לפי דוח התחזית השנתי של דלוייט לתעשיית השבבים, 2026 צפויה להיות שנת שיא: מכירות עולמיות בהיקף כ־975 מיליארד דולר. הדוח מצביע על פרדוקס: הביקוש המונע בינה מלאכותית דוחף את הענף קדימה, אך באותה נשימה הוא מגדיל סיכונים מערכתיים — מחוסרי חשמל ועד צווארי בקבוק בזיכרון ובאריזה מתקדמת. (Deloitte)

במילים אחרות: התעשייה נהנית מגל אדיר של השקעות בתשתיות AI, אבל היא גם חשופה לתרחיש שבו הביקוש הזה יאט, או יתכנס מהר יותר מהצפוי. בדלוייט מזהירים שהמשימה הניהולית ל־2026 אינה רק “למכור יותר שבבים”, אלא לאזן בין צמיחה, סיכוני מחסור ותכנון לטווח ארוך.

מעט יחידות, הרבה כסף: כך נוצר “שוק עתיר־רווח ודל־נפח”

אחד המסרים המרכזיים בדוח הוא פער חריג בין ערך לנפח: שבבי AI יוקרתיים מייצרים בערך מחצית מההכנסות — אבל מהווים חלק זעיר מאוד ממספר היחידות הכולל שנמכר בעולם. הדוח מתאר מצב שבו “מעט שבבים” שולטים בנתח עצום מהכסף, בעוד שווקים אחרים (רכב, מחשבים אישיים, סמארטפונים ותקשורת שאינה מרכזי נתונים) צומחים לאט יותר.

דלוייט מעריכה כי הכנסות משבבים לג’נרטיב AI יתקרבו ל־500 מיליארד דולר ב־2026 — כלומר בערך מחצית משוק השבבים כולו. הדוח מזכיר גם תחזית שצוטטה מפי מנכ״לית AMD, ליסה סו, שלפיה השוק הפוטנציאלי למאיצי AI למרכזי נתונים עשוי להגיע לטריליון דולר עד 2030.

צווארי בקבוק: זיכרון, אריזה מתקדמת — ובעיקר חשמל

בדלוייט מצביעים על כמה נקודות תורפה שעלולות “לשבור” את השרשרת גם בתקופת גאות:

זיכרון (Memory) חוזר להיות נקודת לחץ. הדוח מעריך שהכנסות הזיכרון ב־2026 יהיו סביב 200 מיליארד דולר (כ־25% מהשוק). הוא מתאר זהירות של היצרנים מהרחבת יתר, אבל במקביל ביקוש גובר ל־HBM3/HBM4 ולדור הבא של זיכרונות ל-AI, שעלול לגרום למחסור במוצרי צריכה ולהקפצות מחירים.

אריזה מתקדמת ושילוב הטרוגני. כדי להזין מאיצים, הזיכרון חייב להיות “קרוב” ללוגיקה — באמצעות אינטרפוזרים מסיליקון, ערימות תלת־ממד ומודלים של Chiplets. הדוח מתאר את 2026 כשנה שבה תחרות על קיבולת ייצור ואריזה עלולה להפוך למשחק סכום־אפס, שבו מגזר אחד מתקדם על חשבון אחר.

החשמל הופך למגבלה אסטרטגית. לפי הדוח, מרכזי נתונים ל-AI יידרשו לתוספת של עשרות ג׳יגה־ואט בשנים הקרובות, והיכולת לקבל חיבורי רשת, היתרים ותשתית “24/7” עלולה להפוך מגורם תפעולי לשאלת היתכנות עסקית.

מה עלול לבלום את החגיגה ב־2027–2028?

דלוייט מדגישה: לשנת 2026 עצמה “המספרים נראים נעולים” יחסית — הזמנות בוצעו, קיבולת הוקצתה, ומרכזי נתונים כבר בבנייה. הסיכון, לפי הדוח, עובר לשנים שאחריה.

הדוח מציע כמה תרחישים שעשויים לצנן את השוק:

• ROI ומונטיזציה: אם ארגונים יגלו שהחזר ההשקעה ב-AI איטי מהצפוי, פרויקטי דאטה־סנטר עלולים להידחות או להתבטל.
• פריצות דרך ביעילות: שיפור חד ביעילות שבבים או מודלים יכול להפחית את הצורך בכמות החומרה.
• לחצי מחיר ותחרות: כניסת מתחרים והוזלת מאיצים עשויה להוריד מחירים וללחוץ מרווחים.

זווית ישראלית: הזדמנות — אבל גם חשבון נפש תשתיתי

עבור ישראל, שהרבה מכוחה הוא בפיתוח (Fabless), תוכנה, רשתות, אבטחת מידע ושילוב מערכות, המגמה של “ביצועי מערכת” עשויה להיות הזדמנות: פחות רק “שבב יחיד”, יותר ארכיטקטורה מלאה — חיבור בין עיבוד, זיכרון ותקשורת. הדוח מצייר תעשייה שמתגמלת מי שיודע לעבוד בקצה העליון של השרשרת: תכנון מערכתי, אופטימיזציה, ויכולת להתאים חומרה לתוכנה ולמקרה שימוש.

במקביל, הוא מזכיר בעקיפין את נקודת התורפה שמוכרת גם כאן: בלי תשתית חשמל ותכנון ארוך־טווח, קשה להקים בישראל מרכזי נתונים גדולים או קיבולות ייצור/אריזה משמעותיות בקצב שמכתיבה מהפכת ה-AI. במילים אחרות, המירוץ הוא לא רק על שבבים — אלא על אנרגיה, כוח אדם מיומן, ושרשרת אספקה אמינה.

הפוסט דלוייט: תעשיית השבבים ב־2026 שוברת שיאים והסיכון הוא תלות־יתר ב-AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

בשלב הזה מדובר בעיקר בדיון ותסריט אפשרי – לא בתוכנית ביצוע מחייבת – אבל הוא מציף נקודת מפתח: אם רוצים להקים “אזור תעשייתי־מחשובי” של בינה מלאכותית ושבבים, תשתית האנרגיה הופכת לצוואר בקבוק.

בפוסט שפורסם ב־7-2-2026 בבלוג Neutron Bytes נטען כי סביב יוזמה להקמת פארק טכנולוגי בהובלה אמריקנית ב־ישראל עלתה גם אפשרות לא שגרתית לתשתית החשמל: שילוב כור גרעיני מודולרי קטן (SMR) שיספק אספקת אנרגיה רציפה למפעל שבבים ולמרכזי נתונים עתירי־חשמל. (Neutron Bytes)
בשלב הזה מדובר בעיקר בדיון ותסריט אפשרי – לא בתוכנית ביצוע מחייבת – אבל הוא מציף נקודת מפתח: אם רוצים להקים “אזור תעשייתי־מחשובי” של בינה מלאכותית ושבבים, תשתית האנרגיה הופכת לצוואר בקבוק.

היוזמה: “Fort Foundry One” והקשר ל־Pax Silica

לפי הדיווחים, היוזמה משתלבת במסגרת אמריקנית בשם Pax Silica – ניסיון לבנות שיתופי פעולה בין מדינות “ידידותיות” כדי להבטיח שרשראות אספקה לטכנולוגיות קריטיות כמו שבבים ובינה מלאכותית.
ברקע לכך דווח על כוונה לקדם מזכר הבנות בין הצדדים, הכולל הקצאת שטח בהיקף של כ־4,000 אקרים (כ־16.2 קמ״ר) לפארק תעשייתי שיכלול ייצור שבבים מתקדם ותשתיות מחשוב.

מפעלי שבבים ומרכזי נתונים עובדים 24/7, צורכים הספקים גבוהים, ורגישים להפרעות חשמל. לכן, בעולם מתחזקת מגמה לחפש “עוגן” אנרגטי יציב – לפעמים אפילו ליד האתר עצמו. בפוסט נטען כי הדיון כיוון לכורים מודולריים קטנים בטווח של עשרות עד מאות מגה־ואט (בקירוב 50–300 MW), ובייחוד נשקלה האפשרות של תכן מתקדם שמפחית תלות בקירור מים – נקודה מהותית אם האתר נמצא במדבר הנגב.
עם זאת, הכותב גם מדגיש את הטיעון הנגדי: לישראל יש מקורות גז טבעי משמעותיים ויכולת להפעיל תחנות כוח ייעודיות, ולכן “אין חובה טכנולוגית” ללכת דווקא לגרעין כדי להפעיל דאטה־סנטרים.

החסם האמיתי: רגולציה, מדיניות ייצוא אמריקנית, ופוליטיקה אזורית

גם אם נניח שהצורך האנרגטי אמיתי – המעבר מ”רעיון” ל”כור עובד” דורש מסלול ארוך של רישוי, הקמת רגולטור אזרחי מתאים, תשתיות בטיחות, וכמובן מנגנוני פיקוח ואבטחה ברמה גבוהה.

בצד האמריקני יש שכבה נוספת: שיתוף פעולה גרעיני אזרחי מחייב בדרך כלל מסגרת משפטית לפי סעיף 123 לחוק האנרגיה האטומית האמריקני (Atomic Energy Act) – “Agreement for Cooperation” שמגדיר תנאים, מגבלות ופיקוח. מסמכי NRC מתארים שסעיף 123a מחייב שהסכמי שיתוף פעולה כאלה יכללו תנאים והיקף שיתוף הפעולה. (nrc.gov)
ב־Neutron Bytes נטען שהיעדר מסגרת כזו מול ישראל הופך עסקת כור אזרחי למסובכת פוליטית ומשפטית, ושכל מהלך חריג עלול להצית ויכוחים גם בזירה האזורית.

ומה קורה במקביל בעולם? בריטניה ואירופה “מסדרות את המסלול”

כאן נכנס ההקשר הבינלאומי: ב־הממלכה המאוחדת פרסמה Department for Energy Security and Net Zero מסגרת בשם “Advanced Nuclear Framework”, שמטרתה ליצור “צינור” (pipeline) של פרויקטים גרעיניים מתקדמים ולהקל על יזמים דרך ליווי רגולטורי ותכנוני – כולל בחינה החל ממרץ הקרוב. (ממשלת ישראל)
ובאירופה, Centre for European Policy Studies טוען שמימון הוא צוואר הבקבוק המרכזי של “רנסנס גרעיני”, ושבלי מנגנוני דה־ריסקינג ממשלתיים קשה יהיה להביא הון פרטי לפרויקטים – גם אם טכנולוגיות SMR יבשילו. (CEPS)

בשורה התחתונה: רעיון SMR לפארק שבבים ודאטה־סנטרים בנגב “יושב” על צורך טכנולוגי אמיתי (אספקת חשמל רציפה ומסיבית), אבל בין רעיון לבין החלטה יש מסלול רגולטורי, מדיני ופיננסי כבד. אם הנושא יתקדם מעבר למזכרי כוונות, הסימנים הראשונים יהיו בדרך כלל: פרסום תיחום אתר, פתיחת הליך רגולטורי רשמי, ומסמכים משפטיים שמגדירים מי מפקח, מי מפעיל, ועל בסיס איזה הסכמים.

הפוסט כור גרעיני קטן לפארק שבבים בנגב במסגרת פקס סיליקה? הדיון האנרגטי שמציף את מגבלות ה־AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אילון מאסק ממשיך לאחד את העסקים שבשליטתו: SpaceX אישרה כי תרכוש את xAI, חברת הבינה המלאכותית שפיתחה את הצ’אטבוט Grok. לפי הדיווחים, תנאי העסקה לא פורסמו במלואם, אך מדובר במהלך שמחבר תחת קורת גג אחת יכולות שיגור לחלל, אינטרנט לווייני, תשתיות מחשוב ובינה מלאכותית – מה שמציב את הגוף המאוחד כמועמד להפוך לחברה הפרטית בעלת השווי הגבוה ביותר בעולם.

במזכר שצוטט בדיווחים, מאסק הציג את המיזוג כ“מנוע חדשנות” שיאפשר לשלב בין AI, רקטות, אינטרנט מבוסס חלל ומוצרי מדיה/הפצה, תוך ניצול הסינרגיה בין נתונים, כוח מחשוב ותשתיות שיגור. לפי תפיסתו, המגבלה המרכזית של מערכות AI מתקדמות בשנים הקרובות תהיה אנרגיה ותשתיות מחשוב, והוא רומז שהפתרון ארוך-הטווח עובר דרך חלל – לרבות רעיונות כמו מרכזי נתונים בחלל.

מה ידוע על העסקה והמספרים

לפי Reuters, הערכות בשוק מציבות את שווי xAI סביב 250 מיליארד דולר ואת SpaceX סביב טריליון דולר – סדרי גודל שמציבים את העסקה כאחת הגדולות ביותר שנראו בחברות פרטיות. באותה נשימה, אנליסטים מציינים שהעלות העצומה של כוח מחשוב (compute), תשתיות וצריכת אנרגיה בתחום הבינה המלאכותית יוצרת לחץ להגדלת סקייל ולמהלכי איחוד – במיוחד כשחברות מתקרבות לאפשרות של הנפקה (IPO) או גיוסים גדולים נוספים.

ברקע, למאסק כבר יש זיקות הדדיות בין החברות: Tesla דיווחה לאחרונה על השקעה משמעותית ב-xAI, מה שהדגים כיצד הון, תשתיות וחוזים יכולים “לזרום” בין החברות שבשליטת אותו בעלים. חלק מהפרשנים רואים במהלך הנוכחי גם הכנה לסיפור צמיחה “יעיל הונית” לקראת מהלך עתידי בשוקי ההון.

למה זה מהלך משמעותי

החידוש כאן אינו רק “עוד רכישה”, אלא ניסיון ליצור שרשרת ערך אחת שמתחילה בנתונים והפצה, עוברת דרך מודלים של AI ומרכזי מחשוב, ומסתיימת בתשתית חלל (שיגור ולוויינים). ל-xAI יש יתרון גישה לתרחישי שימוש ולזרמי מידע בזמן אמת דרך הפלטפורמות שמאסק מחזיק/משפיע עליהן; ל-SpaceX יש יכולת ייחודית לשגר, לתפעל ולהרחיב מערכים בחלל בקצב ובעלות שמעט מאוד גופים יכולים להתחרות בהם.

עם זאת, החיבור הזה מגיע גם עם סיכונים: רגולטורים באירופה ובבריטניה כבר בודקים היבטים שונים סביב Grok – החל בהערכת סיכונים לצרכנים ועד שאלות של פרטיות ועיבוד נתונים, לצד דרישה לצמצם אפשרות לייצר תוכן פוגעני או בלתי חוקי. ככל שמרכז הכובד של “AI + הפצה + תשתית” מתכנס לגוף אחד, כך גם עולה הסבירות לבדיקות עומק על ממשל תאגידי, בטיחות, עמידה בחוקי תוכן ופרטיות – ובמקרה של SpaceX, גם רגישויות הקשורות לחוזים ממשלתיים.

בשורה התחתונה, מיזוג SpaceX ו-xAI עשוי לסמן את השלב הבא באסטרטגיה של מאסק: לא “עוד מוצר AI”, אלא פלטפורמה שמנסה להחזיק יחד את כל המרכיבים הדרושים כדי להפעיל ולהרחיב בינה מלאכותית בקנה מידה ענק – כולל אנרגיה, מחשוב, הפצה ותשתית חלל. מיזוג SpaceX ו-xAI הוא גם מבחן: האם יתרון תשתיתי אמיתי יכול להפוך ליתרון AI מתמשך, או שמורכבות רגולטורית ותפעולית תאט את “מנוע החדשנות” שהוא מבטיח.

הפוסט SpaceX רוכשת את xAI: מאסק מאחד טילים ולוויינים עם בינה מלאכותית לחברה פרטית בשווי שיא 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.

• מניית טאואר המשיכה לטפס בסוף ינואר 2026 והביאה את שווי השוק של יצרנית השבבים הישראלית אל מעבר לרף של 15 מיליארד דולר. לפי דיווח באתר CTech, מדובר בזינוק שמסכם עלייה של יותר מ-160% בחצי השנה האחרונה, שינוי שממצב את טאואר – במשך שנים “שחקנית נישה” בעולם השבבים האנלוגיים – כאחת הנהנות הבולטות מההשקעות האדירות בתשתיות למרכזי נתונים ולבינה מלאכותית.

ברקע, עומד גם היפוך נרטיבי מול Intel: ההסכם לרכישת טאואר, שנחתם ב-2022 בסכום של כ-5.4 מיליארד דולר, בוטל באוגוסט 2023 לאחר שלא התקבלו אישורי רגולציה בזמן, וטאואר קיבלה דמי ביטול של 353 מיליון דולר. בזמן אמת הדבר הוצג כמכה לחברה, אך כעת – כאשר טאואר מתרחבת לתחומי תשתית-AI – אותו ביטול נראה לרבים כנקודת מפנה שאפשרה לה להישאר עצמאית ולכוון השקעות למקומות “חמים” יותר בתעשייה.

למה דווקא פוטוניקה מסיליקון נהיית קריטית למרכזי נתונים

החוט המדעי-טכנולוגי שמחבר בין העלייה בשווי לבין המוצר הוא פוטוניקה מסיליקון (Silicon Photonics): שימוש ברכיבים אופטיים על גבי סיליקון כדי להעביר מידע באור במקום באותות חשמליים דרך נחושת. כשמאיצי GPU ומערכות AI מייצרים נפחי תעבורה עצומים בין רכיבים (שרת-לשרת, כרטיס-לכרטיס, ולעיתים גם בתוך אותו מארז), החיבור החשמלי הקלאסי הופך ל”צוואר בקבוק” בשני ממדים: קצב העברה והספק/חום. מעבר לאופטיקה מאפשר, עקרונית, רוחב פס גבוה יותר בצריכת אנרגיה נמוכה יותר לכל ביט, ולכן הוא נתפס כתשתית חיונית לדור הבא של רשתות מרכזי נתונים.

טאואר ממצבת את עצמה כספקית תהליכי ייצור בתחום הזה. החברה דיווחה שהיא משקיעה בתוספת קיבולת וביכולות דור-המשך ב-Silicon Photonics וב-SiGe, בין היתר כדי לענות על ביקושים של פלטפורמות תקשורת מהירה שמשרתות ענן ו-AI. על פי הודעת תוצאות לרבעון השלישי של 2025, הוכרזה השקעה נוספת של 300 מיליון דולר בהרחבת קיבולת וביכולות בתחום. (Tower Semiconductor)

השקעות, תרחיש צמיחה, והקשר למפעל ב־מגדל העמק

בכתבת CTech נטען כי תוכנית ההתרחבות כוללת הרחבה של קווי ייצור לפוטוניקה מסיליקון בהיקף של 300 מיליון דולר, בנוסף לתוכנית השקעה של 350 מיליון דולר שנחשפה קודם לכן, כאשר חלק גדול מהקיבולת נבנה במגדל העמק – האתר המרכזי של טאואר בישראל – שאמור להפוך ל”מרכז פוטוניקה” הגדול ביותר של החברה. לפי אותו דיווח, מנכ״ל החברה ראסל אלוואנגר העריך שלאחר השלמת ההרחבה במחצית הראשונה של 2026, טאואר מצפה לשלש הכנסות הקשורות לפוטוניקה ולהתקרב ל-מיליארד דולר בשנה ממוצרים המקושרים לתשתיות AI; והוא מעריך שעד סוף 2026 כ-40%–45% מהכנסות החברה יגיעו מיישומי מרכזי נתונים.

בצד הפיננסי-תפעולי, החברה נתנה תחזית להכנסות שיא לרבעון הרביעי של 2025 סביב 440 מיליון דולר (±5%), על רקע ביקושים בתחום מרכזי הנתונים ותשתיות AI – תחזית שעליה דיווחה גם Reuters. אותה כתבה ציינה שטאואר מפעילה מפעלי ייצור בישראל, בארה״ב, באיטליה וביפן, ומתמקדת בשבבים אנלוגיים ומעורבי-אות לתחומי רכב, תעשייה, תקשורת וצרכנות – אך עם דגש גובר על טכנולוגיות שמשרתות קצבי העברת נתונים גבוהים.

המגמה הרחבה: “מרוץ האופטיקה” בתעשיית השבבים

הסיפור של טאואר משתלב במגמה תעשייתית רחבה: ככל שמרכזי נתונים מנסים להגדיל רוחב-פס בלי לפוצץ תקציבי חשמל וקירור, יותר יצרנים עוברים להסתכל על אופטיקה כעל רכיב ליבה. כך, למשל, GlobalFoundries הודיעה בנובמבר 2025 על רכישת יצרנית פוטוניקה מסיליקון בסינגפור, במטרה לחזק את מעמדה ברשתות AI ובמערכות קוונטיות – אינדיקציה לכך שהתחום כבר אינו “נישה ניסיונית”, אלא תשתית שהופכת לשוק תחרותי בין פאונדריז גדולות ושחקנים מתמחים.

בשורה התחתונה, שוק ההון מתרגם כעת למספרים את ההנחה שהביקוש לתקשורת אופטית יזנק יחד עם AI. מבחינה הנדסית, ההימור של טאואר הוא שהיכולת לייצר רכיבי פוטוניקה בקנה מידה תעשייתי – עם תשואות, אמינות ומדידות איכות – תהפוך אותה לחלק מהתשתית שעליה ירוץ דור המחשוב הבא. (המידע אינו ייעוץ השקעות.)

הפוסט טאואר חוצה שווי שוק של 15 מיליארד דולר כשהפוטוניקה מסיליקון מזניקה את סיפור ה-AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

לפי הודעת אפל כפי שדווחה ברויטרס, Q.ai פיתחה יישומי למידת מכונה שמסייעים למכשירים להבין דיבור בלחישה ולשפר איכות שמע בסביבות מאתגרות – למשל רעש רקע גבוה או תנאים אקוסטיים קשים. אפל לא פירטה היכן תוטמע הטכנולוגיה, אך הצירוף של יכולות “הבנת דיבור” עם שיפור שמע מתחבר ישירות לקו המוצרים שלה בתחום האוזניות והתקשורת האישית.

מי מצטרף לאפל

עם הרכישה יצטרפו לאפל צוות המייסדים, בהם המנכ״ל אביעד מייזלס, וכן המייסדים־שותפים יונתן וקסלר ואבי ברליה. מייזלס מוכר היטב בתעשייה הישראלית: הוא היה בין מייסדי PrimeSense, חברת חישה תלת־ממדית שנרכשה על ידי אפל בשנת 2013, מהלך שנחשב לאבן דרך בדרכה של אפל לפיתוח יכולות חישה מתקדמות במוצריה.

ג׳וני סרוג׳י, סגן נשיא בכיר לטכנולוגיות חומרה באפל מסר כי החברה מתמקדת בפיתוח טכנולוגיות חדשניות שמאפשרות יצירת מוצרים מהטובים בעולם. לדבריו, Q בולטת בגישה יצירתית לשימוש בטכנולוגיות הדמיה ולמידת מכונה, ואפל נרגשת לצרף את החברה ואת הצוות שלה ולהרחיב את פעילותה בתחום.

כמה זה עלה, ומה זה אומר על אסטרטגיית ה-AI של אפל

רויטרס מדווחת שאפל לא חשפה את סכום העסקה. עם זאת, בתקשורת הכלכלית הופיעו הערכות גבוהות בהרבה: פייננשל טיימס דיווח על רכישה “כמעט 2 מיליארד דולר”,

כך או כך, העסקה משתלבת במאמץ רחב יותר של אפל להרחיב יכולות AI במוצרים קיימים. רויטרס הזכירה שאפל כבר שילבה בשנה האחרונה יכולות AI ב-AirPods, כולל תרגום דיבור בין שפות. במובן הזה, רכישת סטארט־אפ שמתמחה בהבנת דיבור “בגבולות” (לחישה, רעש, תנאים קשים) יכולה להיות עוד שכבה בדרך לשדרוג חוויית השמע, והאינטראקציה עם מכשירים לבישים.

הפוסט אפל רכשה את Q.ai, סטארט־אפ ישראלי ל-AI בשמע: “מבינה גם לחישות” הופיע לראשונה ב-Chiportal.

סקר מעסיקים חדש של רשות החדשנות וחברת צבירן (ינואר 2026) מצייר תמונה מורכבת של שוק העבודה בהייטק הישראלי: למרות כניסת כלי בינה מלאכותית כמעט לכל שכבה של עבודה טכנולוגית ועסקית, ההייטק ממשיך לגייס עובדים בקצב גבוה, אך במקביל נרשמת עלייה בהיקף הפיטורים. עם זאת, במרבית המקרים החברות אינן מייחסות זאת ישירות להטמעת בינה מלאכותית.

הקשר הרחב: סטגנציה בשיעור עובדי ההייטק

הדוח מציב את הממצאים בהקשר רחב יותר: אחרי שנים של צמיחה עקבית בשיעור של 5%–6% בשנה, בשלוש השנים האחרונות ניכרת סטגנציה בחלקם של עובדי ההייטק מכלל המועסקים במשק. מאז השיא של 2022 שיעור עובדי ההייטק נע סביב 11.5%, וב-2024 אף ירד מעט ל-11.3%.

הדוח מציע שלושה הסברים אפשריים לסטגנציה: מגמה עולמית של ירידה בגיוסי עובדים לאחר שנות שיא, "הידוק חגורה" מקומי על רקע המציאות המדינית-ביטחונית, ואפשרות של שינוי מבני קבוע בהיקף העובדים הנדרשים בענף בשל הטמעת כלי בינה מלאכותית. מטרת הסקר היא לבחון עד כמה הגורם השלישי אכן תורם לתמונה.

הסקר הופנה ל-500 חברות בשבועיים האחרונים של דצמבר 2025, והשיבו לו 263 חברות; מתוכן 192 הן מענפי ההייטק. החברות בהייטק במדגם מעסיקות יחד כ-112 אלף עובדים — כ-28% מעובדי ההייטק בישראל — והמדגם מייצג את מעסיקיהם של כ-80% מהעובדים בענף.

עם זאת, לרשות החדשנות יש הסתייגות חשובה: 89% מהחברות במדגם מעסיקות מעל 50 עובדים, ולכן ייתכן שהמגמות המוצגות אינן משקפות במלואן את המציאות בחברות קטנות יותר, כגון סטארט-אפים צעירים.

בפילוח חברות ההייטק שהשיבו: 62.3% הן חברות רב-לאומיות שהמטה שלהן בישראל, 27% הן חברות מקומיות הפועלות רק בישראל, ו-10.6% הן חברות-בת או סניף לחברה זרה. המדגם כולל חברות מתחומים כמו אינטרנט, גיימינג, מסחר מקוון, חומרה, תוכנה, מוליכים למחצה, טכנולוגיה ביטחונית, סייבר ואבטחת מידע, ביוטכנולוגיה ומדעי החיים, מכשור רפואי, וייצור תרופות וחומרים.

כדי לצמצם הטיה בתשובות סביב בינה מלאכותית, הסקר בנוי כך ששאלות על הטמעת כלי AI נשאלו רק אחרי שאלות על תכניות העסקה ופיטורים; בהמשך נשאלו המשיבים על סיבות לפיטורים (כאשר AI היא אחת האפשרויות), ורק לבסוף נשאלו מפורשות על השפעת ההטמעה על תכניות עתידיות.

גיוסים מול פיטורים: התאוששות בגיוס, אך גם עלייה בפיטורים

הדוח מצביע על שינוי מחזורי ברור: מעבר מ"שוק של עובדים" בשנים 2021–2022, שבו היצע המשרות היה גבוה והעזיבה מרצון עלתה, ל"שוק של מעסיקים" החל מ-2023, שבו היצע המשרות החדשות נמוך יותר והפיטורים עולים.

במבט על חצי השנה האחרונה, 94% מחברות ההייטק במדגם גייסו עובדים (לעומת 98% ביתר המשק). אך שיעור העובדים שגויסו מתוך סך העובדים נמוך יותר בהייטק: 7.9% לעומת 9.8% בשאר המשק — כלומר, פחות חברות מגייסות, והן מגייסות בממוצע עבור פחות משרות. הדוח מעיר שהיקף הגיוסים משקף בחלקו תחלופה (החלפת עובדים שפוטרו או עזבו) לצד גיוס שמגדיל מצבה.

בצד הפיטורים, התמונה חדה יותר: 81% מחברות ההייטק במדגם פיטרו עובדים בחצי השנה האחרונה (מעט פחות מאשר 85% ביתר המשק), אבל היקף הפיטורים מתוך סך העובדים גבוה יותר בהייטק — 3.5% לעומת 2.6% בשאר המשק.

הבדל מהותי נוסף הוא באופי הפיטורים: בעוד שבכלל המשק הסיבה המרכזית לפיטורים היא ביצועי עובד, בהייטק בולט יותר רכיב של פיטורים "רוחביים" — צמצום או סגירה של צוותים ומחלקות שלמים. 36% מחברות ההייטק צמצמו או סגרו צוותים בחצי השנה האחרונה, לעומת 22% בלבד בשאר המשק.

הקשר המוגבל בין AI לצמצומים

על רקע השיח הציבורי על "החלפת עובדים בבינה מלאכותית", הנתון הבולט בדוח הוא שהקשר הישיר שמדווחות החברות בין בינה מלאכותית לבין צמצומים עדיין מוגבל.

מתוך חברות הייטק שפיטרו עובדים בשל צמצום או סגירת צוותים ומחלקות, הסיבות המרכזיות שצוינו הן התייעלות (26% מכל החברות במדגם) או מצבה העסקי של החברה (9%). רק 5% ציינו את הטמעת כלי בינה מלאכותית כסיבה מרכזית, ו-4% ציינו את המצב הכלכלי-ביטחוני כסיבה מרכזית.

הדוח מדגיש כי ברוב המקרים בינה מלאכותית היא גורם שמצטרף לצורך קיים להתייעל — ורק שתי חברות ציינו זאת כסיבה בלעדית לפיטורים.

תחזיות לעתיד: AI עדיין לא גורם מרכזי

גם כשמסתכלים קדימה, התמונה דומה: 15% מחברות ההייטק מתכננות פיטורים בחצי השנה הקרובה, אך בקרב החברות המתכננות לפטר ב-2026, 71% ציינו שלהטמעת כלי בינה מלאכותית אין השפעה על הפיטורים המתוכננים, ו-29% ציינו שההשפעה "מועטה בלבד". אף חברה לא ציינה השפעה "במידה רבה".

במישור הגיוסים העתידיים, 23% מחברות ההייטק מעריכות שהיקף גיוסי כוח האדם שלהן ב-2026 יהיה נמוך יותר מאשר ב-2025 (לעומת 18% ביתר הענפים). אולם גם כאן, בינה מלאכותית אינה הסיבה המובילה: 5.7% מחברות ההייטק ציינו שהן מתכננות לצמצם גיוס בשל הטמעת כלי AI — וברוב המקרים זה מצטרף להתייעלות או למצב העסקי של החברה.

הנתון המדגים זאת בצורה הישירה ביותר: רק 3% מחברות ההייטק (ו-0% ביתר הענפים) ציינו שהיקף הגיוס הצטמצם בחצי השנה האחרונה בעקבות שילוב כלי בינה מלאכותית בתהליכי העבודה — ומסקנת הדוח היא שעד כה לא הייתה להטמעת AI השפעה שלילית משמעותית על הביקוש לעובדים.

הטמעה עמוקה ומשרות חדשות: כך AI כן משנה את שוק העבודה

אם בינה מלאכותית עדיין לא מופיעה כסיבה ראשית לפיטורים, היא כן מופיעה בבירור כגורם שמגדיר מחדש תהליכי עבודה וסוגי תפקידים.

בעיסוקים טכנולוגיים, 52% מחברות ההייטק הטמיעו כלי בינה מלאכותית "באופן משמעותי" בתהליכי העבודה הטכנולוגיים בארגון, לעומת 18% בלבד מהחברות ביתר הענפים. הדוח מגדיר "הטמעה רחבה" כהטמעה הכוללת אינטגרציה למערכות ותהליכי עבודה — ולא רק שימוש מקומי בצוות או שימוש אישי.

בעיסוקים שאינם טכנולוגיים (תפקידי מטה, תפעול, שיווק, אדמיניסטרציה וכדומה), כ-43% מחברות ההייטק מדווחות על הטמעה משמעותית "רוחבית" של כלי AI, לעומת 30% ביתר המשק. שיעור ההטמעה עם אינטגרציה מלאה ומדידה של תוצרים ויעילות גבוה כמעט פי שניים בהייטק: 13% לעומת 7%.

במקביל, מתרחב רכיב של "משרות AI ייעודיות": 42% מחברות ההייטק (ו-18% ביתר הענפים) מעסיקות עובדים בעיסוקים ייעודיים לתחום הבינה המלאכותית — תפקידים שנוגעים ישירות לפיתוח, התאמה או הטמעת כלי AI, כגון GenAI Developers, AI Engineers, LLM Scientists, AI Researchers, וכן תפקידי AI Compliance Managers, AI Implementors ו-Prompt Engineers.

מסקנות: תמונת ביניים מורכבת

המסר המרכזי שעולה מהדוח הוא כפול: מצד אחד, ההייטק ממשיך לגייס בהיקפים רחבים; מצד שני, הוא עושה זאת בסביבה שמרמזת על תחלופה ועל היצע משרות ממוצע נמוך יותר מאשר ביתר המשק.

ביחס לבינה המלאכותית, התמונה היא תמונת ביניים: ההטמעה כבר עמוקה בעבודה הטכנולוגית, מתרחבת גם לתפקידים לא-טכנולוגיים, ומייצרת ביקוש לתפקידי AI ייעודיים — אך בשלב זה, לפי דיווחי המעסיקים, בינה מלאכותית אינה הסיבה המרכזית לצמצומי צוותים או לפיטורים מתוכננים, והיא מופיעה בעיקר כמכפיל כוח להתייעלות כאשר ממילא יש לחץ עסקי או צורך לצמצם.

הדוח עצמו מזכיר שיש להיזהר מהכללה מהירה לכל ענף ההייטק: המדגם מוטה יחסית לחברות גדולות ובינוניות, ולכן ייתכן שהתמונה בחברות קטנות — סטארט-אפים צעירים — שונה ומורכבת יותר.

הפוסט סקר רשות החדשנות וצבירן: ההייטק ממשיך לגייס, הפיטורים עולים אך עדיין לא באשמת ה-AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

השבב החדש מיוצר ב-TSMC, כולל 216GB זיכרון HBM3e ומיועד להריץ מודלים בקנה מידה גדול — אבל מגיע אחרי עיכובים, כשמיקרוסופט עדיין תלויה ב-GPU של אנבידיה

מיקרוסופט הכריזה ב-26 בינואר 2026 על Maia 200, הדור השני של שבב ה-AI הפנימי שלה, שמוגדר כמאיץ ייעודי למשימות Inference (הסקה) – שלב “הרצת” המודל והפקת התשובה בפועל. לפי החברה, המטרה המרכזית היא לשפר את הכלכלה של יצירת טוקנים (token generation) בקנה מידה ענני: יותר ביצועים לכל שקל, ופחות תלות בתשתיות חיצוניות יקרות. (The Official Microsoft Blog)

בעוד שבשנים האחרונות הדיון הציבורי נסב סביב אימון מודלים (Training), אצל ספקיות הענן ההוצאה המצטברת הולכת ונוטה יותר לכיוון ההסקה: כל שאילתה בצ’אטבוט, יצירת תמונה או קוד – מתורגמת לעומס רציף על חוות שרתים. לכן השוק כולו מחפש מאיצים שמכוונים ליעילות אנרגטית ועלות תפעול נמוכה, ולא רק לשיא ביצועים תאורטי. (TechCrunch)

מה יש בתוך Maia 200

בפוסט הרשמי של מיקרוסופט נמסר כי Maia 200 מיוצר בתהליך 3 נ״מ של TSMC, כולל יותר מ-140 מיליארד טרנזיסטורים, ומביא ליבה חישובית עם תמיכה טבעית ב-FP8/FP4 (דיוקים נמוכים שנפוצים בהרצת מודלים). החברה מפרטת גם את מעטפת הביצועים: מעל 10 petaFLOPS ב-FP4 ו-מעל 5 petaFLOPS ב-FP8, בתוך מעטפת צריכת חשמל של 750W לשבב.

בצד הזיכרון, מיקרוסופט מצהירה על 216GB HBM3e עם רוחב פס של 7TB/s, לצד 272MB SRAM על־השבב – רכיב שנועד להקטין צווארי בקבוק בהאכלת המודל בנתונים.

אחד הדגשים הבולטים בהכרזה הוא התפיסה המערכתית. מיקרוסופט אומרת ש-Maia 200 בנוי לסקייל־אפ על גבי Ethernet סטנדרטי (ולא בד־פרופריייטרי), עם שכבת תעבורה ורכיב תקשורת משולב שנועדו להוריד עלות כוללת ולשמור על אמינות. החברה מציינת 2.8TB/s של רוחב פס דו־כיווני לרשת הסקייל־אפ, ותמיכה בעבודה “קולקטיבית” עד 6,144 מאיצים באשכול. בתוך “מגש” (tray) אחד, ארבעה מאיצים מחוברים זה לזה בקישורים ישירים כדי לשמור תקשורת מקומית מהירה.

איפה זה שם את מיקרוסופט מול אנבידיה, גוגל ואמזון

מיקרוסופט מציגה את Maia 200 כ”הסיליקון הראשון־צד (first-party) החזק ביותר” מבין ספקיות הענן, וטוענת ליתרון מול Trainium של אמזון ו-TPU של גוגל במדדים מסוימים (כולל FP4/FP8), אך בשלב זה מדובר בטענות יצרן שטרם קיבלו אימות ציבורי מלא בבנצ’מרקים בלתי תלויים.

ההקשר חשוב: כבר בקיץ 2025 דווח שפיתוח הדור הבא של Maia התעכב, בין היתר בגלל שינויי תכנון, מגבלות כוח אדם ותחלופה, ושדחיית הייצור ההמוני גלשה ל-2026. כלומר – Maia 200 מגיעה אחרי “חבלי לידה”, ובזמן שיריבות הענן צברו ניסיון בדורות קודמים של שבבים פנימיים.

גם כעת, השוק מעריך שמיקרוסופט לא “חותכת” את אנבידיה בטווח הקצר: תגובת המשקיעים הייתה רגועה יחסית, ובארונ’ס ציינו שמניית אנבידיה לא נחלשה בעקבות ההכרזה, בין היתר משום שההנחה היא שהוצאות הענק על תשתיות AI יימשכו – גם אם חלק מהעומס יעבור בהדרגה לשבבים פנימיים.

פריסה, שימושים וזמינות

מיקרוסופט אומרת שהשבב כבר נפרס באזור הדאטה־סנטרים US Central ליד דה־מויין, איווה, ושאזור US West 3 ליד פיניקס “הבא בתור”, עם הרחבה בהמשך לאזורים נוספים. עוד נמסר כי Maia 200 מיועד לשרת מספר מודלים ושירותים – כולל Microsoft Foundry ו-Microsoft 365 Copilot – ואף יפעיל “מודלים מהדור האחרון GPT-5.2” של OpenAI על התשתית של החברה. במקביל, מיקרוסופט מציגה תצוגה מוקדמת (preview) ל-Maia SDK עם כלי פיתוח ואופטימיזציה (כולל אינטגרציה ל-PyTorch ותמיכה ב-Triton).

הפוסט מיקרוסופט משיקה את Maia 200: מאיץ הסקה ב-3 נ״מ שנועד להוזיל ולהוריד את התלות באנבידיה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

בדיונים בדאבוס (20-01-2026), שר האוצר האמריקני סקוט בסנט הציג את התלות הגלובלית בייצור שבבים מתקדמים בטייוואן כסיכון המאקרו־כלכלי החריף ביותר. לדבריו, ריכוז הייצור באי הופך אותו ל“נקודת כשל יחידה”, והתרחיש של שיבוש משמעותי בייצור – בשל חסימה או פגיעה בתשתיות – עלול להביא למה שתיאר כ“אפוקליפסה כלכלית”.

המסר של בסנט מתחבר לשיח ותיק בוושינגטון ובתעשייה: גם אם מפעלים חדשים נבנים במקומות נוספים, היכולת לייצר שבבים בקדמת הטכנולוגיה עדיין מרוכזת מאוד – ולכן כל זעזוע גיאופוליטי סביב טייוואן נתפס כתרחיש סיכון מערכתי.

מינרלים קריטיים: צוואר הבקבוק שמעבר לשבבים

באותו הקשר, בסנט דיבר על הקמת “ברית מינרלים קריטיים” שנועדה לצמצם תלות בשרשראות אספקה שבהן לסין יש יתרון גדול (כרייה, עיבוד וזיקוק). במקביל לדאבוס, משרד האוצר האמריקני דיווח רשמית על דיאלוג רב־צדדי בנושא שרשראות אספקה והשקעות במינרלים קריטיים בהשתתפות מדינות G7 ועוד שותפות (ביניהן אוסטרליה, הודו, מקסיקו וקוריאה הדרומית).

(\החיבור בין “שבבים” ל“מינרלים” חשוב: גם אם יכולת הייצור (fabs) מתרחבת מחוץ לטייוואן, היא נשענת על חומרים ורכיבים שמגיעים ממספר מצומצם של מדינות ומתקנים. לכן, בראיית מדיניות, ביטחון שרשרת האספקה אינו מסתכם במפעלים – אלא כולל גם חומרי גלם, ציוד ותהליכי עיבוד.

גרינלנד, מכסים והפוליטיקה של משאבים

במקביל לשיח על מינרלים, דווח כי ממשל טראמפ משתמש גם באיום מכסים מול דנמרק ומדינות אירופיות נוספות בהקשר של גרינלנד. לפי דיווחים, טראמפ איים בהטלת מכסים עד שיושג “הסכם” סביב רכישת גרינלנד – צעד שמוסבר בין היתר גם במונחי גיאופוליטיקה של משאבים.
ברקע, צרפת אישרה השתתפות במבצע צבאי־תמרוני בגרינלנד (Operation Arctic Endurance) – נתון שממחיש עד כמה האזור הפך רגיש בזירת המעצמות.

שבבי אנבידיה H200 לסין: בין תחרות למסוכנות ביטחונית

בצד השני של אותה תמונת־על, הוויכוח על ייצוא שבבי AI מתקדמים לסין התחמם. לפי רויטרס (19-12-2025), ממשל טראמפ פתח בדיקה בין־משרדית שעשויה להוביל לאישורי יצוא ראשונים לסין של Nvidia H200 (השבב השני בעוצמתו של אנבידיה, לפני דור Blackwell), לאחר שטראמפ אמר שיאפשר מכירות תוך גביית עמלה של 25% ותוך הגבלות.

על רקע זה, מנכ״ל Anthropic, דריו אמודיי, אמר בדאבוס (21-01-2026) שהמהלך “משוגע” והשווה אותו ל“מכירת נשק גרעיני לצפון קוריאה” – בטענה להשלכות ביטחוניות עמוקות אם שבבים כאלה יאיצו יכולות AI בסין.

מנגד, מנכ״ל Google DeepMind דמיס הסאביס ניסה להרגיע וטען שחברות AI בסין מפגרות בכחצי שנה אחרי החזית המובילה במערב, וכינה חלק מהבהלה סביב מודלים סיניים תגובת־יתר.

העימות הזה כבר מחלחל גם לזירה הפוליטית: בארה״ב קודמה בוועדת בית הנבחרים הצעת חוק שמבקשת להרחיב את סמכות הקונגרס לפקח על יצוא שבבי AI מתקדמים – סימן לכך שהמאבק על איזון בין “יתרון טכנולוגי”, “עסקים” ו“ביטחון לאומי” הופך למחלוקת מוסדית ולא רק למדיניות ממשל.

הפוסט דאבוס 2026: מה באמת קרה בחדרי הדיונים של מנהיגי המעצמות בנושא שבבים, AI וסין הופיע לראשונה ב-Chiportal.

ממשלות ארצות הברית וישראל הכריזו על מסגרת אסטרטגית חדשה לשיתוף פעולה בתחומי הבינה המלאכותית, מחקר וטכנולוגיות קריטיות. לפי פרסומים על הטקס, ההצהרה נחתמה בעיר דוד בירושלים בהשתתפות בכירים משתי המדינות, בהם יעקב הלברג, תת־מזכיר המדינה האמריקני לעניינים כלכליים, וגדעון סער, שר החוץ של ישראל, לצד מייק האקבי, שגריר ארה״ב בישראל.

השותפות ממותגת כחלק מיוזמת Pax Silica – מסגרת אמריקנית רחבה יותר לשיתופי פעולה טכנולוגיים בין מדינות, על רקע מאבקי שרשרת אספקה, תחרות גלובלית על שבבים ותשתיות מחשוב מתקדמות, ומדיניות שמבקשת לצמצם תלות בגורמים יריבים. לפי דיווחים, ביוזמה כבר מעורבות גם מדינות נוספות במזרח התיכון, כולל קטאר ואיחוד האמירויות.

מה כולל שיתוף הפעולה בפועל

על פי נוסח ההצהרה כפי שדווח במקורות שונים, המסגרת החדשה מכוונת לשיתופי פעולה במחקר, פיתוח והשקעה בשורה של תחומים “קריטיים”, ובראשם:

• בינה מלאכותית ולמידת מכונה (יישומים בין היתר בבריאות, סייבר ומערכות אוטונומיות), לצד דגש על פיתוח הון אנושי והכשרות משותפות;
• שבבים ומחשוב מתקדם, כולל הרחבת יוזמות מחקר הקשורות לתעשיית השבבים;
• חלל ושיתופי פעולה מדעיים, בהקשר למסגרות בינלאומיות דוגמת Artemis Accords;
• רובוטיקה, מדעי חומרים, וטכנולוגיות אנרגיה (כגון אגירת אנרגיה ואופטימיזציית רשת).

לפי הדיווח, היישום אמור להתבצע באמצעות קבוצת היגוי כלכלית משותפת (Joint Economic Development Group) שתשמש “ועדת היגוי” מרכזית.

לא אמנה מחייבת, כן איתות מדיני־טכנולוגי

נקודה חשובה בנוסח ההצהרה: מדובר בהצהרת כוונות שאינה יוצרת התחייבויות משפטיות מחייבות, ואינה כוללת התחייבות אוטומטית להקצאת תקציבים—כל פעולה עתידית אמורה להתבצע בהתאם לחקיקה ולתהליכים פנימיים בכל מדינה. (israeltechinsider.com)

עם זאת, עצם ההכרזה מאותתת על העמקת התיאום בין וושינגטון לירושלים בסוגיות שמחברות בין מחקר אקדמי, תעשייה ורגולציה—ובעיקר סביב אבטחת מחקר וטכנולוגיות רגישות, גישה לתשתיות מחשוב, ושרשראות אספקה של שבבים וציוד מתקדם.

בינה מלאכותית, שבבים, טכנולוגיות קריטיות, ארה״ב, ישראל, מחקר ופיתוח, חלל, אנרגיה, סייבר

הפוסט ארה״ב וישראל השיקו שותפות אסטרטגית בבינה מלאכותית ובטכנולוגיות קריטיות במסגרת “Pax Silica” הופיע לראשונה ב-Chiportal.