Marvell Technology העלתה את תחזית ההכנסות שלה לשנת הכספים 2028 לכ־20 מיליארד דולר, לעומת תחזית קודמת של 18 מיליארד דולר. החברה מייחסת את העדכון להאצה בביקוש לשבבים מותאמים אישית ולפתרונות קישוריות עבור מרכזי נתונים של בינה מלאכותית.

התחזית החדשה גבוהה גם מתחזית האנליסטים, שעמדה על כ־18.2 מיליארד דולר. במקביל הציגה Marvell יעד ארוך טווח של הכנסות בהיקף 70–90 מיליארד דולר בשנת הכספים 2031. מניית החברה עלתה בעקבות הדברים, לאחר שכבר יותר משילשה את ערכה מתחילת השנה.

אחד ממנועי הצמיחה הוא המעבר של חברות ענן גדולות לפיתוח מאיצי AI פנימיים, כחלופה או כהשלמה למעבדי Nvidia. Marvell מספקת עבורן תכנון של שבבים מותאמים אישית וכן רכיבי תקשורת מהירים המקשרים בין המאיצים, הזיכרונות והרשתות במרכזי הנתונים.

באוגוסט חשפה החברה הסכם עם Google שעשוי, בכפוף לעמידה ביעדים, להניב הכנסות מצטברות של עד 120 מיליארד דולר עד שנת הכספים 2033.

הפוסט Marvell מעלה את תחזית ההכנסות ל־2028 ל־20 מיליארד דולר בעקבות הביקוש לשבבי AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

Synopsys ו־OpenAI הודיעו ב־30 בספטמבר על הסכם רב־שנתי לפיתוח GPT-Synopsys, מודל בינה מלאכותית ייעודי לתכנון שבבים. ההסכם כולל שימוש בכלי האוטומציה לתכנון אלקטרוני של Synopsys, פעילות מחקר ופיתוח משותפת, שיווק וחלוקת הכנסות.

לפי החברות, המודל מיועד ללמוד להפעיל את כלי התכנון, לנתח את פלטיהם ולבצע שינויים חוזרים בתכנון. מהנדסים יוכלו להגדיר יעדים כגון אופטימיזציה של הספק, ביצועים ושטח השבב, או השלמת בדיקות תזמון ואימות. סוכני הבינה המלאכותית יבצעו את התהליך, והתוצאות יועברו לבדיקת המהנדסים.

השירות המתוכנן יפעל על תשתיות OpenAI וישולב ב־Synopsys.ai ובפלטפורמת הסוכנים Synopsys Autopilot. הוא צפוי לכלול את משאבי המחשוב, המודל ורישיונות התוכנה בחבילה משותפת. החברות מסרו שכבר מתקיימת עבודה טכנולוגית ראשונית עם לקוחות בתעשיית השבבים.

סוגיית הסודיות משמעותית במיוחד בענף שבו קובצי התכנון מכילים קניין רוחני מרכזי. לפי ההודעה, נתוני הלקוחות לא ישמשו לאימון המודל, ויוצפנו בעת אחסון והעברה. השירות יכלול גם בקרות הרשאה, תיעוד וניהול משך שמירת הנתונים.

ההכרזה מתייחסת למודל ולשירות שבפיתוח. החברות לא מסרו בה מועד לזמינות מסחרית רחבה או מדדי ביצועים כמותיים המאפשרים להעריך את החיסכון בזמן התכנון.

תגיות:

הפוסט המהפיכה של Synopsys: הודיעה על שת"פ עם OpenAI במטרה לפתח כלים אוטונומים לתכנון שבבים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

Micron Technology פרסמה תחזית חזקה מהצפוי לרבעון הקרוב, על רקע המשך העלייה בביקוש לזיכרונות עבור מערכות בינה מלאכותית ומרכזי נתונים.

החברה צופה הכנסות של כ-61.5 מיליארד דולר ברבעון הפיסקלי הראשון, לעומת תחזית אנליסטים של כ-57 מיליארד דולר.

Micron דיווחה גם על גידול חד בהתחייבויות ארוכות הטווח מצד לקוחות המבקשים להבטיח אספקת זיכרונות. היקף העסקאות הללו הגיע לכ-32 מיליארד דולר, לעומת כ-22 מיליארד דולר בלבד שלושה חודשים קודם לכן.

היקף ההתחייבויות החוזיות הכולל של החברה – Remaining Performance Obligations – גדל לכ-150 מיליארד דולר, לעומת כ-100 מיליארד דולר ברבעון הקודם.

הגורם המרכזי לצמיחה הוא הביקוש לזיכרונות HBM ולזיכרונות DRAM מתקדמים המשמשים מאיצי AI ושרתים במרכזי נתונים. מערכות AI זקוקות לכמויות גדולות בהרבה של זיכרון ולרוחב פס גבוה יותר בהשוואה לשרתים מסורתיים.

ברבעון הרביעי של שנת הכספים רשמה Micron הכנסות של כ-54.2 מיליארד דולר – יותר מפי ארבעה לעומת התקופה המקבילה אשתקד.

החברה מזהירה במקביל כי יכולת האספקה מוגבלת, והלקוחות הגדולים מנסים להבטיח מראש כמויות לשנים הבאות.

Micron מרחיבה בשל כך את כושר הייצור בארצות הברית וביפן, כאשר ייצור ראשוני של פרוסות במפעלים החדשים צפוי להתחיל באמצע 2027.

התוצאות של Micron משמשות גם כאינדיקטור למצבו של שוק תשתיות ה-AI כולו: למרות ההשקעות העצומות שכבר בוצעו, הביקוש לרכיבי זיכרון מתקדמים ממשיך לעלות מהר מכושר הייצור.

הפוסט Micron: הביקוש לזיכרונות AI מזניק את התחזיות ואת צבר ההזמנות הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת השבבים Volantis גייסה 88 מיליון דולר לפיתוח טכנולוגיית קישור אופטי בין מאיצי בינה מלאכותית לבין שבבי זיכרון, במטרה להתמודד עם אחת המגבלות המרכזיות כיום בביצועי מערכות AI – קצב העברת הנתונים בין המעבד לזיכרון.

מאיצים של NVIDIA, AMD וחברות אחרות משתמשים כיום בזיכרון HBM, המעניק רוחב פס גבוה מאוד אך מחייב להציב את שבבי הזיכרון קרוב למאיץ. החיבורים החשמליים הקיימים מגבילים את המרחק ואת מספר רכיבי הזיכרון שניתן לחבר ביעילות.

Volantis מציעה להשתמש באור במקום באותות חשמליים. החברה מפתחת ממשקים המבוססים על לייזרי VCSEL – Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser – רכיבים שכבר מיוצרים בכמויות גדולות ומשמשים בין היתר במערכות זיהוי פנים בטלפונים חכמים.

לדברי החברה, הטכנולוגיה עשויה לאפשר חיבור של עד כ-220 שבבי זיכרון סביב GPU יחיד, ובכך להגדיל משמעותית הן את נפח הזיכרון הזמין והן את רוחב הפס.

הבעיה נעשתה קריטית ככל שמודלי AI גדלים. במקרים רבים יכולת החישוב של המאיץ עצמו כבר אינה צוואר הבקבוק העיקרי; במקום זאת, הביצועים מוגבלים על ידי המהירות שבה ניתן להזרים אליו פרמטרים ונתונים מן הזיכרון.

מנכ"ל ומייסד החברה, Tapa Ghosh, אמר כי Volantis מתכננת להביא את השבב הראשון שלה לשוק במהלך 2027. החברה מנסה לעשות זאת תוך שימוש ברכיבים ובתהליכי ייצור קיימים ככל האפשר, כדי לצמצם את הסיכון הכרוך בהקמת שרשרת אספקה חדשה לחלוטין.

את סבב ההשקעה הובילו Lachy Groom ו-Abstract Ventures, והשתתפו בו בין היתר המשקיע John Doerr, קרנות VXI Capital, Triatomic ו-Susa Ventures ומשקיעים נוספים.

העניין הגובר בקישורים אופטיים משקף מגמה רחבה יותר בתעשייה: עם העלייה בצפיפות וברוחב הפס הדרוש במערכות AI, תקשורת אופטית מתקרבת בהדרגה מליבת מרכז הנתונים אל תוך מערכת השבבים עצמה.

הפוסט Volantis גייסה 88 מיליון דולר לחיבור אופטי בין מאיצי AI לזיכרון הופיע לראשונה ב-Chiportal.

Broadcom הסכימה להעמיד ל-Anthropic מימון של עד 42 מיליארד דולר, כחלק ממערך העסקאות שנועד לממן את תשתיות המחשוב העצומות הדרושות לפיתוח ולהפעלת מודלי הבינה המלאכותית של החברה.

הפרטים נחשפו בתשקיף של Anthropic לקראת הנפקה. על פי המסמכים, החברה התחייבה לשכור במשך חמש שנים קיבולת מחשוב המבוססת על מעבדי TPU בהיקף כולל של כ-125.2 מיליארד דולר. המימון של Broadcom עשוי לכסות כשליש מהסכום.

המהלך מדגים שינוי משמעותי במבנה של שוק תשתיות ה-AI: יצרניות ומפתחות שבבים אינן מסתפקות עוד במכירת חומרה, אלא משתתפות גם במימון הלקוחות שרוכשים או שוכרים את כוח המחשוב.

Broadcom ממלאת תפקיד מרכזי בפיתוח שבבים מותאמים לענקיות הטכנולוגיה ולחברות AI. לפי התחזיות שפורסמו במסגרת מסמכי Anthropic, החברה עשויה להפוך כבר ב-2027 ללקוחה הגדולה ביותר של פעילות תכנון שבבי ה-AI של Broadcom.

Broadcom צופה כי הכנסותיה משבבי AI יגיעו לכ-115 מיליארד דולר ב-2027 ולכ-230 מיליארד דולר ב-2028, נתונים שממחישים את קצב ההתרחבות החריג של השוק.

חלק מהמימון ל-Anthropic יינתן באמצעות איגרות חוב הניתנות להמרה למניות, ובכך עשויה Broadcom להפוך גם לבעלת מניות בחברת ה-AI.

עם זאת, המבנה יוצר גם תלות הדדית: Broadcom מספקת טכנולוגיה, מסייעת במימון רכישתה ובמקביל נהנית מהגידול בהזמנות. מודלים כאלה הולכים ונעשים שכיחים בשוק ה-AI, שבו עלות הקמת תשתיות המחשוב מגיעה לעשרות ואף מאות מיליארדי דולרים.

הפוסט Broadcom תממן את Anthropic בעד 42 מיליארד דולר לרכישת כוח מחשוב הופיע לראשונה ב-Chiportal.

האירוע החריג בטיסת Flydubai מדובאי לתל אביב, שבמהלכו שידר המטוס את קודי החירום 7700 ו־7500 לפני שנחת בסעודיה, המחיש לא רק את חשיבותם של נהלי החירום בתעופה אלא גם את מקומה של תעשיית השבבים בתוך מערכות הבטיחות של מטוס מודרני.

קוד 7500, המשמש לציון התערבות בלתי חוקית במטוס, הוא בסופו של דבר רצף של ארבע ספרות המוזן לטרנספונדר. אלא שמאחורי הפעולה הפשוטה הזו נמצאת מערכת אלקטרונית שמקבלת מידע, מעבדת אותו ומשדרת אות רדיו לתחנות הקרקע ולמערכות המכ"ם.

לפי נהלי ICAO, כאשר מטוס נתון להתערבות בלתי חוקית, על הטייס לנסות לבחור בקוד 7500 בטרנספונדר. קוד 7700 שמור למצב חירום כללי, ואילו 7600 מציין אובדן תקשורת רדיו. ICAO

הטרנספונדר הוא למעשה מחשב רדיו קטן

הטרנספונדר של מטוס אינו רק "משדר". הוא מכיל מערכות עיבוד דיגיטליות, זיכרון, רכיבי RF ומגברי הספק המאפשרים לו לענות לאותות שמגיעים ממכ"ם משני ולשדר מידע בחזרה.

במערכות מודרניות הוא משתלב גם ב־ADS-B – Automatic Dependent Surveillance-Broadcast – שבאמצעותו משדר המטוס באופן אוטומטי נתונים כגון זהותו, מיקומו, גובהו ומהירותו.

גם כאן תעשיית השבבים ממלאת תפקיד מרכזי. לדוגמה, NXP פיתחה רכיבי LDMOS להספקי RF גבוהים המיועדים בין היתר למשדרי ADS-B ולטרנספונדרים אוויריים. החברה תיארה רכיב המסוגל לספק יותר מ־700 ואט בהספק פולסי, תוך הקטנת גודל מגבר ה־RF – מאפיין חשוב במיוחד במערכות תעופתיות שבהן משקל, נפח וצריכת הספק הם גורמים קריטיים. NXP

לא רק הטרנספונדר: מטוס מודרני מלא במחשבים

מערכות האוויוניקה במטוס נוסעים כוללות מספר גדול של מחשבים ומערכות אלקטרוניות: בקרת טיסה, ניהול מנועים, ניווט, תקשורת, מערכות התרעה מפני התנגשות, מכ"ם מזג אוויר, תצוגות בתא הטייס ומערכות ניטור.

בתוך המערכות הללו אפשר למצוא מיקרו־מעבדים, FPGA, ASIC, זיכרונות ורכיבים מסחריים מן המדף – COTS – לצד רכיבים שתוכננו במיוחד לשימוש תעופתי.

אלא שבעולם התעופה אי אפשר פשוט לקחת את המעבד החדש והחזק ביותר ולהתקין אותו במטוס.

כאשר שבב חייב להיות צפוי

אחת הבעיות שמעסיקות את רשויות התעופה היא דווקא המורכבות ההולכת וגדלה של השבבים.

ה־FAA מציין כי שילוב גבוה של פונקציות בתוך System-on-Chip אמנם מאפשר להקטין את הגודל והמשקל של מערכות אוויוניקה, אך יוצר גם בעיות חדשות. ככל שהשבב מורכב יותר, קשה יותר לבחון את פעולתו הפנימית, וחלק מהרכיבים המתקדמים אף עלולים להתנהג באופן שאינו דטרמיניסטי לחלוטין מנקודת מבטה של מערכת האימות. מנהל התעופה הפדרלי

במערכת צרכנית, תקלה במעבד עלולה לגרום לאתחול של הטלפון. במחשב בקרת טיסה, התוצאה האפשרית חמורה בהרבה. לכן נדרש תהליך ארוך של אימות ותיעוד.

DO-254: התקן שמגיע עד לרמת השבב

אחד התקנים המרכזיים בתחום הוא RTCA DO-254, העוסק באבטחת התכנון של חומרה אלקטרונית מוטסת. ה־FAA משתמש בו ובהנחיות המשלימות שלו בתהליכי הסמכת חומרה אווירית.

ההנחיות חלות בין היתר על ASIC, רכיבי לוגיקה מתוכנתת ו־FPGA, ואף מתייחסות לשימוש ברכיבי COTS ובקניין רוחני מסחרי המשולב במערכות תעופתיות. מנהל התעופה הפדרלי

רמת הבדיקה הנדרשת תלויה בחומרת התוצאה האפשרית במקרה של כשל. ככל שהמערכת קריטית יותר לבטיחות הטיסה, כך גדל הצורך להוכיח שהתכנון, הבדיקות ותהליך הייצור עומדים בדרישות מחמירות יותר. ה־FAA מציין כי DO-254, יחד עם התקנים המקבילים לתוכנה, מהווה כיום חלק מהמתודולוגיה המקובלת לאישור מערכות דיגיטליות מורכבות במטוסים. מנהל התעופה הפדרלי

האירוע מסתיים – האלקטרוניקה ממשיכה לעבוד

במקרה של טיסת פליי דובאי, עדיין נדרש בירור מלא של האירוע שהתרחש בתא הטייס. אבל מבחינה טכנולוגית, אפשר לראות בו המחשה לפעולתה של שכבת הגנה נוספת שאינה תלויה רק בתקשורת קולית.

כאשר הוזן קוד 7500, המערכת האלקטרונית של המטוס הפכה ארבע ספרות לאות שהגיע בתוך זמן קצר אל מערכות הבקרה הקרקעיות. מבחינת הנוסעים מדובר היה באירוע חירום. מבחינת תעשיית השבבים, זו דוגמה נוספת לכך שחלק מהמוליכים למחצה החשובים ביותר אינם אלה שמפעילים טלפונים או מאיצי AI, אלא רכיבים קטנים יחסית שנדרשים לפעול באופן אמין בדיוק ברגע שבו כל השאר משתבש.

הפוסט כיצד ארבע ספרות הופכות לאזעקה: השבבים שמאחורי מערכות החירום במטוסים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

TSMC בוחנת השקעה אפשרית בטקסס להרחבת ייצור השבבים בארצות הברית, כך דיווחה רויטרס ב־30 בספטמבר מפי שני מקורות. לפי הדיווח, התוכניות טרם גובשו סופית והחברה לא הגיבה לפניית הסוכנות בעת פרסומו.

הבדיקה בטקסס מתרחשת בזמן ש־TSMC מקדמת הרחבה נרחבת באריזונה. בהודעה שפרסמה עיריית פיניקס ביולי נמסר כי החברה מתכננת להשקיע 100 מיליארד דולר נוספים במדינה, ולהקים ארבעה מפעלי ייצור נוספים בטכנולוגיית 2 ננומטר או בטכנולוגיות מתקדמות יותר. בכך עלה היקף ההשקעה המתוכנן באריזונה ל־265 מיליארד דולר, במסגרת תוכנית הכוללת 12 מתקנים.

לפי אותה הודעה, המפעל הראשון באריזונה נמצא בייצור בהיקף מסחרי בטכנולוגיית N4 מאז סוף 2024, עם שיעורי תפוקה תקינה הדומים לאלה שבמפעלי החברה בטייוואן. בניית המפעל השני, המיועד לייצור בטכנולוגיית 3 ננומטר, הושלמה, והייצור בו צפוי להתחיל ב־2027.

עוד נמסר ביולי כי עם השלמת המפעלים שעליהם הוכרז, כ־30% מכושר הייצור של TSMC בטכנולוגיות 2 ננומטר ומתקדמות יותר יהיו באריזונה. הנתון מתייחס לכושר ייצור עתידי, ולא לחלוקת הייצור בפועל כיום.

אם תבשיל השקעה נוספת בטקסס, היא עשויה להרחיב את הפריסה הגאוגרפית של מערך הייצור האמריקני של TSMC. מבחינת התעשייה, השאלה הבאה תהיה כיצד יתורגמו תוכניות ההשקעה לקיבולת זמינה: באילו תהליכי ייצור, עבור אילו לקוחות ובאיזה לוח זמנים. שאלות אלה יוכלו להיבחן כאשר יפורסמו פרטי תוכנית קונקרטית.

הפוסט דיווח: TSMC בוחנת השקעה בטקסס להרחבת ייצור השבבים בארה״ב הופיע לראשונה ב-Chiportal.

AMD הודיעה ב־28 בספטמבר כי חתמה על הסכם מחייב לרכישת World Labs, מעבדת מחקר לבינה מלאכותית בהובלת החוקרת פיי־פיי לי. שווי העסקה, שתבוצע כולה במניות, נאמד בכ־8.2 מיליארד דולר. בחברה צופים כי תושלם עד סוף 2026, בכפוף לאישורים רגולטוריים ולתנאי השלמה מקובלים. עד לסגירתה, מדובר בעסקה מתוכננת ולא ברכישה שהושלמה.

World Labs, שמקום מושבה בסן פרנסיסקו, מפתחת מודלים של בינה מרחבית: מערכות שיוצרות, משחזרות ומדמות סביבות תלת־ממדיות אינטראקטיביות על סמך טקסט, תמונות ווידאו. פעילותה כוללת גם מחקר ללמידת רובוטים ולסימולציה. ליישומים כאלה עשויות להיות דרישות מחשוב שונות מאלה של מודלי שפה, ובהן עיבוד מידע חזותי ומרחבי ויצירת סביבות שניתן לפעול בתוכן.

על פי AMD, צירוף החוקרים והמומחים של World Labs אמור לסייע לה להבין כיצד משתנים עומסי העבודה של מודלי AI ולתכנן בהתאם את מפת הדרכים של החומרה, התוכנה והמערכות שלה. זהו יעד אסטרטגי שהחברה מציגה, ולא תוצאה שכבר הוכחה מן העסקה. ליסה סו, יו״ר ומנכ״לית AMD, הסבירה כי פיתוח פלטפורמות מחשוב לדור הבא מחייב הבנה מעמיקה של התפתחות המודלים.

לאחר השלמת העסקה צפויה פיי־פיי לי להצטרף ל־AMD כסגנית נשיא בכירה וכמדענית הראשית, בכפיפות לסו. צוות World Labs ימשיך לעסוק במחקר מודלים של בינה מלאכותית. המהלך מרחיב את מעורבותה של AMD מעבר לאספקת רכיבי מחשוב: באמצעות צוות מחקר מודלים בתוך החברה היא מבקשת לקבל מבט ישיר על צורכי היישומים העתידיים, לרבות רובוטיקה וסימולציה.

תגיות:

הפוסט AMD תרכוש את World Labs של פיי־פיי לי בעסקת מניות של 8.2 מיליארד דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

OpenAI עצרה את ההשקה המתוכננת של GPT-6.1 Astra, הגרסה הבאה של מודל הבינה המלאכותית שלה, בעקבות בעיות שהתגלו בבדיקות בטיחות פנימיות. ההשקה תוכננה לאוקטובר 2026, בין היתר בתוך ChatGPT ו־Codex. לפי דיווח של הוול סטריט ג'ורנל מ־28 בספטמבר, המודל נועד לבצע משימות מורכבות יותר עם פחות התערבות אנושית, אך לא עמד ברף הבטיחות שהחברה קבעה. רויטרס דיווחה על ההחלטה בהסתמך על העיתון; בעת פרסום הדיווח OpenAI לא הגיבה לפנייתה.

סאצ'י ג'יין, ראש מערכות הבטיחות ב־OpenAI, אמרה לוול סטריט ג'ורנל כי לצד שיפור בהתמדה בהשלמת משימות, נמצאו בעיות בהתאמת פעולות המודל לכוונת המשתמש. על פי הדיווח, הגרסה לא תמיד תיארה במדויק פעולות שביצעה או שלא ביצעה. במקרים אחרים היא המשיכה במשימה בלי לבקש אישור מתאים, או ניסתה להפעיל כלים ושירותים חיצוניים כאשר הדבר עלול היה להיות לא בטוח. החברה לא פרסמה תוצאות כמותיות מלאות של הבדיקות.

ההחלטה נוגעת במיוחד לכיוון שבו מתפתחים מוצרי AI ארגוניים וכלי פיתוח: סוכן שמקבל גישה לקוד, למסמכים או לשירותים חיצוניים צריך גם גבולות פעולה שניתן לאכוף ולבקר. יכולת גבוהה יותר לבצע רצף משימות אינה מספיקה אם המשתמש אינו יכול לדעת מה נעשה ולשלוט במועד שבו נדרש אישור נוסף. עבור לקוחות המשלבים סוכני AI בתהליכי עבודה, אמינות הדיווח על הפעולות היא חלק מהיכולת לפקח על המערכת.

OpenAI כבר תיארה בספטמבר עצירה זמנית של חלק מאימוני החיזוק למודלים מתקדמים המיועדים לפריסה, בזמן שחיזקה את סביבת המחקר והניטור. לדבריה אז, העבודה על כלל המודלים לא נעצרה וחלק מן הפעילות חודש תחת בקרות מחמירות יותר. עצירת השקת GPT-6.1 Astra היא החלטה נפרדת לגבי גרסה שתוכננה למוצרי החברה. לא דווח על הסרת GPT-6 Astra הקיים, ולא נקבע תאריך חלופי לגרסה החדשה.

הפוסט OpenAI עוצרת את השקת GPT-6.1 Astra בעקבות ממצאי בטיחות בבדיקות פנימיות הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אנבידיה הכריזה אמש (ב׳) על NVIDIA Open Agent Safety Platform, פלטפורמת תוכנה ותכנון ייחוס לחומרה שנועדו לפקח על פעילותם של סוכני בינה מלאכותית. בהודעה שהועברה לעיתונות בישראל ציינה החברה כי שלושה מרכיבים מרכזיים במנגנון האבטחה שלה — Sentry, סביבת הפיתוח DOCA ומעבדי BlueField-4 — פותחו בישראל.

הרעיון הוא להציב לסוכן גבולות גם מחוץ לתוכנה שבה הוא פועל. ככל שסוכני AI מקבלים גישה לקבצים, לשירותים ולכלים שמבצעים פעולות בשם המשתמש, ארגון צריך לדעת אילו בקשות הם שולחים והאם הם חורגים מההרשאות שנקבעו להם. אנבידיה מציעה לשלב פיקוח בזמן הריצה עם שכבת בקרה נפרדת בחומרה.

רכיב התוכנה OpenShell מפעיל סוכנים בסביבת ריצה מוגבלת, מתעד את פעולותיהם ואוכף מדיניות גישה. הוא זמין בקוד פתוח ומיועד לפעול על מעבדי Vera של אנבידיה; לדברי החברה, ניתן להתאימו גם לפלטפורמות מחשוב של Arm ואינטל. לצדו הציגה החברה את Sentry כתכנון ייחוס למנגנון פיקוח הפועל על מעבדי עיבוד הנתונים BlueField-4. המנגנון אמור לעקוב אחר פעילות הסוכן מסביבה מבודדת, שאינה בשליטתו, ולמנוע ממנו להמשיך לפעול אם חרג מהגבולות שהוגדרו לו.

Sentry נשען על סביבת התוכנה DOCA לצורך בדיקת בקשות ותגובות, אימות זהות ואכיפת הרשאות גישה לנתונים, לכלים ולממשקי תכנות. אנבידיה טוענת שהמערכת יכולה לבודד ולעצור סוכן שחורג מן המדיניות בתוך אלפיות השנייה. מדובר בטענה של החברה ובתכנון ייחוס; ההכרזה אינה מציגה נתוני בדיקה עצמאיים לביצועים האלה.

לפי אנבידיה, יותר מ־100 ארגונים עובדים עם טכנולוגיות הקשורות לפלטפורמה, בהם אנתרופיק, מיקרוסופט, פאלו אלטו נטוורקס וסיילספורס. זה אינו נתון של לקוחות שרכשו את המערכת בשלמותה. תוכנת OpenShell זמינה למפתחים, ואילו רכיב Sentry הוצג במסגרת תכנון הייחוס מבוסס BlueField-4. עבור פעילות הפיתוח בישראל, ההכרזה מדגישה את תפקידם של שבבי התקשורת ועיבוד הנתונים גם בהגנה על מערכות AI, מעבר להאצתן.

הפוסט אנבידיה מציגה פלטפורמה לאבטחת סוכני AI; שבב BlueField-4 שפותח בישראל ישמש לפיקוח על פעילותם הופיע לראשונה ב-Chiportal.