoT ב-360 מעלות  ואלה בדיוק הפתרונות שאני מוצא כמתאימים במיוחד עבור השווקים המתפתחים בהם אפעל״.

הפוסט חגי סלע מונה למנהל אזורי ישראל, המזה״ת,אפריקה ומדינות בריה״מ לשעבר בחברת RAD הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הסטארטאפ Moonshot, נחשף לאחר שנה וחצי של סודיות עם גיוס של 12 מיליון דולר, בהובלת Angular Ventures, מתוכם מיליון דולר הם מענק מקרן הזנק של רשות החדשנות. החברה הוקמה בשנת 2024 על ידי הילה חדד חמלניק, בעבר מנכ"לית משרד החדשנות והמדע וחברה בצוות הפיתוח של כיפת ברזל; פרד סימון, מייסד שותף של יוניקורן התוכנה JFrog; ושחר בהירי, מייסד שותף של חברת Valerann המתמחה בתחבורה חכמה מבוססת AI.

סביב המייסדים התגבש צוות הכולל בכירים ממערכת הביטחון ומהממשלה, מובילים בתחום החלל ויזמי הייטק מנוסים. בהם גיל עילם (מהנדס מערכת ראשי), לשעבר מהנדס המערכת הראשי של מערכת היירוט קלע דוד, רן לבנה (מנהל פיתוח עסקי), לשעבר מנכ"ל קרן רמון וראש משימת האסטרונאוט הישראלי השני בחלל, ואלון אושפיז, לשעבר מנכ"ל משרד החוץ ושגריר ישראל בהודו. מונשוט מעסיקה כיום 32 עובדים, רובם במרכז הפיתוח בפארק התעשייה בקיסריה.

בלב הפיתוח הטכנולוגי של החברה עומד מאיץ אלקטרומגנטי רב־עוצמה, שנבנה לטובת האצת גופים למהירויות היפרסוניות של עד 8 קילומטר בשנייה (28,800 קמ״ש), בזמן קצר ובשימוש בחשמל בלבד. הטכנולוגיה שנמצאת בחזית המדע, מפותחת לשתי מטרות מרכזיות: הקמת משגר שישגר מטענים לאספקת משאבים וציוד לתחנות חלל ולוויינים; ובניית מתקני ניסוי היפרסוניים שמקצרים משמעותית את זמן הפיתוח של מערכות היפרסוניות.

בתחום החלל, שיטת השיגור של Moonshot מאפשרת למטען לצאת מהאטמוספירה ללא הנעה כימית, בניגוד לטילים המסורתיים. כך גדל יחס המטען בשיגור מ־4% המקובל כיום למעל 45%, כדי לאפשר שיגורים תכופים, מהירים וזולים משמעותית מכל פתרון קיים.

למרות זאת, Moonshot אינה מבקשת להתחרות במשגרי הענק של SpaceX של אילון מאסק או Blue Origin של ג׳ף בזוס. מטרתה היא להשלים אותם באמצעות משגר ייעודי לאספקה עבור צרכי תעשיית החלל המתרחבת: דלקים, חומרי גלם וציוד למערכות חלל הפועלות במסלול, ייצור בסביבת אפס כבידה, תחנות חלל פרטיות, תיירות, דאטה סנטרים, ואינטרנט לוויני מהיר. החברה חתמה על הסכמים ראשוניים עם חברות מובילות בתחום הלוגיסטיקה והתדלוק בחלל, בהן D-Orbit האיטלקית ו-Orbit Fab האמריקאית.

המאיץ שנבנה כעת בקיסריה הוא דגם מוקטן של המשגר הגדול וישמש את תעשיית ההיפרסוניקה המקומית כמתקן ניסויים לכלי טיס ומערכות היפרסוניות. המאיץ צפוי להאיץ גופים למהירויות של פי 6 ממהירות הקול (7,200 קמ״ש), ולספק יתרון משמעותי בפיתוח מהיר של הדור הבא של המערכות. על רקע מירוץ הפיתוח ההיפרסוני הבינלאומי, שבו ארה״ב משקיעה בתכנית GOLDEN DOME וישראל בולטת בזכות מערכות כמו חץ-3 וקלע-דוד, נאלצים המהנדסים להסתפק בסימולציות חלקיות, מנהרות רוח מסורבלות וטילים יקרים, כדי לפתח את המערכות. המאיץ של Moonshot צפוי לאפשר האצה של קצב הניסויים מניסוי אחד בשבוע למספר ניסויים ביום ובעלות נמוכה.

הפוסט חברת Moonshot Space נחשפה לאחר שנה וחצי של סודיות הופיע לראשונה ב-Chiportal.

בכנס 2025 TSMC Europe Open Innovation Platform Ecosystem Forum, שהתקיים בשבוע שעבר באמסטרדם, הציגו מהנדסי AWS Annapurna Labs וחברת אנסיס (Ansys) שיטה חדשה לקיצור דרמטי של זמני ניתוח ה-IR-drop במערכות-על שבב מורכבות – במיוחד במאיצי AI מבוססי אריזה דו-ממדית וחצי (2.5DIC) עם זיכרון HBM.

הלמוט בלדליך, מומחה מחברת אנסיס (Ansys), הציג בכנס SMC 2025 Europe Open Innovation Platform Ecosystem Forum שהתקיים בשבוע שעבר באמסטרדם כיצד ניתן לקצר בצורה דרמטית את זמני ניתוח ה-IR-drop וה-EMIR בצ’יפ Trainium של AWS, באמצעות מודלים מצומצמים (ROM) וזרימת עבודה היררכית.

המאיץ שעל פריסתו דוּוח בכנס הוא שבב ייעודי לאימון מודלי GenAI, המיוצר בתהליך מתקדם ויושב על גבי אינטרפוזר אורגני עם חבילת HBM בהיקף עשרות גיגה־בייט. מדובר ב-SoC ענק, הכולל מיליארדי תאי לוגיקה ורשת אספקת מתח צפופה במיוחד. לפי הדוברים, ניתוח IR-drop שטוח ברמת פול-צ’יפ לתכנון כזה דורש בדרך-כלל אלפי ליבות CPU, מאות טרה־בייט זיכרון ושבעה ימי ריצה לכל הרצה – פרקטיקה שמגבילה מאוד את מספר התרחישים (corners, עומסים, מצבי עבודה) שאפשר לבדוק בזמן הפיתוח.

המעבר ל-2.5D ול-3DIC מוסיף שכבה נוספת של מורכבות: אי-אפשר עוד להסתפק בניתוח השבב בלבד. יש תלות חזקה בין ה-die, האינטרפוזר והחבילה, כך שכל שינוי ברשת ההספק או בהוספת קבלי ייצוב במארז משפיע ישירות על ה-IR-drop על גבי השבב. הצורך, כפי שתואר, הוא בפתרון שמאפשר ניתוח מקבילי של die + אינטרפוזר + חבילה, בלי לשרוף שבוע לכל ריצה.

הפתרון שהוצג מבוסס על זרימת ניתוח היררכית עם מודלים מצומצמים – Reduced Order Models (ROM). בשלב הראשון מפיקים לכל בלוק היררכי בשבב מודל מופשט שמייצג את התנהגות רשת ההספק שלו על שכבת חיבור משותפת (roll-up layer). המודלים הללו, שאפשר להכין בכמה וריאנטים עבור תרחישים שונים, מחליפים את הגיאומטריה המלאה של שכבות המתכת הנמוכות באותו בלוק. ברמת הטופ-לבל מחברים רק את מודלי ה-ROM, בעוד שהאינטרפוזר והחבילה נשארים במודל מפורט.

במקרה המבחן שתואר – מאיץ ה-AI על גבי אינטרפוזר אורגני – נעשה שימוש ב-ROM עבור כל בלוקי ה-die (100% ROM), בעוד שהאינטרפוזר והחבילה נותחו במלואם. התוצאה: מספר ה"נודים" בסימולציה ירד ב-98.9% לעומת ניתוח פול-צ’יפ שטוח, זמן הריצה התקצר ב-86% (מכשבעה ימים לכיום אחד), וסך הזיכרון הפיזי שנדרש ירד ב-89%. הקטנה כזו של משאבי החומרה מאפשרת להריץ הרבה יותר וריאציות של העיצוב – זוויות PVT שונות, דפוסי עומס, תצורות רשת הספק – במסגרת אותו תקציב זמן ומחשוב.

כמובן, השאלה הקריטית היא מידת הדיוק. לפי התוצאות שהוצגו, ההבדלים ב-IR-drop בין הריצה ההיררכית לבין הריצה השטוחה המלאה נמצאו בטווח של מיליוולטים בודדים – הן על גבי השבב בלבד והן עבור המבנה המלא של die + אינטרפוזר + חבילה. במקרים רבים המודל המצומצם אף נטה להיות מעט פסימי, מה שמגדיל את מרווח הביטחון בתכנון ולא מסתיר בעיות.

לסיכום ציינו AWS ואנסיס כי השיטה ההיררכית מאפשרת לקבל זמן תגובה מהיר יותר, כיסוי רחב יותר ותשתית מחשוב זולה יותר – שלושה פרמטרים קריטיים בעידן שבו מאיצי AI בעלי מיליארדי טרנזיסטורים ואריזות 2.5D/3D הופכים לסטנדרט. לדבריהם, הזרימה החדשה כבר משולבת בפרויקטים נוספים, וצפויה להפוך לכלי מרכזי בדרישות ה-sign-off של מערכות-על שבב בדורות התהליך הבאים.

הפוסט אנפורנה/AWS ואנסיס הציגו שיטה לקיצור דרמטי בפעילו מערכות על שבב מורכבות הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הטכניון ציין בשבוע שעבר 25 שנה להמצאת ההחסן הנייד – דיסק-און-קי – באירוע מיוחד עם בוגר הטכניון דב מורן, ממציא הדיסק-און-קי. הפטנט על הדיסק און קי הוכר בתאריך 14.11.2000, ומיד לאחריו נחשף לציבור. שיווק המוצר לקהל הרחב החל ב-15.12. נפח האחסון במקור היה 8 מגה בייט במוצר הבסיסי ועד 32 מגה עבור מוצר הפרמיום. כיום הנפח המקסימלי לדיסק און קי באותו גודל הוא 4 טרה (פי מיליון יותר אחסון!). 

דב מורן, בוגר הפקולטה להנדסת חשמל ומחשבים ע"ש ויטרבי, הוא יזם סדרתי, דוקטור לשם כבוד מהטכניון ומאנשי ההייטק הישראלים המשפיעים ביותר בעולם. ב-2015 הוא זכה בפרס ריינולד ג’ונסון למערכות איחסון מטעם IEEE – האגודה הבינלאומית של מהנדסי החשמל והאלקטרוניקה. את פרס אדוארד ריין שקיבל בשנת 2012 – 20 אלף יורו – תרם מורן לטכניון.

מורן יסד את M-Systems בשנת 1989 כדי לפתח מערכות איחסון המבוססות על יתרונותיו של זיכרון הפלאש (Rewritable flash memory). התקן ה-USB הראשון, הדיסק-און-קי, הושק על ידי החברה בשנת 2000 ותפס עד מהרה את מקומו של כונן התקליטורים באיחסון ובהעברה של מידע. בשנת 2006 נרכשה M-Systems על ידי סאנדיסק תמורת 1.6 מיליארד דולר.

בשיחה עם פרופ' שחר קוטינסקי, חוקר בכיר בפקולטה להנדסת חשמל ומחשבים ע"ש ויטרבי, סיפר מורן על לימודיו בטכניון, על החברות שהקים ועל יזמות כדרך חיים. רבים מהסטודנטים בקהל עוד לא נולדו כאשר הדיסק-און-קי יצא לשוק.

מורן סיפר על הקמת החברה הראשונה שלו, M-Systems, בסוף שנות השמונים. "באותה תקופה הוקמו בישראל מעט מאוד חברות בשנה. בימים עשיתי עבודות אאוטסורסינג, קבלנות משנה, כדי להתפרנס, ובלילה עבדתי על פיתוחים משלי. במילים אחרות, לא היה לי זמן לישון. במסגרת העבודה טסתי לארצות הברית, שם למדתי על אחסון נתונים במערכות צבאיות והבנתי שהפתרון בתחום האחסון הוא זיכרון סטטי, בלי חלקים נעים – זיכרון פלאש.

"הרעיון הספציפי לדיסק-און-קי קשור גם הוא למשהו שקרה לי בארצות הברית – הייתי אמור להעביר מצגת והסוללה של המחשב שלי עמדה להיגמר. מישהו הציע לי את המחשב שלו, אבל לא היה לי איך להעביר אליו את המצגת. באותו רגע החלטתי שלעולם לא אלך יותר למצגת בלי גיבוי בכיס. זאת הייתה המוטיבציה לפיתוח הדיסק-און-אי. 

"אם דב מורן הנוכחי, איש ההון סיכון, היה פוגש את דב מורן הצעיר, הוא לא היה משקיע בו. בשלב ההוא עשיתי הרבה טעויות, אבל אני לא מצטער עליהן – הכישלון הוא חלק מתהליך הלימוד, וחשוב תמיד לזכור שכל כישלון הוא שיעור.

בתשובה לשאלתו של פרופ' קוטינסקי על עידן ה-AI השיב מורן כי "זאת באמת מהפכה מטורפת. אני תופס את התפתחות הטכנולוגיה כתהליך מחזורי שבנוי על השפעה הדדית בין תשתיות ליישומים. לפני כחמישים שנה המציאו את המחשב האישי – ואז פיתחו המון יישומים למחשב האישי. בעקבות זאת התעורר צורך בחיבור בין מחשבים – והומצאה תשתית האתרנט שהובילה לפיתוח יישומים חדשים נוספים. כשעלתה דרישה לחיבורים בין ארגונים ובין ארצות הומצא האינטרנט. אבל התקשורת המקומית הצריכה תשתית חזקה ורחבה, וכך נולד הענן. כך גם מהפכת ה-AI – היא תצריך פיתוח של תשתיות חדשות ותוביל לפיתוחים חדשים. מה שמעניין אותי במיוחד הוא החיבור בין AI ל-Health Tech, כי תחום הרפואה מפגר אחר הטכנולוגיה, והפער הזה מונע התקדמויות משמעותיות ברפואה."

בתשובה לשאלה על המסר שלו לסטודנטים השיב מורן: "בסופו של דבר הצלחנו בזמנו כי היינו מומחים בתחום הפלאש. קראנו המון בנושא וידענו מה אחרים עושים, כך שמה שנשאר לעשות הוא לחבר את הנקודות. וזה המסר שלי לכם, הסטודנטים: תשקיעו בלמידה, תעמיקו, תרכשו ידע עמוק. תמשיכו לתארים גבוהים ואל תתפזרו. אם תרצו להיות יזמים זה בסדר, אבל אולי מוטב קודם לעבוד בחברה גדולה כדי להבין איך דברים עובדים – אחרת תצטרכו ללמוד את זה בסטארטאפ שתקימו, ושם יש ללמידה הזאת מחיר כבד. חשוב גם לזכור שיזמות מחייבת עבודה קשה, לקיחות סיכונים וחוסר איזון בין חיי משפחה ועבודה, וזה לא מתאים לכולם. בסופו של דבר, יזמות היא שריטה – ואני שרוט מאוד."

במהלך ביקורו בטכניון סייר מורן בפקולטה להנדסת חשמל ומחשבים ע"ש ויטרבי, וערך פגישות עם פרופ' יובל גרעיני המשנה לנשיא הטכניון לחדשנות וקשרי תעשייה, עם פרופ' ליהי צלניק-מנור סגנית הנשיא לקשרי חוץ ופיתוח משאבים, עם פרופ' עדית קידר דיקנית הפקולטה ועם חוקרים ויזמים מובילים בטכניון.

הפוסט 25 שנה להמצאה ששינתה את עולם האחסון הופיע לראשונה ב-Chiportal.

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

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

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

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

הפתרון של ספינאדג' משלב שני עולמות:

• ספינטרוניקה  (Spintronics)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

חברת אבנט (AVNET) מוכרת בתעשייה כחברת הפצה ענקית של רכיבים אלקטרוניים. פחות ידוע שבבניין של אבנט ישראל בבני דרור יושבת יחידה קטנה יחסית הנקראת אבנט אייסיק (Avnet ASIC Israel) –  שמנהלת עבור הקבוצה העולמית את פרויקטי השבבים הייעודיים (ASIC) ללקוחות בכל העולם, ועובדת ישירות עם TSMC בטכנולוגיות המתקדמות ביותר.

פאבל וילק, GM ו-Head of Engineering של Avnet ASIC Israel, מסביר שהחברה אינה חלק מאבנט ישראל המקומית אלא שייכת לארגון האירופי Avnet Silica. “אנחנו בית האייסיק של אבנט העולמית,” הוא מדגיש בשיחה שנערכה במסגרת כנס מקצועי על שבבים. כל לקוח של אבנט בעולם שמגיע לנקודה שבה הרכיבים הקטלוגיים – מעבדים סטנדרטיים, FPGA או זיכרונות מדף – כבר לא נותנים מענה, מופנה למרכז התכנון שבבני דרור.

הצוות של אבנט אייסיק מפוזר גיאוגרפית בין ישראל למדינות אירופה. מספר העובדים אינו נחשף, אך מדובר בחברה רזה יחסית לעומת ענקיות השבבים: “המתחרים שלנו מונים אלפים, אצלנו מדובר בעשרות רבות,” אומרת יוליה מילשטיין GM, Head of Business at Avnet ASIC Israel Ltd . היתרון, לדבריה, הוא גמישות ויכולת ללוות את הלקוח מקצה לקצה – משלב הרעיון ועד שבב שנכנס לייצור סדרתי.

וילק מזכיר מה הופך ASIC לכל כך שונה מלוח אלקטרוני רגיל. בלוח סטנדרטי בוחרים רכיבים קיימים מהשוק ומחברים ביניהם. בשבב ייעודי מתכננים את הכול מאפס: בוחרים את טכנולוגיית הייצור בפרוסות השבבים (Node), את ספריות התאים, את ממשקי התקשורת הסטנדרטיים כמו PCIe ו-Ethernet, מוסיפים IP של מעבדים (ARC, RISC-V ואחרים) ואז משלבים את הלוגיקה הייחודית של הלקוח. “שבב ייעודי הוא תמיד מוצר שמותאם לאפליקציה מאוד ספציפית,” הוא מסביר. “אם יש כבר שבב מדף של Broadcom או  Qualcomm  שעושה את העבודה, אין טעם כלכלי להיכנס לפרויקט ASIC.”

בנקודה הזו נכנס הקשר המיוחד עם TSMC. ענקית הייצור מטייוואן עובדת ישירות עם לקוחות כמו אפל, אנבידיה וקוואלקום, שמחזיקים יכולות תכנון מלאות ונפחי ייצור עצומים. לקוחות בינוניים – גם אם הן חברות גדולות בתחומן – אינם מקבלים בדרך כלל גישה ישירה למפעלים. עבורם הקימה TSMC מסלול עבודה דרך גופים מעטים בעולם בעלי מעמד VCA – Value Chain Aggregator – שמתווכים בינם לבין המפעל. אבנט אייסיק היא אחד הגופים הללו.

כ-VCA, אבנט אייסיק מוסמכת על ידי TSMC הן ברמה הטכנולוגית והן ברמת שרשרת האספקה. היא מסייעת ללקוח לבחור את טכנולוגיית הייצור המתאימה, לבצע את כל שלבי התכנון – ארכיטקטורה, אימות, הטמעה פיזית – ומחזיקה גם יכולות בדיקה ו-production test in-house, כך שהיא יכולה להעביר את הפרויקט בצורה חלקה מ-SPEC ועד ייצור המוני. במקביל היא מפיצה ללקוח את המסכות והפרוסות עצמן עבור TSMC, כך שהלקוח מקבל “תחנת שירות אחת” לשבב כולו.

העבודה נעשית בקדמת הטכנולוגיה. לדבריו של וילק, באחד הפרויקטים האחרונים תכננה החברה שבב בטכנולוגיית 3 ננומטר שמכיל ממשקי Ethernet בקצבים של 200Gb ו-400Gb וממשק PCI Express מהדור החדש. במקביל מתקדמים באבנט אייסיק גם לפרויקטים ראשונים ב-2 ננומטר – תחום שבו עד היום פועלות בעיקר ענקיות השבבים המובילות.

השיחה גולשת גם לאתגרים של עידן ה-AI. חוק מור כבר אינו מספק את קפיצות הביצועים שהתרגלנו אליהן: טרנזיסטורים צפופים יותר דורשים השקעות ענק בייצור, ושבבים רבים הגיעו לגודל המקסימלי שמותר במסכה. התוצאה היא מעבר מואץ לעולם ה-Chiplets וה-Advanced Packaging – חיבור כמה שבבים (Dies) בחבילה אחת, לעיתים באמצעות אינטרפוזר דו־ממדי (2.5D) ולעיתים בערימה תלת־ממדית (3D). כך ניתן להגדיל את כוח העיבוד ואת קיבולת הזיכרון מבלי לחרוג ממגבלות הייצור.

אבל, מזכיר וילק, “חיבור כמה שבבים לא מוריד את צריכת האנרגיה – הוא מגדיל אותה.” מרכזי הנתונים ל-AI נמדדים כיום גם לפי ההספק שהם צורכים, והמספרים כבר מתקרבים להספק של תחנות כוח בינוניות. לכן אחד התחומים שבהם עוסקת אבנט אייסיק הוא תכנון חכם של ניהול הספק – שילוב סנסורים על השבב, ניטור בזמן אמת ושימוש באלגוריתמים (לעיתים גם AI) לניהול עומסים ומתח, כדי למצות ביצועים בלי לחרוג מתקרת ההספק.

נושא נוסף שעולה הוא סיליקון פוטוניקס – שילוב של רכיבים אופטיים על מצעי סיליקון. הטכנולוגיה הזו נועדה לפתור את מגבלת רוחב הפס בין שבבים ובין שרתי מרכז הנתונים. לפי וילק, יותר ויותר סטארט-אפים וחברות מבוססות מפתחים רכיבי פוטוניקה שמתחברים לשבבי לוגיקה רגילים, ולעיתים משולבים איתם בחבילה אחת. גם כאן יכולה אבנט אייסיק, כגוף שמכיר את טכנולוגיות הייצור של TSMC ואחרים, לסייע בחיבור בין העולמות.

כשעוברים לדבר על ישראל, נשאלת השאלה איך משפיעות המלחמה והחרמות המדיניות על התחום. מילשטיין מודה שהייתה תקופה מאתגרת: משלחות מחו"ל צמצמו ביקורים, היו קשיים בגיוסי הון ובכניסה של סטארטאפים חדשים. עם זאת, מכיוון שאבנט אייסיק פועלת גלובלית, ההכנסות אינן נשענות רק על השוק המקומי. החברה עובדת עם לקוחות בישראל, באירופה ובארצות הברית, והפרויקטים מתנהלים ברובם מרחוק, כך שהפגיעה בפעילות הייתה מוגבלת.

הסינרגיה עם אבנט העולמית נותנת לחברה ערך מוסף נוסף. אבנט היא עדיין בראש ובראשונה מפיצה של רכיבים קטלוגיים, אבל בעידן שבו לקוחות מצפים לספק טכנולוגי שמבין לעומק את האפליקציה, אין יותר מקום ל“מפיץ לוגיסטי בלבד”. מילשטיין מספרת כי הנהלת אבנט רואה בדיזיין סנטר של אבנט אייסיק נדבך אסטרטגי: הוא מאפשר לחברה ללוות לקוח מהאב-טיפוס ועד מוצר סדרתי, גם כשנדרש שבב ייעודי מורכב.

בסופו של דבר, מדגיש וילק, זהו גם סיפור ישראלי: “יש בעולם מעט מאוד חברות שיכולות לתת ללקוח פתרון מלא – מה-SPEC ועד שבב עובד בטכנולוגיות המתקדמות ביותר.” אבנט אייסיק היא אחת מהן.

הפוסט אבנט אייסיק: החברה הישראלית שמחברת בין חברות שבבים בגודל בינוני ל-TSMC הופיע לראשונה ב-Chiportal.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

חברת UCT ישראל (UCT Fluid Solutions), לשעבר "המ-לט", ציינה 75 שנה להקמתה באירוע גאלה בחיפה, והציגה מהלך הרחבה נרחב של פעילותה בקמפוס החברה באזור התעשייה ציפורית בנוף הגליל. החברה, המייצרת פתרונות זרימה קריטיים לתעשיית השבבים ולתשתיות אנרגיה וביטחון, מגדילה בימים אלה את יכולות הייצור, הפיתוח וההנדסה כדי לעמוד בקצב המואץ של תעשיית המוליכים למחצה בעידן ה-AI.

UCT ישראל מפתחת ומייצרת מערכות צנרת, מחברים ופתרונות זרימה לתנאים קריטיים, המשולבים בחדרים נקיים ובמערכות ייצור רגישות. בין לקוחותיה נמנות יצרניות שבבים וציוד כמו אינטל, Applied Materials וסמסונג, לצד חברות טכנולוגיה ותעופה־חלל דוגמת Tesla, SpaceX ונאס"א, וגופים ביטחוניים ותשתיתיים בהם רפאל, חברת החשמל לישראל ו־CERN בשוויץ. החברה פועלת בכך כחוליה ישראלית בשרשרת האספקה הגלובלית של תעשיית השבבים ותשתיות קריטיות אחרות.

במסגרת תוכנית ההשקעות פתחה החברה מעבדות פיתוח ובדיקות חדשות בהשקעה של כמה עשרות מיליוני שקלים, משדרגת קווי ייצור, ומשלשת את קיבולת מחסן האספקה הרובוטי שלה. במקביל מגייסת UCT ישראל כ־50 עובדים נוספים. בסך הכול מעסיקה החברה כ־900 עובדים, מהם כ־650 בישראל בקמפוס בנוף הגליל, והיתר בסניפי החברה באירופה, אמריקה ואסיה.

האירוע לציון 75 השנה התקיים בנוכחות כ־1,000 אורחים, בהם ג'יימס שיאו, מנכ"ל UCT העולמית (Ultra Clean Technology), שרכשה את "המ-לט" בשנת 2021; אברהם (נובו) נובוגרוצקי, יו"ר איגוד תעשיות המתכת, החשמל והתשתיות ומועמד לנשיאות התאחדות התעשיינים; האחים שמוליק ודן טופז, ממייסדי "המ-לט"; אנשי תעשייה מהצפון ומשלחת של כ־35 מנהלים ושותפים עסקיים מארה"ב, אירופה ואסיה. באירוע השתתפו גם עובדי החברה בישראל – יהודים, ערבים, דרוזים ועולים חדשים.

שיאו הדגיש בדבריו את המקום של האתר הישראלי בתוך אסטרטגיית הצמיחה של תאגיד UCT: לדבריו, החברה מתכוונת "לקחת את UCT ישראל לשלב הבא" באמצעות השקעות בטכנולוגיה, בתשתית ובטאלנט, ולמקם את היחידה הישראלית כרכיב מרכזי באסטרטגיית הצמיחה הגלובלית. הוא הזכיר ש"המ-לט" הייתה במשך שנים רבות ספקית ושותפה של UCT עוד לפני הרכישה, ושמה שהכריע את החלטת הרכישה היה ההון האנושי, הניסיון, התשוקה והתרבות של שיפור מתמיד. שיאו הוסיף כי בשנים האחרונות, כולל בתקופת המלחמה, הוכיחו עובדי החברה חוסן ועמידה בציפיות.

מנכ"ל UCT ישראל, יהודה סלהוב, שרטט באירוע את הדרך שעברה החברה: מבית מלאכה קטן בחיפה, דרך חברה גלובלית ציבורית שביצעה רכישות בארץ ובחו"ל, ועד להפיכתה ליחידה עסקית מרכזית בתאגיד אמריקאי בתחום המוליכים-למחצה. סלהוב הדגיש כי החברה ממשיכה לצמוח ולחדש מתוך מחויבות לשמירת תעשייה ישראלית חזקה בצפון.

סיפורו האישי של מייסד "המ-לט", צבי טופז – ניצול שואה שהקים בשנות ה־50 בית מלאכה קטן שהפך עם השנים לשחקן בינלאומי – הוצג באירוע כסמל ליכולת לשלב תעשייה מתקדמת עם סיפור חיים אישי. אברהם (נובו) נובוגרוצקי תיאר את המפעל כ"דוגמה בולטת לתפארת התעשייה הישראלית". האחים שמוליק ודני טופז, ממייסדי החברה, הגדירו את "היכולת לחלום" ככוח שהוביל את החברה לאורך 75 שנה: מהנפקה בבורסה בשנות ה־90, דרך הקמת חברות בנות בארה"ב, אירופה, קנדה ואסיה פסיפיק, ועד השלמת תהליך הגלובליזציה עם רכישת החברה על ידי UCT.

לדברי הנהלת החברה, הרחבת המעבדות, הייצור והלוגיסטיקה בציפורית נועדה לאפשר מענה מהיר וגמיש יותר ליצרניות שבבים וליצרני ציוד ייצור, בתקופה שבה הביקוש ליכולות ייצור מתקדמות לשבבים – במיוחד עבור יישומי בינה מלאכותית – ממשיך לעלות.

אמפמ

כותרת:

כותרת משנה:

תגים:
UCT ישראל, המ-לט, Ultra Clean Technology, שבבים, מוליכים למחצה, ציוד לתעשיית השבבים, נוף הגליל, ציפורית, תעשייה בצפון, ייצור מתקדם, חדרים נקיים, AI, בינה מלאכותית, אינטל, Applied Materials, סמסונג, Tesla, SpaceX, נאס"א, CERN

ביטוי מפתח:
UCT ישראל מרחיבה פעילות לשוק השבבים בעידן ה-AI

נרדפים (מופרדים בפסיקים):
הרחבת פעילות UCT ישראל בציפורית, השקעות חדשות של UCT Fluid Solutions בתעשיית השבבים, UCT לשעבר המ-לט מציינת 75 שנה, מפעל שבבים בצפון מרחיב ייצור לעידן ה-AI, UCT ישראל כחוליה בשרשרת האספקה הגלובלית של השבבים

SLUG:
uct-israel-75-years-semiconductor-expansion

הפוסט UCT ישראל מציינת 75 שנה ומרחיבה פעילות לשוק השבבים בעידן ה-AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת רדט מבית מטריקס, המספקת פתרונות בקרה ואוטומציה, תקשורת, בדיקה ומדידה, שירות וכיול, חתמה על הסכם להרחבת הנציגות בישראל של  Tektronix – יצרנית עולמית מובילה של ציוד בדיקה ואנליזה חשמלית.

לאחר שרדט ייצגה ושיווקה בהצלחה רבה בארבע השנים האחרונות את מוצרי חברת Keithley, חברת בת של Tektronix, היא מרחיבה כעת את סל הפתרונות מבית Tektronix ותתחיל לשווק את כלל הפורטפוליו של החברה, ביניהם האוסצילוסקופים השולחניים– מכשירי מדידה אלקטרוניים המסייעים לאיתור תקלות בציוד אלקטרוני בכל שלבי הפיתוח והבדיקה.

עם החתימה על ההסכם ותחילת שיווק כלל הפתרונות של Tektronix תעניק רדט ללקוחותיה סל פתרונות מלא מקצה לקצה של המותגים הטובים בעולם תחת קורת גג אחת לבדיקות מעגלים אלקטרוניים המבוצעות על ידי מהנדסי חומרה מרמת התכנון, הבדיקות ועד הפרודקשן. מוצרים אלו כוללים: מולטימטרים ואנלייזרים של FLUKE ו- Keithley, ספקי כוח מתקדמים של חברת TDK-Lambda, אוסצילוסקופים וספקטרום אנלייזרים  של Tektronix ועוד. מדובר בסל פתרונות של יצרנים בינלאומיים מובילים בתחומם עם שירות ותמיכה מקומית של רדט.

לדברי אמיר קוזלובסקי, מנכ"ל רדט: "הרחבת ההסכם עם Tektronix, יצרנית האוסצילוסקופים המובילה בעולם, מהווה פריצת דרך עבור רדט. אוסצילוסקופ הוא כלי עבודה בסיסי בכל מעבדה – וכעת, עם Tektronix אנחנו נותנים למהנדסים הישראליים פתרון שלם, איכותי ומקצועי בליווי השירות ללא הפשרות של רדט. החיבור הזה מציב אותנו כשחקן הדומיננטי ביותר בשוק ציוד הבדיקה והמדידה בישראל. אנו נותנים למהנדסי החומרה סט של כלים מובילים בתחומם לניתוח אותות, זיהוי הפרעות, איתור תקלות ולשמירה על אמינות וביצועי המעגלים האלקטרוניים."

קוזלובסקי הוסיף: "לפני פחות מ- 4 שנים קיבלנו את הנציגות של Keithley מבית Tektronix ועשינו עבודה מצויינת עם הרחבה עקבית בבסיס הלקוחות והגדלת נתח השוק. בעקבות ההצלחה, Tektronix העניקה לרדט של הנציגות של כלל מוצריה. רדט היא החברה הגדולה, הוותיקה והמובילה בישראל בתחום ציוד הבדיקה וכעת עם הסכם זה סל הפתרונות שלנו רחב ומלא יותר".

הפוסט רדט חתמה על הסכם לייצוג והפצת כלל הפתרונות של  יצרנית ציוד הבדיקה והאנליזה Tektronix הופיע לראשונה ב-Chiportal.