גוגל וסינפטיקס הכריזו על שותפות מחקרית וטכנולוגית חדשה שמטרתה להביא מהפכה בתחום ה-AI במכשירים קצה (Edge AI). השותפות, אשר נולדה מתוך הצורך להתגבר על הפיצול הקיים בשוק ה-IoT, שואפת לשלב את הליבה הפתוחה של מאיץ הבינה המלאכותית של גוגל – "Kelvin Core" – במעבדים של סדרת Astra של סינפטיקס.

בשיחה פורמלית במסגרת הפודקאסט "AI with Sally" של EE Times, נדונו בין נבו פיליפס, מנהל בכיר בסינפטיקס, ובין בילי רוטלג', מנהל תחום Edge AI בגוגל, עקרונות השותפות. לפי דיווחיהם, השותפות מתמקדת ביצירת פתרונות מבוססי קוד פתוח שמטרתם לספק מערכת סטנדרטית ומאורגנת לפיתוח יישומי AI במכשירים קטנים – החל ממכשירים לבישים וכלה במערכות IoT תעשייתיות וצרכניות.

גוגל הציגה את Kelvin Core, ליבה למאיץ למידת מכונה המבוססת על ארכיטקטורת RISC-V. לפי בילי רוטלג', הליבה הינה "קלה, פתוחה וגמישה", ומתוכננת להתאים לכל רמות הביצועים – מהטווח הנמוך ביותר ועד לפתרונות עוצמתיים יותר. במסגרת השותפות, סינפטיקס היא השותפה הראשונה שתאמצה את Kelvin Core במעבדים שלה, ותשלב את העדכונים וההתאמות הדרושות לשוק ה-IoT.

שיפור הסטנדרטים והכלים הפתוחים

שני הצדדים הדגישו את חשיבות הפיתוח בשיתוף פעולה עם קהילת הקוד הפתוח. סינפטיקס תספק ערכת כלים (SDK) מתקדמת יחד עם שרשרת כלים מבוססת MLIR של גוגל, אשר תאפשר למפתחים לתרגם מודלים של למידת מכונה לכלי עבודה נגישים ותואמים למגוון פלטפורמות – כגון TensorFlow, PyTorch ו-JAX. מטרת שיתוף הפעולה היא להוריד את מחסום הכניסה לפיתוח יישומי AI במכשירים קצה, לאפשר התאמה אישית ושיפור ביצועים ולהנגיש את הטכנולוגיה למפתחים בכל רחבי התעשייה.

על פי נבו פיליפס, "המטרה שלנו היא לא רק לשפר את המוצר הקיים, אלא ליצור מערכת פתוחה ואינטגרטיבית שתאפשר לכל שחקן בתחום לפתח פתרונות חדשניים תוך שמירה על סטנדרטים אחידים". השותפות צפויה לסייע בהפחתת הפיצול הקיים בין הפתרונות השונים בשוק ה-IoT ולהניע את השימוש ב-AI במגוון רחב של יישומים – החל ממכשירים לבישים וכלה באפליקציות תעשייתיות מתקדמות.

בילי רוטלג' הוסיף: "אנו רואים בשותפות זו צעד משמעותי לקידום האקוסיסטם הפתוח של Edge AI. השילוב בין הידע של סינפטיקס בתחום המכשירים הקצה והניסיון של גוגל בפיתוח טכנולוגיות AI יהווה זרז לשינויים עמוקים בשוק".

על אף שעדיין אין פירוט מלא של המוצרים העתידיים, שני הצדדים הביעו תקווה כי השותפות תביא לעדכונים משמעותיים בדורות הבאים של מעבדים למכשירים קצה, כולל תמיכה בפיתוח יישומי בינה מלאכותית מתקדמים וייתכן אף שילוב של מודלים קטנים של שפה (LLMs) במכשירים מבוססי IoT.

בכך, השותפות בין גוגל לסינפטיקס מציבה את עצמה כמודל של חדשנות ופתיחות – מהלך אשר עשוי לשנות את פני תעשיית ה-IoT ולהנגיש את הטכנולוגיה למפתחים וצרכנים כאחד.

הפוסט גוגל וסינפטיקס הכריזו על שותפות חדשה לשיפור ה-AI במכשירים קצה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת גוגל הסירה מהאתר שלה הבטחה מפורשת לא לפתח בינה מלאכותית (AI) לשימוש בנשק או למטרות מעקב, שינוי שהתגלתה השבוע על ידי בְּלוּמְבֶּרְג'. עד כה, באתר הציבורי של עקרונות הבינה המלאכותית של גוגל הופיעה סעיף שכותרתו "יישומים שלא נרדף אחריהם", אשר היה קיים עד לשבוע שעבר.

גוגל עדכנה לאחרונה את דף עקרונות הבינה המלאכותית שלה, ובמסגרת העדכון נעלם הסעיף בו התחייבה החברה לא לפתח טכנולוגיות AI שישמשו לנשק או למעקב. החברה הפנתה את המתעניינים לפוסט חדש בבלוג העוסק ב"אחריות בתחום הבינה המלאכותית", בו מציינת:

"אנו סבורים שחברות, ממשלות וארגונים החולקים ערכים אלה צריכים לשתף פעולה ליצירת AI המגן על אנשים, מקדם צמיחה גלובלית ותומך בביטחון הלאומי."

לפי העדכון, גוגל מחויבת כעת גם למזער תוצאות בלתי מכוונות או מזיקות, להימנע מהטיות בלתי הוגנות, ולהתאים את פעילותה לעקרונות מקובלים של המשפט הבינלאומי וזכויות האדם.

בשנים האחרונות, החוזים של גוגל לספק שירותי ענן לצבאות האמריקאי והישראלי עוררו מחאות פנימיות מצד עובדים שטענו כי השימוש בטכנולוגיות אלו עלול לשמש לפגיעה בבני אדם. למרות זאת, גוגל טוענת כי בינה מלאכותית שפותחה על ידה אינה מיועדת לפגיעה באנשים. לעומת זאת, בכיר מטה ה-AI בפנטגון העביר לתקשורת כי דגמי AI של מספר חברות מסייעים לייעול "שרשרת ההרג" של הצבא האמריקאי.

העדכון באתר של גוגל בא לענות על ביקורות פנימיות ובינלאומיות בנוגע לשימוש בטכנולוגיות בינה מלאכותית, ומדגיש את המחויבות של החברה לפיתוח טכנולוגיות אחראיות. עם זאת, השינויים מעלים שאלות לגבי עתיד השימוש ב-AI במגוון תחומים, ובמיוחד בהקשרים צבאיים וביטחוניים.

אחד הפרויקטים שהוזכר בהקשר זה הוא פרויקט הטמעת הבינה המלאכותית בצה"ל המכונה נימבוס שנמצא על הכוונת של המפגינים הפרו פלסטינים שמחו. גוגל פיטרה את העובדים לה המעורבים במחאה זו ולפי הוושינגטון פוסט גוגל אף האיצה את הפרוקיט בימים הראשונים של המלחמה.

מקור: TechCrunch

הפוסט גוגל הסירה התחייבות לקוחות להימנעות משימוש בבינה מלאכותית לצורך נשק או מעקב הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת האם של גוגל, , Alphabet (נסחרת ב-NASDAQ תחת הסימולים GOOG ו-GOOGL), מנהלת עסקי שבבים בתחום הבינה המלאכותית שעשויים לא רק להתחרות בענקית השבבים Nvidia (סימול: NVDA), אלא אף להוות את החלק היקר ביותרבשוויה של ענקית החיפוש באינטרנט, כך דיווח Barron’s ביום ראשון בהתבסס על אנליסט מניות.

שבבים שתוכננו על ידי Alphabet משמשים במרכזי נתוני AI ומשתלבים עם מוליכים למחצה שיוצרו על ידי חברות אחרות, כמו Nvidia. בנוסף, Alphabet מפעילה את DeepMind, חברת AI שנחשבת ברת-השוואה ל-OpenAI, יצרנית האפליקציה ChatGPT הפופולרית.

ערך עסקי הבינה המלאכותית
לדברי גיל לוריה, אנליסט בבית ההשקעות D.A. Davidson, הערך של עסקי הבינה המלאכותית של Alphabet מוערך ביותר מ-700 מיליארד דולר, או כ-60 דולר למניה. שווי השוק של Alphabet עומד על כ-2.5 טריליון דולר, כאשר מחיר המניה הוא כ-200 דולר.

שבבי TPU

לפי ניתוח של לוריה, מרכיב משמעותי בשווי של Alphabet נובע מהשבבים שהיא מייצרת, הנקראים Tensor Processing Units (TPUs). שבבים אלו משפרים את ביצועי המחשבים המבוססים על AI.

לוריה מבצע הערכת שווי המבוססת על "ניתוח חלקים", שמטרתה להעריך את הערך של כל חטיבה עסקית של Alphabet. שיטת הערכה זו גם מתייחסת להנחה שהערך של עסקי החיפוש של Google, שהוכרזו כמונופול בהחלטת בית משפט באוגוסט האחרון בעקבות תביעה של משרד המשפטים האמריקאי, עלול להיפגע. פתרונות אפשריים עשויים לכלול הפרדה בין מנוע החיפוש של Google לבין שוק הפרסום הדיגיטלי שלה.

הפוסט הערכת שווי: עסקי הבינה המלאכותית של Alphabet מוערכים ב-700 מיליארד דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הוצאות עתק אלו קשורות בעליית השימוש בבינה המלאכותית (AI) שהובילה לעידן חדש במרכזי הנתונים. עלייה זו דורשת שינוי מאסיבי בתשתיות שלהם. כיום מרכזי הנתונים כבר לא מסתפקים רק באירוח אתרים ובאחסון קבצים. המבצרים הדיגיטליים הללו עומדים בפני המשימה העצומה של לספק את התיאבון הבלתי יודע שובע של אלגוריתמי הבינה המלאכותית.

דמיינו לעצמכם מרכז נתונים טיפוסי, שוקק שרתים מזמזמים העוסקים בעיבוד מיילים, הפעלת אתרי אינטרט ותמיכה במסדי נתונים – אלו עמודי התווך של העולם הדיגיטלי שלנו. אך אלו הם השרתים הכלליים, סוסי עבודה המיועדים למגוון רחב של משימות מיחשוב יומיומיות. הם מצטיינים בעיבוד רציף, ומטפלים במספר משימות במקביל.

לעומתם שרתי הבינה המלאכותית הן שרתים מזן חדש שנולדו כתוצאה מהדרישות ההולכות וגוברות של בינה מלאכותית. מכונות אלו אינן מסתפקות במשימות השרתים הרגילים אלא בנויים למטרה יחידה ותובענית: לכבוש את האתגרים החישוביים המורכבים של בינה מלאכותית. בליבם טמונים לא רק מעבדים, אלא יחידות עיבוד גרפיות חזקות (GPU), המפורסמות ביכולתן לבצע חישובים מקבילים במהירות עוצרת נשימה. ה-GPUs הללו, בדומה לנחיל של דבורים הפועלות יחד, מצטיינים בכפל המטריצות המורכבות ובחישובים מורכבים אחרים העומדים בבסיס אלגוריתמי AI. חלקם אפילו מתגאים במעבדים מיוחדים כמו Tensor Processing Units (TPUs), שתוכננו במיוחד על ידי גוגל ללמידת מכונה, או Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs), שבבים מגוונים שניתן להגדיר מחדש כדי להתמודד עם משימות AI ספציפיות.

המיקוד משתנה באופן דרמטי. כאשר שרתים כלליים נותנים עדיפות לעיבוד רציף, שרתי AI משגשגים בתחום העיבוד המקביל. הם דורשים זיכרון ברוחב פס גבוה וחיבורים מהירים בזק כדי להתמודד עם נפחי הנתונים האדירים והחישובים המורכבים שמתדלקים יישומי בינה מלאכותית.

התוצאה? קפיצת מדרגה דרמטית בביצועים. בעוד ששרתים כלליים מתאימים לרוב צרכי המחשוב היומיומיים, שרתי AI נבנו ייעודיים עבור העולם התובעני של בינה מלאכותית. הם מצטיינים בהכשרת מודלים גדולים של בינה מלאכותית, עיבוד מערכי נתונים עצומים והפעלת יישומי AI בזמן אמת שמעצבים יותר ויותר את עולמנו.

לשינוי הזה יש השלכות עמוקות על מרכזי נתונים, ודורש שידרוג מלא של התשתית שלהם כדי להתאים לדרישות הכוח הבלתי יודעות של מעצמות AI אלה. שינויים בשרתי מרכזי הנתונים מקוולים בלא מעו אתגרים כמפורט להלן.

אתגר ההספק

הצמיחה המהירה הזו בעומסי העבודה של AI מציבה אתגרים משמעותיים עבור תשתית ההספק הדרוש למרכזי הנתונים. האנרגיה שלהם גדלה באופן אקספוננציאלי, כאשר כמה דגמים יוקרתיים דורשים יותר מ-2000 אמפר של זרם.

• כדי לתמוך בעומסי העבודה התובעניים הללו, מרכזי נתונים חייבים להשקיע רבות בתשתית חשמל משודרגת. השקעה זו כוללת:
• o יחידות אספקת חשמל AC/DC בעלות הספק גבוה (PSUs): רכיבי PSU מסורתיים הנדרשים להגיע לקצה גבול היכולת שלהם. נדרשות יחידות חדשות בעלות קיבולת גבוהה יותר (8 קילוואט ומעלה) כדי לעמוד בדרישות ההספק של שרתי AI מודרניים.
• o ממירי אפיק ביניים בהספק גבוה (IBCs): ממירים אלו ממלאים תפקיד מכריע בחלוקת כוח ביעילות בתוך מרכז הנתונים.
• o פתרונות קירור משופרים: קירור אוויר הופך לבלתי מספיק עבור עומסי עבודה רבים של AI. טכנולוגיות קירור נוזל וקירור סוחף צוברות תאוצה כדי לפזר ביעילות את החום שנוצר על ידי מערכות אלו בעלות הספק גבוה.
• • חשיבה מחודשת על חלוקת הספק: כיום יש צורך בגישות חדשות להפצת מתח כדי להתאים את צפיפות ההספק המוגברת במרכזי נתונים מודרניים. זה כולל פיתוח של ממשקים חדשים לעבודה במתח גבוה כדי למזער את הפסדי החשמל.

הצורך בחדשנות

כדי להתמודד עם אתגרים אלה, התעשייה מחפשת באופן פעיל אחר פתרונות חדשניים:

• טכנולוגיות אריזה מתקדמות: טכניקות אספקת חשמל אנכיות נבדקות כדי למזער את הפסדי רשת חלוקת הכוח (PDN) ולאפשר את צפיפות הזרם הגבוהה הנדרשת על ידי שבבי AI מודרניים.

• פתרונות קירור יעילים: טכנולוגיות קירור נוזל וקירור טבילה (immersion) תופסות בולטות מכיוון שהן מציעות יכולות פיזור חום מעולות בהשוואה לקירור אוויר מסורתי.

• ניהול הספק מבוסס בינה מלאכותית: ניתן להשתמש באלגוריתמי בינה מלאכותית כדי לייעל את צריכת החשמל במרכז הנתונים על ידי התאמה דינמית של אספקת החשמל על סמך דרישות עומס עבודה בזמן אמת.

לסיכום

עליית הבינה המלאכותית גורמת לשינוי מהותי בתשתית ההספק של מרכזי הנתונים. כדי לעמוד בדרישות של עידן חדש זה, על התעשייה לאמץ טכנולוגיות וגישות חדשניות לאספקת חשמל, קירור וניהול. על ידי התמודדות יעילה עם אתגרים אלו, אנו יכולים להבטיח שמרכזי נתונים ימשיכו לתמוך בצמיחה המהירה של AI ובהשפעתה הטרנספורמטיבית על החברה.

הפוסט הקפיצה הגדולה: הבינה המלאכותית משנה את כללי המשחק של הדטהסנטרס הופיע לראשונה ב-Chiportal.

השבבים, או הצ'יפים כפי שהם נקראים בפי רבים, משמשים אבני היסוד של הטכנולוגיה המודרנית וחשיבותם קריטית במובנים רבים:

הבסיס לחדשנות דיגיטלית: שבבים הם הלב והמוח של מכשירים אלקטרוניים. הם מאפשרים עיבוד, אחסון ותקשורת של נתונים, ובזכותם אנחנו זוכים להשתמש בסמארטפונים, מחשבים וטכנולוגיות דיגיטליות אחרות. ההתקדמות בטכנולוגיית שבבים מניעה חדשנות בתחומים כמו בינה מלאכותית, למידת מכונה ואינטרנט של הדברים.

מניע צמיחה כלכלית: תעשיית השבבים היא מניע כלכלי מרכזי, יוצרת מקומות עבודה ומייצרת הכנסות בקנה מידה עולמי. צמיחת התעשייה קשורה קשר הדוק לבריאות הכללית של הכלכלה העולמית.

הפעלת תשתיות קריטיות: שבבים חיוניים לתשתיות קריטיות, לרבות רשתות תקשורת, מערכות תחבורה ומתקני בריאות. האמינות והביצועים שלהם חיוניים להבטחת תפקודם של שירותים חיוניים אלה.

דלק לטכנולוגיות מתעוררות: שבבים הם המפתח לפיתוח טכנולוגיות מתקדמות  כגון רכבים אוטונומיים, מציאות רבודה ומחשוב קוונטי. ההתקדמות בטכנולוגיית שבבים תהיה חיונית עוד יותר למסחור החידושים פורצי דרך אלו.

חשיבות אסטרטגית: שבבים נחשבים לנכסים אסטרטגיים עבור מדינות בשל תפקידם הקריטי בצמיחה כלכלית, ביטחון לאומי ותחרותיות טכנולוגית. ממשלות ברחבי העולם משקיעות רבות במחקר וייצור שבבים כדי להבטיח את העצמאות הטכנולוגית של מדינותיהן.

בקיצור ניתן לומר שתעשיית השבבים מספקת את הבסיס לחדשנות דיגיטלית, מניעה צמיחה כלכלית, מאפשרת תשתית קריטית, מתדלקת טכנולוגיות מתפתחות, ויש לה חשיבות אסטרטגית משמעותית.

בשנה החולפת כשהביקוש לשבבים המשיך לעלות, חברות כמו יצרנית השבבים האמריקאית אנבידיה (Nvidia) קצרו את הפירות של התעשייה החיונית אך הבלתי מוכרת הזו.

אנבידיה היא כיום אחת המנצחות הגדולות בגל הבינה המלאכותית השוטף את העולם. גל זה עזר להביא השנה את שווי השוק של יצרנית השבבים לראשונה למעל 3 טריליון דולר.

לאחרונה דיווחה החברה על מכירות של יותר מ-30 מיליארד דולר ברבעון הפיסקאלי השני שלה. עלייה של 122% לעומת התקופה המקבילה אשתקד ומעל תחזיות האנליסטים שציפו למכירות של 28.7 מיליארד דולר. אנבידיה אף הגדילה את כוונות הרכישה של מניותיה עם תוכנית לרכישה חוזרת של 50 מיליארד דולר במניות.

יחד עם זאת, ולמרות קצב צמיחה יוצא דופן בשנתיים האחרונות, תוצאותיה העסקיות המדהימות לא הספיקו כדי לספק את תיאבונם של המשקיעים ומניית אנבידיה ירדה בכמעט 7% לאחר הודעת הרווח של הרבעון האחרון תוך שהיא מוחקת בבת אחת כ- 200 מיליארד דולר משווי השוק שלה. הירידה החדה הזו מדגישה עד כמה הפכו הציפיות מאנבידיה למרקיעות גבהים.

חברתBestBrokers  החליטה לאחרונה לבצע ניתוח שווי השוק של חברות ששווין הנוכחי עולה על טריליון דולר במטרה לנסות לחזות את הערכים העתידיים שלהן באמצעות שיעורי צמיחה ממוצעים היסטוריים מאז 2022.

הצוות של BestBrokers ניתח את שווי השוק של חברות בשווי טריליון דולר נכון ל-30 באוגוסט 2024, תוך שימוש בנתונים של CompaniesMarketCap.com.

עובדי BestBrokers בחנו את הצמיחה של כל חברה משנה לשנה מ-2022 עד אוגוסט 2024, וחישבו את שיעורי הצמיחה הממוצעים של כל חברה, ולאחר מכן יישמו את השיעורים האלה כדי להעריך מתי כל חברה צפויה להגיע לאבן הדרך של 4 טריליון דולר ! על פי ניתוחי הצוות של – BestBrokers יש מספר חברות העשויות לעבור את רף שווי השוק של 4 טריליון דולר בשנים הקרובות אך יש גם מנצחת ברורה אחת הצפויה להגיע ראשונה לשווי השוק הזה.

שתי חברות נמצאות במסלול המהיר לעבור את רף 4 טריליון הדולרים בשנה הקרובה. הראשונה היא אנבידיה אשר הגיעה לשווי שוק של 3.081 טריליון דולר נכון ל- 30 באוגוסט 2024. BestBrokers צופה כי אנבידיה, ששוויה כיום סביב ה-3 טריליון דולר תגיע לרף 4 טריליון דולר בסביבות ה-4 בינואר 2025, אם היא תמשיך לצמוח בקצב השנתי הממוצע שלה העומד כעת על 112.43% לשנה ותהיה החברה הראשונה לשבור את רף ה-4 טריליון דולר.

אפל עוקבת מקרוב אחרי אנבידיה עם שיעור הצמיחה השנתי הממוצע שלה של 10.94% מאז 2022 והיא צפויה להגיע ל-4 טריליון דולר עד ה-19 בדצמבר 2025 למרות ששווי השוק הנוכחי שלה גבוה יותר ועומד על 3.493 טריליון דולר.

מיקרוסופט, עם שווי שוק של 3.07 טריליון דולר וצמיחה ממוצעת לאחרונה של 12.37% בשנה, עשויה להיות החברה השלישית שתגיע לשווי של 4 טריליון דולר, בסביבות ה-6 בדצמבר 2026.

שתי חברות נוספות Meta Platforms (1.311 טריליון דולר) ואמזון (1.806 טריליון דולר) צומחות גם הן במהירות, בשיעורים של 54.40% ו-16.32%, בהתאמה. אם הן תמשכנה בכך, שתיהן עשויות לחצות את רף ה- 4 טריליון דולר לפני גוגל, שלמרות הערכת השווי הנוכחית של 2 טריליון דולר, תגיע לרף ה-4 טריליון דולר רק ב- 12 בספטמבר 2032.

• הקונגלומרט האמריקאי Berkshire Hathaway, שהפך ממש לאחרונה לחברה השמינית בעלת שווי שוק של 1 טריליון דולר, צפויה להיות האחרונה להגיע לשווי שוק של 4 טריליון דולר. זה יקרה ככל הנראה בסביבות ה-14 במאי 2034, כלומר יותר מתשע שנים מהיום.

למרות היותה חברה במועדון הטריליון דולר עם שווי שוק של 1.802 טריליון דולר נכון ל-30 באוגוסט 2024, ענקית הנפט Saudi Aramco אינה כלולה בתחזית זו. החישובים של BestBrokers מצביעים על מגמה שלילית בצמיחה הממוצעת שלה בשלוש השנים האחרונות, מה שמנבא כי שווי השוק שלה צפוי לרדת ולא לגדול.

.לפרטים נוספים על תחזיות אלו ועל המתודולוגיה שמאחוריהן, נא עיינו בדוח המלא כאן.

מרטין כהן, מידען חברת NewsworthyData

הפוסט מי תהיה החברה הראשונה שתגיע לשווי שוק של 4 טריליון דולר? הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת האם של גוגל אלפאבית, נמצאת בשיחות מתקדמות לרכישת חברת אבטחת הסייבר Wiz בעסקה בשווי של כ-23 מיליארד דולר. זו תהיה הרכישה הגדולה ביותר אי פעם של גוגל. כך דיווח הוול סטריט ג'ורנל.

את וויז הקימו המנכ"ל אסף רפפורט, סמנכ"ל המוצרים ינון קוסטיקה, סמנכ״ל הטכנולוגיות עמי לוטבק וסמנכ״ל המחקר והפיתוח רועי רזניק. הצוות כולו עובד יחד במשך יותר מ-20 שנה – בין השאר כמנהלי קבוצת אבטחת הענן של מיקרוסופט, שרכשה את אדאלום, אותה הקימו, בסכום של כ-320 מיליון דולר. ויז נוסדה בשנת 2020. מייסדי החברה מכרו את חברתם הקודמת, Adallom, למיקרוסופט ב-2015 בעסקה של 320 מיליון דולר.

חברת Wiz, שהוקמה בשנת 2020, מציעה תוכנה לאבטחת מחשוב ענן. החברה הצליחה לגייס מיליארד דולר בתחילת השנה, לפי שווי של 12 מיליארד דולר, והגיעה להכנסות שנתיות חוזרות של 350 מיליון דולר ב-2023. מייסדי החברה מכרו את חברתם הקודמת, Adallom, למיקרוסופט ב-2015 בעסקה של 320 מיליון דולר.

הרכישה המתוכננת של Wiz על ידי גוגל היא חלק מהמאמצים של החברה להתחזק בתחום המחשוב בענן, שם היא נחשבת כמתחרה מאחור אחרי אמזון ומיקרוסופט. זאת על רקע בדיקות אנטי-טראסט אינטנסיביות נגד חברות הטכנולוגיה הגדולות.

עסקה זו תהיה אחת מהעסקאות הטכנולוגיות הגדולות בתקופה זו, כאשר בדיקות הגבלים עסקיים והריבית הגבוהה מרתיעים רוכשים פוטנציאליים. עם זאת, תחום האבטחה הסייבר נשאר אזור מיקוד עבור מיזוגים ורכישות.

Wiz הודיעה לאחרונה על על גיוס הון רחב בסך מיליארד דולר לפי שווי של 12 מיליארד, אותו הובילו קרן ההשקעות האמריקאית אנדריסן הורוביץ (Andreesen Horowitz), Lightspeed Ventures  Partners ו-Thrive Capital. בגיוס השתתפו גם הקרנות Greylock ו-Wellington Management, בנוסף למשקיעים הקיימים של החברה. מאז הוקמה ב-2020, גייסה וויז סכום כולל של 1.9 מיליארד דולר.

בארבע השנים מאז הוקמה, וויז שברה את שיאי הצמיחה של התעשייה; בסוף 2023 הגיעה החברה להיקף מכירות ARR של 350 מיליון דולר, זאת לאחר שהפכה לחברת התוכנה הצומחת בעולם – והגיעה ל-ARR של 100 מיליון דולר תוך 18 חודשים מהיום בו החלה למכור את מוצריה.

סבב הגיוס מהווה את אחד מגיוסי ההון הגדולים ביותר בתעשיית ההייטק הישראלית, וישמש את החברה להמשך איתור חברות טכנולוגיה מצוינות לטובת מיזוגים ורכישות עתידיים, לצד גיוס טאלנטים ופיתוח מוצרים חדשים. החברה הציבה יעד של מיליארד דולר מכירות (ARR) לקראת הנפקה בוול סטריט.

הפוסט הרכישה הגדולה בתולדות גוגל ובתולדות ישראל – גוגל במו"מ לרכישת ויז תמורת 23 מיליארד דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

לפני שנים ספורות זה היה נשמע דמיוני לגמרי. מדי יום, מיליוני אנשים בעולם מפעילים בקלות מערכות של בינה מלאכותית יוצרת (generative AI) שמפיקות במהירות מסחררת טקסטים, תמונות וסרטונים. חלק מהתוצרים נראים כאילו הם מעשה ידי אדם, ואילו אחרים מציגים מראות שמעולם לא התקיימו.

ההתקדמות המהירה של מודלי שפה גדולים (LLM), שלאחר שנים ארוכות של פיתוח החלו לייצר טקסטים מורכבים ואמינים למדי, הפתיעה אפילו את המומחים בתחום. כתוצאה מכך, הופנה זרקור גם אל המודלים היוצרים תמונות וסרטונים – והפיתוח שלהם הואץ. כיום, מודלים אלה מסוגלים ליצור בתוך שניות סרטון מציאותי של רחוב עירוני או של סנאי מטייל על הירח, כשכל מה שנדרש הוא להזין אליהם טקסטים קצרים או להציב בפניהם תמונות בתור מקור ויזואלי. אך לצד היכולות האדירות והחששות מן הסיכונים הטמונים במחשבים בעלי עוצמות כאלה, טווח הפעולה של רשתות הלמידה העמוקה עדיין מוגבל, במיוחד בכל הקשור לווידאו, וזהו אתגר שמעסיק מדענים רבים.

אבל איך מודלים של למידה עמוקה מצליחים לבצע את הקסמים האלה? מתברר שגם למדענים הדבר אינו ברור לגמרי. מסבירה ד”ר דקל: “התחום של הבינה המלאכותית היוצרת עבר שינוי פרדיגמה. בעבר הלא רחוק, המודלים היו הרבה יותר קטנים, פשוטים ונועדו לפתור משימות ספציפיות, לרוב על ידי שימוש במידע מתויג.  לדוגמה, על מנת ללמד מחשב לזהות אובייקטיבים בתמונות, היה צורך להציג בפניו אוסף תמונות שבו הם מתויגים ולהסביר לו שכאן ישנה מכונית, שם ישנו חתול וכך הלאה. כיום, המודלים גדלו והשתכללו והם מסוגלים ללמוד מכמות עצומה של מידע, ללא תיוג אנושי. המודלים לומדים ייצוג אוניברסלי של העולם החזותי שיכול לשמש למגוון משימות, ולא רק למשימה הספציפית שאליה הם אומנו מלכתחילה”. אך בעוד ששכלול יכולת הלמידה העצמית של המודלים ניכר לעין, אנחנו עדיין לא יודעים איך בדיוק הם פועלים. “חלקים ניכרים מרשתות הבינה העצבית הם ‘קופסאות שחורות’ עבורנו”, מוסיפה ד”ר דקל. האנגימה מתחדדת כשמדובר במודלים שיוצרים סרטונים, מכיוון שכל שנייה של סרטון מורכבת מכ-25 תמונות שונות, ולכן הגודל של רשתות המחשבים הנדרשות לשם כך, והאתגרים החישוביים שעמם הן מתמודדות, מתעצמים עוד יותר ביחס למודלים שיוצרים טקסטים או תמונות – וכך מתרחב גם טווח הפעולה שאינו מובן לחוקרים.

מבחינתה של ד”ר דקל, ה”קופסאות שחורות” של המודלים הן הזדמנות פורה למחקר: “תוך כדי תהליך הלימוד העצמי, המודלים צברו ידע אדיר על העולם. כחלק מהמחקר על יצירה מחדש של המציאות בכלים דיגיטליים, אנחנו מנסים להפיק תוצרים חדשים מהמודלים הקיימים כמעט בלי לשנות אותם, אלא רק על-ידי פענוח טוב יותר של דרכי הפעולה שלהם תוך ניסיון לחשוף משימות חדשות שאותן הם מסוגלים לבצע”, אומרת ד”ר דקל על המחקר שבו שותפים ד”ר שי בגון ממכון ויצמן למדע, יוני קסטן מאנבידיה והסטודנטים עומר בר טל, נרק טומניאן, מיכל גייר, רפאיל פרידמן ודנה יתים.

החוקרים במעבדה של ד”ר דקל מחפשים אחר דרכי עיבוד חכמות הכוללות פירוק התוכן למרכיבים פשוטים יותר, כמו תמונה המציגה את הרקע של הסרטון ותמונות אחרות שכל אחת מהן מוקדשות לאובייקטים המשתנים במהלך הסרטון. הפרדה זו מקלה מאוד על העריכה: במקום לעבד מספר אדיר של פיקסלים, נערכת תמונה אחת בלבד וכל הפריימים האחרים משתנים בהתאם. לדוגמה, אם צבע של שמלה משתנה בפריים אחד, המודל מבין איך לעדכן את השינוי בסרטון כולו כדי שההמשכיות תישמר. אתגר נוסף שמעסיק את החוקרים נובע מהעובדה שתוצרים רבים של המודלים אינם נראים אמינים והאובייקטים שמופיעים בהם נעים באופן שונה מכפי שהיינו מצפים על פי ניסיוננו בעולם.

במסגרת המאמצים לגרום למודלים להפיק סרטונים שבהם התנועה היא עקבית והגיונית, במעבדה של ד”ר דקל הראו איך ניתן להרחיב את היכולת של מודל שמייצר תמונה על פי טקסט – כך שיוכל גם ליצור ולערוך סרטונים. לדוגמה, הם הזינו למודל בקוד פתוח שנקרא Stable Diffusion סרטון של זאב שמסיט את ראשו מימין לשמאל, וביקשו ממנו ליצור סרטון דומה שבו מופיעה בובה סמרטוטית הדומה לזאב. בתחילה הסרטון שיצר המודל נראה מקוטע ולא אמין, אבל על-ידי זיהוי הייצוגים של המרכיבים השונים בתמונות והבנה מעמיקה יותר של ההוראות שאותן יש להזין למודל – החוקרים הצליחו לגרום ליצירה של סרטון שבו בובת הזאב נעה באופן משכנע.

באחרונה קיבלה ד”ר דקל מענק של מועצת המחקר האירופית (ERC) לחוקרים צעירים בסכום של 1.5 מיליון יורו. במסגרת המענק, היא מתכננת להתמודד עם מגבלות נוספות שמעכבות את המודלים בדרכם ליצירה ולעריכה של סרטונים. בשל המורכבות הרבה של עיבוד וידאו, ישנו פער משמעותי בין הידע שמודל כזה צבר מהסרטונים הרבים שבאמצעותם הוא התאמן, לבין המאפיינים הייחודיים של תנועה בסרטון מסוים שאותו מבקשים מהמודל ליצור. ד”ר דקל תנסה לפתח מודל שיוכל להסיק טוב יותר מהניסיון הנצבר שלו על אלפי סרטונים שונים לגבי הצרכים של סרטון אחד בודד.

ומה לגבי החששות מפני העוצמה האדירה הטמונה במודלים הממוחשבים? ד”ר דקל אומרת: “ישנו איזון עדין בין המודעות להשפעה של הטכנולוגיה, על הסיכונים הטמונים בכך, לבין הרצון לקדם אותה, וזו המחויבות שלנו לשמור על כך. ייתכן שלפעמים נדמה לציבור הרחב כאילו המודלים הם כל-יכולים, אבל זה אינו המצב כיום. המטרה המרכזית שלי בתור חוקרת היא להרחיב את האפשרויות היצירתיות שעומדות בפני כל אחד, גם מי שהם לא אנשי מקצוע, ולקדם את המדע ואת היכולת החישובית לראות את העולם”.

עוד בנושא באתר הידען:

הפוסט ענקית הווידאו הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הדומיננטיות של אנווידיה (NASDAQ:NVDA) בשוק מעבדי ה-AI נתקלת באתגר מצד איחוד של חברות טכנולוגיה, כולל קוואלקום (NASDAQ:QCOM), גוגל (NASDAQ:GOOGL) ואינטל (NASDAQ:INTC).

לפי דיווחים, הקואליציה הזו, באמצעות קרן UXL, מובילה מיזם לפיתוח ערכת קוד פתוח של כלי תוכנה המסוגלים להריץ יישומי AI על מגוון סוגים של מעבדי תאוצה, כשהמטרה היא להתמודד ישירות עם האקוסיסטם התוכנתי הקנייני של אנבידיה, לפי רויטרס. "אנחנו למעשה מראים למפתחים איך אפשר לעבור מפלטפורמת אנבידיה," אמר ראש אגף ה-AI ולמידת מכונה בקוואלקום לסוכניות הידיעות.

קרן UXL, שמנצלת את טכנולוגיית OneAPI של אינטל, שואפת לדמוקרטיזציה של פיתוח AI על ידי אפשרות לקוד מחשב לרוץ חלקה על פלטפורמות חומרה שונות. הקונסורציום נמצא כעת בתהליך של קביעת מפרטים טכניים סופיים, עם תוכניות לשכלל את הפרטים הללו עד סוף השנה. המאמץ השיתופי הזה שואף להקים בסיס גמיש שיכול לתמוך בתרומות ממגוון רחב של חברות ולהיות תואם לכל מערכת חיפושית או חומרה.

"זה עניין מורכב במיוחד – בהקשר של מסגרות למידת מכונה – איך אנחנו יוצרים אקוסיסטם פתוח, ומעודדים יצירתיות ובחירה בחומרה," אמר מנהל וראש הטכנולוגים של גוגל לחישוב ביצועים גבוהים. לפי אנליסטים, גוגל היא אחת החברות המייסדות של UXL ומשחקת תפקיד מרכזי בקביעת הכיוון הטכני של הפרויקט.

אבל שאיפות UXL נמשכות מעבר לחברות המייסדות שלה, עם תכניות לצירוף ענקיות הענן כמו אמזון (NASDAQ:AMZN) ואז'ור של מיקרוסופט (NASDAQ:MSFT), כמו גם יצרניות שבבים נוספות .

לבד ממעבדי ה-AI המבוקשים שלה, המסע של NVDA לשווי שוק של 2.2 טריליון דולר נתמך גם על ידי פיתוח של כמעט שני עשורים של CUDA, פלטפורמת תוכנה שבה משתמשים מעל 4 מיליון מפתחים ברחבי העולם. מאז ההקמה שלה בספטמבר, הקרן כבר התחילה לקבל תרומות טכניות מחברות ומחברות שאינן חברות שרוצות לאמץ את את יוזמת הקוד הפתוח הזו. עם זאת, לטווח הארוך, UXL מכוונת לתמוך בחומרה ובתוכנה של אנבידיה, על פי הדיווח.

הפוסט אינטל גוגל וקוואלקום הקימו קונסורציום קוד פתוח לבינה מלאכותית שיתמודד עם הדומיננטיות של אנבידיה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

גוגל החלה לעבוד על גרסת Chrome עבור מחשבי Windows המבוססים על מעבדי ARM, צעד שמסמן תפנית משמעותית בתמיכה של תוכנות עבור מערכות הפעלה המבוצעות על חומרה מסוג זה. עד היום, גוגל לא הציעה תמיכה רשמית ב-Windows על ARM דרך הדפדפן הפופולרי שלה, Chrome, מה שהותיר משתמשים עם אפשרויות מוגבלות לדפדפנים אחרים או לשימוש באמולציה לא אופטימלית.

השילוב של Chrome על מעבדי ARM עשוי להיות צעד קריטי לקידום התקבלות של Windows על ARM, שהתמודד עם אתגרים משמעותיים מאז הושק. גרסאות קודמות של Windows ל-ARM, כמו Windows RT, נתקלו בביקורת חריפה בשל הגבלות תוכנה ותמיכת יישומים מוגבלת. עם זאת, תמיכת חומרה ותוכנה במערכות הפעלה אלו הלכה והתרחבה לאורך השנים, עם תמיכה משופרת באמולציה ופיתוחים טכנולוגיים ששיפרו את הביצועים והתאימות.

העברה לחומרה מבוססת ARM מצביעה על מגמה כלל עולמית של מעבר למעבדים אלו, שנחשבים ליעילים יותר מבחינת אנרגיה וביצועים לצרכי ניידות, עם חברות כמו אפל שעברו כבר לשימוש במעבדי ARM מותאמים אישית בכל קווי המוצרים שלהם. תמיכת גוגל ב-Windows על ARM עשויה להאיץ את המעבר הזה גם בעולם ה-PC, במיוחד עם ההשקה של מעבדי Snapdragon X Elite של Qualcomm, שנועדו להתמודד עם מעבדי Intel ו-AMD בשוק הנייד.

הפוסט גוגל החלה לעבוד על גרסת Chrome עבור מחשבי Windows המבוססים על מעבדי ARM הופיע לראשונה ב-Chiportal.

גוגל, ASML ו-HP הצטרפו לתוכנית השבבים הירוקים של שניידר אלקטריק המכונה Catalyze. התוכנית, שהושקה ביולי, קוראת לספקים בתעשיית המוליכים למחצה לשתף פעולה ולעבור למקורות אנרגיה מתחדשים בשרשרת הערך והאקו-סיסטם שלהם. התוכנית מעודדת פעולה קולקטיבית באמצעות רכישת אנרגיה מתחדשת על ידי ניצול כוח הקנייה הקבוצתית. הן מצטרפות לאינטל ואפלייד מטיריאלס, במאמץ להאיץ את המעבר לאנרגיה מתחדשת בשרשרת הערך הגלובלית של תעשיית המוליכים למחצה ובשרשרת האספקה של טכנולוגיית המידע.

התוכנית מכוונת לתעשיית המוליכים למחצה, שהיא חיונית עבור תעשיות רבות נוספות, כולל מחשוב, תקשורת, תשתיות, בריאות, תחבורה ועוד. טביעת הפחמן של תעשיית המוליכים למחצה הייתה שוות ערך ל-500 מיליון טון פחמן דו-חמצני ב-2021, על פי מחקר אחרון של קונסורציום האקלים של SEMI למוליכים למחצה. מתוך זה, 16% הגיעו משרשרת האספקה. באמצעות מאמצי דה-קרבוניזציה וניצול מקורות אנרגיה דלי פחמן, התעשייה יכולה להפחית את פליטות ה-Scope 3 שלה, הקשורות לשרשרת הערך שלה.

"מעבר לייצור מוליכים למחצה ללא פחמן הוא קריטי להפחתת פליטות עולמיות, ואף חברה לא יכולה לעשות זאת לבדה", אמר מייקל טרל, מנהל בכיר לאנרגיה ואקלים בגוגל. "אנחנו מתרגשים להפוך לאחת החברות המייסדות של תוכנית Catalyze ומצפים לשתף פעולה עם הספונסרים והספקים האחרים כדי להרחיב את השימוש באנרגיה נקייה בתחום הקריטי הזה בשרשרת האספקה של גוגל".

הפוסט גוגל, ASML ו-HP מצטרפות לתוכנית השבבים הירוקים של שניידר הופיע לראשונה ב-Chiportal.