חברת וויביט ננו (Weebit Nano), המפתחת טכנולוגיית זיכרון התנגדותי (ReRAM), השלימה גיוס כולל של 73 מיליון דולר אמריקני, שהם 102 מיליון דולר אוסטרלי, בבורסה האוסטרלית. החברה, שמרכזה בהוד השרון ונסחרת בבורסת ASX תחת הסימול WBT, סיימה בשבוע שעבר את שלב הריטייל של הגיוס, שבו גייסה 11 מיליון דולר אמריקני, שהם 15 מיליון דולר אוסטרלי.

שלב הריטייל זכה לביקוש יתר, אך החברה הגבילה את היקפו לסכום שתוכנן מראש. הגיוס כולו כלל שלב מוסדי ושלב ריטייל, ובמסגרתו הנפיקה וויביט 25.2 מיליון מניות חדשות, המהוות 10.6% מהון המניות של החברה. מחיר ההנפקה עמד על 4.05 דולר אוסטרלי למניה, דיסקאונט של 10.8% לעומת מחיר המניה בסגירה ב-26 במרץ, שעמד על 4.54 דולר אוסטרלי. מניות שלב הריטייל נרשמו למסחר ב-15 במאי. ביום שישי האחרון נסחרה מניית וויביט במחיר של 6.80 דולר אוסטרלי.

האצת מסחור הזיכרון ההתנגדותי

וויביט מסרה כי תמורת הגיוס תשמש לחיזוק מעמדה בתחום זיכרון ה-ReRAM, להאצת פיתוח פתרונות המיועדים ליישומי היסק בבינה מלאכותית (Inference AI), וכן למטרות עסקיות נוספות. זיכרון ReRAM נחשב לאחת הטכנולוגיות המעניינות בתחום הזיכרון הלא־נדיף, בין היתר בשל האפשרות לשלבו בשבבים הזקוקים לצריכת הספק נמוכה, עמידות גבוהה ומהירות פעולה גבוהה.

מנכ"ל וויביט, קובי חנוך, אמר כי התמיכה מצד משקיעים מוסדיים חדשים ומשקיעי ריטייל משקפת את ההתקדמות של החברה בשנה האחרונה. לדבריו, הטכנולוגיה של וויביט עברה את דרישות תקן AEC-Q100 לתעשיית הרכב, החברה חתמה על כמה הסכמי רישוי עם יצרניות וחברות שבבים, והטכנולוגיה שלה כבר שולבה בשני מוצרים הנמצאים בבדיקות לקראת ייצור.

חנוך הוסיף כי ביצועי טכנולוגיית הזיכרון של החברה עולים, לדבריו, על פתרונות מתחרים ברוב הפרמטרים. הוא ציין כי ההון שגויס יאפשר לוויביט לבצר את היתרון התחרותי שלה, להאיץ את מסחור טכנולוגיית ReRAM ואת הפתרונות ליישומי היסק בבינה מלאכותית, ולהרחיב את פעילותה בשוק.

זיכרון לשבבים ברכב, בתעשייה ובמכשירי קצה

וויביט ננו מפתחת ומספקת טכנולוגיות זיכרון ReRAM המיועדות להשתלבות בשבבים ליישומי AI, מערכות אלקטרוניות לרכב, יישומים תעשייתיים, מערכות אנלוגיות, ניהול צריכת הספק ומכשירי קצה מאובטחים. החברה מציגה את הטכנולוגיה שלה כחלופה לזיכרונות קיימים, ובהם פלאש, בזכות שילוב של מהירות, צריכת הספק נמוכה ועמידות ארוכת טווח.

אחד הדגשים של החברה הוא התאמה לתהליכי ייצור קיימים בתעשיית השבבים. לפי וויביט, פיתוח הזיכרון נעשה באמצעות חומרים ותהליכים סטנדרטיים יחסית, מה שעשוי לאפשר ליצרנים לקצר את תהליכי הפיתוח, להפחית עלויות ייצור, ולשלב את הטכנולוגיה בקווי ייצור קיימים בלי שינוי עמוק של התהליך התעשייתי.

הפוסט וויביט ננו השלימה גיוס של 73 מיליון דולר בבורסה האוסטרלית; הכסף יופנה להאצת פיתוח זיכרון ReRAM ליישומי AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אילון מאסק, מנכ"ל טסלה ו־SpaceX, לא הגיע לבסוף לוועידה הבין־לאומית ה־9 לתחבורה חכמה שנפתחה היום באקספו תל אביב, אך השתתף בה מרחוק בשיחת וידיאו. מאסק, שהיה אמור להיות אורח הכבוד של הוועידה, אמר כי הוא מצפה לבקר בישראל בעתיד הקרוב, ושיבח את מעמדה של ישראל בתחום החדשנות. לדבריו, ישראל משיגה תוצאות יוצאות דופן ביחס לגודל האוכלוסייה שלה, והיא נמצאת בחזית העולמית של היזמות והטכנולוגיה.

הוועידה, The Samson International Smart Mobility Summit 2026, מתקיימת ביוזמת משרד התחבורה והבטיחות בדרכים ובשיתוף קרן היסוד. את מאסק ראיינה דניאלה גרא מרגליות, סמנכ"לית חדשנות ותחבורה חכמה במשרד התחבורה. השיחה עסקה בעיקר בעתיד הנהיגה האוטונומית, ברובוטקסי, בבינה מלאכותית וברובוטיקה, אך גלשה גם לחזון הרחב יותר של מאסק על SpaceX, Neuralink וחיים על מאדים.

רובוטקסי בישראל: הבטחה טכנולוגית, לא תאריך השקה

הכותרת המרכזית מבחינת השוק הישראלי היא הצהרתו של מאסק כי טכנולוגיית הנהיגה האוטונומית של טסלה צפויה להתרחב לישראל. לפי הדיווחים מהוועידה, מאסק אמר כי לטסלה כבר יש שירות רובוטקסי שפועל בטקסס, וכי הוא מעריך שהשירות יתרחב בשנה הקרובה למקומות נוספים, ובהם גם ישראל. עם זאת, הוא עצמו ציין כי אינו בטוח מהו מצב החקיקה בישראל, ולכן יש להתייחס לדברים כהצהרת כוונות ולא כהודעת השקה רשמית עם לוח זמנים מחייב.

ההבחנה הזו חשובה במיוחד. מערכת FSD של טסלה מוצגת על ידי החברה כיכולת נהיגה עצמית מתקדמת, אך במדינות רבות היא עדיין מוגדרת כמערכת המחייבת פיקוח של נהג. לפי דיווחים קודמים, משרד התחבורה כבר נתן לטסלה אישור לבחון בישראל את מערכת FSD בתנאים מפוקחים, כאשר נהג חייב להימצא ברכב ולהשגיח על פעולת המערכת.

במילים אחרות, הפער בין ניסוי מפוקח, הפעלה מסחרית של FSD, ושירות רובוטקסי מלא ללא נהג הוא פער רגולטורי, ביטוחי ותפעולי לא קטן. בישראל, עם כבישים צפופים, נהיגה עירונית אגרסיבית, תשתיות לא אחידות וריבוי משתמשי דרך פגיעים, המעבר הזה צפוי לדרוש בדיקות, הגדרות אחריות וחקיקה משלימה.

מאסק: בתוך עשור התחבורה תישען על AI

מאסק חזר בוועידה על הערכתו כי בתוך חמש עד עשר שנים רוב התחבורה תתבסס על בינה מלאכותית. לפי אחד הדיווחים, הוא העריך כי כ־90% מהתחבורה תהיה מונעת בידי מערכות AI. לדבריו, הכיוון ברור: כלי הרכב לא יהיה עוד מכונה שהאדם מפעיל, אלא מערכת חכמה שמסיעה את האדם.

מאסק הסביר כי טסלה בחרה בגישה שונה מזו של חלק ממתחרותיה. במקום להישען בעיקר על לידאר או מכ"ם, החברה מבססת את מערכת הנהיגה שלה על מצלמות ובינה מלאכותית, בדומה לאופן שבו אדם משתמש בראייה כדי להבין את סביבתו. לדבריו, גישה זו צפויה להיות בטוחה יותר מנהיגה אנושית.

במקביל, הדיווחים הבין־לאומיים על התקדמות הרובוטקסי של טסלה מצביעים גם על האתגרים. רויטרס דיווחה כי טסלה מפעילה שירותים אוטונומיים בכמה ערים בטקסס, אך גם ציינה כי לשירות היו קשיים תפעוליים, וכי מאסק ידוע בתחזיות שאפתניות במיוחד לגבי לוחות הזמנים של טכנולוגיות הנהיגה העצמית.

הישראליות של התחבורה החכמה

שרת התחבורה מירי רגב התייחסה בדבריה בכנס למערכת FSD ולתחום הנהיגה האוטונומית, ואמרה כי למערכות אלה עשויה להיות משמעות גדולה בצמצום טעויות אנוש, תאונות דרכים ועומסי תנועה. לדבריה, העומסים עולים למשק הישראלי כ־40 מיליארד דולר בשנה.

ההקשר הישראלי רחב יותר מטסלה בלבד. ישראל נחשבת זה שנים למרכז משמעותי של טכנולוגיות תחבורה חכמה, ראייה ממוחשבת, חיישנים, שבבים לרכב, סייבר לרכב ומערכות ניהול תנועה. מאסק ביקש לחזק את הנקודה הזו כשאמר כי ישראל היא אחת המדינות החדשניות בעולם, וכי היא צריכה להמשיך להיות בחוד החנית.

עם זאת, השאלה המעשית תהיה כיצד ישראל תאזן בין הרצון להיות שדה ניסוי מוקדם לטכנולוגיות תחבורה מתקדמות לבין הצורך לשמור על בטיחות הציבור. הפעלת רובוטקסי אינה רק עניין של תוכנה טובה יותר. היא דורשת הגדרת אחריות במקרה של תאונה, התאמת ביטוח, פיקוח על איסוף מידע, קביעת אזורי פעילות, ניהול תרחישי קיצון ושקיפות לגבי מגבלות המערכת.

מאסק הציג גם חזון רחב יותר שבו רובוטים דמויי אדם יהפכו לחלק מחיי היום־יום, ובינה מלאכותית תגדיל מאוד את התפוקה הכלכלית העולמית. לדבריו, בעתיד יהיו יותר רובוטים תבוניים מבני אדם, והם יוכלו לבצע משימות רבות טוב יותר מבני אדם. אך גם כאן, כמו בתחום הרכב האוטונומי, המרחק בין חזון טכנולוגי לבין יישום בטוח ומפוקח תלוי לא רק בקצב הפיתוח של טסלה, אלא גם ביכולת של מדינות ומוסדות רגולציה לעמוד בקצב השינוי.

הפוסט מאסק: טכנולוגיית הנהיגה של טסלה תגיע לישראל; הרגולציה תהיה מבחן המפתח הופיע לראשונה ב-Chiportal.

במשך שנים נראתה הקריפטוגרפיה הפוסט־קוונטית כמו נושא עתידי, כזה שמעניין בעיקר חוקרים, גופי ביטחון ויצרני תשתיות. בהרצאה שנשא דותן פינקלשטיין מ-NVIDIA בכנס ChipEx2026, היא הוצגה כאתגר הנדסי מיידי לתעשיית השבבים, לתשתיות הענן ולחברות שמפתחות ומפעילות מודלי בינה מלאכותית. המסר המרכזי היה כי מערכות אבטחה שנבנות היום יצטרכו להמשיך להגן על מידע גם בעולם שבו מחשבים קוונטיים חזקים יוכלו לשבור חלק גדול מן ההצפנה האסימטרית המקובלת כיום.

הבעיה אינה שכל סוגי ההצפנה יקרסו באותה מידה. הצפנה סימטרית חזקה, כמו AES עם מפתחות של 256 ביט, נחשבת לעמידה יותר גם בתרחישים קוונטיים, ולכן האיום המרכזי מתמקד בקריפטוגרפיה אסימטרית: RSA, Diffie-Hellman וקריפטוגרפיה אליפטית. אלה משמשות כיום לזיהוי, החלפת מפתחות, חתימות דיגיטליות, חתימת קוד, אימות קושחה ובניית שרשראות אמון. ה-NSA הזהירה כבר ב-2022 כי מחשב קוונטי רלוונטי לקריפטואנליזה עלול לשבור מערכות מפתח ציבורי שנמצאות בשימוש כיום, ולכן יש להתחיל לתכנן, לתקצב ולהיערך למעבר לאלגוריתמים עמידים בפני מחשוב קוונטי. (nsa.gov)

הדחיפות נובעת גם מן האיום המכונה Harvest Now, Decrypt Later: גורם עוין יכול לאסוף היום מידע מוצפן, לשמור אותו, ולנסות לפענח אותו בעתיד כאשר יהיו בידיו יכולות קוונטיות מתאימות. במערכות AI בענן, הסיכון אינו מוגבל למסמכים או לתעבורה מוצפנת. הוא נוגע גם למשקלי מודלים, למידע אימון, למפתחות זהות, לשרשראות אספקה של תוכנה וליכולת לוודא שהקוד שרץ בפועל הוא אכן הקוד שאושר.

לכן, לפי פינקלשטיין, ההיערכות אינה יכולה להישאר בשכבת התוכנה בלבד. היא צריכה להתחיל בשלב תכנון השבבים. אם שורש האמון נמצא בתוך הסיליקון, גם התמיכה בקריפטוגרפיה פוסט־קוונטית צריכה להיבנות שם מראש. במונחי תעשיית השבבים, זהו מקרה קלאסי של shift left: טיפול בבעיה מוקדם ככל האפשר במחזור הפיתוח, לפני שהחומרה כבר נשלחה לשוק וקשה או בלתי אפשרי לעדכן אותה.

הרקע הרגולטורי כבר קיים. NIST אישר באוגוסט 2024 שלושה תקני FIPS ראשונים לקריפטוגרפיה פוסט־קוונטית: FIPS 203 עבור ML-KEM, מנגנון לקביעת מפתחות המבוסס על CRYSTALS-Kyber; FIPS 204 עבור ML-DSA, תקן חתימה דיגיטלית המבוסס על CRYSTALS-Dilithium; ו-FIPS 205 עבור SLH-DSA, חתימה דיגיטלית חסרת מצב המבוססת על SPHINCS+. (csrc.nist.gov) במקביל, מסמך CNSA 2.0 של ה-NSA קובע לוחות זמנים למעבר במערכות ביטחון לאומי בארה"ב: חתימת תוכנה וקושחה אמורה לתמוך ולהעדיף אלגוריתמים חדשים כבר ב-2025, ולעבור לשימוש בלעדי בהם עד 2030; ציוד רשת מסורתי אמור לתמוך ולהעדיף CNSA 2.0 עד 2026 ולעבור לשימוש בלעדי עד 2030; מערכות הפעלה ושירותי ענן מקבלים לוחות זמנים ארוכים יותר, עד 2033 לשימוש בלעדי.

פינקלשטיין הבחין בין שתי משפחות מרכזיות של פתרונות. הראשונה היא אלגוריתמים מבוססי סריגים, ובהם ML-KEM ו-ML-DSA. היתרון שלהם הוא איזון טוב בין רמת אבטחה, ביצועים וגודל מפתחות או חתימות. הם גם חסרי מצב, ולכן מתאימים יותר לסביבות גדולות שבהן קשה לנהל מצב פנימי לכל פעולת חתימה. המשפחה השנייה היא אלגוריתמים מבוססי Hash, כמו LMS ו-XMSS. אלה נבדקו במשך שנים, אך הם שומרי מצב: כל חתימה משנה את המצב הפנימי של המערכת, ואם המצב אובד, משוכפל או נפגע, עלולה להיפגע גם האבטחה. במסמך CNSA 2.0 ה-NSA ממליצה על LMS ו-XMSS לחתימת תוכנה וקושחה, אך מדגישה את הצורך לנהל מצב כראוי וליישם את החתימה בחומרה.

המעבר לא יתבצע ביום אחד. לכן הגישה המעשית שמוצגת כיום בתעשייה היא גישה היברידית: שילוב של קריפטוגרפיה קלאסית וקריפטוגרפיה פוסט־קוונטית בתוך אותה שרשרת אמון. במערכת כזו, השבב מחזיק גם מפתחות קלאסיים וגם מפתחות פוסט־קוונטיים. שלבי האתחול הראשונים — BootROM, קושחה ראשונית ורכיבי firmware נוספים — מאומתים באמצעות שני העולמות במקביל. כך ניתן לשמור על תאימות לאחור, אך להתחיל לבנות בסיס אבטחה שיחזיק גם מול איומים קוונטיים עתידיים.

החיבור לעולם ה-AI בענן הוא החלק המשמעותי בהרצאה. מודלי AI גדולים אינם רק קוד. הם נכסים כלכליים עצומים. משקליהם, נתוני האימון שלהם, תהליכי ההסקה והסביבה שבה הם רצים דורשים רמת אמון גבוהה. כאשר לקוח או ספק מודל מפעיל מערכת בענן, הוא צריך לדעת שהחומרה, הקושחה, מערכת ההפעלה ושכבת התוכנה פועלות במצב צפוי ומאובטח. כאן נכנס תהליך ה-attestation: השבב מודד בזמן האתחול את רכיבי המערכת, חותם על המדידות באמצעות מפתחות שמוגנים בתוך הסיליקון, ומאפשר לגורם חיצוני לאמת שהמערכת לא שונתה.

בארכיטקטורה פוסט־קוונטית, גם תהליך האימות הזה צריך להיות עמיד לעתיד. שורש אמון היברידי בתוך השבב יכול לחתום על זהות המערכת גם באמצעות מפתח קלאסי וגם באמצעות מפתח פוסט־קוונטי, למשל ML-DSA. כך אפשר לבנות שרשרת זהות מלאה שמתחילה בסיליקון, ממשיכה לקושחה, עוברת למערכת ההפעלה ומסתיימת בשכבת התוכנה שמריצה את מודל ה-AI. עבור ספקיות ענן ולקוחות גדולים, זו דרך לוודא שהמודל שלהם רץ בסביבה שהם יכולים לסמוך עליה.

האתגר נעשה מורכב יותר משום שעולם ה-AI מתקדם בהדרגה משרתי Bare Metal, שמוקדשים ללקוח יחיד, אל סביבות ענן מרובות דיירים. זהו מעבר חיוני מבחינה כלכלית ותפעולית, משום שהוא מאפשר ניצול יעיל יותר של חומרה יקרה. אבל הוא מחייב מנגנוני בידוד ואימות חזקים יותר. כאשר כמה לקוחות או כמה מודלים חולקים תשתית פיזית, כל חולשה בזהות החומרה, באתחול המאובטח או בשרשרת האמון עלולה להפוך לסיכון עסקי ואבטחתי.

המשמעות עבור יצרני שבבים היא ברורה: קריפטוגרפיה פוסט־קוונטית אינה שכבת תוספת שאפשר להדביק בסוף. היא צריכה להיות חלק מתכנון המוצר, ממבנה שורש האמון, ממנגנוני secure boot, ממערכות attestation ומהקשר בין השבב לענן. מי שיתחיל בכך רק כאשר מחשבים קוונטיים יהיו זמינים בפועל, עלול לגלות שמחזורי הפיתוח של חומרה, קושחה וענן ארוכים מדי.

המסר המרכזי מהרצאתו של פינקלשטיין הוא שהעידן הפוסט־קוונטי אינו מתחיל ביום שבו מחשב קוונטי ישבור RSA. הוא מתחיל עכשיו, בתכנון המערכות שיצטרכו להיות מאובטחות בעוד חמש, עשר וחמש־עשרה שנים. עבור תעשיית השבבים, ועבור עולם ה-AI בענן, זו אינה רק סוגיית קריפטוגרפיה. זו שאלה של אמון בתשתית שעליה ירוצו המודלים החשובים ביותר של העשור הבא.

הפוסט דותן פינקלשטיין מ-NVIDIA: אבטחת ה-AI בענן חייבת להיערך כבר עכשיו לעידן הפוסט־קוונטי הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הביקוש הגובר למחשוב בינה מלאכותית משנה לא רק את שוק המעבדים, אלא גם את האופן שבו מרכזי נתונים מעבירים מידע בין שבבים, שרתים, מדפים ומרכזי נתונים שלמים. בהרצאה שנשא פרופ' יעקב רויזין מטאואר סמיקונדקטור בכנס ChipEx2026, הוא הציג את פוטוניקת הסיליקון כאחת הטכנולוגיות המרכזיות שיאפשרו להמשיך להגדיל את תשתיות ה-AI בעשור הקרוב.

רויזין התמקד בהרצאתו בנושא Scaling Silicon Photonics for Artificially Intelligent Data Centers. לדבריו, אחד האתגרים המרכזיים של תעשיית המחשוב כיום אינו רק בניית מעבדים חזקים יותר, אלא העברת כמויות עצומות של מידע ביניהם במהירות גבוהה, בצריכת הספק נמוכה ובשטח פיזי קטן ככל האפשר. כאן נכנסת לתמונה פוטוניקת הסיליקון, המשתמשת באור במקום באלקטרונים לצורך העברת מידע על גבי שבבים ובין מערכות.

הצורך הזה נובע משלוש מגבלות מוכרות בתשתיות מחשוב גדולות. הראשונה היא מגבלת ההספק: ככל שמעבירים יותר מידע דרך חוטי נחושת, גדלים ההפסדים והחום. השנייה היא מגבלת הקלט-פלט: מערכות AI נדרשות להזרים כמויות עצומות של נתונים מחיישנים, זיכרונות ומערכות חיצוניות. השלישית היא מגבלת הזיכרון: המעבדים נעשים מהירים יותר, אך הגישה לזיכרון אינה תמיד עומדת בקצב. חיבורים אופטיים יכולים להקל על שלוש המגבלות האלה, משום שהם מאפשרים העברת נתונים מהירה יותר ובצריכת אנרגיה נמוכה יותר.

בהרצאה הוצגו שלושה סוגי הרחבה של תשתיות AI. הראשון הוא Scale-Up, כלומר הגדלת כוח החישוב בתוך מדף או מערכת אחת. השני הוא Scale-Out, שבו מחברים מספר גדול של מדפים בתוך מרכז נתונים. השלישי הוא Scale-Across, כלומר חיבור בין מרכזי נתונים מרוחקים. פוטוניקת סיליקון רלוונטית לכל הרמות האלה, משום שכל אחת מהן דורשת יותר רוחב פס, פחות השהיה ופחות צריכת הספק לכל ביט מידע.

רויזין הסביר כי השוק נשען כיום במידה רבה על רכיבים אופטיים ניתנים לשליפה, Pluggable Optics. רכיבים אלה ממירים אותות חשמליים לאותות אופטיים ולהפך, ומאפשרים חיבור מהיר בין שרתים ומתגים באמצעות סיבים אופטיים. זהו שוק גדול מאוד, המשמש בעיקר להרחבת מרכזי נתונים ברמת Scale-Out. אולם הדור הבא מתקדם לעבר Co-Packaged Optics, שבו החלק האופטי משולב קרוב הרבה יותר למעבד או למתג עצמו. צמצום המרחק שהאות החשמלי צריך לעבור לפני שהוא מומר לאור מפחית הספק, מקצר השהיה ומאפשר רוחב פס גבוה יותר.

אחד המסרים החשובים בהרצאה היה שפוטוניקת סיליקון אינה מחייבת בהכרח את קווי הייצור המתקדמים ביותר מבחינת גודל טרנזיסטור. בניגוד למעבדי עיבוד כלליים או מאיצי AI, שבהם כל דור מתקדם לננומטרים קטנים יותר, בפוטוניקה ההתקדמות נמדדת גם ברוחב פס, באיכות המודולטורים, בשילוב מקורות אור, בהפסדים אופטיים נמוכים ובצמצום שטח המעגל הפוטוני. לכן מפעלי ייצור CMOS קיימים יכולים למלא תפקיד מרכזי בהאצת התחום.

לפי המצגת, לטאואר יש כבר פעילות רחבה בתחום. ארבעה מתוך ששת מפעלי הייצור של החברה, ובהם גם המפעל במגדל העמק, מייצרים רכיבי פוטוניקת סיליקון. לפי רויזין, קיבולת הייצור בתחום גדלה פי ארבעה בשנה שעברה, וצפויה לגדול פי חמישה השנה. המוצרים המרכזיים הם משדרים-מקלטים אופטיים, כאשר הדור הנוכחי מגיע לקצבים של 1.6 טרה-ביט לשנייה, והיעד הבא הוא 3.2 טרה-ביט לשנייה.

מערכת פוטונית טיפוסית מבוססת על פרוסות Silicon-on-Insulator, שבהן שכבת סיליקון דקה בעובי של כ-220 ננומטר משמשת להובלת אור. בתוך השבב משולבים מוליכי גל מסיליקון או מסיליקון ניטריד, מודולטורים, גלאי גרמניום לאור בתחום האינפרא-אדום, ומבנים שמאפשרים לחבר את האור אל סיב אופטי או ממנו. המטרה היא להפוך את האור למוביל מידע בתוך עולם שנבנה במקור סביב אותות חשמליים.

רויזין תיאר גם כמה אבני בניין חדשות שמאפשרות להמשיך להגדיל את הביצועים. אחת מהן היא שילוב מקורות אור בתוך שבב הפוטוניקה עצמו. דוגמה לכך היא שילוב שבבי לייזר מבוססי אינדיום פוספיד בתוך שבבי פוטוניקת סיליקון. כיוון נוסף הוא שימוש במודולטורים מתקדמים, ובהם מודולטורים מבוססי אינדיום פוספיד או ליתיום ניובט, שיכולים לפעול בתדרים גבוהים במיוחד. טכנולוגיות כאלה נועדו לאפשר העברת מידע בקצבים גבוהים יותר ובצריכת אנרגיה נמוכה יותר.

תחום נוסף שהוזכר בהרצאה הוא שימוש בסיליקון ניטריד, חומר שמאפשר הפסדים אופטיים נמוכים מאוד ומתאים גם ליישומים רגישים כמו מחשוב קוונטי. לצד זאת, רויזין התייחס למטה-חומרים, כלומר מבנים זעירים שמנצלים תכנון ננומטרי מדויק כדי להשפיע על התנהגות האור בדרכים שאינן אפשריות באופטיקה רגילה. השימוש במטה-חומרים עשוי לאפשר רכיבים קטנים יותר, מהירים יותר ויעילים יותר.

המעבר ל-Co-Packaged Optics מחייב גם טכנולוגיות שילוב מתקדמות. בהרצאה הוזכרו TSV, חיבורי Through-Silicon Via, קישור בין פרוסות, ושילוב חומרים אורגניים לצורך יצירת עדשות או מבנים אופטיים מיוחדים. כל אלה נועדו לקרב בין השבב החשמלי והשבב האופטי, לקצר את המסלול החשמלי ולהעביר כמה שיותר מהתקשורת אל המרחב האופטי.

החשיבות של פוטוניקת הסיליקון גדלה משום שמרכזי הנתונים של AI כבר אינם מתמודדים רק עם כוח עיבוד. הם מתמודדים עם בעיית תנועה של מידע. מודלים גדולים דורשים העברה רציפה של נתונים בין מאיצים, זיכרונות, מתגים ואחסון. אם התקשורת בין הרכיבים אינה עומדת בקצב, המעבדים עצמם ממתינים לנתונים והמערכת כולה מאבדת יעילות. לכן התעשייה מחפשת פתרונות שיקטינו את עלות האנרגיה של כל ביט מידע ויגדילו את רוחב הפס הזמין.

המסר המרכזי מהרצאתו של רויזין הוא שפוטוניקת סיליקון עוברת ממעמד של טכנולוגיה נישתית לתשתית הנדסית מרכזית של עידן ה-AI. היא אינה מחליפה את השבבים האלקטרוניים, אלא משלימה אותם ומאפשרת להם לפעול בקנה מידה גדול יותר. ככל שמרכזי הנתונים נעשים צפופים, מהירים ותובעניים יותר, החיבור בין עולם ה-CMOS לעולם האופטי הופך לאחד המפתחות להמשך ההתרחבות של תשתיות הבינה המלאכותית.

הפוסט פרופ' יעקב רויזין מטאואר: פוטוניקת סיליקון הופכת לתשתית מרכזית של מרכזי נתונים ל-AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת נובה מרחובות דיווחה על רבעון שיא ראשון לשנת 2026, על רקע המשך הביקוש לציוד מדידה ובקרת תהליכים בתעשיית השבבים. החברה רשמה הכנסות של 235.3 מיליון דולר ברבעון שהסתיים ב־31 במרץ 2026. מדובר בעלייה של 6% לעומת הרבעון הרביעי של 2025, ועלייה של 10% לעומת הרבעון המקביל אשתקד.

נובה דיווחה גם על שיא ברווחיות. הרווח הנקי לפי GAAP הסתכם ב־69.3 מיליון דולר, או 2.04 דולר למניה בדילול מלא. זאת לעומת 64.9 מיליון דולר ברבעון הקודם, ו־64.8 מיליון דולר ברבעון המקביל ב־2025. על בסיס Non-GAAP הסתכם הרווח הנקי ב־80.3 מיליון דולר, או 2.33 דולר למניה בדילול מלא.

החברה ציינה כי ברבעון נרשמו שיאים בכמה תחומי פעילות. ההכנסות משבבי זיכרון הגיעו לשיא, בעיקר בזכות ביקוש לשבבי DRAM מתקדמים. גם המכירות של פלטפורמת Nova Metrion הגיעו לשיא, בעקבות ביקוש מצד יצרנים של שבבים מתקדמים הן בתחום הזיכרון והן בתחום המעבדים. בנוסף, נובה דיווחה על שיא במכירות פלטפורמת המדידות הכימיות Nova AncoScene לשלב ה־Front-End, בעקבות הרחבת נתח השוק וכניסה ללקוחות חדשים.

שיעור הרווח הגולמי של נובה עמד ברבעון על 57.7%, בדומה לרבעון הקודם, שבו עמד על 57.6%, ומעט מעל הרבעון המקביל אשתקד, שבו עמד על 57.3%. ההוצאות התפעוליות הסתכמו ב־64.9 מיליון דולר, ירידה לעומת 67.5 מיליון דולר ברבעון הקודם, אך עלייה לעומת 59.1 מיליון דולר ברבעון המקביל.

גבי ויסמן, נשיא ומנכ"ל נובה, אמר כי הרבעון האחרון היה הישג יוצא דופן עבור החברה. לדבריו, נובה הגיעה לשיאים בהכנסות וברווחיות, וגם הכנסות השירות וכמה קווי מוצרים בתחומי המטרולוגיה האופטית, החומרים והכימיה הגיעו לשיא כל הזמנים. ויסמן הוסיף כי התוצאות משקפות את עוצמת סל המוצרים של החברה ואת ההתמקדות שלה בביצועים, וכי נובה נערכת להמשך צמיחת התעשייה באמצעות השקעות בטכנולוגיה ובתשתיות.

לרבעון השני של 2026 מספקת הנהלת נובה תחזית גבוהה יותר מהרבעון הראשון. החברה צופה הכנסות בטווח של 245 עד 255 מיליון דולר. הרווח למניה בדילול מלא לפי GAAP צפוי להיות בטווח של 2.10 עד 2.24 דולר, והרווח למניה בדילול מלא על בסיס Non-GAAP צפוי להיות בטווח של 2.34 עד 2.48 דולר.

הפוסט נובה פתחה את 2026 עם רבעון שיא: הכנסות של 235.3 מיליון דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת סיוה (Ceva), המספקת קניין רוחני ותוכנה לשבבים ולמכשירי קצה חכמים, הודיעה על זכייה בחוזה אסטרטגי עם יצרנית שבבים אמריקאית מובילה, שלא נמסר שמה. במסגרת ההסכם תאמץ הלקוחה את פלטפורמת Bluetooth HDT של סיוה, המיועדת להעברת נתונים בקצב גבוה, וכוללת שילוב של בסיס דיגיטלי, מחסנית תוכנה וטכנולוגיית רדיו RF שפותחה בתוך החברה.

החשיבות של ההסכם אינה רק בעצם הזכייה בלקוח גדול, אלא בשינוי במודל העסקי והטכנולוגי של סיוה. החברה, שהתמקדה במשך שנים באספקת רכיבי IP לשילוב בשבבים, מציעה כעת ללקוחותיה תת־מערכת קישוריות שלמה יותר. במקום שהלקוח ירכוש מסיוה רק את החלק הדיגיטלי או את התוכנה ויאלץ לשלבם עם רכיבי RF מספקים אחרים, הפתרון החדש אמור לצמצם את עבודת האינטגרציה, להפחית סיכונים הנדסיים ולקצר את זמן ההגעה לשוק.

המהלך משתלב באסטרטגיית Full-Stack של סיוה: מעבר ממכירת רכיבים בודדים לאספקת פתרון מערכתי רחב יותר. מבחינה עסקית, הדבר עשוי להגדיל את הערך של כל עסקה, משום שסיוה מספקת חלק גדול יותר משרשרת הפתרון האלחוטי. הוא עשוי גם להגדיל את פוטנציאל התמלוגים העתידי, אם הפלטפורמה תשולב בדורות נוספים של מוצרים אצל אותו לקוח.

בהודעת התוצאות לרבעון הראשון של 2026 ציינה סיוה כי הזכייה בפתרון Bluetooth HDT מלא הייתה אחד הגורמים הבולטים ברבעון, לצד זכיות נוספות בתחומי Wi-Fi, בלוטות' ו־Edge AI. החברה הציגה את ההסכם כאבן דרך בהרחבת הערך שהיא מספקת בכל תכנון שבב ובשיפור פוטנציאל התרומה מתמלוגים.

קישוריות כבסיס למכשירי Edge AI

שוק הבלוטות' ממשיך להיות אחד משוקי הקישוריות הרחבים בעולם, עם שימוש במיליארדי מכשירים בשנה: אוזניות, שעונים חכמים, מחשבים, ציוד רפואי, מכשירי בית חכם, מערכות תעשייתיות ומכשירי IoT. ככל שמכשירי קצה מקבלים יותר יכולות בינה מלאכותית מקומית, גוברת החשיבות של קישוריות מהירה, חסכונית באנרגיה ובעלת השהיה נמוכה.

פלטפורמות Ceva-Waves של החברה כבר כוללות רכיבי חומרה ותוכנה לקישוריות בלוטות', ובדגמים החדשים יותר, כמו Ceva-Waves Links200, החברה מציעה פתרון משולב הכולל רכיבי חומרה, תוכנה ורדיו, עם תמיכה ב־Bluetooth HDT ובתקנים נוספים לעולם הבית החכם וה־IoT.

מנכ"ל סיוה, אמיר פנוש, אמר כי הזכייה, הכוללת את טכנולוגיית ה־RF המשולבת של החברה, היא ציון דרך עבור סיוה. לדבריו, ההשקעה הממוקדת של החברה בטכנולוגיית RF, לרבות רכישת נכסים ייעודיים, מתחילה להתבטא באימוץ מצד לקוחות. פנוש הוסיף כי המעבר מ־IP רכיבי לפתרונות אלחוטיים מלאים מאפשר לסיוה לספק ערך גבוה יותר ולבנות קשרים עמוקים ורב־דוריים עם חברות מובילות.

אנדרו זיגנאני, מנהל מחקר בכיר ב־ABI Research, ציין כי ככל שטכנולוגיית הבלוטות' מתקדמת לקצבי נתונים גבוהים יותר, מורכבות התכנון האלחוטי גדלה. לדבריו, פתרונות המשלבים בסיס דיגיטלי, תוכנה ו־RF הופכים חשובים יותר עבור יצרניות שבבים ומערכות המבקשות לצמצם את מאמצי האינטגרציה ולהאיץ את הפיתוח.

הפוסט סיוה חתמה על הסכם אסטרטגי לפלטפורמת Bluetooth מלאה עם יצרנית שבבים אמריקאית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הצמיחה המהירה של יישומי בינה מלאכותית מציבה את מרכזי הנתונים בפני מגבלה פיזיקלית והנדסית ברורה: קשה יותר ויותר להעביר כמויות עצומות של מידע באמצעות חיבורי נחושת רגילים, בלי להיתקל בצריכת חשמל גבוהה, התחממות, השהיות ומגבלות קלט־פלט. בהרצאה שנשא בכנס ChipEx2026, הציג יעקוב רויזין מטאואר סמיקונדקטור את פוטוניקת הסיליקון כאחת הטכנולוגיות המרכזיות שיאפשרו להמשיך להגדיל את תשתיות ה־AI בשנים הקרובות.

לדברי רויזין, המגבלות המרכזיות של מערכות אלקטרוניות גדולות אינן נובעות רק מכוח החישוב של המעבדים עצמם. הן קשורות גם ליכולת להזיז נתונים במהירות בין מעבדים, זיכרונות, שרתים וארונות תקשורת. תשתיות AI מודרניות זקוקות להעברת מידע בהיקפים עצומים, ולעיתים צוואר הבקבוק אינו החישוב אלא התקשורת. כאן נכנסת לתמונה פוטוניקת הסיליקון: שימוש באור, במקום באלקטרונים בלבד, כדי להעביר מידע בקצבים גבוהים יותר ובצריכת אנרגיה נמוכה יותר.

רויזין חילק את האתגר לשלושה ממדי הרחבה. הראשון הוא Scale Up – הגדלת צפיפות החישוב בתוך ארון שרתים יחיד. השני הוא Scale Out – חיבור יעיל בין ארונות רבים באותו מרכז נתונים. השלישי הוא Scale Across – חיבור בין מרכזי נתונים במרחקים גדולים. בכל אחד מהמקרים, החיבור האופטי אמור להפחית את העומס על החיבורים החשמליים ולשפר את היחס בין ביצועים, רוחב פס וצריכת חשמל.

ממקלטים אופטיים נשלפים לאופטיקה משולבת במעבד

השימוש המסחרי המרכזי כיום בפוטוניקת סיליקון נמצא במקמ"שים אופטיים, רכיבים שממירים אותות חשמליים לאותות אופטיים ולהפך. רכיבים אלה מחברים בין שרתים, מתגים ומערכות מחשוב עתירות ביצועים. לפי רויזין, זהו כבר שוק גדול מאוד, בעיקר עבור חיבורי Scale Out במרכזי נתונים.

השלב הבא הוא מעבר ל־Co-Packaged Optics, או CPO. בגישה זו, הרכיבים האופטיים אינם נמצאים רק בקצה המערכת, אלא משולבים קרוב הרבה יותר לרכיבי החישוב והתקשורת החשמליים. קיצור המרחק שאותו צריכים לעבור האותות החשמליים מפחית הספק, מקטין השהיה ומאפשר רוחב פס גבוה יותר. טאואר עצמה הודיעה בנובמבר 2025 על טכנולוגיית יציקה חדשה ל־CPO, המבוססת על אינטגרציה תלת־ממדית בקנה מידה של פרוסות שבבים ועל שילוב בין פוטוניקת סיליקון לבין רכיבי SiGe BiCMOS. (Tower Semiconductor)

רויזין הדגיש כי אחד היתרונות של פוטוניקת סיליקון הוא התאמתה לתשתיות ייצור קיימות של CMOS. מפעלי יציקה שכבר צברו ניסיון של עשרות שנים בייצור שבבים יכלו להיכנס לתחום במהירות יחסית, כאשר הביקוש מצד מרכזי הנתונים, תשתיות AI ותקשורת 5G ו־6G החל לגדול. לפי הנתונים שהוצגו בהרצאה, טאואר מפעילה שישה מפעלי ייצור בעולם, וארבעה מהם מעורבים בייצור רכיבי פוטוניקת סיליקון, כולל המפעל במגדל העמק. החברה מדווחת על הרחבה מהירה של הקיבולת בתחום זה, עם גידול של פי ארבעה בשנה שעברה וצפי לגידול נוסף השנה.

הכיוון הטכנולוגי ברור: רוחבי הפס עולים במהירות. כיום מדובר במערכות של 1.6 טרה־ביט לשנייה, כאשר היעד הבא הוא 3.2 טרה־ביט לשנייה. במרץ 2026 הודיעו טאואר ו־Coherent על הדגמה של העברת נתונים בקצב 400 גיגה־ביט לשנייה לערוץ, באמצעות מודולטור סיליקון בתהליך פוטוניקת סיליקון המתאים לייצור, כצעד לעבר מקמ"שים אופטיים של 3.2 טרה־ביט לשנייה. (Tower Semiconductor)

האתגר הבא: מקורות אור, מודולטורים ואינטגרציה תלת־ממדית

לצד הייצור עצמו, רויזין הצביע על כמה אבני בניין שיקבעו את קצב ההתקדמות של התחום. אחת מהן היא שילוב מקורות אור על גבי שבב פוטוני. בין הפתרונות שהוזכרו נמצאים לייזרים מבוססי אינדיום פוספיד, המשולבים כ־chiplets בתוך שבבי פוטוניקת סיליקון, וכן מקורות אור מסוג VCSEL, שמתחילים להראות יכולות מודולציה גבוהות במיוחד.

מרכיב מרכזי נוסף הוא המודולטור – הרכיב שמקודד מידע על גבי האור. מודולטורים מבוססי אינדיום פוספיד או ליתיום ניובט יכולים לפעול בקצבים גבוהים מאוד, ובכך להגדיל את כמות המידע שניתן להעביר בכל ערוץ אופטי. לצד זאת, רויזין התייחס גם לרכיבי סיליקון ניטריד, המתאימים ליישומים שבהם נדרש אובדן אופטי נמוך במיוחד, למשל בתחומים כמו מחשוב קוונטי או רכיבים לא־ליניאריים.

תחום נוסף שהוזכר הוא מטא־חומרים. אלה מבנים זעירים מאוד, שמאפשרים לשלוט באור בדרכים שקשה להשיג באופטיקה קלאסית. באמצעות תכנון וייצור מדויקים של מבנים כאלה ניתן ליצור אלמנטים אופטיים חדשים, לשפר ביצועים ולהקטין את שטח הרכיבים.

בסופו של דבר, המסר המרכזי של ההרצאה היה שפוטוניקת סיליקון אינה רכיב נלווה בלבד, אלא שכבת תשתית מרכזית בדור הבא של מרכזי הנתונים. היא אינה מחייבת בהכרח את צומתי הייצור האלקטרוניים המתקדמים ביותר, אך היא דורשת שליטה עמוקה בחומרים, ליתוגרפיה, אינטגרציה תלת־ממדית, תכנון אלקטרוני־אופטי וייצור בנפחים גדולים. בעולם שבו מודלי AI גדולים דורשים עוד ועוד רוחב פס, הטכנולוגיה הזאת עשויה לקבוע לא רק כמה מהר המערכות יחשבו, אלא גם כמה ביעילות הן יצליחו לדבר זו עם זו.

הפוסט פוטוניקת סיליקון תהפוך לתשתית מרכזית בדור הבא של מרכזי הנתונים ל־AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת סמארט שוטר, המפתחת מערכות בקרת אש מבוססות עיבוד תמונה ובינה מלאכותית, הודיעה כי זכתה בחוזה בהיקף של כ־10.7 מיליון דולר לאספקת מערכות SMASH 3000SA לצבא ארה״ב. המערכות מיועדות להתקנה על נשק קל נישא חייל, ומשמשות לשיפור יכולת הפגיעה במטרות נעות, ובהן גם רחפנים.

לפי הודעת החברה, אספקת המערכות צפויה להתבצע במהלך הרבעון השלישי של 2026. החוזה כולל גם שירותים נלווים ואחריות מורחבת לשלוש שנים, בהיקף של כ־1.5 מיליון דולר. רכיב זה צפוי להיות מוכר כהכנסה על פני שנתיים, לאחר תום שנת האחריות הראשונה.

העסקה הנוכחית היא חוזה המשך לעסקה קודמת שנחתמה במאי 2025 מול צבא ארה״ב, בהיקף של כ־13.4 מיליון דולר, לאספקת מערכות SMASH 3000SA. במרץ 2026 דיווחה סמארט שוטר גם על חוזה נוסף, בהיקף של כ־2.4 מיליון דולר, מול כוח המשימה האמריקאי JIATF-401, העוסק בהתמודדות עם כלי טיס בלתי מאוישים קטנים. בחוזה זה נכללו גם אופציות להרחבה בהיקף של כ־2.3 מיליון דולר נוספים.

ההתקשרות הנוכחית תתבצע באמצעות Atlantic Diving Supply, ADS Inc, ספקית ציוד וטכנולוגיה למשרד ההגנה ולסוכנויות פדרליות בארה״ב. לפי החברה, גוף הרכש של צבא ארה״ב שימש כגורם שהפיץ את החוזה והגדיר את הדרישה המבצעית.

הביקוש למערכות מסוג זה גדל בשנים האחרונות בעקבות השימוש הרחב ברחפנים בשדות לחימה ובאזורי עימות. רחפנים קטנים וזולים יחסית הפכו לאיום משמעותי על כוחות קרקע, עמדות, כלי רכב ומתקנים רגישים. במקביל, גוברת הדרישה לפתרונות שניתן להציב אצל הכוח הלוחם עצמו, ולא רק במערכות יירוט גדולות או יקרות יותר.

מערכת SMASH 3000SA, המשווקת בארה״ב גם בשם SMASH 2000LE, נועדה לסייע ללוחם לעקוב אחר מטרה ולבצע ירי מדויק יותר. המערכת מבוססת על עיבוד תמונה, זיהוי מטרה ומעקב אחריה, ומיועדת לשפר את הסתברות הפגיעה במטרות קרקעיות ואוויריות, נייחות ונעות. החברה מציגה את המערכת גם כמענה לאיום הרחפנים הקטנים, לרבות בתרחישים שבהם נדרש פתרון נייד ומהיר לפריסה.

מייסדת ומנכ״לית סמארט שוטר, מיכל מור, אמרה כי הבחירה החוזרת של צבא ארה״ב במערכות החברה משקפת את העלייה בביקוש לפתרונות נגד רחפנים ואת הצורך של כוחות קרקע באמצעים מדויקים יותר להתמודדות עם האיום. לדבריה, החברה רואה גידול בביקוש מצד כוחות צבא וביטחון בעולם.

סמארט שוטר הוקמה בשנת 2011 על ידי מיכל מור ואבשלום ארליך. החברה פועלת מקיבוץ יגור ומחזיקה חברות בת בארה״ב, בגרמניה ובאוסטרליה. מערכותיה נמצאות בשימוש צה״ל וכוחות ביטחון נוספים בעולם, בהם גם בארה״ב ובכמה מדינות נאט״ו.

הפוסט סמארט שוטר תספק לצבא ארה״ב מערכות ליירוט רחפנים בכ־10.7 מיליון דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

קבוצת BST נבחרה להקים מגדל משרדים חדש שיושכר לאנבידיה (NVIDIA) בפארק ההייטק עופר יקנעם של מליסרון. לפי הודעת החברה, היקף עבודות הקבלן הראשי מוערך בכ־167 מיליון שקל, והפרויקט מתוכנן לכלול מגדל בן 11 קומות משרדים מעל 3.5 קומות חניה עיליות, בשטח כולל של כ־43 אלף מ"ר. מתוך השטח הכולל, כ־29 אלף מ"ר מיועדים למשרדים ולשטחי הסעדה לעובדי החברה.

העבודות צפויות להתחיל במהלך 2026, לאחר מתן צו התחלת עבודה, עם יעד למסירה חלקית בספטמבר 2027 ולאכלוס מלא במאי 2028. המבנה החדש יוקם בסמיכות לשני מבנים קיימים של אנבידיה בפארק, והוא מצטרף למהלך רחב יותר של הרחבת פעילות החברה בישראל בכלל ובאזור יקנעם בפרט. בפברואר דווח כי מליסרון חתמה עם אנבידיה על הסכם שכירות לעשר שנים לשטח של כ־29 אלף מ"ר במבנה החדש בעופר יקנעם. לפי Calcalist Tech, שווי הסכם השכירות נאמד בכ־73 מיליון דולר.

הפרויקט מדגיש את המשך התבססותה של יקנעם כאחד ממוקדי פעילות השבבים והתקשורת הבולטים בישראל. אנבידיה ירשה חלק משמעותי מפעילותה המקומית עם רכישת מלאנוקס בשנת 2020, ומאז הרחיבה את פעילותה בישראל בתחומי תקשורת מהירה, שבבי עיבוד, תוכנה ותשתיות לבינה מלאכותית. רויטרס דיווחה ב־2025 כי החברה בחנה אתרי קרקע לקמפוס גדול נוסף בצפון, בהיקף שעשוי להגיע עד 180 אלף מ"ר, על רקע הגידול בביקוש העולמי לתשתיות AI.

מבחינת מליסרון, המגדל החדש מחזק את פארק עופר יקנעם כנכס משרדים משמעותי עבור חברות טכנולוגיה בינלאומיות. החברה מציינת כי הפרויקט מתוכנן לעמוד בתקן בנייה ירוקה LEED Gold, וכי התכנון האדריכלי מבוצע על ידי משרד יסקי מור סיון. ניהול הפרויקט ייעשה על ידי אלה בן נון, והקונסטרוקציה על ידי דוד מהנדסים.

עם זאת, מאחורי ההודעה העסקית עומדת גם שאלה רחבה יותר על פיזור תעסוקת ההייטק בישראל. הרחבת הפעילות ביקנעם משתלבת במגמה שבה חברות טכנולוגיה גדולות מחזקות מוקדי פעילות מחוץ לתל אביב והרצליה, בעיקר באזורים שבהם כבר קיימת תשתית של כוח אדם, תחבורה, מוסדות אקדמיים ותעשייה טכנולוגית. במקרה של אנבידיה, הקרבה למוקד ההיסטורי של מלאנוקס ולמערך העובדים הקיים באזור היא ככל הנראה גורם מרכזי בהחלטה להמשיך ולהתרחב שם.

לצד זאת, לוח הזמנים שהוצג לפרויקט נחשב שאפתני: ביצוע של כ־25 חודשים, מסירה חלקית עוד לפני השלמת כל המבנה, ושימוש במערכות BIM לניהול ותיאום בין תכנון לביצוע. אם היעדים יישמרו, המגדל החדש יאפשר לאנבידיה להרחיב את פעילותה ביקנעם עוד לפני סוף 2027, לקראת אכלוס מלא ב־2028.

הפוסט אנבידיה מרחיבה את הנוכחות ביקנעם: BST תקים עבורה מגדל חדש הופיע לראשונה ב-Chiportal.

בינה מלאכותית משנה במהירות את הדרך שבה כותבים קוד, מנתחים מידע ומפתחים מוצרים. כעת היא מתחילה להיכנס גם לאחד התחומים המורכבים ביותר בעולם ההנדסה: תכנון שבבים. אבי סלמון מאינטל יציג בכנס ChipEx2026, שיתקיים ב-12 במאי באקספו תל אביב, שיטה מעשית לתכנון שבבים בעזרת AI, שבמסגרתה הצליח מהנדס אחד לבצע בתוך כשבועיים עבודה שבעבר דרשה חמישה עד שישה סטודנטים במשך שני סמסטרים.

הדוגמה שסלמון יציג אינה עוד הצהרה כללית על “AI שישנה את העולם”, אלא מקרה עבודה הנדסי. מדובר בתהליך שבו מהנדס מנוסה משתמש בכלי בינה מלאכותית כדי לפרק משימה מורכבת לשלבים, לנסח דרישות, לייצר רכיבי תכנון, לבדוק תוצרים, לתקן שגיאות ולהתקדם במהירות אל תוצאה שימושית. במקום צוות גדול שעובד חודשים על משימה מוגדרת, מתקבל תהליך מהיר בהרבה, שבו ה-AI משמש כמכפיל כוח למהנדס ולא כתחליף לו.

המשמעות עבור תעשיית השבבים עשויה להיות רחבה. תכנון שבב הוא תהליך ארוך, יקר ומרובה שלבים. הוא כולל הגדרת ארכיטקטורה, כתיבת קוד חומרה, בניית סביבות בדיקה, הרצת סימולציות, אימות פונקציונלי, איתור תקלות, אופטימיזציה ותיעוד. כל אחד מהשלבים האלה דורש ידע מקצועי עמוק, ניסיון ותשומת לב לפרטים. לכן, גם קיצור חלקי של משימות תכנון ואימות יכול להשפיע על לוחות הזמנים של פרויקטים, על עלויות הפיתוח ועל היכולת להביא שבבים חדשים לשוק מהר יותר.

הנקודה החשובה בהרצאה של סלמון היא שה-AI אינו מוצג כמהנדס עצמאי שמחליף את אנשי החומרה. להפך. השיטה נשענת על מהנדס שמבין היטב את תחום השבבים, יודע להגדיר את הבעיה, לזהות תוצרים שגויים, לבדוק את ההיגיון ההנדסי ולכוון את הכלים למקום הנכון. ה-AI יכול להאיץ כתיבה, בדיקה, השוואה וארגון של עבודה, אך האחריות המקצועית נשארת אצל האדם.

הנושא הזה מקבל חשיבות מיוחדת בתקופה שבה המורכבות של שבבים ממשיכה לגדול. מעבדים, מאיצי AI, רכיבי תקשורת ומערכות על שבב כוללים כיום מספר עצום של יחידות, ממשקים, מצבי פעולה ותרחישי בדיקה. במקביל, התעשייה מתמודדת עם מחסור במהנדסים מנוסים ועם לחץ גובר לקצר זמני פיתוח. בתנאים כאלה, כלי AI עשויים להפוך לחלק בלתי נפרד מארגז הכלים של מהנדסי חומרה, בדומה לכלי EDA ששינו בעבר את עולם התכנון האלקטרוני.

אחד השינויים המרכזיים הוא המעבר מעבודה ידנית ארוכה לעבודה מונחית יותר. מהנדס השבבים של השנים הקרובות יידרש לא רק לכתוב קוד RTL או לבנות סביבות אימות, אלא גם לדעת להפעיל מודלים של AI, לנסח להם משימות מדויקות, לבדוק את התוצרים, לשלב אותם בתהליך העבודה ולמנוע טעויות. במובן הזה, היכולת לעבוד נכון עם AI עשויה להפוך למיומנות הנדסית בסיסית.

עבור אינטל, הנושא משתלב בשאלה רחבה יותר: כיצד מטמיעים בינה מלאכותית לא רק במוצרים עצמם, אלא גם בתהליכי הפיתוח הפנימיים. אינטל היא אחת מחברות השבבים הגדולות והוותיקות בעולם, ופעילותה בישראל כוללת מרכזי פיתוח וייצור משמעותיים. הכנסת כלי AI לתהליכי תכנון ואימות עשויה לשנות לא רק את הקצב שבו מהנדסים עובדים, אלא גם את הדרך שבה צוותים מתארגנים סביב בעיות הנדסיות מורכבות.

סלמון צפוי להציג גישה מעשית וזהירה: AI יכול לקצר תהליכים, להאיץ משימות ולפתוח אפשרויות חדשות, אך הוא מחייב בקרה אנושית הדוקה. בתחום השבבים, טעות קטנה בתכנון עלולה להתגלות מאוחר מדי ולהפוך ליקרה מאוד. לכן, השימוש ב-AI אינו מבטל את הצורך באימות, בסימולציה ובשיקול דעת הנדסי. הוא משנה את הדרך שבה מגיעים אליהם.

המסר המרכזי הוא שתעשיית השבבים נמצאת בתחילתו של שינוי עמוק גם בצד הפיתוח, לא רק בצד המוצרים. הבינה המלאכותית אינה רק עומס עבודה חדש עבור מרכזי נתונים ומאיצים. היא הופכת לכלי עבודה של המהנדסים שמתכננים את השבבים עצמם. אם משימה שבעבר דרשה חמישה עד שישה סטודנטים במשך שני סמסטרים יכולה להתבצע על ידי מהנדס אחד בתוך כשבועיים, מדובר בסימן ברור לכך שתהליכי התכנון והאימות עומדים להשתנות במהירות.

הפוסט בלעדי: אינטל תציג לראשונה ב ChipEx2026 שיטה מהפכנית לתכנון שבבים באמצעות AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.