חברות השבבים חוזרות לאופנה ועם האופנה אנחנו שבים ומגלים את חשיבות מגזר השבבים להייטק הישראלי. בסקר שערך לאחרונה העיתון גלובס נבחרה חברת השבבים מג'סטיק לאבס במקום הראשון ברשימת הסטרטאפים המבטיחים לשנת 2026. מדובר בבחירה מרשימה שנעשתה ע"י 103  קרנות השקעה מקומיות וזרות שהתבקשו ע"י גלובס לבחור את עשרת הסטארטאפים המבטיחים, רגע לפני הפריצה הגדולה שלהם. ברוב קולות נבחרה מג'סטיק לאבס (Majestic Labs) שהוקמה בשנת 2023 .

מדובר בחברה דו- לאומית חציה בישראל וחציה בעמק הסיליקון שהוקמה ע"י שלושה יזמים. ד"ר עופר שחם, (לשעבר בכיר בגוגל ובמטא) המשמש כמנכ"ל ושני שותפיו האמריקאים מטסומי ריינדרס ושאה ראבי.

השותפות בין השלושה נפרשת כבר על פני כ-  14 שנים. היא החלה בשנת 2011, כאשר שאה הקים את קבוצת הסיליקון של גוגל ושכר את שירותיה של "חברת Chip Genesis – חברת ספין-אאוט מאוניברסיטת סטנפורד שהוקמה על ידי עופר. Chip Genesis התמחתה בפיתוח שבבים דיגיטליים בעלי יעילות אנרגטית משופרת ועלויות תכנון מופחתות. באוגוסט 2013 נרכשה החברה על ידי גוגל, וזהו הרגע שבו החל שיתוף הפעולה ההדוק בין עופר ושאה. מטסומי, שעבדה בגוגל עוד קודם לכן, הצטרפה לצוות, וביחד פיתחו השלושה שבבים מתקדמים לרכבים האוטונומיים, לשרתי ה AI ולטלפונים הסלולריים של גוגל.

עבודתם המשותפת של השלישיה היה כה מוצלחת ופוריה עד שב 2018 כשמרק צוקרברג החליט לפתח משקפי מציאות מדומה הוא גייס את שלושתם במטרה לפתח את מערך הסיליקון של המשקפיים המתקדמים. הפרויקט, המכונה Orion נמצא עדיין בשלבי פיתוח בעוד שכיום קיימים בשוק משקפי Smart Glass  , מדובר בפתרון חלקי בלבד שאינו מעניק חוויית מציאות רבודה מלאה (Full Augmented Reality).

בשנת 2023 עזב עופר את מטא כדי להקים סטארטאפ חדשני. שיחת הטלפון הראשונה שלו הייתה לשני שותפיו הוותיקים, שהסכימו מיד להצטרף אליו למסע. יחד, הם ישבו להגדיר כיצד יוכלו להביא בשורה שונה וייחודית לכל מה שקיים בגזרת הבינה המלאכותית. מהר מאוד הם הגיעו למסקנה כי מבחינה עסקית ברצונם לפתח פלטפורמת מחשוב חדישה ופורצת דרך, ובהיבט הטכנולוגי זיהו כי צוואר הבקבוק המרכזי של פתרונות הAI- טמון דווקא במערכות הזיכרון. בעוד שיחידות העיבוד צמחו לאורך השנים בקצב אקספוננציאלי (בהתאם לחוק מור), יחידות הזיכרון נותרו מאחור. כך הפך הזיכרון לצוואר הבקבוק הראשי בעידן הבינה המלאכותית היוצרת (Generative AI) שממשיך לצמוח בקצב מסחרר מאז פרץ לחיינו בשנת 2022.

אז כיצד מתמודד הפתרון שלכם עם הבעיה?

כיום GPUs מגיעים לניצולת של 5%-2% בלבד בגלל שהם מחכים למידע שיגיע מיחידות הזכרון. אנשי תוכנה בחברות הבינה המלאכותית  מנסים לפתור את הבעיה אך ללא הצלחה גדולה. מה שהצלחנו לעשות במג'סטיק הוא לחבר פי 1000 יותר זכרון לכל מעבד ועדיין לשמור על רוחב פס שגדול יותר מכל HBM High Bandwidth Memory)). אנחנו משתמשים ביחידות זכרון קיימות (כמו אלו של מיקרון, SK או סמסונג) ולחבר כמות גדולה של יחידות זכרון שיעבדו יחד ויראו שיפור ביצועים משמעותי לעומת כל מה שקיים כולל הפתרונות של אנבידיה.

ומה צריך לעשות כדי ליהנות מהפתרונות שלכם?

אנחנו מוכרים שרתים שמסוגלים להריץ מודלים בצורה יעילה פי חמישים מבחינת עלות לכל טוקן. כיום לשימוש בכל שרת AI יש מחיר ומה שאנחנו מציעים הוא שרת שכל מי שישתמש בו יקבל פי 50 יותר טוקנים או יותר משתמשים.  

ומה מבחינת צריכת חשמל?

כיום המגבלה המרכזית של מרכזי עיבוד נתונים היא צריכת החשמל שלהם. לדוגמא מרכז הצורך 100 מגה ואט יכול לשרת כמות משתמשים מוגבלת. אנחנו יודעים לשפר את אותו מרכז כך שעם אותה כמות חשמל ישרת בין פי 10 לפי 50 יותר משתמשים.

אז מי הלקוחות הפוטנציאלים שלכם?

יש לנו שלושה סוגים של לקוחות:

1.חברות ה- AI הידועות  – כולל אמזון, גוגל, אורקל, Open AI, אנטרופיק ודומיהן

2. חברות ספקי ענן  החדשות (Newclouds) – חברות כגון Nebius ,Together AI, CoreWeave . חברות מתמחות המספקות את כוח המחשוב הדרוש לעומסי העבודה התובעניים ביותר של בינה מלאכותית ומחשוב עתיר ביצועים (HPC).

3. חברות ענק ממגזרי שוק שונים – בנקים, חברות השקעה, חברות ביטוח וגופים פיננסים אחרים

ובאיזה שלב נמצא המוצר שלכם?

אנחנו עדיין בשלב הייצור וצפויים לספק את המערכות הראשונות בשנת 2027. כמה מהלקוחות שלנו כבר עושים ניסויים עם המערכת שפיתחנו כדי לבדוק ביצועים וזה נראה מבטיח.

האם יש לכם כבר הזמנות?

כן, יש לנו הזמנות מכמה חברות גדולות בסדרי גודל של מאות מליוני דולר.

האם אתה בטוח שהמערכת שלכם תעבוד כמו בסימולציות?

יש לי בטחון גבוה מאד במערכות הללו ואני מאמין שהן יעבדו כמו בסימולציות.

מה עם תחרות?

יש הרבה חברות שעוסקות בפיתוח תשתיות ל- AI אבל בסופו של דבר הן כולן me too של אנבידיה.

מה לדעתך הסיבה שבחרו בכם לחברה המבטיחה ביותר ברשימת גלובס?

רק אנחנו פותרים את הבעיה ועושים את זה בקצבים יותר מהירים מכל אחד שאני מכיר. אנחנו מספקים פתרון בתחום החם ביותר בעולם ה-AI. ישראל יחסית חדשה בעולם ה- ,AIנכנסנו לזה קצת בפיגור ופה אנחנו מביאים הבטחה לצמצום פערים בתחום שהוא הכי גדול והכי מבטיח בעולם ה- AI!  

כמו כן, הצוות שהקמנו בישראל הוא צוות חזק. אני קורא לו צוות מנצח. הצלחנו לבנות צוות שהוא כמו סיירת בעולם ה- AI ומפתחים כאן משהו מרענן בתחום הסטרטאפים. פתאם קמה פה חברת שבבים חדשה שמכוונת להשפיע על השוק כמו מלאנוקס או מובילאיי.

ואם כבר אנחנו מדברים על חברות שבבים האם לדעתך יש מקום לעודד הקמת חברות נוספות בתחום השבבים בישראל?

זה אכן תחום שדורש השקעות גדולות בתחילת הדרך. אבל אני בהחלט חושב שיש מקום ליצור עוד חברות וכדי לעשות זאת צריך לשמור על האקו סיסטם של חברות, של מהנדסים, של אקדמיה שמכשירה מהנדסים לתחום ושל משקיעים בתחום. יחד עם זאת אני  מאמין שהמדינה צריכה לתמוך בתחום השבבים ולהקל על יזמים שרוצים להקים חברות בתחום השבבים כולל מתן סיוע בעזרת כספי הרשות לחדשנות.

כיום יש בישראל נציגות מרשימה לחברות השבבים הגדולות ויש סמביוזה גדולה בין החברות הגדולות לסטראפים כי היכולת האנושית קיימת כאן. אבל זה עדיין אתגר גדול להקים כיום חברת סטרטאפ בתחום השבבים.

אם זה כל כך קשה מדוע שאנשים יקימו חברות סטרטאפ?

עבדתי בגוגל ובמטא וכמובן התגמול הכספי היה מצוין אבל כדי לעשות שינוי אמיתי ולהביא טכנולוגיה חדשה שתהפוך לפתרון מוביל בכל העולם אתה צריך להקים חברה משלך. זה משהו שאתה קם איתו בבוקר ובוער לך בעצמות וזו דרך אגב תכונה די יחודית לישראל. במקרה שלי למרות שהייתי בכיר בכמה מחברות הטק הגדולות והחשובות ביותר עדיין הייתי "בורג" במערכת. כעת חזרתי לעשות בעצמי דברים מהותיים.

לדעתי אנחנו נמצאים כעת בעיתוי שמאד קורא להקים סטרטאפים. מה שקורה היום בעולם הקומפיוט זו מהפיכה שלא קרתה הרבה שנים. דרישות המחשוב הקיימות כיום דורשות פתרונות יצירתיים ולמזלי מג'סטיק לאבס נמצאת במרכז הסערה. עם הידע והיכולות שלנו אנחנו יכולים לחסוך משאבי מחשוב משמעותים. אנחנו מכוונים את פיתוחינו אל המגדלור של עולם ה -AI והוא מאד ברור וחזק.

הפוסט ברוב מוחץ של 103 קרנות: הסטארטאפ הדו-לאומי שמשגע את עולם השבבים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

זה לקח אמנם קרוב לשנתיים עד שהצלחנו למצא מועד שמתאים ליוליה ולי ולפני כמה שבועות כשעליתי לרמת הגולן ניצלתי את הנסיעה לבקר במושב כנף כדי לפגוש את יוליה ביקב שלה. יוליה חיכתה לי ליד אחד השולחנות בחצר הארוחים של היקב ושם גם שמעתי את סיפורו של היקב. הכל החל ב- 2008 כאשר עופר תורג'מן, ממקימי הישוב כנף ברמת הגולן, חקלאי בנשמתו ובוגר מכללת בית ברל בתחום החקלאות, החליט לייצר יינות למשפחה וחברים. למרות שהיה מדובר ביצור לצריכה עצמית הוא לקח את הנושא ברצינות  ולמד יננות במכללת תל חי. את היין ייצר מכרמים בבעלותו בתל פארס.

לאחר מספר שנים הצטרפו לעשייה גם בני הזוג יבגני פפרני ויוליה שוורץ אשר נטעו כרם נוסף וכיום הם מייצרים ביקב סקוריה כ 10,000 בקבוקים בשנה.

כרמי היקב נטועים למרגלות תל פארס, תל געשי מהבולטים בגולן המתנשא לגובה 900 מ' ואילו כרמי היקב נטועים בערוץ רדוד, עשיר באדמת סחף עמוקה, בגובה 740 מ'.​ כרמי היקב כוללים את הזנים הלבנים מוסקט, רוסאן, גוורצטרמינר ושנין בלאן וכן את הזנים האדומים קריניאן, קברנה סובניון, סירה, מרלו, ופטיט ורדו

יוליה שהיתה בעברה מורה למדעים (כמיה ופיזיקה) וחלקאות למדה אף היא יננות במכללת תל חי ומשמשת כיום כיננית הראשית של היקב. בשיחתי עימה שמחתי לגלות כי היא משלבת בעשייתה את כל הידע שרכשה בעברה. מצד אחד הבנה טובה של האדמה ותנאי הגידול בכרמי היקב ומצד שני הידע והנסיון שלה בתחום הכימיה עוזר לה להגיע לתוצאות הרצויות בעשיית היין.

מה שמאפיין את יוליה היא סקרנות ולמידה בלתי פוסקת. הרצון ללמוד היטב את הטרואר של תל פארס ביחד עם הידע המדעי שלה הביא אותה לחפש דרכים חדשות לעשיית היין ומציאת הזנים שמתאימים ביותר לטרואר של היקב. החלטנו לעבור לטעימת הינות:

כנף 2025

היין בעל הצבע צהבהב בהיר מאד היה עשיר בריחות טרופים כולל בננה ואננס ולצידם פרחי סיגליות. בפה קיבלתי יין בעל מרקם פריך ונקי: היין מרגיש כבעל גוף קל עד בינוני וחד להפליא. מורכב מטעמים של קליפות הדרים מיובשות, שורש ג'ינג'ר ופלינטיות. היין שעשוי משני זנים מתוקים בדרך כלל היה יבש לחלוטין וסיפק חוויה מיוחדת עם איזון עדין בין מתיקות לחמיצות. יוליה הודתה שהיה זה ניסוי מיוחד שעשתה במטרה לייצר יין יבש משני זנים המשמשים ליצור ינות חצי יבשים/מתוקים אך מכיוון שהיא סולדת מינות מתוקים התאמצה לייצר יין יבש ולא מתוק. לאור העובדה כי מדובר בניסוי היא יצרה רק 1,000 בקבוקים מהיין הזה. לדעתי התוצאה היתה מוצלחת ומפתיעה מאד לטובה. זה גם אחד מינות שבחרתי לרכוש ולקחת איתי הביתה.

בשן 2024

לצבע הצהבהב בהיר של היין נוסף כאן גם גוון ירקרק. באף קיבלתי זר של פרחים לבנים ביחד עם אשכולית לבנה. הפה היה עשיר בטעמי אשכולית, תפוח ירוק וליים עם מינרליות טובה. יין מורכב ומעניין בעל חמיצות בולטת השומרת על רעננותו, נעימה אך לא מוגזמת.  עשוי מ 80% סובניון בלאן ן 20% סמיון. הסובניון תסס בנירוסטה ואילו הסמיון יושן במשך 6 חודשים בחבית.

שנין בלאן 2025

שנין בלאן זני. צבעו צהבהב בהיר. באף קיבלתי ארומות של בננה, פיטנגו ועוד ריחות של פירות טרופים כמו אננס ומלון. הפה היה מאוזן עשיר בטעם של תפוחים ירוקים עם איזון טוב בין חמיצות למתיקות. ציינתי קודם כי יוליה מביאה את נסיונה המדעי לעשיית היין שלה וכך עשתה גם עם היין הזה כאשר החליטה לבצע את  התסיסה בשלושה חלקים שונים. חלק מהענבים הותססו במיכלי נירוסטה, חלק בחבית צרפתית ישנה וחלק נוסף בחבית חדשה. כל זאת כדי להוסיף מורכבות ליין. לדעתי שתיתי את היין מוקדם מדי כי הרגשתי שמדובר ביין מורכב וסגור שעדיין לא הגיע לשיאו.

כששאלתי את יוליה לאן היא שואפת להגיע? ענתה שהיא רוצה לייצר יין ישראלי כלומר לעבוד עם זנים ים תיכונים ולהגיע לתוצאה בעלת אופי מקומי. יוליה גם מאמינה בפילוסופיה של העולם הישן לפיו "הכי טוב לצרוך את היין במקום בו מייצרים אותו". עם האימרה המעניינת הזו עברנו לטעום את היין הבא:

רוזה 2025

צבעו ורדרד בהיר מאד. מיד כשקרבתי את הכוס לאפי עלו ממנה ריחות ורדים לצד פרחים לבנים וגם פטל ומעט בננה עדינה.  בפה היין היה עדין בעל גוף קל, מינרליות טובה וטעמי פטל ותות.  עשוי מ90% ענבי סירה ו 10% ענבי ברברה.

רוג'ום אל הירי 2023

צבעו אדום ארגמן, האף מתמלא בארומות של פטל, פירות יער ודובדבנים . הדובדבנים גם המשיכו בפה, עם יין בעל חמיצות גבוהה וגוף בינוני. לאחר התסיסה היין התיישן 12 חודשים בחביות עץ אלון צרפתי. ריבוי המינרלים בקרקע הבזלתית מקנים לו או אופיו הייחודי. בלנד בורלודזי המורכב מ 70% קברנה סובניון וה 30% הנותרים מתחלקים לפי החלטת היננית בין מרלו ופטיט ורדו.

שמו המיוחד של היין לקוח מאתר רוג'ום אל הירי, אחד המונומנטים הארכיאולוגיים המסתוריים ביותר ברמת הגולן שמהווה  מרכז למחקרים רבים מזה למעלה מ-50 שנה.

כששאלתי את יוליה האם היא חושבת שיין כזה יתיישן ויהיה טוב יותר לשתיה בעוד 5-10 שנים היא הפתיעה אותי בתשובתה כשאמרה: "אני אדם של כאן ועכשיו. לא מעניין אותי שישתו את היין שלי בעוד 10 שנים".

סירה 2023

למרות שזן הסירה מתאפיין בצבע אדום סגול כהה, צבע הסירה של סקוריה בהיר למדי אבל כשהאף נושק לכוס מתגלים כמה ריחות אופיינים לינות הסירה כולל פלפל ירוק, תבלינים ובנוסף גם ארומות של נענע/מנטה. הפה אף הוא מתובל ומפולפל מעט, עשיר בטעמי דובדבנים ומינרליות שמגיעה מהקרקע הבזלתית של רמת הגולן. מדובר ביין מכרם צעיר יחסית (בן 7 שנים) ונראה שישתבח עם הזמן.

פטיט וורדו 2024

לקראת סיום הטעימה הציעה יוליה שנטעם את הפטיט ורדו הזני והחדש של היקב. מדובר ביין העשוי מגפנים צעירות שהצטרפו לכרמי היקב רק בשנת 2019. צבעו של היין אדום כהה. באף קיבלתי ארומות של אוכמניות, ופטל שחור. הפה הזכיר טעמי אוכמניות אדומות בשלות. ליין חמיצות נעימה לצד מורכבות ועושר טעמים אך עדיין ניכר כי מדובר ביין מגפנים צעירות. זן הפטיט ורדו הוא בהחלט זן שמפתיע לטובה בישראל ואני מאמין כי בעתיד נראה מהדורות מוצלחות עוד יותר מהזן גם ביקב סקוריה.

לסיכום אומר כי כרמי יקב סקוריה נטועים בטרואר ייחודי השונה מרוב אזורי הגידול המוכרים בישראל. תנאי האקלים הקיצוניים כוללים חורף קר במיוחד, עם ימים שבהם אדמת הכרמים מתכסה לחלוטין במעטה שלג לבן, לצד קיץ חם ויבש. תנאים אלו מאפשרים עונת הבשלה ארוכה המובילה לבציר מאוחר יחסית. סלעי הבזלת והסקוריה, שמקורם בהתפרצויות געשיות עתיקות, יוצרים קרקע עשירה במינרלים המעניקה ליינות ארומות וטעמים ייחודיים. יוליה, שניחנה בגישה מחקרית ומדעית, צפויה להמשיך ולשכלל את איכות היינות המופקים מהגפנים הגדלות בטרואר המרתק שלה ואני מחכה לטעום שוב את הינות שתפיק בעוד כמה שנים.  

הפוסט האלכימיה של הטרואר: סיפורה של המורה למדעים שמפצחת את סוד היין הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הטורניר הגדול ביותר בהיסטוריה של הכדורגל, מארח השנה 48 קבוצות וכדי להבטיח כי המשחקים יסתיימו בצורה הוגנת נעזרו המארגנים במערכת כלכלית וחכמה של נתונים. במונדיאל 2026 השלים הכדורגל את המעבר שלו לאינטרנט של הדברים  (IoT). בלב השינוי נמצא שילוב מורכב בין מיקרואלקטרוניקה, טלמטריה אלחוטית מהירה במיוחד, תשתית מחשוב קצה וראייה ממוחשבת רב-ספקטרלית.

טורניר 2026 מסתמך במידה רבה על חומרה מתוחכמת כדי להבטיח דיוק שיפוטי גבוה וחווייה עשירה בנתונים עבור האוהדים. הנה כמה מהשינויים המרכזים של מונדיאל 2026.

1. החוכמה שבתוך המסגרת: הכדור המחובר. הפיתוח הטכנולוגי הבולט ביותר שהוצג במהלך מונדיאל 2026 הוא כדור המשחק הרשמי של אדידס, ששמו "טריונדה" (שפירושו "שלושה גלים" בספרדית). במקום סתם כדור עור חלול, הכדור מתנהג כמו פלטפורמת טלמטריה ברמת תעופה וחלל שעפה באוויר.

יחידת המדידה האינרציאלית (IMU) התלויה במרכז הטריונדה היא יחידת מדידה אינרציאלית (IMU) מותאמת אישית. ארכיטקטורת שבב מיוחדת זו, שפותחה בשיתוף פעולה עם חברת, KINEXON  חלוצה בתחום טכנולוגיית הספורט הגרמנית, משלבת מד תאוצה תלת-ממדי וג'ירוסקופ תלת-ממדי. בעוד ששעון חכם צרכני עוקב אחר צעדים ורושם תנועה עשרות פעמים בשנייה, מערכת ה IMU של גביע העולם פועלת בקצב דגימה גבוה במיוחד של 500 הרץ. היא לוכדת 500 חבילות נתונים שונות בכל שנייה, ומשדרת זרם רציף של משתני מהירות, סיבוב ותאוצה מבנית תלת-ממדיים ישירות לרשתות הקצה של האצטדיון.

ההישג ההנדסי: מערכת מתלה הליבה. פריצת הדרך האמיתית אינה רק הסיליקון, אלא האריזה. כאשר חלוץ מקצועי בועט כדורגל, כוח ה- G המיידי המופעל על הכדור יכול בקלות לעלות על Gs 100. כדי למנוע ממצע הסיליקון להישבר או להיקרע מהאנטנה שלו,  KINEXON עיצבה מערכת מתלה פנימית בהתאמה אישית. רשת של כבלים אלסטיים וקלים מעגנים את קפסולת החיישן לליבה הפיזית המדויקת של פנימית הכדור. זה מבטיח שלא משנה כמה חזק נפגע הכדור, מרכז הכובד יישאר סימטרי לחלוטין. שחקנים אינם חשים הבדל בחלוקת המשקל, במקדם הגרר או באווירודינמיקה בהשוואה לכדור מסורתי, אך הם בועטים במכשיר קצה מתקדם ביותר.

2. ביטול שולי טעויות האנוש: העוצמה האמיתית של נתוני החיישן שבתוך הכדור מתגלה כאשר נתוני החיישן משולבים עם מטריצת המעקב האופטית של האצטדיון כדי להפעיל את טכנולוגיית הנבדל החצי אוטומטית (SAOT). דיוק ב"נקודת הבעיטה" הפגיעות הגדולה ביותר בשיפוט ה- VAR מעולם לא הייתה הקווים המצוירים על המסך; זו הייתה בחירת פריים לשידור הווידאו. בקצב סטנדרטי של 50 פריימים לשנייה, שחקן הרץ במהירות שיא יכול לנוע עד 20 סנטימטרים בין שני פריימים רצופים – לעתים קרובות הפער המדויק בין נבדל לנבדל. על ידי התאמת 16 מצלמות המעקב הייעודיות המותקנות בארכיטקטורת האצטדיון לנתוני חיישן הכדור של 500 הרץ, המערכת מזהה במדויק את המגע המדויק במילישנייה. יחידת הממשק האינפראמטרית (IMU) של הכדור רושמת עלייה חדה בתאוצה הנראית על גבי מסכי VAR כ"גרפיקת פעימות לב" ברורה ומסמנת את "נקודת הבעיטה" המוחלטת.

וידאו מסורתי (50 פריימים לשנייה): סריקת רשת גוף תלת-ממדית בו זמנית, מערכי המצלמות של האצטדיון לוכדים נתונים 50 פעמים בשנייה, ועוקבים באופן דינמי אחר 29 נקודות נתונים בודדות על גופו של כל שחקן. זה כולל את הכיוון המרחבי המדויק של גפיים, כתפיים וקצות נעליים. מודלים של בינה מלאכותית מותאמים אישית הפועלים על שרת בעל תפוקה גבוהה

מעבדים עוצמתיים משלבים את נתוני רשת המעקב עם הטלמטריה של הכדור. אם מתרחשת סטייה מנבדל בחותמת הזמן המדויקת של נקודת הבעיטה, התראה אוטומטית מופעלת בתא ה-VAR תוך שניות, מה שמגדיל את דיוק קבלת ההחלטות לרמה כמעט מושלמת של 99.99%.

3. פתרון נגיעות פנטום ומדדי כדור  – מעבר לחישובי נבדל, ארכיטקטורת החיישנים של הטריונדה מספקת בהירות חיונית לגבי אירועים שמצלמות וידאו מתקשות לפתור. הפרדת מגע מיקרו (ספייק "פעימות הלב"): בחלל הצפוף של רחבת עונשין, ההבחנה האם מסירה שפשפה את ידו של מגן או נזרקה משערו של תוקף יכולה לשנות את כל מהלך המשחק. נתוני המגע של 500 הרץ של ה-IMU רושמים את תדר הרטט הייחודי של פגיעות חומרים שונות. כדור הפוגע בשיער רך יוצר פרופיל טלמטריה שונה לחלוטין מכדור הפוגע בנעל מוצקה.

לוחות המובילים של מהירות ומרחק: הנתונים המיידיים מאפשרים לפיפ"א להציג ניתוחי מעקב מיידיים ומדויקים בשידורי טלוויזיה חיים. אוהדים יכולים לצפות במהירות הבזק של הכדור – כמו הבעיטה המהירה כברק של אידריסה גואיי עבור סנגל – או לעקוב אחר הישגים ארוכי טווח כמו הבעיטה של ​​קווין פינה למרחק של 31.228 מטר עבור כף ורדה.

4. הפעלת הסיליקון: טעינה אלחוטית באמצעות אינדוקציה היוותה אתגר תכנוני מרכזי בתכנון הכדור. מכיוון שלא ניתן לחבר כדורגל לשקע בקיר כדי לטעון אותו מצאו המתכננים פתרון ע"י תכנון מארז החיישן הפנימי המשתמש בסלילי אינדוקציה אלחוטיים משולבים. הכדורים מאוחסנים בעריסות טעינה חכמות שעוצבו בהתאמה אישית לפני שריקת הפתיחה, ואורזים מספיק אנרגיה כדי להפעיל את משדר הטלמטריה הפנימי למשך עד שש שעות רצופות. זה מספק מרווח חשמל רב גם אם משחק נוקאאוט אינטנסיבי נמשך להארכה מאוחרת ולדו-קרב פנדלים פתאומי.

משדרים בעלי צריכת חשמל נמוכה במיוחד : הנתונים חייבים לנוע ממרכז המגרש הנע במהירות לתחנות בסיס בקורות האצטדיון ללא השהיה או אובדן חבילות נתונים. המהירות הדרושה מושגת באמצעות משדרים אלחוטיים מיוחדים בעלי פס רחב במיוחד (UWB) בשילוב עם שבבי קצה של Nordic Semiconductor שתוכננו לצריכת חשמל נמוכה במיוחד. רכיבים אלה משתמשים בפס תדרים יעיל ביותר שנשאר נקי מאותות סלולריים של הצרכנים, ומבטיחים ש-80,000 משתמשי סמארטפונים במושבי האצטדיון לא יגרמו להפרעות לשידור החיוני של השיפוט.

מונדיאל 2026 מוכיח כי הגענו לאבן דרך חשובה בה שבבי סיליקון הפכו חיוניים למשחק הכדורגל בדיוק כמו הדשא על המגרש. על ידי המרת תנועה פיזית ללוגיקה דיגיטלית מיידית, רשתות חיישנים בסיסיות אלו מבטיחות מינימום טעויות אנוש בזכות מקסימום נתונים מדויקים וכך ניתן להכריע משחקים אך ורק על ידי מיומנות מקצועית של טובי שחקני הכדורגל בעולם.

הפוסט מונדיאל 2026 – האינטרנט של הבעיטות הופיע לראשונה ב-Chiportal.

במשך עשרות שנים, תעשיית השבבים הזינה בשקט את המהפכה הדיגיטלית. מהנדסים בחדרים נקיים ובמעבדות התכנון בנו את השבבים שהפכו את סמארטפונים לחכמים יותר, מכוניות לבטוחות יותר ומרכזי נתונים לחזקים יותר. אך כיום, כאשר העולם נכנס לעידן המוגדר על ידי בינה מלאכותית וביקוש למשאבי מחשוב חסרי תקדים, התעשייה מתמודדת עם משבר שאף סכום של השקעה הונית לא יכול לפתור: מחסור עולמי בכישרונות מיומנים בתחום השבבים.

מחסור זה אינו חוסר איזון זמני. זהו אתגר מבני ורב-שכבתי המאיים להאט את המומנטום של התעשייה החשובה ביותר בעולם. ובניגוד לשיבושים בשרשרת האספקה ​​או למיתון מחזורי, כישרונות לא ניתנים לייצר, לשלוח או לאגור. יש לטפח אותם – והעולם מפגר בצורה מסוכנת.

סערה מושלמת של ביקושים

תעשיית השבבים מתרחבת בקצב היסטרי. ממשלות משקיעות מיליארדים במפעלים חדשים. חברות מתחרות על בניית מאיצי בינה מלאכותית, זיכרון ברוחב פס גבוה, קווי אריזה מתקדמים ומערכות ליתוגרפיה מהדור הבא. התיאבון העולמי למחשוב הפך לבלתי נדלה.

אך כל מפעל חדש דורש אלפי מהנדסים, טכנאים ומפעילים. כל ארכיטקטורת שבבים חדשה דורשת מומחים בתכנון, אימות, מדעי החומרים ותוכנה. וכל קפיצה במורכבות הייצור – מליתוגרפיה של EUV ועד מערכות מבוססות שבבים – דורשת מומחיות עמוקה יותר מהדור שקדם לו.

על פי ניתוחי תעשייה, העולם יזדקק ליותר ממיליון עובדי שבבים נוספים עד 2030. ארצות הברית לבדה חייבת להוסיף 100,000 עובדים חדשים מדי שנה כדי לעמוד ביעדי ACT CHIPS. אירופה ניצבת בפני פער דומה. טייוואן ודרום קוריאה נאבקות לשמור על צינורות הכישרונות שלהן. אפילו סין, עם הבסיס ההנדסי העצום שלה, מדווחת על מחסור בתפקידי ייצור מתקדמים.

התעשייה מתרחבת מהר יותר ממה שכוח העבודה יכול לגדול – והפער מתרחב מדי שנה.

אחד האתגרים הדחופים ביותר הוא דמוגרפי. חלק משמעותי מכוח העבודה של השבבים מזדקן. בארה"ב, כמעט שליש מעובדי השבבים הם מעל גיל 55, ורבים יפרשו בעשור הקרוב. אלה לא רק עובדים – הם שומרי ידע סמוי שנבנה במשך עשרות שנים של ניסיון מעשי.

כאשר מהנדס ליתוגרפיה ותיק פורש לגמלאות, הוא לוקח איתו אלפי שעות של אינטואיציה: כיצד כלי מתנהג תחת לחץ, כיצד תהליך משתנה לאורך זמן, כיצד לפתור בעיות של קריסת תפוקה בשעה 3 לפנות בוקר. ידע זה לא ניתן להחלפה בקלות על ידי ספרי לימוד או מודולי הדרכה. התעשייה מתמודדת עם משבר של העברת ידע, ומנהלי משאבי אנוש יודעים זאת.

אוניברסיטאות לא עומדות בקצב

במקביל, צינור הבוגרים החדשים מצטמצם. ההרשמה לתוכניות הנדסת חשמל יורדת מזה שנים. סטודנטים נמשכים לתוכנה, בינה מלאכותית, פינטק ואבטחת סייבר – תחומים הנתפסים כזוהרים, גמישים או משתלמים יותר.

בארה"ב, אוניברסיטאות העניקו פחות מ-14,000 תארים ראשונים בהנדסת חשמל בשנים האחרונות – הרבה מתחת למה שהתעשייה צריכה. אירופה מתמודדת עם מגמות דומות. אפילו במדינות עם תרבות הנדסית חזקה, כמו גרמניה ויפן, תוכניות ספציפיות למחצה מתקשות למשוך סטודנטים. התוצאה היא פער הולך וגדל בין ביקוש התעשייה לתפוקה האקדמית.

פער הכישורים: מטרה נעה

גם כאשר חברות מוצאות מועמדים, הכישורים שהן צריכות משתנים מהר יותר מאשר מה שהאוניברסיטאות מסוגלות להסתגל. עליית הבינה המלאכותית, אינטגרציה הטרוגנית, שבבים ואריזות מתקדמות יצרה ביקוש למערכי כישורים היברידיים שכמעט ולא היו קיימים לפני עשור.

מהנדס השבבים של ימינו חייב להבין בפיזיקת התקנים, במדעי החומרים, בתוכנות משובצות, בהנדסת אמינות ועוד ועוד.זה כבר לא תחום יחיד – זוהי קבוצת תחומים מחוברים.

צוותי משאבי אנוש לא רק מגייסים מהנדסים; הם מגייסים פותרי בעיות רב-תחומיים המסוגלים לנווט במורכבות בכל רמה של הערימה.

תחרות מצד חברות הטכנולוגיה הגדולות

גם תעשיית השבבים מאבדת כישרונות לענקיות תוכנה וחברות בינה מלאכותית. בוגרים מבריקים שפעם היו מצטרפים באופן טבעי לאינטל או ל-TSMC, רואים כעת הזדמנויות אטרקטיביות יותר בגוגל, אנבידיה, , OpenAI או טסלה. חברות אלו מציעות:

• משכורות גבוהות יותר
• סביבות עבודה גמישות
• התקדמות קריירה מהירה יותר
• השפעה נראית לעין יותר

בינתיים, תפקידי ייצור שבבים דורשים לעתים קרובות עבודה במשמרות, פרוטוקולים מחמירים של חדרים נקיים ומעבר לאתרי מפעלים מרוחקים. התחרות עזה – ותעשיית השבבים מפסידה.

התרחבות עולמית ללא כישרון גלובלי

ממשלות ברחבי העולם משקיעות רבות בתחום השבבים. ארה"ב, האיחוד האירופי, יפן, הודו וסין כולן בונות מפעלים חדשים. אבל כסף לא יכול להמציא מהנדסים יש מאין.

מפעל אינו בניין; זוהי מערכת אקולוגית חיה של מומחיות. ללא האנשים הנכונים, מפעל לא יכול להגיע למלוא הקיבולת – או אפילו לפעול בביטחה.

חברת היעוץ מקינזי מזהירה כי מפעלים חדשים רבים מסתכנים בעיכובים בהקמת בנינים או בניצול נמוך של מתקנים עקב מחסור בכוח אדם. באזורים מסוימים, חברות כבר מתחרות על אותו מאגר מוגבל של טכנאים, מה שמגדיל את השכר והתחלופה.

צוואר הבקבוק של המנהיגות

מעבר למהנדסים, התעשייה מתמודדת עם מחסור במנהיגים. ניהול מפעל דורש מנהלים שמבינים את התפעול, שרשראות האספקה, הבטיחות, התשואה ודינמיקת כוח האדם. מנהיגים אלה נדירים – והתעשייה מתרחבת מהר יותר ממה שצנרת המנהיגות יכולה לגדול.

עד שנת 2030, התעשייה תזדקק לעשרות אלפי מנהיגים חדשים בדרג הביניים ובכירים. בלעדיהם, תוכניות ההתרחבות יתקעו.

הצד האנושי של פריחת הסיליקון

מאחורי המספרים מסתתר סיפור אנושי. עבודת שבבים היא תובענית. מהנדסים מתמודדים עם לחץ עז, שעות ארוכות והחלטות בעלות סיכון גבוה. עליית הבינה המלאכותית האיצה את לוחות הזמנים והגדילה את הציפיות.

חלק מהחברות מדווחות על שחיקה ותחלופה גוברים. אחרות מתקשות לשמר מהנדסים צעירים שחשים מוצפים ממורכבות התחום. התעשייה חייבת לא רק לגייס כישרונות – היא חייבת גם לתמוך בהם.

מרוץ נגד הזמן

מחסור בכישרונות שבבים אינו איום רחוק. הוא קורה עכשיו, והשלכותיו כבר נראות לעין: השקות מוצרים מתעכבות, זמני אספקה ​​מורחבים ומחזורי חדשנות איטיים יותר.

עתידו הדיגיטלי של העולם תלוי בפתרון המשבר הזה. משמעות הדבר היא חשיבה מחדש על חינוך, השקעה בהכשרה, שיפור סביבות עבודה והפיכת קריירות בתחום השבבים לאטרקטיביות יותר לדור הבא.

לתעשייה יש את ההון, את השאפתנות ואת הדחיפות. מה שהיא צריכה עכשיו זה אנשים – והמרוץ למציאתם כבר נמצא בשיאו.

הפוסט תעשיית השבבים דוהרת לטריליון דולר – אך בעיה בלתי נמנעת עלולה לעצור את ההצלחה הכבירה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

היא גדלה בירושלים ובצעירותה לא נמשכה לתחום המדעים המדויקים. גם לא היה שם הורה או מורה שניסו לכוון אותה לתחום. באוניברסיטה העברית בחרה ללמד בלשנות ועבדה שנים לא מעטות באקדמיה ללשון עברית. אך ככל הנראה הידע שרכשה בתחום התקשורת הבינאישית עזר לה, להבין אנשים, להיקלט בתעשיית השבבים וגם להשתלב בתפקידים בכירים ללא רקע טכני כלשהו. כיום לאחר למעלה מ-30 שנות עבודה בתעשיית השבבים יש לה רק דברים טובים להגיד על הדרך, החברות והאנשים אותם פגשה במהלך הקריירה הארוכה והמגוונת שלה.

אז איך הגעת לתחום השבבים?

הכל קרה במקרה. בשנת 1993 עברתי עם בעלי וילדיי לחיפה בעקבות הזדמנות עסקית חדשה של בעלי, ומצאתי את עצמי בצומת דרכים מקצועי. אף על פי שיכולתי להשתלב בתחום הבלשנות באקדמיה, קיבלתי החלטה לפנות לתעשייה. עמדו בפניי שלוש הצעות עבודה שונות: בטמבור, בשטראוס ובצורן. כאם לילדים צעירים, העדפתי לעבוד קרוב לבית. התגוררנו אז בשכונת רמת אשכול, סמוך למרכז תעשיות מדע (מת"מ) שבו פעל גם מעון לילדים. מכיוון שחברת "צורן" הייתה ממוקמת במת"מ החלטתי להשתלב בחברה, שמיקומה היה הכי קרוב והכי אידיאלי עבורי.

התחלתי את דרכי בצורן כמנהלת משאבי אנוש תחת ניהולו של מוטי מבל, שניהל את הסניף הישראלי. זמן קצר לאחר מכן מוטי עזב, ואז פגשתי את ד"ר לוי גרצברג, יזם ומנכ"ל צורן שחי בארה"ב. עם הגעתו לישראל, הוא מינה אותי לכהן גם כ Site Manager של הפעילות בארץ. בשנת 1995 הונפקה צורן בארה"ב. מבחינתי צורן היתה ציון דרך חשוב בקריירה שלי והעניקה לי כלים וניסיון עצום.

בשנת 2000 עזבתי את החברה והצטרפתי כסמנכ"לית תפעול לחברת  Emblaze Semiconductor . שלוש שנים מאוחר יותר, בשנת 2003, הקמתי יחד עם אלון עירוני את חברת. Siano Mobile Silicon אלון כיהן כמנכ"ל ואני שימשתי כסמנכ"לית התפעול והכספים (CFO/COO) של החברה. הגענו לשיא ייצור מרשים של 3 מיליון שבבים בחודש, אשר שימשו לקליטת שידורים טלוויזיוניים טרסטריאליים ואיפשרו למליוני אנשים בכל העולם לצפות בטלוויזיה ישירות מהמכשיר הנייד. עם זאת, כאשר הסמארטפונים החלו לספק את פתרון הצפייה בטלויזיה באופן מובנה, הטכנולוגיה של סיאנו הפכה למיותרת, והחברה נסגרה.

חמוטל עוד הספיקה לעזור לשותפה אלון עירוני להקים את חברת טרניקה העוסקת ביצירת טיפולים יעילים לסובלים ממיגרנות כרוניות לפני שגיא קורן מייסד Xsight Labs צילצל אליה והזמין אותה להיות ה- COO של חברתו החדשה, תפקיד אותו היא ממלאת בהצלחה עד היום.

את דוגמא מצוינת לאשה שהשתלבה נפלא בתעשיית השבבים. מה לדעתך צריך לעשות כדי שיותר נשים יצטרפו לתעשייתינו.

אני חושבת שצריך לעודד נשים כבר מגיל צעיר לכיוון חינוך טכנולוגי. אני פחות מאמינה באפליה מתקנת ויותר בחינוך מגיל צעיר. לדעתי כבר בכיתה ו' צריך למצא דרכים לקרב נשים לתעשיה. אפשר וצריך לעשות יותר ואני גם מוכנה להתנדב ולתרום לענין הזה.

ומדוע אנחנו לא רואים (כמעט בכלל) נשים בתפקידי ניהול?

יש אכן מעט מאד נשים מנהלות בהייטק בכלל ובתחום הסמיקונדקטור בפרט. זהו תחום קשה ויש בסמיקונדקטור הרבה שובינזם. אני לא סבלתי מזה אף פעם אבל זה קיים.

לדעתי יש גם בעיה בצד הנשי. סמיקונדקטור נתפס אצל נשים רבות כתחום גברי והן לא מכוונות לתחום. יש יותר נשים בתחום התוכנה או הסייבר והיום גם נהיה מודרני לנשים להיות Product Manager אבל בגדול אין מודעות ואיך חינוך של נשים לתחום השבבים ואנחנו בתעשיית השבבים סובלים מכך. גם אני באופן אישי סובלת מכך שאין לי מספיק מהנדסות.

האם ניסית לעזור לנשים שהגיעו לעבודה אצלך להשתלב בתעשיה?

כמובן, אני משתדלת להתחשב בנשים, להיות יותר סובלנית בחופשות לידה ארוכות ולתמוך בהן ככל יכולתי. למען האמת, הנשים שמגיעות אלינו טובות יותר מהגברים. יש לי נשים בתכנון חומרה, בתוכנה, ב DFT  וב- Verification  והן מצוינות. כיום 15-20% מהמהנדסים שלנו הן נשים אבל זה כואב לי שאין יותר.

האם אפשר לשנות את המצב? כלומר לדאוג שיותר נשים ילמדו אלקטרוניקה ו VLSI באקדמיה?

אני בהחלט מאמינה שזה אפשרי. זה אמנם קשה יותר לנשים לעבוד במקצוע הזה כי בדרך כלל הדאגה וגידול הילדים נופלת בעיקר על הנשים אבל זה אפשרי. אמרתי שהנשים יותר טובות מהגברים כי כדי לנהל בית ולהצליח במקביל בעבודה הן צריכות להיות ממושמעות ומסודרות. רק כך אפשר להצליח בכל משימות היום יום. אני מאמינה שאפשר גם לעשות שינוי חשיבתי בקרב צעירי הדור הבא כמו שכבר היום יש יותר נשים מגברים שנרשמים ללימודי הרפואה, כך אפשר לעשות גם בתחום השבבים!

הפוסט בלי מורים למדעים ובלי הורים מהנדסים: האישה שפילסה בעצמה את הדרך לצמרת תעשיית השבבים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

HBM שהיה עד לפני שנים ספורות רכיב נישתי למערכות HPC הפך ב‑2026 לצוואר הבקבוק מספר אחד של תעשיית ה‑AI  העולמית. כל מאיץ AI שלNVIDIA ,  AMD או גוגל תלוי בו, אבל העולם פשוט לא מצליח לייצר מספיק ממנו.

חברת המחקר Enki AI המשמשת כפלטפורמת מחקר וניתוח המונעת על ידי בינה מלאכותית מתארת את הסיטואציה כך:  “הביקוש ל‑HBM  הפך את הזיכרון ממרכיב טכני למוקד המשבר המרכזי של תשתיות ה‑”AI .

מדוע דווקא? HBM  

הסיבה הראשונה למשבר היא טכנית: מודלי AI גדולים צורכים זיכרון בקצב שלא נראה בעבר. ה‑ H100 של   אנבידיה שהגדיר את 2023–2024, השתמש ב‑GB80  של HBM3 אבל ב‑2026  ה Blackwell B200  של אנבידיה כבר משתמש בGB192 של HBM3E  עלייה של 140% בנפח הזיכרון של מאיץ אחד בלבד. מרכזי נתונים שלמים דורשים אלפי יחידות כאלה.

מומחה הזיכרון ד"ר לוקאס שוורץ מסביר: “ה‑GPU  של 2026 לא מוגבל בכוח עיבוד, הוא מוגבל בכמה זיכרון HBM אפשר להדביק עליו.”

הביקוש עולה — אבל הייצור תקוע

הסיבה השנייה למשבר היא מבנית: רק שלוש חברות בעולם מסוגלות לייצר HBM בקנה מידה תעשייתי   SK Hynix, Samsung וMicron- .

ייצור HBM הוא תהליך מסובך במיוחד:

ערימות של 8–12 שכבות DRAM , חיבורי TSV זעירים, הדבקת ווייפרים ברמת דיוק של ננומטרים, בדיקות לכל שכבה בנפרד ותשואות ייצור נמוכות במיוחד.

כפי שמסביר מהנדס בכיר ב‑TSMC: “כל שכבה נוספת ב‑HBM  היא סיכון. אם שכבה אחת נכשלת – כל הערימה הולכת לפח.” המשמעות: אי אפשר להגדיל את הייצור במהירות גם אם יש ביקוש עצום.

כל הייצור העולמי של HBM כבר נמכר מראש

לפי EnkiAI גם SK Hynix וגם Micron דיווחו כי כל תפוקת ה‑HBM  שלהם לשנת 2026 כבר נמכרה מראש.    Chip.computer מוסיף כי”כל  יחידות ה- HBM  לשנת 2026, נמכרו והקצאות ל‑2027 כבר במשא ומתן.”

המשמעות: חברות AI לא יכולות לקבל עוד זיכרון, פרויקטים נדחים, מאיצים יקרים עומדים ללא שימוש ומרכזי נתונים מתעכבים חודשים ארוכים.

מומחה התשתיות ג’ייסון מילר מסכם: “העולם בנה את כל תשתית ה‑AI  שלו על רכיב אחד ועכשיו הרכיב הזה פשוט לא זמין.”

המשבר מחמיר סמסונג מתקשה לעמוד בדרישות האיכות

לפי EnkiAI סמסונג, יצרנית הזיכרון הגדולה בעולם נכשלה בעמידה בסטנדרטים של אנבידיה עבור HBM3E  בעל 12 שכבות מה שהותיר את SK Hynix כמובילה כמעט בלעדית.

המשמעות: פחות תחרות, פחות היצע, מחירים גבוהים יותר ותלות מסוכנת ביצרן יחיד! מומחה קוריאני לתעשיית הזיכרון אומר: “כשסמסונג מתקשה, כל העולם מרגיש את זה. אין עוד יצרנים שיכולים להיכנס למשחק.”

המחירים מזנקים HBM –  הופך לחלק הגדול ביותר בעלות המאיץ

לפי מגזין Momoview  ב‑2026 יותר מ‑50% מעלות ה‑GPU  של NVIDIA Blackwell היא זיכרון HBM ו  והדור הבא (( HBM4  צפוי לעלות כ‑500 דולר לערימה אחת – פי שניים מהדור הקודם!!!

מומחה השוק ג’ון ריינולדס מסביר: “המאיץ של 2026 הוא בעצם חבילת זיכרון עם GPU לידו.” לפי SupplyICs,  ייצור HBM צורך פי 2.5–3 יותר ווייפרים מאשר DDR5 רגיל. לכן יצרני הזיכרון מפנים קווי ייצור מ‑DRAM  רגיל ל‑HBM, מקטינים את היצע הזיכרון למחשבים, סמארטפונים ורכבים, יוצרים מחסור עולמי גם במוצרים אחרים

המשבר הופך למגבלה אסטרטגית: פרויקטי AI נדחים ב‑–60%40

לפי semivision, החל מ‑2025 המגבלה המרכזית של תעשיית ה‑AI היא לא GPU  אלא  HBM ואריזת שבבים מתקדמת.  הדבר גורם לעיכובים של 40–60% בפרויקטי AI ארגוניים, למחסור במאיצים עבור חברות קטנות, לפגיעה בתעשיות הרכב, המחשבים והאלקטרוניקה, לתחרות אגרסיבית על כל יחידת זיכרון פנויה

מומחה ה‑ AI פרופ’ אלכסיי דנילוב מסביר: “העולם בנה מודלים גדולים מדי , מהר מדי , בלי לחשוב על הזיכרון שצריך להפעיל אותם.”

הפתרונות בדרך אבל לא לפני 2027

היצרנים משקיעים סכומי עתק. SK Hynix  מתכוונת להשקיע מעל  30 מיליארד דולר בהרחבת קיבולת HBM , כולל מפעל אריזה מתקדם בארה״ב בעלות 15  מיליארד דולר  והרחבת מפעל M15X בקוריאה בעלות  14.6 מיליארד דולר אבל כל ההשקעות האלה יבשילו רק ב‑2027/2028 .

מומחה ההשקעות ד"ר מייקל ברנס אומר: “הכסף זורם אבל HBM לא גדל מהר. זה תהליך איטי, יקר ומורכב.”  

וכך ניתן לסכם ולומר כי בשנת 2026, זיכרון HBM הפך מגורם טכני חשוב לבעיה אסטרטגית עולמית מכל הסיבות הבאות.

• מודלים גדולים צורכים זיכרון בקצב חסר תקדים
• ייצור HBM מוגבל לשלושה יצרנים בלבד
• תהליכי ייצור מורכבים ויקרים
• כל תפוקת 2026 נמכרה מראש
• מחירי HBM מזנקים
• ייצור DRAM רגיל נפגע
• פרויקטי AI נדחים חודשים ארוכים

ה‑ AI של 2026 אינו מוגבל בגלל כמות טרנזיסטורים, טכנולגויות יצור או יכולת עיבוד אלא דווקא על ידי זיכרון. עד שלא נפתור את משבר ה‑ HBM  כל תעשיית ה‑AI  תנוע בקצב של צוואר הבקבוק הזה.

הפוסט כיצד הפכו יחידות ה-HBM למגבלה המרכזית של עידן ה‑AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

פיטורי הענק במטא החלו הלילה ברחבי העולם והגיעו גם לישראל. לפי דיווח כלכליסט, בסניף המקומי של החברה צפויים להיות מפוטרים קצת יותר מ־100 עובדים, שהם כ־10% מכוח האדם המקומי, רובם במרכז הפיתוח של מטא בישראל. במקביל, כ־200 עובדים נוספים במרכז הפיתוח, כ־20% מהפעילות המקומית, צפויים לעבור לפעילות חדשה הקשורה לבינה מלאכותית. כמה עשרות מנהלים בדרגי ביניים צפויים לאבד את תפקידם הניהולי כחלק מהמהלך הרחב של “השטחת” הארגון.

גל הפיטורים העולמי החל הבוקר בסינגפור, שם עובדים קיבלו הודעות בשעה 4:00 לפנות בוקר לפי שעון מקומי. לפי הדיווחים, מטא ביקשה מעובדים ברחבי העולם לעבוד מהבית ביום הפיטורים, כדי לצמצם את הנוכחות במשרדים בזמן שליחת ההודעות. בישראל התקבלו כבר הודעות אצל עובדים, ולפי דיווחים מקומיים נוספים מדובר לפחות בעשרות עובדים שקיבלו זימון לשימוע לפני פיטורים.

לא משבר הכנסות, אלא שינוי מבני סביב AI

הקיצוץ אינו מגיע על רקע קריסה עסקית. להפך: בדוחות הרבעון הראשון של 2026 דיווחה מטא על הכנסות של 56.3 מיליארד דולר, עלייה של 33% לעומת הרבעון המקביל, ועל רווח נקי של 26.8 מיליארד דולר, עלייה של 61%. מנכ"ל החברה מארק צוקרברג אמר עם פרסום הדוחות כי מטא מתקדמת לעבר “בינה־על אישית למיליארדי אנשים”. (investor.atmeta.com)

המשמעות היא שמדובר בפיטורים מסוג אחר: לא פיטורים שנובעים בעיקר מירידה בהכנסות, אלא ניסיון לממן ולזרז מעבר ארגוני לתחומי AI, תשתיות ענן, מודלים וסוכני בינה מלאכותית. לפי רויטרס, הגל הנוכחי אמור לכלול כ־10% מכוח האדם העולמי של מטא, כ־8,000 עובדים, והוא עשוי להיות רק הגל הראשון השנה. מקורות שצוטטו ברויטרס אמרו כי החברה בוחנת קיצוצים נוספים במחצית השנייה של 2026, בהתאם להתקדמות היכולות בתחום הבינה המלאכותית.

ישראל נפגעת, אך גם הופכת לחלק ממאמץ ה־AI

הדגש הישראלי חשוב במיוחד משום שמרכז הפיתוח של מטא בישראל נחשב במשך שנים לאחת הפעילויות החזקות של החברה מחוץ לארה"ב. הוא צמח לאחר רכישת Onavo ב־2013, ובהמשך התרחב לתחומים כמו תשתיות דאטה, פרסום, מוצר ובינה מלאכותית. כעת, לפי הדיווחים, חלק מהעובדים המקומיים לא רק יעזבו את החברה, אלא גם חלק משמעותי מהנותרים ינותבו מחדש לפעילויות AI.

המהלך משתלב בארגון מחדש רחב יותר: לפי הגרדיאן, מטא מחייבת יותר מ־7,000 עובדים לעבור לצוותים חדשים הקשורים לבינה מלאכותית, ובהם צוותי תשתיות ענן ל־AI וצוות פנימי לפיתוח סוכני AI. לפי הדיווח, המעבר אינו מוצג כבחירה חופשית של העובדים, אלא כחלק ממבנה ניהולי חדש ומרוכז יותר.

המחיר האנושי של מרוץ הבינה המלאכותית

עבור עובדי מטא בישראל, המשמעות המיידית היא גל נוסף של אי־ודאות בשוק ההייטק המקומי. הפיטורים בחברה מצטרפים לשורה של קיצוצים בחברות טכנולוגיה בינלאומיות וישראליות בחודשים האחרונים, שבהם בינה מלאכותית משמשת גם כמנוע השקעה וגם כהצדקה לארגון מחדש ולצמצום משרות קיימות.

מטא מנסה להציג את המהלך כחלק מהתייעלות ומהתמקדות בתחומים שבהם היא רוצה להתחרות מול OpenAI, גוגל, אנתropic וחברות נוספות. אולם בישראל, כמו בעולם, השאלה המיידית פחות אסטרטגית ויותר אנושית: כמה מהידע והניסיון שנצברו במרכז הפיתוח המקומי יישארו בתוך החברה, וכמה עובדים מיומנים ימצאו את עצמם מחוץ למטא דווקא בשעה שבה החברה מגדילה השקעות בהיקפים אדירים בבינה מלאכותית.

הפוסט פיטורי הענק במטא הגיעו לישראל: כ־100 עובדים צפויים לעזוב הופיע לראשונה ב-Chiportal.

עבור מהנדסי השבבים, שינוי זה מייצג אתגר ארכיטקטוני מהותי המשנה את סדרי העדיפויות בתכנון. השאלה אינה עוד כיצד למקסם את התפוקה (Throughput) במעבד גרפי עתיר הספק, אלא כיצד לספק יכולות בינה מלאכותית משמעותיות במכשיר בעל הספק המוגבל לעשרות מילי-וואטים בלבד ומיועד לפעול במשך שנים על סוללה בודדת. המניעים למעבר זה נובעים משלושה אילוצים קריטיים: השהייה (Latency),  פרטיות  (Privacy)  וקישוריות  . (Connectivity) במערכות בטיחותיות כמו רכב אוטונומי או רובוטיקה רפואית, ההשהייה הקיימת בענן אינה קבילה, שכן תגובה במקרי קיצון חייבת להימדד במיקרו-שניות. במקביל, הצורך בפרטיות המידע והרגולציה הגוברת דורשים שנתונים ביומטריים גולמיים יישארו במכשיר. לבסוף, חוסר האמינות המובנה בהסתמכות על רשתות תקשורת אלחוטיות בסביבות תעשייתיות או חקלאיות הופך את ההסקה העצמאית למציאות הכרחית.

המעבר לקצה מחייב חשיבה מחדש על כל שכבה בחומרה. בניגוד לפרדיגמת מרכזי הנתונים, המהנדסים נדרשים כעת למקסם את ה"AI לכל מילי-וואט". זהו המניע העיקרי למעבר מארכיטקטורות GPU כלליות למאיצים ייעודיים .(Domain-Specific Accelerators) עם זאת, השינוי העמוק ביותר מתרחש בהיררכיית הזיכרון. בבינה מלאכותית בקצה, הזיכרון ולא כוח המחשוב , הוא צוואר הבקבוק העיקרי. שליפת נתונים מזיכרון הDRAM- צורכת סדרי גודל יותר אנרגיה מביצוע החישוב עצמו. כתוצאה מכך, מאיצי קצה מודרניים מתבססים על מערכי SRAM רחבים על השבב השומרים על הנתונים קרובים למארג המחשוב. טכניקות כמו גיזום נתונים (Pruning) , דלילות (Sparsity) וכימות (Quantization) הפכו מהנחות אופציונליות לדרישות יסוד בתכנון, כאשר חלק מהארכיטקטורות כבר דוחפות לכיוון של חישוב בתוך הזיכרון (In-Memory Computing) המצמצם את תנועת הנתונים כמעט לאפס.

מעבר ליכולות הסקה, הדרישה הגוברת ללמידה אדפטיבית במכשיר מציבה רף חדש של דרישות. יישומים רבים מניטור בריאות מותאם אישית ועד לתחזוקה חזויה דורשים מודלים המסוגלים להתאים את עצמם לאורך זמן, מה שמחייב חומרה התומכת בעדכוני תוכנה חסכוניים. טכנולוגיות זיכרון לא נדיף מתפתחות, כגון RRAM ו MRAM- נבחנות כיום כחלופות לאחסון פרמטרים של מודלים המתפתחים במהלך הפעולה. במקביל, מסגרות למידה מאוחדות (Federated Learning) מאפשרות למכשירים להתאמן מקומית ולתרום לעדכון מודל גלובלי מבלי לחשוף מידע גולמי. זה מחייב את מתכנני השבבים למטב את המאיצים לא רק לתפוקת הסקה, אלא גם לעומסי עבודה של אימון בדיוק נמוך.

המגמה המשמעותית ביותר המגדירה את 2026 היא התכנון המשותף של חומרה ותוכנה ביחד. הגבולות המסורתיים בין פיתוח אלגוריתמים לארכיטקטורת שבבים מיטשטשים; מהנדסי תוכנה מתכננים כיום מודלים המותאמים מראש לאילוצי החומרה, וצוותי חומרה בונים מאיצים התפורים למשפחות מודלים ספציפיות, כגון Vision Transformers למערכות ראייה או מודלי שפה קומפקטיים לעוזרים קוליים. ההתכנסות של טכניקות דחיסה בוגרות, מאיצים ייעודיים וארכיטקטורות זיכרון מתקדמות יצרה נקודת מפנה בה הEdge AI  הופך למודל הפריסה המוגדר כברירת מחדל.

בתוך מארג זה,  לתעשייה הישראלית תפקיד מפתח בתכנון ארכיטקטורת הEdge AI- העולמית, כשהיא נשענת על מסורת רבת שנים של מצוינות בתחומי התקשורת והVLSI-  .

האקו-סיסטם המקומי, שהוביל בעבר את מהפיכות הקישוריות והאחסון, השכיל להסב את ה DNA ההנדסי שלו להתמודדות עם אתגרי ההסקה והעיבוד בקצה. מרכזי הפיתוח של הענקיות הבינלאומיות בישראל, לצד דור חדש של סטארטאפים המתמקדים בAI-Centric Silicon-  מציבים את ישראל בחזית המאבק על יעילות ה- PPA  (Power, Performance, Area) .

היכולת הישראלית המוכחת בתכנון שבבים מורכבים (SoC) ובייצור פתרונות המגשרים על פער המחשוב והזיכרון, היא שהופכת את התעשייה המקומית לקטר המוביל של עידן הInference-  גם בקצה.

בשנת 2026, ברור כי הפתרונות שיאפשרו לאינטליגנציה המלאכותית לפעול בצורה אוטונומית, מאובטחת וחסכונית במכשירים הסובבים אותנו, נוצרו במידה רבה מתוך היוזמה והחדשנות של קהילת השבבים הישראלית.

העשור הקרוב לא יוכרע על ידי עוצמת העיבוד בענן, אלא על ידי התושייה הנדרשת להטמעת אינטליגנציה במכשירים הקטנים והמוגבלים ביותר המקיפים אותנו – בכיס, ברכב ובמפעל.

הפוסט 2026 – שנת המפנה לכיוון ה- EDGE-AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

במשך שנים הובטחה לנו מהפכה. בינה מלאכותית אמורה הייתה לשחרר עובדים ממשימות שוחקות, לייעל תהליכים, ולהעניק לנו יותר זמן לחשיבה יצירתית, אסטרטגית ובעלת ערך גבוה. במקום לשקוע באינסוף מטלות טכניות, הובטח שנוכל סוף‑סוף “לעבוד חכם”.

אבל המציאות, כפי שמתאר מחקר חדש של הרווארד ו‑Boston Consulting Group, רחוקה מהחזון הזה. במקום להפוך את העבודה לקלה יותר, הבינה המלאכותית יוצרת עומס מסוג חדש כזה שמותיר עובדים מותשים, מוצפים, ולעיתים אף שוקלים לעזוב את עבודתם. החוקרים מכנים את התופעה בשם מדויק ומטריד: AI Brain Fry.

המשמעות פשוטה: לא המחשב נשרף — המוח האנושי הוא שנשחק.

ההבטחה: אוטומציה שתפנה זמן לחשיבה יצירתית

הנרטיב המקורי היה כמעט אוטופי. מערכות AI אמורות היו:

•         לטפל במשימות חוזרות ומשעממות

•         לנתח מידע במהירות

•         להציע טיוטות ראשוניות

•         לאפשר לעובדים להתמקד בחדשנות, יצירתיות ופתרון בעיות

מנהלים דיברו על “העצמת עובדים”, על “שחרור זמן איכות”, ועל “שיפור חוויית העבודה”.אבל מה שקרה בפועל הוא הפוך: במקום שה‑AI יעבוד בשביל העובדים, העובדים מצאו את עצמם עובדים עבור ה‑AI.

המציאות: עובדים הופכים למנהלי אייג'נטים

המחקר של הרווארד ו‑BCG מצא תופעה עקבית: עובדים אינם מבצעים פחות עבודה, הם מבצעים עבודה מסוג חדש, מורכבת יותר, תובענית יותר, ולעיתים אף מלחיצה יותר.

במקום לבצע משימות, הם:

•         מגדירים פרומפטים

•         בודקים תוצאות

•         מתקנים טעויות

•         משווים בין גרסאות

•         מאמתים מידע

•         מחליטים במהירות אם התוצר “מספיק טוב”

במילים אחרות, העובד הפך ל‑AI Orchestrator כלומר מנהל של סוכנים חכמים, שאמורים לעבוד בשבילו, אבל בפועל דורשים ממנו פיקוח מתמיד.

העומס הזה אינו פיזי הוא קוגניטיבי והוא מצטבר.

AI Brain Fry: העייפות המנטלית החדשה

החוקרים מתארים את התופעה כעומס מנטלי שנובע מהצורך לקבל החלטות מהירות, מדויקות, ולעיתים גורליות בקצב של מכונה.

הם מצאו שלושה גורמים מרכזיים לשחיקה:

1. עומס החלטות (Decision Fatigue) – ה‑AI מייצר אינסוף אפשרויות, גרסאות, ורעיונות. העובד צריך לבחור, לסנן, להעריך שוב ושוב.

2. אחריות מוגברת – למרות שה‑AI מייצר את התוכן, האחריות על טעויות נשארת אצל האדם. העובד יודע שאם המערכת תייצר טעות  זו תהיה “הטעות שלו”.

3. קצב עבודה לא אנושי – ה‑AI עובד במהירות של מכונה. העובד נדרש “להדביק את הקצב”, גם אם המוח האנושי לא בנוי לכך.

התוצאה: עייפות מנטלית עמוקה, ירידה בריכוז, יותר טעויות, ותחושת שחיקה מואצת.

המחקר: יותר טעויות, יותר לחץ, יותר התפטרויות

המחקר של הרווארד ו‑BCG כלל מאות עובדים בתפקידים שונים: שיווק, פיננסים, שירות לקוחות, מחקר, ניהול מוצר ועוד. הממצאים היו חד‑משמעיים:

•         עובדים שעבדו עם AI דיווחו על עייפות מנטלית גבוהה יותר

•         הם ביצעו יותר טעויות משמעותיות

•         הם דיווחו על לחץ גבוה יותר

•         חלקם אף שקלו לעזוב את מקום העבודה

החוקרים מציינים כי הפער בין ההבטחה לבין המציאות יוצר תסכול עמוק. העובדים מרגישים שהם אמורים “להיות יעילים יותר”, אבל בפועל הם רק מתמודדים עם עומס מסוג חדש.

אחד המשפטים החזקים במחקר הוא זה: “הלחץ לקבל החלטות במהירות של מכונה שוחק”. המשפט הזה מסכם את הבעיה: ה‑AI לא רק מייצר תוצרים הוא מייצר קצב והקצב הזה אינו מותאם לבני אדם.

למה זה קורה? ארבע סיבות עמוקות יותר

1. ה‑AI לא באמת “מבין” הוא מנחש ולכן העובד חייב לבדוק כל דבר. הבדיקה הזו דורשת ריכוז גבוה.

2. ה‑AI מייצר יותר עבודה, לא פחות. במקום משימה אחת יש עכשיו:

•         ניסוח פרומפט

•         בדיקת תוצר

•         שיפור

•         בדיקה חוזרת

•         ולפעמים — התחלה מחדש

3. ה‑AI מטשטש גבולות זמן אם אפשר לייצר תוצר תוך 10 שניות למה לא לעשות עוד אחד? ועוד אחד? ועוד…

4. ה‑AI יוצר ציפייה ליעילות אינסופית מנהלים מצפים ליותר תוצרים, יותר מהר. העובד מרגיש שהוא תמיד “מאחור”.

הפתרון: לא פחות AI אלא AI אנושי יותר

החוקרים מדגישים:

הבעיה אינה הבינה המלאכותית עצמה אלא האופן שבו משלבים אותה בעבודה.

הם מציעים מספר פתרונות:

1. הגדרת גבולות שימוש – לא כל משימה צריכה AI.לפעמים עדיף לבצע לבד.

2. חלוקת אחריות ברורה – מי אחראי על מה? מה המערכת עושה? מה האדם עושה?

3. האטת הקצב – לא כל תוצר צריך להיות מיידי. מותר לקחת זמן לחשוב.

4. הכשרת עובדים לניהול עומס קוגניטיבי – לא רק “איך לכתוב פרומפט” אלא איך לעבוד עם AI בלי להישחק.

העתיד: האם נלמד לעבוד עם AI בלי להישרף?

ה‑AI כאן כדי להישאר.הוא לא ייעלם והוא גם לא צריך. אבל אם לא נלמד להשתמש בו בצורה בריאה, מאוזנת ומודעת. הוא ימשיך לייצר עומס, שחיקה, ויגרום ל‑AI Brain Fry .

האתגר האמיתי של השנים הקרובות אינו טכנולוגי הוא אנושי. האם נצליח לבנות מודלים של עבודה שבהם AI באמת משרת אותנו, ולא להיפך? האם נצליח להחזיר את ההבטחה המקורית ליותר זמן לחשיבה יצירתית, ולא עוד עומס מנטלי?

התשובה תלויה לא במכונות – אלא בנו!

הפוסט AI – זה אולי נוח אבל גורם לעייפות המוח הופיע לראשונה ב-Chiportal.

כילדה, קרן מולר לא חלמה שתהיה קשורה לעולם השבבים או ההייטק. חייה נסובו סביב לימודי פסנתר ואהבתה הגדולה למוזיקה ואמנות. כתלמידת קונסרבטוריון ובית הספר לאמנויות “רעות” בחיפה, הופיעה מגיל צעיר בתחרויות נגינה. ההשתתפות בבחינות המוזיקה עזרו לה לבנות משמעת עצמית ויכולת עמידה בלחצים.

כשקרן מדברת על משפחתה, מתגלה סיפור קליטה ישראלי. כשהייתי בת חמש היא מספרת, עליתי עם משפחתי לישראל מברית המועצות לשעבר, והגענו לקריית ים. היינו דוברי הרוסית היחידים בשכונה וללא ספק ניתן לאמר שאתגרי הקליטה השפיעו ועיצבו את אישיותי.

בתיכון למדתי במגמה ריאלית ולמרות שגדלתי במרחק נסיעה קצר מהטכניון, בסביבתי לא הכרתי אף אחד שלמד שם וגם לא נחשפתי לאפשרויות שעומדות בפניי במהלך הלימודים".

הכל השתנה כשהחלה לעבוד בתפקיד טכנולוגי. שם גילתה לראשונה את עולם הפיתוח הטכנולוגי כשעבדה לצד מהנדסי חשמל ואנשי מקצוע בתחום. או כפי שהיא מעידה בעצמה: 'לפתע גיליתי תחום מרתק ומאתגר. אמנם במשפחה שלי היה ברור שכולם פונים ללימודים אקדמיים, אך הבחירה בהנדסת חשמל נולדה מתוך אותה סקרנות שהתעוררה בי במהלך העבודה. לימים גם הבנתי עד כמה חשיפה מוקדמת לטכנולוגיה יכולה להשפיע, מהי מוביליות חברתית ואיך היא משפיעה על הבחירות בחיינו.

כשנרשמתי ללימודים בטכניון סבתא שלי קנתה לי את הרכב הראשון כדי שאוכל להגיע ללימודים ומאז זה הפך לבדיחה משפחתית קבועה: כל מי שמתקבל ללימודים אקדמיים “זוכה לרכב מסבתא".

ומה עם שאר בני משפחתך. האם גם הם קשורים לעולם ההייטק?

אני נשואה לניר סמנכ"ל בכיר בהייטק. אנחנו מתגוררים בתל אביב עם ארבעת בנינו, חלקם מבטן וחלקם מהלב.

ואיך הגעת לעולם השבבים?

את דרכי בתעשיה התחלתי כבר בסמסטר השני ללימודים, בצוות סטודנטים שהיה אחראי על השליטה ובקרה של חוות השרתים של אינטל, תחום שהיום יצא למדינות עם כח אדם זול יותר. עבדנו במשמרות לאורך כל היממה. מתוך רגעים של דיבוג תקלות תקשורת ופיצות בשלוש לפנות בוקר נוצרו חברויות עמוקות שמלוות אותי עד היום. זו הייתה תקופה סטודנטיאלית ייחודית, שבה הלמידה המקצועית והקשרים האישיים השתלבו זה בזה באופן טבעי.

בהמשך עברתי יחד עם חלק מהצוות לחברת מלאנוקס שהייתה אז סטארטאפ בתחילת דרכו. שם עבדתי בצוות הוריפיקציה, והפרויקט שעליו הייתי אחראית התקבל גם כפרויקט גמר בתעשייה. זו הייתה הנקודה שבה הבנתי עד כמה התעשייה בתחום מקדימה את האקדמיה. ממלאנוקס עברתי לחברת אינטל שם מילאתי תפקידי תכנון ופיתוח שונים.

התחנה הבאה שלי היתה בחברת Broadcom  אליה הגעתי בתחילת ההיריון שלי. על אף החשש במהלך ראיון העבודה שלי בחרתי לשתף בכך, למרות שלא הייתי חייבת. התגובה של המנהל המגייס הייתה מיידית וברורה: “אנחנו מגייסים לטווח ארוך”. עבורי זה היה רגע משמעותי שעיצב את תפיסת הניהול שלי.

מאז, אני מקפידה להעביר את המסר הזה למהנדסות צעירות ולעובדים בכלל: אל תוציאו את עצמכן מהמרוץ מראש, אל תוותרו על הזדמנויות בגלל תכנון משפחתי. ארגונים טובים ידעו להתמודד עם זה.

אחרי כמעט 8 שנים בברודקום המשכתי ל-  Xsight Labs כדי להוביל את ההקמה של תחום ה  DFT מאפס, חוויה יזמית אמיתית בתוך סטארטאפ. גייסתי צוות, בניתי יכולות פנימיות, ועבדתי עם אנשים מצוינים בתחושת שותפות מלאה.

כיום באנפורנה, AWS אני מרגישה שוב את אותה אנרגיה, שילוב ייחודי של חברה בינלאומית עם רוח של סטארטאפ. הביקוש האדיר לשבבים בעידן ה- AI יוצר הזדמנויות חדשות ומרגשות, ומחזיר אותי לאותה סקרנות ראשונית שהובילה אותי לתחום: התשוקה לפתרון בעיות מורכבות והמפגש הבלתי פוסק עם חזית הטכנולוגיה.

אני מאמינה שגם תחום ה DFT עומד בפני שינוי משמעותי בשנים הקרובות. לכן אני מעודדת את הצוות שלי לאמץ כלי AI לבנות לעצמם Agents ולהיות חלק פעיל מהשינוי, לא רק לצפות בו מהצד אלא להוביל אותו.

מה ההזדמנויות שאת רואה לקידום גיוון וכישרונות מגוונים בתעשייה?

בלימודי בטכניון היינו שבע נשים בלבד – מיעוט בולט. היום לשמחתי, המציאות כבר נראית אחרת ובצוות שלי באמזון יש רוב נשי, כולל בתחומים שבעבר היו כמעט בלעדיים לגברים כמו DFT ו-Package  Design   עבורי זו עדות אמיתית לשינוי העמוק שהתחום עובר.

באנפורנה, AWS  סל ההטבות לעובדים לאחר לידת ילד, לדוגמא: גברים גם זכאים לחופשת לידה בתשלום של 6 שבועות, אך מעבר להטבה כזו או אחרת, המסר הוא ברור: הורות היא אחריות משותפת.

כאשר ארגון תומך באופן אקטיבי בשילוב בין העבודה לחיים האישיים, הוא לא רק מסייע לעובדים ולעובדות, אלא מעצב תרבות ארגונית בריאה. כשיש תנאים המאפשרים שוויון בבית, נוצר שוויון אמיתי גם בהזדמנויות הקריירה לכולם.

חשוב שסביב שולחן קבלת ההחלטות יהיה מגוון אנושי רחב: מגוון דעות, רקעים שונים ומיומנויות מגוונות. גיוון זה לא רק מקדם הוגנות, אלא גם מאפשר לקבל החלטות טובות, מעמיקות ומקצועיות יותר. בסביבה תחרותית כמו ההייטק, אי אפשר לוותר על הפוטנציאל והיכולות של אף קבוצה באוכלוסייה – שיתוף נשים הוא חלק בלתי נפרד מהצלחת החברה ואני גאה לראות שהשורות מתמלאות בנשים בתפקידי מפתח, ולא רק בהייטק

מה ניתן לדעתך לעשות כדי להגדיל בכל זאת את כמות הנשים בתעשייה?

כל אישה שמגיעה לתפקיד בכיר פותחת דלת לאחרות ומסמנת להן שזה אפשרי, אך כדי להאיץ את השינוי עלינו לפעול באופן אקטיבי: דרך מנטורינג, Sponsorship ,והובלה מודעת של הדור הבא. נשים רבות מציבות לעצמן סטנדרטים גבוהים במיוחד, זו חוזקה אדירה, אך לעיתים היא מלווה בהיסוס לפני חשיפה או לקיחת הזדמנויות.

אנחנו בעידן שבו נשים מובילות חדשנות, מנהלות צוותים ומשפיעות על תעשיות שלמות כולל תעשיית השבבים. ככל שיותר נשים יבחרו לקחת את הבמה, לבקש, ליזום ולהוביל כך תגדל ההשפעה שלהן, והדרך עבור הדור הבא תהיה תהיה ברורה, טבעית ונגישה יותר!

*קרן מולר היא אחת המרצות בכנס ChipEx2026. הרצאתה תעסוק בנושא: Efficient In-System Scan Testing Over High-Speed I/O in AWS Nitro Chips

הפוסט הפסנתרנית המוכשרת שהפכה למהנדסת שבבים הופיע לראשונה ב-Chiportal.