לקראת כנס השבבים המרכזי של ישראל, שייערך ב-12 במאי 2026 בגני התערוכה וב-13 במאי 2026 במרכז פרס לשלום, אומר מייסד מלאנוקס איל ולדמן כי הדרישות הגוברות של בינה מלאכותית ממשיכות לדחוף את תעשיית השבבים קדימה, וכי לצד AI בולטים כיום גם תחומי הסייבר והביטחון
"ככל שמעבדים יותר נתונים בשנייה, המחשב נהיה אינטליגנטי יותר. כדי להיות חכם יותר, נדרש מחשב חזק יותר". כך מסכם איל ולדמן, ממייסדי מלאנוקס וכיום יו"ר Waldo Holdings, את הכוח שמניע כיום את תעשיית השבבים העולמית, לקראת כנס ChipEX2026 שייערך ב-12 במאי 2026 בגני התערוכה וב-13 במאי 2026 במרכז פרס לשלום בארגון חברת ASG.
דבריו משקפים היטב את רוח הכנס השנה, שיתמקד לא רק באלקטרוניקה קלאסית ובתכנון שבבים, אלא גם בשאלות הגדולות של עידן הבינה המלאכותית: איך בונים מערכות חזקות יותר, יעילות יותר ומהירות יותר, ומהו תפקידה של ישראל במרוץ הזה.
הכנס השנה עשוי לשמש גם מדד למצבו של הענף המקומי בצל המלחמות הבלתי פוסקות. אם בשנים קודמות הדגש היה בעיקר על חדשנות טכנולוגית ועל חיבור לשוק העולמי, הרי שכעת השאלה רחבה יותר: האם ישראל תוכל להמשיך ולשמור על מעמדה כמרכז פיתוח משמעותי גם בעידן של AI, מתיחות גיאופוליטית ומאבק גלובלי על תשתיות מחשוב ושבבים. ולדמן, לפחות, נשמע זהיר אבל אופטימי. התעשייה נפגעה, הוא מודה, אבל לא נשברה. מבחינתו, השילוב בין בינה מלאכותית, סייבר, ביטחון ויזמות מקומית עדיין יוצר לישראל בסיס חזק להמשך צמיחה.
לפי ולדמן, תעשיית השבבים נמצאת במגמת התקדמות מתמדת. הקצבים עולים, התדרים גדלים, הביצועים משתפרים והיכולות מתרחבות. בעבר אלה היו בעיקר מנועי צמיחה של מחשוב, תקשורת וטלפונים חכמים. כיום, בינה מלאכותית היא הכוח המרכזי שמאיץ עוד יותר את הדרישות. האתגר כבר איננו רק לייצר שבבים מהירים יותר, אלא לבנות תשתית חישובית המסוגלת להתמודד עם כמויות עצומות של נתונים, הן בשלב האימון של מודלים והן בשלב ההסקה, שבו המודל צריך לספק תשובה מהירה ומדויקת בזמן אמת.
AI דוחף את תעשיית השבבים לשלב הבא
ולדמן מצביע על שני מוקדים עיקריים שבהם הבינה המלאכותית משנה את חוקי המשחק. הראשון הוא Training, כלומר אימון מודלים, תהליך שדורש כוח מחשוב עצום, זיכרון, קישוריות פנימית מהירה ויכולת להזרים כמויות אדירות של נתונים. השני הוא Inference, שלב ההפעלה של המודלים, שבו הדרישות משתנות לפי סוג היישום, מספר המשתמשים, זמן התגובה הנדרש ומקום ההרצה, בענן, בקצה הרשת או במכשיר עצמו.
שני התחומים האלה, לדבריו, תלויים בשבבים יעילים יותר. לא מדובר רק במעבדים חזקים יותר, אלא גם בארכיטקטורות חדשות, באריזה מתקדמת, בקישוריות מהירה, באמינות, באימות, ובתכנון שמבין מראש את מגבלות האנרגיה, החום והעלות. זו גם הסיבה שנושאי הכנס השנה כוללים תחומים כמו Chiplet וסטנדרט UCIe, פתרונות ייצור בשני ננומטר וב-High-NA EUV, אימות ובינה מלאכותית ב-EDA, ניהול תרמי במערכות תלת-ממדיות, Hardware Root of Trust, וכן תקשורת אופטית ופוטוניקה בסיליקון.
לא רק AI: גם סייבר וביטחון תופסים מקום מרכזי
לצד הבינה המלאכותית, ולדמן מסמן שני תחומים נוספים שבלטו השנה במיוחד בישראל: סייבר וביטחון. לדבריו, המצב הביטחוני הקשה השפיע על כלל המשק, על היקף הביקורים, על נסיעות עסקיות ועל פעילות חברות. עם זאת, הוא אינו רואה בכך נזק בלתי הפיך. להפך, הוא מדגיש כי בישראל ממשיכות לצמוח חברות חדשות, לצד חברות שמתמודדות עם קשיים, וכי יש תחומים שבהם היתרון הישראלי עדיין בולט מאוד.
בתחום הביטחון, הוא מציין מגוון רחב של פיתוחים, מרחפנים וטילים ועד סייבר התקפי, לוחמה אלקטרונית, מערכות זיהוי ופתרונות מתקדמים נוספים. לשיטתו, חלק מהיתרון הזה נובע מהמפגש בין ניסיון מבצעי, הון אנושי, וידע שמגיע גם מיחידות טכנולוגיות כמו 8200 ו-81 וגם מהאקוסיסטם האזרחי של חברות הזנק ותעשייה ותיקה.
