מחקר חדש שפורסם בכתב העת Science מציג הישג יוצא דופן בצומת שבין כימיה, פיזיקה, ננוטכנולוגיה ומחשוב קוונטי: חוקרים הצליחו ליצור לראשונה מולקולה בעלת מבנה אלקטרוני חדש, ולאחר מכן להשתמש במערכת מחשוב קוונטית־קלאסית כדי להבין את תכונותיה. מעבר לחשיבות המדעית, מדובר גם בהדגמה מעניינת של הכיוון שאליו צועדת תעשיית המחשוב המתקדם: שילוב בין חומרה קוונטית, אלגוריתמים ייעודיים וכלי מדידה ברמת האטום.

המחקר בוצע בשיתוף פעולה בין IBM, אוניברסיטת מנצ'סטר, אוניברסיטת אוקספורד, ETH ציריך, EPFL ואוניברסיטת רגנסבורג. החוקרים בנו את המולקולה אטום אחר אטום, ולאחר מכן נדרשו להתמודד עם אתגר מוכר בעולם החישוב המדעי: כיצד לנתח מערכת אלקטרונית מורכבת, שבה האינטראקציות הקוונטיות חזקות מכדי ששיטות חישוב קלאסיות רגילות יוכלו לתאר אותן בצורה מלאה ויעילה.

כאן נכנס לתמונה המחשוב הקוונטי. במקום להסתמך רק על שיטות פוסט־הארטרי־פוק קלאסיות, השתמש הצוות באלגוריתם SqDRIFT על מערכת מחשוב קוונטית־מרכזית, שבה מעבדים קוונטיים ומערכות קלאסיות פועלים יחד. החישובים בוצעו על חומרת IBM, כולל מעבדי Heron, והגיעו עד להיקף של 100 קיוביטים. המטרה לא הייתה להציג עוד הדגמת ביצועים תיאורטית, אלא לפרש נתוני ניסוי אמיתיים של חומר שסונתז בפועל במעבדה.

מן הזווית של CHIPORTAL, זהו החלק המעניין במיוחד. תעשיית השבבים מחפשת כיום לא רק קפיצות בביצועי עיבוד מסורתיים, אלא גם פלטפורמות חישוב חדשות שיאפשרו לטפל בבעיות שמחשוב קלאסי מתקשה לפתור בקנה מידה סביר. חישוב מבנים אלקטרוניים של מולקולות מורכבות, חומרים קוונטיים, התקנים ננומטריים ורכיבים עתידיים הוא בדיוק אחד התחומים שבהם עשוי להתגבש יתרון למערכות היברידיות כאלה. במקרה הזה, המחשב הקוונטי שימש ככלי מחקר של ממש, ולא רק כהבטחה לעתיד.

החוקרים יצרו את המולקולה באמצעות מיקרוסקופיית גישוש סורקת על שכבת בידוד דקה מעל מצע זהב, בטמפרטורות נמוכות מאוד. לשם כך נעשה שימוש בשלושה כלים מרכזיים ש־IBM מזוהה עמם היסטורית: המיקרוסקופ המנהר הסורק (STM), טכניקות להזזת אטומים בודדים, ומיקרוסקופ הכוח האטומי (AFM). זהו למעשה חיבור בין שלושה דורות של פריצות דרך: מדידה אטומית, שליטה ישירה באטומים, וכעת גם פרשנות קוונטית של החומר שנבנה.

לפי החוקרים, המבנה האלקטרוני של המולקולה החדשה יוצר מחלקה חדשה של חומר קוונטי. אך גם בלי להיכנס לכל העומק המתמטי, החשיבות התעשייתית ברורה: היכולת לתכנן חומר ברמת האטום ולנתח אותו באמצעות מחשוב קוונטי עשויה בעתיד להשפיע על תחומים כמו גילוי חומרים חדשים, פיתוח רכיבים מולקולריים, תכנון זיכרונות והתקנים קוונטיים, ואף אופטימיזציה של חומרים לתעשיית השבבים.

במילים אחרות, המחקר הזה אינו רק הישג אקדמי. הוא מסמן כיוון אסטרטגי: מעבר מעולם שבו מחשוב קוונטי הוא הדגמת יכולת, לעולם שבו הוא מתחיל להשתלב בשרשרת הערך של מחקר חומרים ומו"פ מתקדם. עבור חברות שבבים, ספקיות תשתיות מחשוב ומפתחי מערכות HPC, זו אינדיקציה נוספת לכך שהעתיד אינו טמון רק בעוד ליבה קלאסית מהירה יותר, אלא גם בשילוב בין ארכיטקטורות שונות, כל אחת לבעיה המתאימה לה.

אם המגמה הזו תימשך, המחשב הקוונטי עשוי להפוך בשנים הקרובות לכלי משלים משמעותי בארגז הכלים של מהנדסי חומרים, פיזיקאים חישוביים ומפתחי הדור הבא של רכיבים מתקדמים. עבור תעשיית השבבים, זו אינה רק שאלה מדעית, אלא גם שאלה של יתרון תחרותי עתידי.

הפוסט IBM וחוקרים מאירופה יצרו מולקולה חדשה, והמחשוב הקוונטי סייע לפענח את המבנה האלקטרוני שלה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

בדיונים על עתידה של טאיוואן בעולם הגיאופוליטי מקובל לדבר על “מגן הסיליקון” – מושג המתאר את החשיבות האסטרטגית של תעשיית השבבים שלה, ובעיקר של חברות כמו TSMC, לשרשרת האספקה הגלובלית. אולם מאמר חדש באתר The Diplomat טוען כי ההגנה האמיתית על טאיוואן אינה רק טכנולוגית אלא גם חברתית: דמוקרטיה יציבה שהובילה לשוויון מגדרי יוצא דופן באזור אסיה–פסיפיק.

לפי המאמר, טאיוואן הצליחה לבנות מודל נדיר שבו נשים ממלאות תפקיד מרכזי בפוליטיקה, בחברה האזרחית ובכלכלה – שילוב של מסורת תרבותית מקומית עם מוסדות דמוקרטיים מודרניים.

ייצוג נשי מהגבוהים בעולם

בפרלמנט הטאיוואני מכהנות כיום נשים בכ־42% מהמושבים – שיעור מהגבוהים בעולם. לשם השוואה, שיעור הנשים בקונגרס האמריקני עומד על כ־28%, ובממוצע מדינות האיחוד האירופי על כ־33%.

גם בתחום הכלכלי טאיוואן מציגה נתונים יחסית טובים. לפי מדד הפער המגדרי העולמי של World Economic Forum, הפער בשכר בין נשים לגברים בטאיוואן עומד על כ־14% – נמוך מזה שבמדינות רבות באירופה ובאסיה, כולל גרמניה, יפן ודרום קוריאה.

אחד הסמלים הבולטים להתפתחות זו היה כהונתה של צאי אינג־וון, שכיהנה כנשיאת טאיוואן בין השנים 2016–2024. המאמר מדגיש כי בחירתה לא הייתה אירוע יוצא דופן, אלא תוצאה של תהליך ארוך שבו הנהגה נשית הפכה לנורמה בכל דרגי החברה.

כיום גם סגנית הנשיא, Hsiao Bi-khim, היא אישה, וכך גם מנהיגת מפלגת האופוזיציה המרכזית, Cheng Li-wen.

שילוב בין מסורת לדמוקרטיה

אחד הטיעונים המרכזיים במאמר הוא כי השוויון המגדרי בטאיוואן אינו תוצאה של אימוץ ערכים מערביים בלבד. החברה הטאיוואנית, כמו חלקים אחרים של התרבות הסינית, מושפעת גם ממסורות דתיות שבהן דמויות נשיות תופסות מקום מרכזי.

כך למשל, אחת הדמויות הרוחניות החשובות באי היא האלה הימית מאזו, הנערצת בפולקלור הסיני ושאליה מוקדשים מקדשים רבים. במקביל, ארגונים בודהיסטיים גדולים, כמו קרן הצדקה Tzu Chi Foundation, שנוסדה בידי הנזירה צ’נג ין, מנוהלים ברובם בידי נשים ומפעילים בתי חולים, בתי ספר ופעילות סיוע בינלאומית.

לפי הכותב, השילוב בין מסורת תרבותית פתוחה יחסית לסמכות נשית לבין מוסדות דמוקרטיים מודרניים אפשר לטאיוואן לפתח מודל חברתי יציב שבו מנהיגות נשים אינה נתפסת כחריגה.

הדמוקרטיה כבסיס לשוויון

הבסיס הפוליטי לשינוי הונח בשנות ה־90, כאשר טאיוואן עברה לדמוקרטיה מלאה. באותה תקופה קבעה מפלגת השלטון הדמוקרטית־פרוגרסיבית מכסות ייצוג לנשים במוסדות המפלגה – צעד שאומץ בהמשך גם על ידי מפלגות אחרות.

מאז הפך הייצוג הנשי לחלק מהזהות הפוליטית של טאיוואן. נשים מילאו תפקידים מרכזיים בתנועת הדמוקרטיה של סוף המאה ה־20 – כפעילות, עורכות דין ופוליטיקאיות – ולכן שוויון מגדרי נתפס כחלק בלתי נפרד מהדמוקרטיה עצמה.

ההשוואה לאזור

המאמר מציין כי המודל הטאיוואני בולט במיוחד כאשר משווים אותו למדינות אחרות בעלות מורשת תרבותית דומה.

בהונג קונג, למשל, נפגעה החברה האזרחית לאחר חוק הביטחון הלאומי של 2020 שהטיל מגבלות חמורות על פעילות פוליטית. נשים פעילות ציבוריות, כולל מחוקקות, נעצרו או נאלצו לצאת לגלות.

בסינגפור, לעומת זאת, נשים משולבות היטב בשוק העבודה ובמערכת הפוליטית, אך כוחן הפוליטי מתקיים בעיקר בתוך מסגרת פוליטית הנשלטת בידי מפלגה אחת מאז 1959.

הפער הגדול ביותר ניכר ביחס למפלגה הקומוניסטית הסינית. בהנהגה הבכירה של המפלגה אין כיום נשים כלל, ובפוליטביורו המורחב – גוף בן 24 חברים – כל החברים הם גברים.

מה עומד על הכף

לפי הכותב, הדיון הבינלאומי על טאיוואן מתמקד בדרך כלל בגיאופוליטיקה, בביטחון ובתעשיית השבבים. אולם קיים גם ממד חברתי משמעותי: מודל דמוקרטי שבו נשים ממלאות תפקיד מרכזי במערכת הפוליטית והחברתית.

אם טאיוואן תאבד את ריבונותה הדמוקרטית ותסופח למערכת הפוליטית של סין, טוען המאמר, מוסדות החברה האזרחית והארגונים הפמיניסטיים עלולים להיות בין הראשונים שייפגעו. דוגמה לכך ניתן לראות בהונג קונג, שם פורקו ארגונים אזרחיים רבים לאחר הידוק השליטה של בייג’ינג.

המשמעות, לפי הכותב, היא שהמאבק על עתידה של טאיוואן אינו רק מאבק גיאופוליטי או טכנולוגי, אלא גם מאבק על קיומו של מודל חברתי ייחודי באזור אסיה – שילוב של מסורת תרבותית, דמוקרטיה ושוויון מגדרי.

הפוסט מעבר לשבבים: “המגן החברתי” של טאיוואן והמאבק על הדמוקרטיה והשוויון המגדרי הופיע לראשונה ב-Chiportal.

כאן נכנסת לתמונה הפוטוניקה (Photonics) – השימוש בפוטונים (חלקיקי אור) במקום באלקטרונים להעברת ועיבוד מידע. אם המאה ה-20 הייתה שייכת לאלקטרוניקה, המאה ה-21 מסתמנת כעידן הפוטוניקה, והשילוב שלה עם בינה מלאכותית הוא לא פחות משידוך משמיים (או לפחות משולחן השרטוט של המהנדסים המבריקים ביותר).

צוואר הבקבוק של "חוק מור" והקיר התרמי

במשך עשורים הסתמכנו על "חוק מור" – המזעור הבלתי פוסק של טרנזיסטורים. אבל כשמגיעים לרמה של ננומטרים בודדים, הפיזיקה מתחילה להתמרד. אלקטרונים שנעים בתוך מוליכים צפופים מייצרים התנגדות, והתנגדות משמעה חום. בחוות השרתים הענקיות של NVIDIA או גוגל, חלק נכבד מהעלות ומהאנרגיה מושקע לא בעיבוד עצמו, אלא בקירור השבבים ובשינוע המידע ביניהם דרך כבלי נחושת.

כאן טמון היתרון הראשון של האור: פוטונים נעים במהירות האור, הם חסרי מסה (במנוחה) ואינם מייצרים אינטראקציה זה עם זה באותו אופן שבו אלקטרונים מתנגשים. המשמעות? העברת מידע כמעט ללא איבוד אנרגיה כחום ורוחב פס רחב בעשרות מונים מזה של חוטי הנחושת.

למה AI זקוקה דווקא לאור?

כדי להבין למה שבבים פוטוניים הם ה"גביע הקדוש" של ה-AI, צריך להסתכל על מה שקורה "מתחת למכסה המנוע" של מודל שפה כמו GPT-4. בליבת העיבוד של בינה מלאכותית עומדת פעולה מתמטית עיקרית: מכפלת מטריצות (Matrix Multiplication).

במחשוב קלאסי, הפעולה הזו מתבצעת באופן דיגיטלי, שלב אחר שלב, בתוך ליבות העיבוד. בשבב פוטוני, ניתן לבצע את החישוב הזה בצורה אנלוגית באמצעות התאבכות של גלי אור. קרני אור עוברות דרך רשת של "אינטרפרומטרים" (Interferometers), והתוצאה המתמטית מתקבלת בקצה השני של השבב כמעט באופן מיידי, במהירות האור ובצריכת חשמל אפסית יחסית.

היכולת לבצע חישובים במקביל (Parallelism) היא טבעית לאור. ניתן לשלוח אלפי קרני אור באורכי גל שונים (WDM – Wavelength Division Multiplexing) דרך אותו נתיב אופטי מבלי שהן יפריעו זו לזו, מה שמאפשר "דחיסה" של כוח עיבוד ששום שבב אלקטרוני לא יכול להתחרות בו.

יעילות אנרגטית: מצילים את כדור הארץ (ואת התקציב)

צריכת החשמל של מרכזי נתונים ברחבי העולם היא נושא בוער. ההערכות מדברות על כך שתוך שנים ספורות, ה-AI לבדה תצרוך אחוזים נכרים מתפוקת החשמל העולמית. שבבים פוטוניים מציעים פתרון לבעיה האקולוגית והכלכלית הזו. מכיוון שעיבוד פוטוני דורש פחות אנרגיה להזזת מידע ואינו זקוק למערכות קירור מסיביות באותה מידה, מדובר בטכנולוגיה "ירוקה" יותר שתאפשר להמשיך ולפתח מודלי AI גדולים יותר מבלי להקים תחנת כוח ליד כל חוות שרתים.

האתגרים בדרך למסחור

למרות ההבטחה הגדולה, הדרך לשליטה פוטונית מלאה עדיין רצופה אתגרים. המרכזי שבהם הוא האינטגרציה עם עולם הסיליקון הקיים (Silicon Photonics). רוב המידע שלנו עדיין נשמר ומעובד בפורמט אלקטרוני, והצורך להמיר אותות מאלקטרונים לפוטונים ובחזרה (O-E-O Conversion) יוצר הפסדים.

בנוסף, ייצור של שבבים אופטיים דורש דיוק קיצוני – ברמת הננומטר – כדי למנוע דליפת אור. עם זאת, חברות ענק וסטארט-אפים (רבים מהם עם שורשים ישראליים עמוקים) כבר מציגים פתרונות של "Chiplets" אופטיים שיושבים לצד המעבד האלקטרוני ומאיצים רק את המשימות הכבדות ביותר.

הזווית הישראלית: מרכז כובד עולמי

אי אפשר לדבר על שבבים ועל פוטוניקה בלי להזכיר את ישראל. האקוסיסטם המקומי, המשלב ידע שנצבר ביחידות הטכנולוגיות של צה"ל עם מחקר אקדמי מוביל בטכניון, בעברית ובבר-אילן, הפך את ישראל למעצמת פוטוניקה. חברות ישראליות נמצאות בחזית הפיתוח של תקשורת אופטית בין שבבים ועיבוד אופטי ל-AI, וזהו בדיוק התחום שבו השקעות ה-Deep-Tech מתרכזות כיום.

סיכום

אנחנו נמצאים בנקודת מפנה היסטורית. אם ה-GPU הביא אותנו אל סף המהפכה של ה-AI היוצרת (Generative AI), הרי שהשבבים הפוטוניים הם אלו שיאפשרו לנו לעבור את הסף הזה אל עבר בינה מלאכותית כללית (AGI) ומחשוב בקנה מידה של "אקסטה-סקייל" (Exascale).

עבור תעשיית ההייטק הישראלית, ההזדמנות כאן היא כפולה: לא רק להיות הצרכנים של הטכנולוגיה הזו, אלא להיות אלו שמתכננים ובונים את ה"פנסים" שיאירו את עתיד המחשוב העולמי. ככל שהאור יחליף את החשמל במסלולי הסיליקון, כך תהפוך הבינה המלאכותית למהירה יותר, ירוקה יותר, ובעיקר – עוצמתית יותר מכל מה שדמיינו.

הפוסט המהפכה המוארת: מדוע שבבים פוטוניים הם המפתח לעתיד ה-AI ומקומה של ישראל במהפכה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הדיון על הקשר בין ארצות הברית לישראל נוטה להתמקד בסיוע הביטחוני, כאילו השותפות היא בעיקר תרגיל בפטרונות אסטרטגית. אולם, לפי מחקר חדש של זינב ריבואה ממכון האדסון, מסגרת זו מתעלמת מכך שישראל היא מעצמה כלכלית וחדשנית משמעותית, שהשילוב העמוק שלה במערכות האקולוגיות התעשייתיות, הטכנולוגיות וההוניות האמריקאיות מחזק את כלכלת ארה"ב.

לאחר ה-7 באוקטובר 2023, סוכנויות אשראי, משקיעים זרים ופרשנים גיאופוליטיים הניחו שהחוסן הכלכלי של ישראל יתמוטט תחת נטל של מלחמה ממושכת על מספר חזיתות. סוכנות מודי'ס הורידה את דירוג האשראי של ישראל ב-2024. עם זאת, הערכה זו לא החזיקה מעמד.

שלוש תכונות מבניות מרכזיות

המחקר מזהה שלוש תכונות מבניות של הכלכלה הישראלית שהופכות את המדינה לשותפה כה יקרת ערך:

1. צפיפות של חדשנות

ישראל מונה 10.1 מיליון איש אך מייצרת תפוקה טכנולוגית המתחרה במדינות גדולות פי כמה. מספר החברות הישראליות הנסחרות בנאסד"ק עולה על הסכום המשולב של חברות מהודו, יפן ודרום קוריאה. למעלה מ-2,500 חברות אמריקאיות פועלות בישראל, ומעסיקות ישירות כ-72,000 ישראלים.

2. התאמה סקטוריאלית בטכנולוגיות עתיד

הקשר הכלכלי בין ארה"ב לישראל משתרע על התחומים שבהם תוכרע התחרות האסטרטגית של המאה ה-21: אבטחת סייבר, בינה מלאכותית, מערכות אוטונומיות, ביוטכנולוגיה, טכנולוגיית מים ואנרגיה מתחדשת.

3. תאימות מוסדית

ישראל היא דמוקרטיה שלטונית עם בתי משפט עצמאיים, שווקי הון שקופים והגנות חזקות על קניין רוחני. חברות אמריקאיות מבצעות שם מחקר ופיתוח רגיש מכיוון שחוזים ניתנים לאכיפה וסעד משפטי אמין.

תשואות מוכחות

מאז 1985, המסחר הדו-צדדי בין ארה"ב לישראל גדל פי עשרה לכ-49 מיליארד דולר, בנוסף להשקעות של ישראל בארה"ב בשווי כ-24 מיליארד דולר. קרן המחקר והפיתוח התעשייתי הדו-לאומית (BIRD), שהוקמה ב-1977, הקצתה 282 מיליון דולר ליותר מ-800 פרויקטים, שיצרו במישרין ובעקיפין כ-8 מיליארד דולר במכירות.

חוסן שהוכח במלחמה

בינואר 2026, מודי'ס שינתה את התחזית שלה לישראל משלילית ליציבה, בציון ירידה בסיכון הגיאופוליטי וחוסן מוכח. בנק ישראל צופה צמיחה של 5.2 אחוזים ב-2026, קרן המטבע הבינלאומית חוזה 4.8 אחוזים, והאבטלה ירדה ל-3 אחוזים.

המחקר מדגיש שלושה מאפייני חוסן:

• אמינות שרשרת אספקה תחת לחץ – מגזרי הטכנולוגיה והביטחון של ישראל המשיכו לפעול בתנאי מלחמה מתמשכים
• שימור הון – הון אמריקאי שהושקע בישראל הניב תשואות טובות ולא נזקק לאמצעי ייצוב חירום
• אמינות הרתעה – כל אינדיקטור כלכלי ישראלי שהחזיק או השתפר חיזק את האמינות של הסדר האזורי המעוגן באמריקה

תשואות אמריקאיות ישירות

ההשקעה הישראלית יוצרת מקומות עבודה אמריקאיים בעלי ערך גבוה:

• בניו יורק: כמעט 600 חברות שנוסדו על ידי ישראלים ייצרו 19.5 מיליארד דולר בתפוקה ותמכו ביותר מ-57,000 משרות
• בפלורידה: 429 חברות ישראליות ייצרו 7.3 מיליארד דולר בתפוקה
• בוירג'יניה: 119 חברות ייצרו 2.3 מיליארד דולר

איום החרם האירופי

המחקר מזהיר מפני התרחבות תנועות החרם באירופה מאז ה-7 באוקטובר, ומפרט צעדים שנקטו מדינות שונות נגד תעשיית הביטחון הישראלית, תוך שהן עצמן ממשיכות לרכוש מערכות הגנה ישראליות. דוגמאות:

• רומניה חתמה על חוזה הגנה אווירית בסך 2.3 מיליארד יורו עם רפאל ביולי 2025
• גרמניה קיבלה את מערכת Arrow 3 הראשונה בדצמבר 2025, והרחיבה את החוזה בכ-3.1 מיליארד דולר, והפכה אותו ליצוא הביטחוני הגדול ביותר בהיסטוריה של ישראל

המלצות מדיניות

המחקר ממליץ על ארבעה צעדים קונקרטיים:

1. אכיפה נגד התפשטות החרם – שימוש בחוקי סחר וסמכויות פיננסיות כדי להרתיע צעדים המשבשים את שילוב הטכנולוגיה בין ארה"ב לישראל
2. עדכון מסגרת הסחר החופשי – הבית הלבן צריך לעדכן את הסכם הסחר החופשי בין ארה"ב לישראל משנת 1985
3. ביסוס מוסדי של קו-פרודוקציה בטכנולוגיות קריטיות – מעבר מעסקאות רכש למבנה של קו-פרודוקציה במגזרים קריטיים
4. בניית פלטפורמת אינטגרציה תעשייתית דו-צדדית – הקמת מנגנון התאמה תעשייתי פדרלי המקשר בין חברות ישראליות לאשכולות ייצור אמריקאיים

מסקנה

המחקר מסכם: "השותפות בין ארה"ב לישראל היא אב-טיפוס של שיתוף פעולה בין בעלות ברית בתנאי תחרות אסטרטגית. האתגר המרכזי העומד בפני ארצות הברית הוא בניית סדר כלכלי בינלאומי המסוגל לעלות בביצועיו על חלופות אוטוריטריות לאורך זמן. הקשר בין ארה"ב לישראל מדגים כיצד נראה הסדר הזה כשהוא מתבגר: חדשנות משולבת, אמון מוסדי וחוסן שהוכח תחת לחץ."

מכון האדסון הוא ארגון מחקר מדיניות לא-מפלגתי המוקדש למחקר וניתוח חדשניים המקדמים ביטחון גלובלי, שגשוג וחופש. המכון נוסד ב-1961 ומשרדיו הראשיים נמצאים בוושינגטון די.סי. המכון מתמחה במדיניות חוץ ובטחון לאומי, כלכלה גלובלית, תחרות אסטרטגית (במיוחד עם סין), ומדיניות המזרח התיכון. הוא נחשב למכון שמרני-ליברלי עם נטייה חזקה למדיניות חוץ אמריקאית אקטיבית.

לסקירה המלאה

הפוסט מכון הדסון: השותפות בין ארה"ב לישראל מושתתת על ברית בתנאי תחרות אסטרטגית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

Space Forge רוצה לגדל בחלל את "זרעי" השבבים של הדור הבא. החברה הבריטית, שפועלת מקארדיף ומפתחת "מפעלים" קטנים במסלול סביב כדור הארץ, טוענת שמיקרו-כבידה וחלל נקי מזיהומים יכולים להוביל לחומרי גלם טהורים ומסודרים יותר לשבבים—בדרך לשיפור ביצועים ויעילות אנרגטית, עם מיקוד גם בשווקים כמו תשתיות תקשורת, דטה-סנטרים והגנה.

Space Forge הוקמה על ידי המנכ"ל ג'ושוע ווסטרן וה-CTO אנדרו בייקון במטרה לנצל תנאים שקשה או בלתי אפשרי להשיג על פני הקרקע: כמעט אפס-כבידה, ואקום טבעי ורמות נמוכות יותר של חלקיקים מזהמים. לפי החברה, השילוב הזה יכול לסייע ביצירת "זרעים" קריסטליים (crystal seeds) באיכות גבוהה—בסיס שעליו ניתן "לגדל" בהמשך חומרים מתקדמים לתעשיית השבבים חזרה בכדור הארץ.

למה לייצר חומרים לשבבים דווקא בחלל

ההיגיון המדעי הבסיסי מאחורי "ייצור במיקרו-כבידה" מוכר גם מתחומים אחרים: כשמבטלים כמעט לחלוטין את השפעת הכבידה, אפשר להפחית תופעות כמו שקיעה והפרדת שכבות, ולקבל תהליכים אחידים יותר—לפחות בחלק מהיישומים. כך, למשל, נאס"א מתארת כיצד תנאי מיקרו-כבידה יכולים לסייע בייצור שכבות דקות הומוגניות יותר ובפחות פגמים במבנים מסוימים.

במקרה של Space Forge, הטענה היא שגבישים המיועדים לתעשיית השבבים—במיוחד חומרים מתקדמים שבהם "סדר אטומי" וטוהר קובעים את הביצועים—יכולים לצאת "נקיים ומדויקים יותר" אם מתחילים את התהליך במסלול סביב כדור הארץ. החברה מציגה זאת כפוטנציאל לשבבים יעילים יותר אנרגטית ולרכיבים שמתאימים לעומסי-הספק גבוהים בתקשורת, תעופה-חלל והגנה.

המפעל המוטס שכבר עלה למסלול, ומה הוכח עד כה

הניסוי המרכזי שעליו נשענת החברה כיום הוא שיגור לוויין-מפעל קטן בשם ForgeStar-1, שנועד להדגים יכולות תפעול של "כלי ייצור" בחלל. לפי דיווחים שפורסמו, במסגרת המשימה הצליחה החברה להפעיל פלזמה—גז מחומם לטמפרטורות גבוהות מאוד (כ-1,000 מעלות צלזיוס)—שלב טכנולוגי שנחשב בעיניה תנאי מקדים לייצור חומרים וגבישים מתקדמים בהמשך.

השלב הבא, כפי שמסבירים בחברה, הוא לא רק "לייצר למעלה" אלא גם להחזיר בבטחה את התוצר לכדור הארץ—וזה החסם שמפריד בין הדגמה מעניינת לבין מודל מסחרי. כאן נכנסת לתמונה טכנולוגיית החזרה (reentry) שהחברה מפתחת: מגן חום מתקפל בשם Pridwen, שתואר בכמה דיווחים כמעין "מטרייה" או מגן נפרש שמאט ומגן על המטען בדרכו חזרה דרך האטמוספרה.

במקביל, Space Forge כבר גייסה מימון כדי להתקדם מעבר לאב-טיפוס: החברה דיווחה על סבב משמעותי, עם השתתפות של NATO Innovation Fund בין המשקיעים—איתות לכך שיישומים בתחומי תשתיות קריטיות והגנה נמצאים חזק על הרדאר שלה.

האתגרים הגדולים: רגולציה, חזרה לכדור הארץ, והוכחת ביקוש אמיתי

גם אם הטכנולוגיה עובדת, נשארות שלוש שאלות כבדות:

האחת היא רגולציה: פעילות תעשייתית בחלל מערבת רישוי שיגור, בטיחות, אחריות, ולעיתים גם חוסר בהירות לגבי מיסוי ומעמד מוצרים שחוזרים מהמסלול למדינות שונות. החברה עצמה טוענת שזה אחד החסמים המרכזיים לקיצור לוחות זמנים.

השנייה היא לוגיסטיקת "חזרה" בקצב גבוה. ייצור בחלל נהיה מעניין כלכלית רק אם אפשר להוריד מטענים בתדירות אמינה—וכאן התעשייה כולה עדיין בונה את השרירים. במקביל ל-Space Forge, חברות אחרות כבר מדגימות גישה דומה של "מייצרים במסלול ומחזירים": למשל Varda Space Industries, שמפתחת קפסולות חזרה ומדווחת על משימות שבהן מוחזרים מטענים ומידע מהמסלול.

הפוסט מפעל שממריא לחלל: Space Forge רוצה לגדל שם את "זרעי" השבבים של הדור הבא הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אחת הסיבות שמחשבים קוונטיים עדיין לא הפכו לכלי חישוב כללי היא שהם רגישים מאוד לרעש: אינטראקציה קטנה עם הסביבה, או שגיאה זעירה בביצוע שער קריטי, יכולה להרוס חישוב. לכן תחום תיקון השגיאות הקוונטי (Quantum Error Correction, QEC) , הוא המפתח למחשב קוונטי שימושי. אבל תיקון שגיאות מתקדם נשען בדרך כלל על מדידות תכופות במהלך האלגוריתם, ועל “פיד־פורוורד”(feed-forward)  – שינוי פעולות בהמשך בהתאם לתוצאה שנמדדה. זה מורכב טכנית, ולעיתים איטי, ופגיע לשגיאות נוספות.

מחקר חדש ב־Nature Communications  מציג גישה אחרת: לבצע סט של פעולות לוגיות חסינות־שגיאות על קיוביטים מקודדים בלי מדידות באמצע החישוב. במקום למדוד כל הזמן, החוקרים מציגים “ארגז כלים” של פרוטוקולים שמאפשרים לבצע טלפורטציה לוגית, העברת מידע בין קודים (code switching) ושילוב אסטרטגיות קידוד כדי להשיג סט פעולות אוניברסלי. המשמעות: צמצום תלות במדידות בזמן אמת עשוי להקל על פלטפורמות מסוימות ולהקטין צווארי בקבוק תפעוליים . (Nature)

מה בעצם הראו, ולמה זה יותר מהדגמה נקודתית?

לפי המאמר והתקציר בפאבמד, הניסוי בוצע על מעבד קוונטי מבוסס יונים לכודים (trapped ions). . הם השתמשו בקודים לגילוי שגיאות (error-detecting codes)  ולא בהכרח מתקנים באופן מלא בכל שלב — גישה שמאפשרת להציג פעולות לוגיות תוך שליטה במספר קיוביטים סביר.

הדגש במאמר הוא על רצף של רכיבים שמרכיבים יחד יכולת אוניברסלית: גם אם כל רכיב בנפרד נשמע טכני, החידוש הוא החיבור: טלפורטציה לוגית ללא מדידות באמצע האלגוריתם, העברת מידע בין קודים דו־ממדיים ותלת־ממדיים (כמו וריאנטים של color codes) , והשלמת סט שערים אוניברסלי באמצעות “הזרקת מצב”(state injection) .

מה זה אומר על הדרך למחשב קוונטי שימושי?

כדאי להיזהר: זו עדיין לא “הוכחת יתרון קוונטי” ולא מחשב כללי. אבל זה כן מסמן כיוון הנדסי: אם ניתן לבצע חלק מהתיקון/הגנה בלי מדידות ביניים, אפשר להפחית עומס על מערכות מדידה ובקרה, ולפעמים לשפר קצב פעולה.

בנוסף, יש כאן ערך קונספטואלי: בעשור האחרון התפתחה הבנה ש”אוניברסליות” במחשוב קוונטי חסין־שגיאות דורשת טריקים מורכבים כמו state injection ושילובים בין קודים. המחקר הזה מראה שאפשר לממש את השילוב באופן ניסויי, ובכך מקדם את השאלה “איך זה נראה בפועל” ולא רק “איך זה כתוב בתיאוריה”.

ולבסוף, גם אם הקורא אינו מתעמק בפרוטוקולים, אפשר לנסח את השורה התחתונה כך: מחשוב קוונטי ללא מדידות ביניים הוא ניסיון להפוך את תיקון השגיאות ליותר מעשי עבור חלק מהארכיטקטורות. אם בעתיד נראה פלטפורמות שבהן מדידות מהירות ואמינות הן החוליה החלשה, כיוון כזה עשוי להיות שווה הרבה.

הפוסט מחשב קוונטי בלי בדיקות ביניים הורסות הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מחקר חדש שפורסם ב־Scientific Reports בוחן באופן שיטתי את ביצועי מודלי שפה גדולים (LLMs) במשימות יצירתיות בהשוואה לבני אדם, תוך התמקדות במבחני חשיבה מסתעפת — כלי פסיכולוגי מקובל למדידת יכולת יצירתית. הממצאים מעלים שאלות מהוביות לגבי התפקיד שמודלים אלה ממלאים בתהליכים יצירתיים: האם הם משפרים את היצירתיות האנושית או מחליפים אותה.

חשיבה מסתעפת כמדד ליצירתיות

יצירתיות, למרות היותה מושג חמקמק, נמדדת בפסיכולוגיה באמצעות מבחנים סטנדרטיים. אחד המושגים המרכזיים הוא חשיבה מסתעפת (divergent thinking) — היכולת להציע מגוון רחב של רעיונות שונים לבעיה פתוחה, תוך יצירת פתרונות שאינם רק וריאציות של אותו רעיון בסיסי.

מבחנים אופייניים כוללים משימות כגון "כמה שימושים שונים ניתן להציע לחפץ פשוט" או "כמה פתרונות אפשריים קיימים לסיטואציה נתונה". מדידת הביצועים במבחנים אלה מתבצעת בדרך כלל לפי שלושה ממדים עיקריים: שטף (מספר הרעיונות שנוצרו), גמישות (מספר הקטגוריות השונות של רעיונות), ומקוריות (עד כמה הרעיון נדיר ביחס למאגר התשובות).

האתגר המתודולוגי: מדידה ללא הטיה

עם הופעת מודלי שפה גדולים, נוצר מתח מחקרי מעניין. מצד אחד, מודלים אלה מצטיינים ביצירת רשימות ורעיונות במהירות רבה. מצד שני, קיימת טענה שהם נוטים לממוצע סטטיסטי, לקלישאות ולדפוסים שהופיעו בנתוני האימון שלהם.

האתגר המרכזי במחקר הוא למנוע מצב שבו המדידה תשקף בעיקר "מהירות הקלדה" ולא יצירתיות אמיתית. מודלים יכולים לנצח בקלות במדד השטף פשוט בשל יכולתם לייצר טקסט במהירות. לכן, לפי הודעת המחקר ב־EurekAlert!, חיוני להעמיד את המודלים מול מדדים שמענישים חזרתיות ושמבקשים מהם להימנע מתשובות צפויות.

מקוריות סטטיסטית אינה זהה לערך יצירתי

גם במקרה שבו מודל שפה משיג ציונים גבוהים במקוריות לפי אלגוריתמים סטטיסטיים, אין זה בהכרח מעיד על יצירתיות בעלת ערך אנושי. רעיון יכול להיות נדיר מבחינה סטטיסטית, אך חסר תועלת או רלוונטיות מעשית.

בנוסף, נתגלו מספר סוגיות מתודולוגיות חשובות:

תלות בניסוח ההנחיה (prompt): שינוי קטן בניסוח עשוי לגרום לשינוי דרמטי בתוצאה, מה שמעלה את השאלה האם המדד משקף את יכולת המודל או את כישורי מנסח ההנחיה.

אפקט העיגון: מודלים נוטים לעיתים ליצור רצפים המושפעים מהדוגמאות הראשונות שהפיקו, בדומה לבני אדם שנתקעים על כיוון מחשבתי אחד. השאלה המעניינת היא האם המודלים מייצרים מרחב רעיונות רחב באמת, או רק וריאציות סביב תבנית מרכזית אחת.

משמעות מעשית: כלי משלים או תחליף

הגישה הפרודוקטיבית למחקר זה אינה "אדם נגד מכונה", אלא הבנת התנאים שבהם מודלי שפה תורמים ליצירתיות אנושית. אם מודל מצטיין בשטף רעיונות, הוא יכול לשמש כ"מנוע סקיצה" — מפיק מגוון ראשוני רחב שממנו בני אדם בוחרים, משלבים ומסננים.

עם זאת, אם מודל נכשל בגמישות אמיתית, הוא עלול ליצור אשליה של יצירתיות: כמות גדולה של טקסט עם מעט פריצות דרך אמיתיות. התועלת המעשית טמונה בהבנה של סוגי המשימות הפתוחות שבהן המודל תורם הכי הרבה, לעומת אלו שבהן הוא גורם להתכנסות מוקדמת לרעיונות דומים.

מגבלות המחקר ודיון רחב יותר

יש להתייחס לממצאים בהקשר המתודולוגי המתאים. המחקר מוגבל על ידי מספר גורמים: אופי האוכלוסייה הנבדקת, השפה שבה נערכו המבחנים, והמודל הספציפי שנבדק. יתרה מכך, "מודל שפה" הוא קטגוריה רחבה — מודלים שונים מתנהגים באופן שונה, וגם אותו מודל עשוי להשתנות עם עדכונים טכנולוגיים.

לפיכך, נכון להתייחס לתוצאות אלה כהדגמה מתודולוגית ולא כהכרעה סופית בשאלת יכולתם היצירתית של מודלי שפה. המחקר מהווה נדבך בדיון רחב יותר על האופן שבו טכנולוגיות בינה מלאכותית משפיעות על תהליכים יצירתיים בחינוך, בעבודה ובתחומים נוספים.

עוד בנושא באתר הידען:

הפוסט מי יצירתי יותר במבחני “חשיבה מסתעפת” — בני אדם או מודלי שפה גדולים? הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מנכ״ל אנבידיה (NVIDIA), ג׳נסן הואנג, טען בדיון מרכזי בפורום הכלכלי העולמי בדאבוס כי הבינה המלאכותית עומדת בבסיס מה שהוא כינה “פרויקט התשתיות הגדול בהיסטוריה האנושית”. לדבריו, זו אינה עוד טכנולוגיה בודדת אלא פלטפורמה חדשה שדורשת להקים ולהפעיל “מערכת שכבות” שלמה – ולכן היא כבר מייצרת ביקוש עצום לעובדים, החל ממקצועות בנייה ותשתית ועד מומחי ענן ומפתחי יישומים.

הואנג תיאר את מהפכת ה-AI כ**“עוגת חמש שכבות”**: שכבת האנרגיה (חשמל וייצור כוח), שכבת השבבים ותשתיות המחשוב, שכבת מרכזי הנתונים והענן, שכבת המודלים, ולבסוף שכבת היישומים – “שם”, לדבריו, ייווצר הערך הכלכלי הגדול באמת, כש-AI יוטמע בשירותים פיננסיים, בריאות, ייצור ותעשייה. ההיגיון של הואנג פשוט: אם כל שכבה חייבת להיבנות ולתוחזק, אז המהפכה דוחפת את הכלכלה לייצר מקומות עבודה ברוחב יוצא דופן – גם בעבודות שטח וגם בתפקידי היי-טק.

בחלק התעסוקתי הואנג דחה את הטענה ש-AI “מחליף אנשים” באופן גורף. הוא הדגים זאת דרך רדיולוגיה וסיעוד: לדבריו, AI מאיץ משימות כמו ניתוח דימות או תיעוד ובירוקרטיה, אבל מחדד את “מטרת המקצוע” – אבחון וטיפול – ולכן עשוי אפילו להגדיל ביקוש לכוח אדם. הוא התייחס גם למחסור חמור בכוח אדם בסיעוד בארה״ב, וטען שכלים שמקלים על תיעוד יכולים לפנות זמן לטיפול ולהגדיל תפוקה – מה שמייצר תמריץ להעסקת עוד עובדים.

בדיון, שנערך מול יו״ר ומנכ״ל בלאקרוק (BlackRock) לארי פינק, הואנג הציג גם טענה רחבה יותר: AI הוא “תשתית לאומית” בדומה לחשמל או כבישים, ולכן מדינות צריכות לפתח יכולות AI מקומיות שמתאימות לשפה ולתרבות שלהן. הוא הוסיף שאוריינות AI הופכת ליכולת בסיסית: לדעת “להנחות, לנהל, להציב מעקות בטיחות ולהעריך” מערכות – מיומנויות שהוא השווה לניהול אנשים ולמנהיגות.

עוד טען הואנג כי 2025 הייתה שנה חריגה בהיקף השקעות הון-סיכון, עם יותר מ-100 מיליארד דולר שהופנו בעיקר לחברות “AI-native” – סטארט-אפים שבונים ישירות את שכבת היישומים. מבחינתו, זה סימן לכך שהעולם עדיין לא “בסוף הגל”, אלא באמצע מעבר פלטפורמה שמחייב השקעות ענק בתשתיות כדי לאפשר לכל יתר השכבות לצמוח.

הפוסט “עוגת חמש השכבות” של הואנג: בינה מלאכותית היא תשתית, לא גימיק – והיא מייצרת גל תעסוקה חדש הופיע לראשונה ב-Chiportal.

דוח חדש של BestBrokers, המבוסס על מדדי MSCI ACWI, מציב את מגזר השבבים וציוד השבבים כאחד המנצחים הבולטים של 2025: תשואה גולמית שנתית של 50.65%, שמדרגת את המגזר במקום הרביעי בין הענפים שנבחנו. מי שעקפו את השבבים היו בעיקר מגזרים “קשיחים” הקשורים למתכות יקרות – ובראשם כריית כסף וכריית זהב – בעוד שמגזר ה-IT הרחב הסתפק בתשואה נמוכה בהרבה. (B2B News Network)

הניתוח של BestBrokers בוחן ביצועים והשוואות גודל בין ענפים על בסיס מדדי MSCI ACWI (49 מדינות, שווקים מפותחים ומתעוררים), ומשלב נתוני שווי שוק לחברות בודדות ממקור חיצוני (CompaniesMarketCap) שנדגמו לתאריך 29.12.2025, לצד הסבר על שימוש בשווי שוק “חופשי למסחר” (free-float) במדדי MSCI.

איפה השבבים מול ענפים אחרים ב-2025

לפי העיבוד שצוטט מהדוח, כריית כסף הובילה את 2025 עם 207.42%, כריית זהב עם 175.69%, ואחריהן הגיעו גם ענפים נוספים שמושפעים ממחזור הסחורות. בתוך “אשכול” הענפים הטכנולוגיים-תשתיתיים, השבבים בלטו עם 50.65% – הרבה מעל מגזר ה-IT, שדורג עשירי בלבד עם 23.93%. כלומר, תשואת השבבים הייתה יותר מכפולה מזו של ה-IT הרחב באותה שנה.

בדוח ובניתוח הנלווה מוסבר שהפער הזה משקף תזה של “תשתית פיזית”: שוק ההון תימחר ב-2025 את יכולת החישוב ואת קיבולת הייצור כמשאבים מוגבלים, על רקע האצה בביקוש ל-AI, השקעות בדאטה-סנטרים, ומאמצי “החזרה הביתה” (onshoring) של שרשראות אספקה.

תמונת עומק: גודל ממוצע ו-5 שנים לאחור

לצד התשואה, הדוח מנסה לענות גם על “כמה גדולות החברות בכל ענף בממוצע”. לפי הנתונים שצוטטו, מגזר ה-IT מוביל בגודל ממוצע של חברה במדדים (כ-80.66 מיליארד דולר בממוצע), אחריו שירותי תקשורת (כ-64.82 מיליארד), ומגזר השבבים במקום השלישי עם כ-43.19 מיליארד דולר בממוצע על פני 249 חברות במדד הענפי שנבדק.

במבט של חמש שנים, השבבים מדורגים גבוה גם כן: 23.08% תשואה גולמית – מתחת לכריית זהב (23.45%) ומעל שורת ענפים כמו יצרני אנרגיה וכריית כסף.

10 החברות הגדולות בתעשיית השבבים

הדוח מדגיש גם ריכוזיות: אותם שמות חוזרים במספר מדדים/סלי-השקעה (בפרט אנבידיה, ברודקום, ASML ו-TSMC), מה שממחיש עד כמה “החומרה” וה“תוכנה” נעשו שזורות זו בזו.

לצורך תמונת “מי הגדולות”, הנה עשיריית השבבים הגדולה לפי שווי שוק על בסיס CompaniesMarketCap (הדירוג מתעדכן תדיר; BestBrokers מציינים שהשתמשו באותו מקור עבור דגימה לתאריך 29.12.2025):

מה זה אומר ל-2026, לפי הדוח

המסר המרכזי של BestBrokers הוא מעבר מ”ראלי רוחבי” לביצועים סלקטיביים יותר: חברות שיושבות עמוק בתוך תשתיות ה-AI, ייצור מתקדם וציוד קריטי – עשויות ליהנות מיתרון יחסי, בעוד חשיפה לשווקים מחזוריים, אי-ודאות סביב סין ועלויות הון עולות עשויות להגביר פערים בתוך הענף עצמו. (בנק בורסות)

אין באמור ייעוץ השקעות.

הפוסט דוח BestBrokers: תעשיית השבבים דורגה רביעית בתשואות 2025 – והרבה מעל מגזר ה-IT הרחב הופיע לראשונה ב-Chiportal.

תעשיית המוליכים למחצה בשנת 2026 מוגדרת על ידי המעבר מ"הייפ של בינה מלאכותית" ל"תשתית בינה מלאכותית" ארוכת טווח ושינוי רדיקלי בגיאוגרפיה של מפעלי הייצור. להלן 10 תובנות להתפתחות תעשיית השבבים בשנת 2026:

1. צריכת החשמל מניעה את הארכיטקטורה

כיום, כאשר מרכזי הנתונים צורכים כ- 4% מצריכת החשמל העולמית יעילות צריכת החשמל החליפה את המהירות הגולמית כמדד המרכזי לביצועים (KPI). לצורך התמודדות עם אתגר החשמל השוק מאמץ במהירות טרנזיסטורים בארכיטקטורת GAA (Gate-All-Around) ואספקת חשמל אחורית כדי להפחית את זליגת האנרגיה.

2. שבבי UCIe הופכים לסטנדרט

שבבים מונוליטיים אינם כדאיים כלכלית עבור בינה מלאכותית מתקדמת. 2026 היא השנה שבה UCIe (Universal Chiplet Interconnect Express) יהפכו לסטנדרט הדומיננטי, ויאפשרו הרכבה "דמוית לגו" של שבבים מספקים שונים (למשל, מעבד אינטל עם מאיץ מתוצרת אנבידיה) בתוך אריזה אחת.

3. התעשיה עולה לרמה של מדינה

מדינות רבות ברחבי העלם הכירו בחשיבות תעשיית השבבים לבטחון הכלכלי והלאומי שלהן והן הופכות להיות מעורבות באופן פעיל ביצור שבבים. בריטניה, גרמניה, והודו מצטברות כקונים חדשים ומשמעותיים של ציוד להקמת מפעלי יצור שבבים, ומסבסדות  במידה ניכרת יצור לצרכי יצור שבבים לקידום התעשיות הספציפיות שלהן כמו רכב ותעשייה.

4. בינה מלאכותית בקצה (Edge AI)

חיבוי ההיסק של בינה מלאכותית עוברים מהענן למכשיר. עד סוף 2026, 85% מהסמארטפונים והמחשבים הניידים היוקרתיים יגיעו עם יחידות NPUs (Neural Processing Unit) ייעודיות המסוגלות להריץ מודלים של שפה קטנה (SLMs) באופן מקומי, וייצרו שוק חדש עצום עבור ספקי רישיונות IP כמו Arm , סינופסיס ו-Cadence.

5. זיכרון: צוואר הבקבוק של HBM נמשך

אספקת זיכרון ברוחב פס גבוה (HBM4) נותרה המגבלה הגדולה ביותר לייצור מאיצי בינה מלאכותית. SK Hynix וסמסונג מכרו את כל תפוקת היצור שלהן עד 2027, מה שמניע הוצאת הון אדירה למתקני אריזה מתקדמים.

6. שינוי גאוגרפי במרכזי התכנון

מבחינה היסטורית, תכנון שבבים התרכז בעמק הסיליקון (ארה"ב), טיוואן וישראל. בשנת 2026, אנו עדים ל"ביזור הפיתוח. השינוי: אבו דאבי וריאד פותחות מרכזי תכנון ענקיים המתמקדים בבינה מלאכותית ריבונית.

גם הודו נכנסה חזק לפיתוח שבבים מאפס. גרמניה מצטרפת לתחום הפיתוח עם מרכזי פיתוח (במינכן ודרזדן ) תוך התמקדות בחוזקותיה בתחומי הרכב והתעשייה. בנוסף, "חוק השבבים האירופי" טיפח מסדרון בין גרמניה להולנד.שינוי זה כולל גם התרחבות אינטל במגדבורג ו-TSMC בדרזדן. בנוסף להתפתחות הגלובלית העניפה ישראל שומרת על מעמדה כמרכז תכנון השבבים הצפוף ביותר בעולם והיא משמשת כיום כ"פאב של הרעיונות" עבור ענקיות הטכנולוגיה האמריקאיות. כמעט כל שבב גדול של אמזון, גוגל ואפל מתוכנן במסדרון תל אביב-חיפה. וכעת  מתרחבת התעשיה גם לאיזור באר שבע כדי לנצל דור חדש של כישרונות.

7. אריזות מתקדמות  מסייעות לשיפור ביצועים

עם האטה במעבר לטכנולוגית 2 ננומטר, שיפורי ביצועים מגיעים כעת מ-3D Stacking (CoWoS, SoIC). שוק האריזות המתקדמות צומח פי 3 מהר יותר משוק ייצור הקצה המסורתי.

8. נקודת המפנה של RISC-V

סנקציות גיאופוליטיות האיצו את אימוץ RISC-V בסין וברוסיה. בשנת 2026, יש לצפות לכך ששבבי מרכזי הנתונים הראשונים בעלי הביצועים הגבוהים המבוססים על RISC-V יאתגרו את השבבים מבוססי ארכיטקטורת x86 ו-Arm בעומסי עבודה מהדור החדש.

9. סיליקון פוטוניקס נכנסת למרכזי הנתונים

כדי להתמודד עם תפוקת הנתונים העצומה של אשכולות בינה מלאכותית, כבלי נחושת מוחלפים כעת בטכנולוגיה פוטונית מבוססת אור. חיבורי סיליקון פוטוניקס הופכים לפופולארים יותר ויותר כדי להתמודד עם נפחי התקשורת הגבוהים הדרושים בעידן הבינה המלאכותית.

 . 10. משבר הכישרונות

למרות האוטומציה, התעשייה מתמודדת עם מחסור של כ- 300,000 מהנדסים מיומנים ברחבי העולם. מצב זה מוביל לעלייה בשימוש בכלי "בינה מלאכותית עבור EDA"  (כלומר כלי פיתוח המשתמשים בבינה מלאכותית כדי לתכנן שבבים מהר יותר), ומפצה על המחסור במתכננים אנושיים.

מקור: נתוני שוק מצטברים לשנת 2026 מסימפוזיוני טכנולוגיה של גרטנר, IDC ו-TSMC.

הפוסט 10 תובנות להתפתחות תעשיית השבבים בשנת 2026 הופיע לראשונה ב-Chiportal.