אינטל חשפה פיתוח חדש בתחום הייצור השבבי: שילוב של מוליכי־למחצה מסוג גליום-ניטריד (GaN) עם לוגיקת סיליקון על גבי שבב דק במיוחד. לפי הדיווח, מדובר בפרוסת GaN-on-silicon בקוטר 300 מ״מ, שבה שכבת הסיליקון הדקה מגיעה לעובי של 19 מיקרון בלבד.

החידוש המרכזי הוא האפשרות לשלב על אותו רכיב גם פונקציות של אספקת כוח וגם פעולות לוגיות בסיסיות, במקום להסתמך על שבב נפרד שינהל את אספקת המתח. באינטל מציינים כי הטכנולוגיה הודגמה בתהליך 30 ננומטר, עם נשיאת זרם יציבה, אובדן הספק נמוך ויכולת חסימת מתח של עד 78 וולט ללא זליגה.

עוד דווח כי אינטל בחנה רכיבים לוגיים שונים, ובהם מהפכים, שערי NAND, מולטיפלקסרים ומתנדים טבעתיים. לפי הנתונים, זמן המיתוג שהושג הוא 33 פיקו-שניות באופן עקבי על פני כל הפרוסה. בחברה סבורים כי לשילוב בין GaN לסיליקון עשוי להיות פוטנציאל ביישומים שבהם נדרשים צפיפות הספק גבוהה, עמידות תרמית ויעילות משופרת, כגון רובוטיקה, רכב חשמלי ומרכזי נתונים לבינה מלאכותית.

הפוסט אינטל מציגה שילוב חדש בין GaN לסיליקון על שבב דק במיוחד הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אינטל הודיעה ב־7 באפריל 2026 כי תצטרף למיזם Terafab של אלון מאסק יחד עם טסלה, ספייס X ו־xAI. אינטל אמרה כי תסייע בפרויקט שנועד לייצר שבבים עבור יעדי הרובוטיקה והדאטה סנטרים של מאסק, וכי יכולותיה בתכנון, ייצור ואריזה של שבבים “יעזרו להאיץ” את יעד המיזם — קיבולת של טרה־ואט אחד של כוח מחשוב בשנה עבור יישומי בינה מלאכותית ורובוטיקה. בעקבות ההודעה עלתה מניית אינטל ביותר מ־2% באותו יום. (Reuters)

הרקע למהלך הונח כבר ב־22 במרץ, אז חשף מאסק כי הוא מתכנן להקים באוסטין, טקסס, שני מפעלי שבבים מתקדמים תחת השם Terafab. לפי התוכנית שהציג, מפעל אחד אמור לייצר שבבים למכוניות של טסלה ולרובוטים דמויי אדם, ואילו השני מיועד לשבבים עבור דאטה סנטרים מבוססי AI בחלל. מאסק טען אז כי התפוקה העולמית הקיימת של שבבים לא תספיק לצרכים העתידיים של החברות שבשליטתו, וכי המיזם אמור בסופו של דבר לייצר טרה־ואט אחד של קיבולת מחשוב בשנה.

מבחינת אינטל, זו עשויה להיות עסקה בעלת חשיבות אסטרטגית. Reuters ציינה כי החברה מנסה להחזיר לעצמה מעמד מרכזי במירוץ ה־AI, ובמיוחד לחזק את פעילות Intel Foundry, חטיבת הייצור עבור לקוחות חיצוניים. אותה חטיבה עדיין מפסידה כסף רב — הפסד תפעולי של 10.32 מיליארד דולר ב־2025, לצד צמיחה של 3% בלבד בהכנסות — ולכן לקוח גדול כמו קבוצת החברות של מאסק יכול להיחשב הישג תדמיתי ועסקי חשוב עבור תוכנית ההתאוששות של המנכ"ל ליפ־בו טאן.

עם זאת, מאחורי הכותרת המרשימה עדיין יש לא מעט סימני שאלה. TechCrunch דיווח כי אינטל אמנם אישרה את הצטרפותה למיזם, אך לא פירטה מה בדיוק יהיה היקף תרומתה, וספייס X לא השיבה לבקשת תגובה. גם WIRED הדגישה כי התפקיד של אינטל עדיין “מעורפל”, וכי לא הוגשו עד כה מסמכים ל־SEC מצד אינטל או טסלה, כפי שהיה מצופה אילו היה מדובר בעסקה מהותית ומפורטת שכבר שינתה בפועל את היקף ההשקעה או קיבולת הייצור של אחת החברות הציבוריות. במילים אחרות, נכון לעכשיו יש הצהרה פומבית ושורת מסרים ב־X, אבל עדיין אין תמונה מלאה של תנאי ההתקשרות. (TechCrunch)

גם ברמה הטכנולוגית לא ברור עדיין מה אינטל אמורה לעשות בפועל. EE Times כתבה כי לפי ההצהרה הפומבית של אינטל, החברה צפויה לעבוד על תכנון, ייצור ואריזה של שבבים עתירי ביצועים בקנה מידה גדול, אך לא ברור אם הדבר יתורגם לבניית מפעל חדש לחלוטין, להספקת תהליכי ייצור מסוימים, לשיתוף פעולה בתחום האריזה המתקדמת, או למודל אחר. WIRED הוסיפה כי חלק מהאנליסטים מעריכים שאינטל עשויה להתחיל דווקא בתחום האריזה המתקדמת, שהוא צעד קל יותר לשילוב מיידי ואינו מחייב ניתוק חד משרשרת האספקה הקיימת של טסלה מול יצרנים כמו TSMC וסמסונג.

אם המהלך אכן יתורגם להסכם ייצור עמוק, הוא עשוי לחזק מאוד את Intel Foundry ולתת למאסק גישה הדוקה יותר לשרשרת אספקת שבבים מותאמת ל־AI, רכב אוטונומי, רובוטיקה ותשתיות חלל. אבל בשלב זה, גם אחרי כמה ימי כותרות, מדובר יותר בכיוון אסטרטגי דרמטי מאשר בעסקה מפורטת שכבר נחשפה במלואה.

הפוסט אינטל מצטרפת ל"טרהפאב" של מאסק, אבל הפרטים עדיין מעורפלים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אינטל מציגה היום תוצאות חדשות ממבחני MLPerf Inference 6.0 של MLCommons, זמן קצר לאחר השקת הכרטיסים הגרפיים החדשים שלה מסדרת Intel Arc Pro B . מדד MLPerf נחשב בדרך כלל כאמת מידה מוסכמת לביצועי בינה מלאכותית בתעשייה, שאליו מגישות תוצאות עשרות חברות טכנולוגיה מובילות.  המדד המלא נמצא כאן בלינק

במבחנים שפורסמו, נבדקו הכרטיסים החדשים מסדרת Arc Pro B יחד עם מעבדי Xeon 6 ב-4 תרחישי AI שונים, החל מתחנות עבודה ועד מרכזי נתונים ומערכות קצה. הנתון הבולט: מערכת עם 4  כרטיסים מסוג Arc Pro B70/B65 מספקת 128GB של זיכרון וידאו (VRAM), מה שמאפשר להריץ מודלים של עד 120 מיליארד פרמטרים במקביליות גבוהה. בנוסף, Arc Pro B70 הציג ביצועי הסקה גבוהים עד פי 1.8 לעומת Arc Pro B60.

התוצאות מספקות סימן ראשון וברור לכך שהדור החדש של הכרטיסים מציג שיפור משמעותי בביצועי AI לעומת הדור הקודם, ומחזק את המהלך של אינטל להציע פלטפורמת AI פתוחה, נגישה וניתנת להרחבה.

לצד החומרה, גם התוכנה תורמת לשיפור. אינטל פיתחה חבילת תוכנה פתוחה, מבוססת קונטיינרים, שמאפשרת להרחיב את ביצועי ההסקה מצומת בודד לפריסות ארגוניות עם מספר רב של כרטיסים גרפיים. על אותה חומרת Intel Arc Pro B60, שיפורי התוכנה לבדם הניבו ביצועים גבוהים עד פי 1.18 בהשוואה לתוצאות של MLPerf v5.1. עבור אינטל, זו נקודה חשובה במיוחד, משום שהיא מראה שהשיפור אינו נובע רק מהחומרה החדשה, אלא גם מהבשלה של שכבת התוכנה שסביבה.

לא רק מהיר יותר, אלא גם פשוט יותר לפריסה

מעבר לנתוני הביצועים עצמם, התוצאות נוגעות לשאלה רחבה יותר בשוק. הביקוש להסקת AI גדל, ובמקביל גדלים גם האתגרים: ארגונים, מפתחי AI ויוצרי תוכן גרפי צריכים ביצועים גבוהים, אבל רבים מהם רוצים גם לשמור על פרטיות הנתונים ולהימנע מעלויות מנוי כבדות הכרוכות בשימוש במודלי AI קנייניים. במציאות כזו, הבחירה במערכת תלויה לא רק במהירות שלה, אלא גם בשאלה עד כמה היא פתוחה, ניתנת לניהול וקלה לאימוץ.

הכרטיסים החדשים של אינטל, Intel Arc Pro B70 ו-Intel Arc Pro B65, נבנו כמערכת הסקה (Inference) שמשלבת חומרה ותוכנה מאומתות יחד. הפתרון מבוסס על קונטיינרים בסביבת Linux, תומך בהרחבה למספר כרטיסים גרפיים ובהעברות נתונים ישירות ביניהם (PCIe P2P), ומגיע עם קיבולת זיכרון משופרת שנועדה לאפשר הרצה של מודלים גדולים יותר ללא צורך בתצורות מורכבות.

הפלטפורמה כוללת גם תכונות שמכוונות לסביבות עבודה ארגוניות: תיקון שגיאות זיכרון (ECC), וירטואליזציה ברמת החומרה (SR-IOV), טלמטריה ועדכוני קושחה מרחוק. אלו יכולות שלא משפיעות על תוצאות benchmark, אבל חשובות לארגונים שצריכים מערכת יציבה, ניתנת לניהול ומתאימה לעבודה רציפה לאורך זמן.

נתון נוסף שעולה מהתוצאות: בתצורות מרובות כרטיסים גרפיים, Intel Arc Pro B70 מספק קיבולת KV Cache גבוהה עד פי 1.6 לעומת פתרונות GPU מתחרים. המשמעות היא לא רק מהירות, אלא יכולת מעשית יותר להתמודד עם מודלים גדולים וחלונות הקשר רחבים יותר בסביבות עבודה אמיתיות.

תפקיד ה-CPU נשאר קריטי בעולם של AI מואץ

אינטל מדגישה כי הסקת AI אינה מוגדרת כיום רק על ידי תפוקת ה-GPU. ככל שמערכות AI נעשות מורכבות יותר, ביצועי המערכת כולה תלויים גם ביכולת של ה-CPU לנהל זיכרון, לתזמר משימות, להפיץ עומסי עבודה ולשמור על האבטחה, האמינות וההמשכיות התפעולית הנדרשות מתשתית AI מודרנית. במילים אחרות, ה-GPU מבצע את ההאצה, אבל המעבד המרכזי הוא זה שמחזיק את המערכת כולה יציבה, יעילה וברת הרחבה.

מבחינה זו, אינטל ממשיכה להיות ספקית מעבדי השרתים היחידה שמגישה תוצאות CPU עצמאיות למבחני MLPerf Inference. יותר ממחצית מההגשות ב-MLPerf 6.0 הונעו על ידי Xeon כמעבד מארח (Host CPU), נתון שממחיש את מקומו המרכזי של Xeon בליבת תשתית ה-AI של התעשייה.

החברה מוסיפה כי מעבדי Intel Xeon 6 עם ליבות P סיפקו שיפור ביצועים דורי של עד פי 1.9 ב-MLPerf Inference v5.1. במקביל, טכנולוגיות האצת AI מובנות כגון AMX ו-AVX512 מאפשרות לעומסי עבודה כמו הסקת LLM, כוונון עדין (Fine Tuning) ולמידת מכונה קלאסית לרוץ ביעילות גם ללא חומרת מאיצים ייעודית. עבור ארגונים, זהו יתרון משום שהוא מאפשר יותר גמישות בתכנון התשתית, יותר ניצול של מערכות קיימות, ולעיתים גם חיסכון בעלות הבעלות הכוללת.

הפוסט אינטל מציגה שיפור בביצועי ה-AI עם Intel Arc Pro B ו-Intel Xeon 6 ב-MLPerf Inference 6.0 הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אינטל הכריזה על הרחבת משפחת Core Ultra Series 3 לשוק הארגוני, יחד עם פלטפורמת vPro, כרטיסי Arc Pro B70/B65 ומעבדי Xeon 600 לתחנות עבודה. לפי אינטל, המהלך מיועד ליותר מ־125 דגמים של מחשבים לארגונים, ממשלות ומוסדות חינוך, כשהאספקה תתחיל ב־31 במרץ 2026. הדור המסחרי החדש של אינטל מבוסס על תהליך הייצור Intel 18A וייכנס ליותר מ־125 דגמים לשוק הארגוני, הממשלתי והחינוכי. מעבר למעבדים עצמם, אינטל מנסה לבדל את ההיצע דרך ניהול מרחוק, אבטחה מבוססת חומרה ואינטגרציה עמוקה יותר עם כלי IT ארגוניים.

במילים פשוטות, אינטל לא מוכרת כאן רק מעבד חדש. היא מנסה למכור חבילה ארגונית שלמה: מעבד על תהליך 18A, ניהול צי מחשבים מרחוק, כלי אבטחה ברמת החומרה, ויכולות שירות גם כשהמחשב כבוי או תקול. זהו המסר המרכזי של vPro בדור החדש.

הפיתוחים הישראלים שמניעים את הפלטפורמות הארגוניות בכל העולם

על פי אינטל, ארבעה מתוך חמישה ארגונים בוחרים כיום בפלטפורמת vPro עבור מחשבים ארגוניים. נתון זה מדגיש את המשמעות של מרכזי הפיתוח של אינטל בישראל, שלא רק אחראיים על יכולות הליבה של הפלטפורמה בדור החדש, אלא גם מתכננים את "מפת הדרכים" הטכנולוגית שלה לשנים הבאות.

שירות הניהול החדש (vPro Fleet Services) פותח במאמץ גלובלי רוחבי, שבו לצוותים באינטל ישראל הייתה תרומה משמעותית. במרכז הפיתוח בירושלים פותח מנוע ה-CSME המשמש כתת-מעבד עצמאי בתוך השבב ומאפשר שליטה במחשב גם כאשר מערכת ההפעלה אינה פועלת. בנוסף, פותחו יכולות ניהול מרחוק דרך Intel AMT, כולל קישוריות אלחוטית ברמת החומרה, המאפשרת גישה למחשבים גם דרך רשת WiFi ביתית כאשר הם כבויים או תקולים.

את הפעילות מוביל דני רון, סגן נשיא באינטל ירושלים ומוביל תחום Security & Manageability באינטל ישראל, יחד עם אסף השכל המוביל את תחום ההנדסה, ציפי מנדלסון, Principal Engineer והארכיטקטית הראשית של תחום vPro Manageability, אמיר חלפן המוביל את יכולות התקשורת בפלטפורמות vPro, ומרים אנגל המובילה את תחום הנדסת הלקוחות.

"אנחנו מחזקים באופן שיטתי את אבטחת הפלטפורמה, החל משרשרת האמון, דרך הקשחת ה‑Firmware וה‑BIOS, ועד מנגנוני הגנה מבוססי חומרה", אומר דני רון. "במקביל, פתרון הענן מהווה שדרוג משמעותי עבור לקוחות עסקיים, בכך שהוא הופך יכולות ניהול מתקדמות לנגישות ופשוטות להפעלה בקנה מידה רחב. אנחנו רואים זאת בבירור בקצב האימוץ ובמספר הלקוחות שהצטרפו לפתרון בפרק זמן קצר יחסית".הזווית הישראלית בולטת במיוחד. לפי חומר שנמסר על ידי אינטל ישראל, צוותי הפיתוח בירושלים מעורבים ברכיבי הליבה של vPro, כולל מנוע CSME, יכולות AMT ומנגנוני ניהול ושליטה דרך הרשת גם כאשר מערכת ההפעלה אינה פעילה. לפי דיווח מקומי שפורסם היום, יש כאן גם סגירת מעגל סמלית: לפני 20 שנה פלטפורמת vPro הראשונה הוגדרה ופותחה בידי מהנדסי אינטל בישראל."

הפוסט אינטל מרחיבה את Core Ultra Series 3 לשוק הארגוני עם סזרת הכרזות בהשתתפות אינטל ירושלים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

המאבק הגיאופוליטי הגדול ביותר של העשור אינו מתרחש רק בבירות ובחדרי משא ומתן, אלא גם בחדרים הנקיים של מפעלי השבבים. מאחורי הכותרות על “חוסן שרשרת האספקה” ו“החזרת הייצור הביתה”, הולכת ונבנית מציאות חדשה: תעשיית השבבים הגלובלית חדלה בהדרגה להיות מערכת אחת משולבת, ומתחילה להתפצל לכמה גושים טכנולוגיים נפרדים, עם מפעלי ייצור, רגולציה, כוח אדם ואינטרסים אסטרטגיים שונים. זהו גם הקו המרכזי במאמר הניתוח שעליו התבססה הכתבה הזאת.

בארצות הברית, חוק CHIPS and Science Act ממשיך להיות אבן היסוד של המאמץ לבנות מחדש יכולות ייצור מקומיות, עם כ־52.7 מיליארד דולר שיועדו לתמריצים, מחקר והכשרת כוח אדם. באירופה, חוק השבבים האירופי הושק עם יעד השקעות כולל של לפחות 43 מיליארד אירו, אם כי מוסדות אירופיים כבר מציינים שהיקף ההשקעות הכולל עשוי להתקרב ל־100 מיליארד אירו עד 2030. לא מדובר עוד בדיון תיאורטי על “ריבונות טכנולוגית”, אלא במדיניות תעשייתית מלאה. (Semiconductor Industry Association)

אבל סובסידיות, גדולות ככל שיהיו, אינן קונות עליונות טכנולוגית. הן קונות זמן. הדוגמה הבולטת ביותר היא TSMC באריזונה. הממשל האמריקאי השלים ב־2024 חבילת תמיכה של עד 6.6 מיליארד דולר במענקים ועוד עד 5 מיליארד דולר בהלוואות לפרויקטים של TSMC בארה״ב. עם זאת, גם כאשר TSMC מתקדמת בבניית שלושה מפעלים, ברור כי עיקר הידע, הניסיון והמסה הקריטית של הייצור המתקדם נשארים בטייוואן. גם הדיון הציבורי בארה״ב כבר פחות עוסק בשאלה אם TSMC תגיע, ויותר בשאלה מה בדיוק היא תהיה מוכנה להעביר. (pr.tsmc.com)

בסמסונג התמונה מורכבת לא פחות. המפעל בטיילור, טקסס, נועד להיות עוגן מרכזי של פעילות הפאונדרי של החברה בארה״ב, אך בשנה האחרונה דווח שוב ושוב על דחיות בלוחות הזמנים, לרבות עיכוב בקבלת ציוד של ASML, בין היתר על רקע מחסור בלקוחות גדולים בשלב הנוכחי. גם אם בסמסונג ממשיכים להצהיר על מחויבות להשקעות עתק בתעשיית השבבים, המציאות מלמדת כי הקמת מפעל חדש היא רק תחילת הדרך, לא סופה. (Reuters)

אצל אינטל האתגר אפילו חריף יותר. פרויקט המפעלים באוהיו, שהוצג כאבן יסוד בשיקום היכולת האמריקאית לייצר שבבים מתקדמים, נדחה שוב, והשלמת המפעל הראשון צפויה רק ב־2030, עם תחילת פעילות בין 2030 ל־2031. עבור אינטל, אסטרטגיית IDM 2.0 עדיין מוצגת כמהלך שיחזיר לה מעמד מרכזי גם כיצרנית לעצמה וגם כספקית ייצור לאחרים, אבל הדחיות באוהיו ממחישות עד כמה ארוך ומסוכן המסלול הזה. (Reuters)

בעיה נוספת, עמוקה יותר, היא שגם שלושת מרכזי הכוח האלה — ארה״ב, טייוואן וקוריאה — עדיין תלויים בצווארי בקבוק משותפים. ASML היא הספקית המסחרית היחידה של מערכות EUV, הכלי ההכרחי לייצור שבבים מתקדמים ברמות 7 ננומטר ומטה. המשמעות היא שגם אם מדינות בונות עוד מפעלים ומקצות עוד סובסידיות, הן עדיין אינן שולטות באופן מלא בשרשרת הערך. אם קצב אספקת הציוד לא מדביק את קצב הכרזות ההשקעה, המפעלים עצמם אינם מספיקים.

ובתוך כל זה, סין אינה עומדת מהצד. ההגבלות האמריקאיות על יצוא ציוד ושבבים מתקדמים אמנם האטו את גישתה ל־EUV ולמאיצי AI מובילים, אבל הן גם האיצו את בנייתו של נתיב סיני נפרד. SMIC כבר הראתה בעבר כי אפשר לדחוף קדימה תהליכים מתקדמים גם בעזרת DUV, וכעת גם Hua Hong נערכת לייצור 7 ננומטר. במקביל, סין ממשיכה לבסס שליטה רחבה בהרבה דווקא בקטגוריית השבבים הבשלים יותר: לפי דיווחי רויטרס, כושר הייצור הסיני ב־28 ננומטר ומעלה כבר מהווה כ־33% מהקיבולת העולמית, ותחום זה נותר כמעט ללא מגבלות יצוא מערביות.

במילים אחרות, במקום שרשרת אספקה גלובלית אחת ויעילה, העולם מקבל כעת כמה מערכות מקבילות. טייוואן ו־TSMC עדיין מחזיקות בעמדת ההובלה בייצור המתקדם ביותר. קוריאה ממשיכה לקדם גישה משלה, הנשענת על אינטגרציה אנכית בין זיכרון, לוגיקה ומערכות. ארה״ב מנסה לבנות מחדש בסיס תעשייתי מקומי במחיר תקציבי עצום. וסין מקדמת אקוסיסטם משלה, פחות יעיל בינתיים, אך נרחב, שיטתי ומשופר בהדרגה.

מתחת לכל זה מתנהלת גם מלחמה שקטה על כוח אדם. לפי דו״ח של SIA ואוקספורד אקונומיקס, ארה״ב צפויה לסבול ממחסור של עשרות אלפי עובדים מיומנים בתעשיית השבבים עד 2030. במקביל, התעשייה העולמית כולה תזדקק ליותר ממיליון עובדים מיומנים נוספים. המשמעות פשוטה: אפשר לסבסד בטון, ציוד ומבנים, אבל הרבה יותר קשה לייצר במהירות תרבות תפעולית, ניסיון ותהליכי תשואה שלוקח עשורים לבנות.

לכן, המסקנה העולה מהמרוץ הנוכחי אינה ששרשרת האספקה נעשית עמידה יותר, אלא שהיא נעשית יקרה יותר, כפולה יותר ומבוזרת יותר פוליטית. עבור ממשלות, זה אומר שהסובסידיות אינן אירוע חד־פעמי אלא התחייבות מתמשכת. עבור חברות שבונות מוצרים על בסיס שבבים מתקדמים, זה אומר שהבחירה בספק ייצור נהפכת בהדרגה גם לבחירה גיאופוליטית. ועבור המשקיעים, זה אומר שהמנצחים לא יהיו בהכרח החברות עם הטכנולוגיה הטובה ביותר בלבד, אלא גם אלה שמיושרות בצורה הטובה ביותר עם האסטרטגיה של מדינת הבית שלהן.

בסופו של דבר, העולם מנסה לפתור את פגיעותה של שרשרת אספקה אחת דומיננטית — ובעצם בונה במקומה כמה שרשראות חלקיות, כולן יקרות, כולן תלויות בצווארי בקבוק, וכולן רחוקות מהיעילות של המערכת הישנה. זה לא סוף הגלובליזציה של השבבים, אבל זה בהחלט הסוף של האשליה שמדובר עדיין בתעשייה אחת, אחידה, חופשית ונטולת גבולות.

הפוסט מרוץ הסובסידיות לשבבים מפצל את שרשרת האספקה העולמית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אינטל הודיעה כי מעבדי Intel Xeon 6 נבחרו כמעבד מארח (Host CPU) במערכות DGX Rubin NVL8 מהדור הבא של אנבידיה. מדובר בהמשך ישיר לבחירה של Xeon 6 עבור מערכות DGX B300 הנוכחיות, ובאות אמון נוסף ביכולת המעבד לעמוד בדרישות ההולכות וגדלות של תשתיות AI.

מערכות DGX Rubin NVL8 מיועדות להרצת מודלי AI בהיקפים נרחבים, מה שמציב דרישות חריגות ממעבד המארח. הבחירה ב-קסיאון 6 נבעה מכך שנפח הזיכרון שהמעבד תומך בו מגיע עד 8 טרה-בייט, יכולת שמאפשרת טיפול במודלי AI גדולים ובמטמוני KV cache ההולכים וגדלים כחלק מתהליכי ההסקה. במקביל, טכנולוגיית הזיכרון החדשה MRDIMM של אינטל, מספקת רוחב פס גבוה פי 2.3 בהשוואה לדור הקודם, מה שמבטיח שצינור הנתונים אל המאיצים הגרפיים לא ייחסם.

בנוסף, טכנולוגיית Priority Core Turbo מקצה ליבות ייעודיות למשימות תזמור קריטיות, כך שתהליכי תזמון, ניהול נתונים וחלוקת עומסים לא יערערו את הביצועים הכוללים של המערכת. Xeon 6 מציע גם מספר גבוה של נתיבי PCIe 5.0 המאפשרים חיבור רחב למאיצים, רשתות מהירות והתקנים נוספים.

אבטחה כחלק מהארכיטקטורה

מעבר ליכולות הביצועים, פלטפורמת Xeon 6 מציעה גם יכולות Confidential AI. באמצעות טכנולוגיית Intel TDX, המעבד מאפשר הגנה והצפנה של זיכרון ומצב ה-CPU בסביבות AI כך שמודלים ומידע רגיש נשמרים מוגנים גם בזמן העיבוד עצמו. עבור ארגונים שמפעילים מערכות AI על נתונים רגישים – ברפואה, פיננסים או ביטחון – מדובר ביכולת שהופכת מ"נחמד שיש" לדרישת סף.

טכנולוגיית TDX פותחה כחלק ממאמץ הנדסי גלובלי של אינטל, ובו תרומה משמעותית של קבוצות הפיתוח של אינטל בישראל, המתמחות באבטחת חומרה, וירטואליזציה ופתרונות מחשוב סודי למרכזי נתונים ול-AI.

שותפות שמעמיקה

ההכרזה היא חלק משיתוף פעולה הנדסי מתעמק בין אינטל ל-NVIDIA. מעבר למערכות DGX, מעבדי Xeon 6 נתמכים גם בפלטפורמות HGX, MGX ו- DC-MHS של NVIDIA, ומשולבים במערכות של יצרני OEM מובילים. בנוסף, כפי שנחשף בחודשים האחרונים, שתי החברות מפתחות יחד מעבדי x86 מותאמים אישית עבור תשתיות AI של NVIDIA, שיתוף פעולה שצפוי להניב מספר דורות של מוצרים משותפים.

מערכות DGX Rubin NVL8 עם מעבדי Xeon 6 צפויות להיות זמינות לקראת סוף הרבעון השני של 2026.

הפוסט מערכות ה-AI החדשות של NVIDIA יעבדו על מעבדי אינטל: הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אינטל הציגה בתערוכת Embedded World 2026 בנירנברג קו חדש של מעבדי מחשוב קצה (Edge Computing) המיועדים להריץ בינה מלאכותית מתקדמת ישירות במכשירים עצמם – מרובוטים תעשייתיים ועד ציוד רפואי. המעבדים החדשים מאפשרים להריץ מודלים מתקדמים של בינה מלאכותית יוצרת ללא צורך בחיבור לענן וללא שימוש בכרטיסי מסך חיצוניים יקרים, מהלך שעשוי לשנות את האופן שבו מערכות אוטונומיות פועלות בזמן אמת.

הכרזה זו כוללת שלושה רכיבים מרכזיים: סדרת מעבדי Intel Core Series 2 המיועדת לתעשייה ולרובוטיקה, סדרת Intel Core Ultra 3 להפעלת מודלי בינה מלאכותית מתקדמים על התקן קצה יחיד, וכן פלטפורמה רפואית חדשה בשם Health & Life Sciences AI Suite. במסגרת ההכרזה הדגימה אינטל גם שיתוף פעולה עם חברת הדימות הרפואי הישראלית Nanox.

דיוק בזמן אמת לרובוטים ולציוד רפואי

במערכות תעשייתיות ורפואיות, לא תמיד מהירות החישוב היא הגורם החשוב ביותר – לעיתים קרובות דווקא העקביות והיכולת לפעול בדיוק בזמן מוגדר הן הקריטיות. תכונה זו מכונה דטרמיניזם (Determinism), והיא חיונית למערכות שבהן גם עיכוב של מילישניות בודדות עלול לגרום לתקלה.

מעבדי Intel Core Series 2 החדשים, הכוללים עד 12 ליבות ביצועים, פותחו במיוחד עבור סביבות תעשייתיות קשות. הם מספקים ביצועים דטרמיניסטיים בזמן אמת ומאפשרים תיאום מושלם בין מערכות מורכבות.

לדוגמה, במכשיר א.ק.ג. (ECG) רפואי, המעבד חייב לדגום את אותות הלב במרווחי זמן מדויקים מאוד. עיכוב של מילישניות עלול לגרום לפספוס הפרעת קצב עדינה. באופן דומה, בפס ייצור תעשייתי שבו פועלות מספר זרועות רובוטיות במקביל, כל סטייה זעירה בתזמון בין הזרועות עלולה לגרום להתנגשויות או לפגמים במוצר.

כדי להתמודד עם האתגרים הללו משלבים המעבדים החדשים את טכנולוגיית Time Coordinated Computing (TCC) של אינטל יחד עם תמיכה ברשתות Time Sensitive Networking (TSN). לפי נתוני החברה, הפתרון מספק זמני תגובה עקביים ומהירים עד פי 2.5 בהשוואה למעבד Ryzen 7 9700X של AMD, וזמן השהיה נמוך בעד פי 4.4.

בינה מלאכותית מתקדמת על שבב אחד

סדרת Intel Core Ultra 3, שנחשפה קודם לכן למחשבים אישיים בתערוכת CES תחת שם הקוד Panther Lake, מגיעה כעת גם לעולם התעשייתי. המעבדים מאפשרים להריץ מודלים מתקדמים של בינה מלאכותית ישירות על התקן הקצה, ללא צורך במאיצים גרפיים חיצוניים.

המעבדים מספקים ביצועי בינה מלאכותית של עד 180 טריליון פעולות בשנייה (TOPS) – שיפור של פי 1.8 לעומת הדור הקודם – במעטפת קומפקטית המתאימה למכשור תעשייתי ורפואי.

משמעות הדבר עבור יצרני ציוד היא שינוי פרדיגמה: במקום מערכת הכוללת מעבד מרכזי וכרטיס מסך נפרד, ניתן להריץ את כל סביבת הבינה המלאכותית על שבב אחד בלבד (System on Chip).

בדיקות שערכה אינטל מצביעות על כך שמעבר ממערכות מבוססות כרטיסים גרפיים, כגון Jetson AGX Orin או RTX 4060 של אנבידיה, לפתרון משולב עשוי להפחית את עלות המערכת הכוללת בין 39% ל-67% לאורך חמש שנים.

בנוסף הדגימה החברה אפשרות לבצע על השבב עצמו גם תהליכי Fine-Tuning – התאמה של מודלי בינה מלאכותית ליישום מסוים – פעולה שבדרך כלל דורשת מאיצים גרפיים ייעודיים. בבדיקות שביצעה החברה הושגו 87% מביצועי כרטיס גרפי ייעודי, אך בעלות חומרה של 17% בלבד.

במבחני ביצועים מסוימים המעבד הגרפי המשולב של אינטל אף השיג עד פי תשעה ביצועים לעומת המעבד Ryzen AI 9 HX370 של AMD.

שיתוף פעולה עם חברת Nanox הישראלית

אחת הדוגמאות ליישום הטכנולוגיה היא שיתוף פעולה עם חברת הדימות הרפואי הישראלית Nanox, המפתחת מערכות רנטגן מתקדמות.

במערכות של החברה נעשה שימוש במעבדי אינטל כדי לבצע ניתוח דימות רפואי ישירות במכשיר עצמו, בנקודת הטיפול. לפי אינטל, שימוש במאיץ הבינה המלאכותית המובנה במעבד (NPU) מאפשר לבצע משימות פענוח וזיהוי מהר יותר עד פי 152.

מאחר שהמידע הרפואי מעובד ישירות על המכשיר, אין צורך לשלוח נתונים לענן – יתרון חשוב מבחינת אבטחת מידע ופרטיות.

רובוטים דמויי אדם ורובוטים לשירות

אינטל הציגה גם יישומים נוספים אצל שותפיה. חברת Circulus מפתחת רובוטים דמויי אדם המשתמשים במעבדי החברה לצורך אינטראקציה טבעית יותר עם בני אדם. המעבדים אפשרו לרובוטים להשיג תפוקת מודלי שפת-ראייה גבוהה פי 3.9 וראייה מרובת-משימות מהירה פי 5.4 בהשוואה לפתרונות מבוססי אנבידיה – תוך צריכת חשמל של כ-25 וואט בלבד.

יישום נוסף הוצג על ידי חברת Sensory AI, שפיתחה רובוט בריסטה המנהל שיחה עם הלקוח ומכין קפה בהתאם להזמנה. המעבדים החדשים קיצרו כמעט בחצי את זמן התגובה בדיבור, תוך שימוש בכ-22 וואט בלבד, לעומת כ-90 וואט בפתרונות מתחרים.

פלטפורמת בינה מלאכותית למערכות בריאות

בנוסף לחומרה הציגה אינטל הצצה לפלטפורמת תוכנה חדשה בשם Health & Life Sciences AI Suite, שתושק במלואה באמצע 2026.

המערכת מיועדת לניטור מטופלים באמצעות שילוב נתונים ממקורות רבים – חיישנים לבישים, מערכות דימות וצגי מיטה – אשר מעובדים בזמן אמת ישירות במכשיר הרפואי. בכך מתאפשר ניטור רפואי מתקדם ללא תלות בענן.

המערכת צפויה לתמוך בין היתר בזיהוי הפרעות קצב לב באמצעות בינה מלאכותית, בהערכת תנוחת גוף בתלת-ממד לצורך מניעת נפילות, וכן במדידת מדדים פיזיולוגיים ללא מגע באמצעות מצלמות.

לדברי אינטל, המעבר לעיבוד מקומי של בינה מלאכותית עשוי להפוך למרכיב מרכזי בדור הבא של מערכות רפואיות, תעשייתיות ורובוטיות.

הפוסט אינטל מורידה את הבינה המלאכותית היוצרת לרובוטים ולציוד רפואי * שיתוף פעולה עם חברת Nanox הישראלית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

בתערוכת MWC בברצלונה ניסתה אינטל לשכנע את שוק הטלקום כי שילוב בינה מלאכותית ברשתות דור חמישי אינו מחייב בהכרח מעבר לארכיטקטורה חדשה או הוספת שכבה רחבה של מאיצים ייעודיים. לפי החברה, כמה ממפעילות התקשורת הגדולות בעולם כבר מפעילות עומסי AI בתחומי ה-inference ואופטימיזציית הרשת על גבי מעבדי Xeon 6 בלבד, הן בשכבת הגישה הרדיונית והן בליבת הרשת.

המסר המרכזי של אינטל הוא כלכלי ותפעולי: אם ניתן להריץ חלק מהיישומים החדשים על גבי פלטפורמות CPU שכבר משולבות בתשתית הטלקום, אפשר לקצר זמני פריסה ולהפחית עלויות. בחברה מבקשים למצב את Xeon 6 כחלופה מעשית לעומסי עבודה שאינם מחייבים בהכרח שימוש בכרטיסים גרפיים יקרים, בעיקר כשמדובר בהסקה בזמן אמת, ניהול רשת ואופטימיזציה של ביצועים.

עם זאת, אינטל אינה טוענת שכל עומסי הבינה המלאכותית ברשתות תקשורת יוכלו לפעול ללא מאיצים. גם לפי דברי אנשיה, סוגי עומסים שונים דורשים סוגי מחשוב שונים. כלומר, הטענה שלה מצומצמת יותר: לא כל משימת AI מצדיקה גישת GPU-first, ובוודאי לא בהיקף רוחבי על כלל הרשת.

בין הדוגמאות שהציגה החברה בתערוכה נמצאת AT&T, שבשיתוף אריקסון ואינטל הדגימה, לפי נתוני החברות, שיפור של עד 20% בתפוקה בסביבת Open RAN המבוססת על Intel Xeon 6 SoC, תוך שימוש ביכולות AI מובנות. AT&T גם מסרה כי היא מתכוונת להעביר 70% מתעבורת הרשת האלחוטית שלה לפלטפורמות פתוחות עד סוף 2026. וודאפון הציגה תהליכי מודרניזציה של Open RAN באירופה, וראקוטן מובייל תיארה פריסה של מודלי AI לעומסי RAN בזמן אמת על אותה פלטפורמה.

גם בליבת הרשת אינטל מבקשת להראות שהמגמה דומה. לדבריה, ארבע מפעילות בולטות כבר בחרו ב-Xeon 6 עם ליבות E כבסיס לתשתיות ליבת 5G שלהן. SK Telecom כבר העלתה את המערכת לייצור, NTT DOCOMO אימצה את הפלטפורמה לפריסות עתידיות, Bharti Airtel משתמשת בה להרחבת הקיבולת, וראקוטן מובייל מקימה ליבת 5G חדשה מבוססת ענן על אותה ארכיטקטורה.

מבחינת אינטל, אלה דוגמאות לכך שמפעילות תקשורת מעדיפות במקרים רבים לשדרג בהדרגה את התשתית הקיימת במקום לבצע החלפה עמוקה של הארכיטקטורה. מבחינת המפעילות עצמן, השיקולים ברורים: עלות, צריכת חשמל, קלות הטמעה, זמינות ציוד ויכולת לנהל את הרשת בקנה מידה גדול.

לצד הדגש על 5G, אינטל סיפקה גם הצצה ראשונה ל-Xeon 6+, דור עתידי המבוסס על טכנולוגיית Intel 18A. החברה טוענת כי השבב החדש נועד להציע צפיפות ליבות גבוהה יותר וצריכת חשמל נמוכה יותר, במטרה לשפר את עלות הבעלות הכוללת לקראת הדור הבא של רשתות התקשורת. עם זאת, בשלב זה אינטל טרם פרסמה נתוני ביצועים מלאים או לוחות זמנים מפורטים.

בשורה התחתונה, אינטל מנסה לקדם גישה שמרנית יותר לאימוץ AI ברשתות תקשורת: להתחיל במה שאפשר להריץ על תשתיות מבוססות CPU, ולשמור את המאיצים היקרים לעומסים שבאמת זקוקים להם. השאלה אם השוק יאמצה את הגישה הזו בהיקף רחב יותר תלויה לא רק בביצועים, אלא גם ביכולת של אינטל להוכיח לאורך זמן חיסכון אמיתי בעלויות מול פתרונות מבוססי GPU.

הפוסט אינטל ב-MWC: מפעילות סלולר בוחנות ומרחיבות עומסי AI ברשתות 5G על Xeon 6, בלי הסתמכות מלאה על GPU הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת אינטל עובדת על דור חדש של מעבדים המבוססים על ארכיטקטורה הנקראת "Unified Core" (ליבה מאוחדת), כאשר המוצרים הראשונים צפויים להגיע לשוק רק בשנים 2029-2030 או אף מאוחר יותר. העדות לכך מגיעה ממשרה פנויה שפרסמה החברה ב-LinkedIn, בה היא מחפשת מהנדס אימות בכיר לצוות Unified Core.

שלב הפיתוח המוקדם

לפי פרסום המשרה, אינטל מחפשת מהנדס שיהיה אחראי על וידוא התקינות הפונקציונלית של עיצובי הלוגיקה של המעבד, תוך עבודה צמודה עם ארכיטקטים ומעצבי RTL (Register Transfer Level). העובדה שהמהנדס יידרש לעבוד עם שני הצוותים מעידה על כך שהארכיטקטורה עדיין לא הוקפאה לחלוטין וה-RTL עדיין בתהליך פיתוח פעיל.

בפרויקט בוגר שמתקרב לשלב ה-tape-out, מהנדסי אימות עובדים בעיקר עם מעצבי RTL לסגירת פערים ותיקון באגים, בעוד ששינויים ארכיטקטוניים נדירים ויקרים מאוד באותו שלב. העובדה שהמהנדס יעבוד באופן הדוק עם ארכיטקטים מעידה שהפרויקט נמצא באמצע מחזור הפיתוח.

לוח הזמנים המשוער

בהנחה שאינטל נמצאת באמצע מחזור פיתוח המעבד וטרם השלימה את יישום ה-RTL, החברה נמצאת לפחות 18-24 חודשים לפני שלב ה-tape-out הראשון. לאחר מכן, יידרשו עוד 18-24 חודשים עד לייצור המוני של המוצר. לכן, האומדן האופטימי ביותר הוא שאינטל תהיה מוכנה עם המוצר הראשון המבוסס על Unified Core ב-2029, בעוד שהערכה ריאליסטית יותר מצביעה על 2030.

מהי ארכיטקטורת Unified Core?

כרגע, קיים מעט מידע על אופי הארכיטקטורה. דליפה ראשונה על Unified Core הופיעה באמצע יולי 2025, כאשר פורסם כי מעבדי Titan Lake ב-2028 יכללו ליבות מאוחדות במקום הפרדה בין ליבות ביצועים גבוהים (P-cores) וליבות חסכוניות (E-cores) כמו היום.

ארכיטקטורת Unified Core יכולה להיות כל דבר החל מארכיטקטורה המכילה ליבות "קטנות" רבות התומכות ביכולת "Software Defined Supercore" של החברה, דרך גישה דומה לזו של AMD שבה ליבות Zen במהירות מלאה וקומפקטיות חולקות את אותה מיקרו-ארכיטקטורה אך שונות בביצועים ובצריכת חשמל, ועד משהו שונה לגמרי.

השם "Unified Core" מרמז על משמעות משמעותית עבור החברה, ואולי מצביע על עיצוב ליבה מדרגי שמתאים לכל דבר, ממעבד PC ביתי ברמת כניסה ועד למעבד datacenter כבד.

הפוסט אינטל מפתחת ארכיטקטורת מעבדים חדשה: "Unified Core". האם זו נסיגה מ"ריבוי ליבות"? הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אינטל מודיעה היום כי Intel Capital משתתפת בסבב הגיוס Series E של חברת SambaNova, בהיקף של יותר מ-350 מיליון דולר, כחלק ממהלך אסטרטגי להעמקת פעילותה בתחום תשתיות הבינה המלאכותית והרצת מודלים בקנה מידה רחב. במקביל להשקעה, החברות הכריזו על שיתוף פעולה רב-שנתי מתוכנן, שמטרתו לספק פתרונות מתקדמים ויעילים לארגונים, ספקי מודלים, חברות AI-native וגופים ממשלתיים ברחבי העולם.

ההשקעה משקפת את תפיסת העולם של אינטל, לפיה עתיד ה-AI נשען על תשתית הטרוגנית המשלבת מעבדים, מאיצים, זיכרון, תקשורת ותוכנה במסגרת ארכיטקטורה מאוחדת וגמישה. ככל שעומסי העבודה של בינה מלאכותית הופכים מורכבים ודינמיים יותר, ממודלים לשפה טבעית ועד מערכות רב-מודאליות וסוכני AI אוטונומיים, גובר הצורך בפתרונות שמספקים תפוקה גבוהה, זמן תגובה קצר ועלות כוללת צפויה.

שיתוף הפעולה בין אינטל ל-SambaNova יתבסס על תשתיות Intel Xeon וישלב את מערכות ה-AI המלאות של SambaNova, ובראשן שבב ה-SN50 החדש. מטרת המהלך היא לאפשר פריסה רחבת היקף של עומסי הרצת מודלים בסביבות פרודקשן, תוך מתן חלופה משלימה לפתרונות ממוקדי GPU בלבד.

ה-SN50 תוכנן להתמודד עם עומסי עבודה של Agentic AI, ומציע קפיצת מדרגה בביצועים וביעילות כלכלית. המערכת מאפשרת חיבור של מאות מאיצים בקישוריות עתירת רוחב פס, לצמצום זמני תגובה ולתמיכה במודלים גדולים עם קונטקסט רחב. עבור לקוחות שעומסי העבודה שלהם מתאימים לארכיטקטורה זו, השילוב עם מעבדי Intel Xeon מספק פתרון ברמת Rack עם תפוקה יציבה ועלויות נשלטות.

ההשקעה של Intel Capital נועדה להאיץ את הרחבת הייצור של ה-SN50, להגדיל את קיבולת הענן של SambaNova ולהעמיק אינטגרציות תוכנה ארגוניות. מעבר להיבט הפיננסי, מדובר במהלך שמחזק את האקו-סיסטם סביב ארכיטקטורת Intel ומרחיב את היצע הפתרונות הזמינים ללקוחות ברחבי העולם.

שיתוף הפעולה יתמקד בשלושה צירים מרכזיים: הרחבת ענן ה-AI של SambaNova על גבי תשתיות מבוססות Intel Xeon; אינטגרציה בין מערכות SambaNova לבין מעבדים, מאיצים ופתרונות תקשורת של אינטל לצורך הקמת תשתיות מוכנות לפרודקשן; ופעילות משותפת בשיווק ובמכירות דרך ערוצי הארגון, הענן והשותפים הגלובליים של אינטל.

המהלך אינו משנה את מפת הדרכים של אינטל בתחום ה-GPU למרכזי נתונים, אלא משלים אותה. אינטל ממשיכה להשקיע בפיתוח IP, ארכיטקטורה, מוצרים ותוכנה עבור פתרונות GPU, כחלק מאסטרטגיית AI רחבה מהקצה ועד הענן. ההשקעה ב-SambaNova נועדה להרחיב את מגוון האפשרויות ללקוחות, ולאפשר התאמה מיטבית בין סוגי עומסי עבודה שונים לבין התשתית המתאימה להם.

באמצעות ההשקעה ושיתוף הפעולה האסטרטגי, אינטל מבססת את מחויבותה להובלת תשתיות AI פתוחות, הטרוגניות וגמישות, המאפשרות לארגונים לפרוס יישומי בינה מלאכותית מתקדמים בקנה מידה עולמי. יחד, אינטל ו-SambaNova שואפות לעצב את הדור הבא של מרכזי הנתונים ל-AI ולממש הזדמנות שוק בהיקף של מיליארדי דולרים בתחום הרצת המודלים.

הפוסט אינטל משקיעה מעל 350 מיליון דולר ב-SambaNova הפועלת בשוק הרצת המודלים לבינה מלאכותית הופיע לראשונה ב-Chiportal.