ב־20-1-2026 פרסמה Benzinga ניתוח השוואתי אוטומטי שממקם את מיקרון (Micron Technology, סימול MU) מול שורה של מתחרות בענף השבבים וציוד הייצור, על בסיס מדדי הערכת שווי וצמיחה פיננסית.

מכפילים נמוכים יחסית לענף – אבל לא “זולים” בכל מחיר

לפי השוואה תעשייתית של מיקרון, מכפיל הרווח (P/E) של מיקרון עומד על 34.48, לעומת ממוצע ענפי של 112.78 – פער שמבליט עד כמה המכפילים בענף מושפעים מחברות צמיחה ומערכי שווי גבוהים במיוחד. (בנזינגה)
גם מכפיל ההון (P/B) של מיקרון, 6.94, נמוך מממוצע הענף 9.73; ומכפיל המכירות (P/S) 9.68 נמוך מממוצע 12.8.

במילים פשוטות: לפי המדדים שבדוח, מיקרון מתומחרת “קרוב יותר לקרקע” מחלק מהשחקניות הבולטות בסקטור. לשם השוואה, אנבידיה מוצגת עם P/E של 46.10 ו-P/B של 38.07, בעוד AMD עם P/E של 121.38.

רווחיות וצמיחה: מעל הממוצע – עם דגש על זיכרון ומרכזי נתונים

בדוח נטען כי השוואה תעשייתית של מיקרון מציגה גם נקודות חוזק תפעוליות: תשואה על ההון (ROE) של 9.28% – מעל ממוצע ענפי של 5.21%.
מיקרון מדווחת על EBITDA של 8.35 מיליארד דולר ורווח גולמי של 7.65 מיליארד דולר – שניהם מעל ממוצעי הענף (6.7 ו-6.43 מיליארד דולר, בהתאמה).
במדד הצמיחה בהכנסות, מיקרון מוצגת עם 56.65%, לעומת 32.11% בממוצע הענף. במקביל, אנבידיה מוצגת עם 62.49% וברודקום עם 28.18%.

מינוף: יחס חוב להון נמוך מול חלק מהמתחרות

עוד מדד שמודגש הוא יחס חוב להון (Debt-to-Equity). לפי Benzinga, למיקרון יחס של 0.21, ונכתב שזה מצביע על פרופיל מינוף נמוך יחסית מול “ארבע המתחרות המובילות” שנבדקו בהקשר זה. (בנזינגה)

הערת מערכת: מדובר בסקירה כמותית מבוססת נתונים, אך לא בהמלצת השקעה. מכפילים וצמיחה בענף השבבים יכולים להשתנות במהירות בהתאם למחזוריות, תמחור זיכרון, ביקושי AI ומצב מאקרו.

למאמר באתר בנזינגה

הפוסט דוח Benzinga: מיקרון מציגה מכפילים נמוכים וצמיחת הכנסות גבוהה מול ענף השבבים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

Majestic Labs, סטארטאפ חדש של שלושה מנהלי סילי־קון ותיקים מגוגל ומטא – עופר שחם (מנכ״ל), שא רבי (נשיא) ומסומי ריינדרס (COO) – יצא מהסתר וגייס בסך הכול כ-100 מיליון דולר לפיתוח שרתים עתירי זיכרון ל-AI. לפי דיווחים, ה-Series A נסגר בספטמבר בהיקף 71 מיליון דולר בהובלת Bow Wave Capital ובהשתתפות Lux Capital, והסכום הכולל מגיע ל-100 מיליון דולר. החברה מפתחת ארכיטקטורת שרתים ושבבים קניינית המבטיחה עד פי 1,000 יותר זיכרון משרת ארגוני טיפוסי – ומערכת אחת שעל פי היזמים יכולה “להחליף” עד עשרה ארונות ציוד קיימים במרכז נתונים. אבטיפוס ראשון מיועד ל-2027. (AI & Data Insider)

ליבת ההבטחה הטכנולוגית של Majestic Labs היא העברת מרכז הכובד מהמעבד אל הזיכרון: בעבודות AI מסוימות צוואר הבקבוק איננו כוח החישוב אלא נפח/קרבת הזיכרון. ב-Majestic טוענים שהארכיטקטורה שלהם “ממוטטת” כמה וכמה ארונות ציוד לכדי שרת יחיד, ובכך מקטינה שטח רצפה וצריכת חשמל וקירור – אלמנטים יקרים במיוחד בעידן מרכזי נתונים ענקיים. היזמים מדגישים שהפתרון לא נועד “להחליף GPUs בכל מקום”, אלא לתת מענה למשימות AI עתירות-זיכרון שבהן יחס קבוע של חישוב-לזיכרון מגביל ביצועים ועלויות.

בסבב הגיוס נטלו חלק משקיעים בולטים בעולם השבבים וה-AI. לפי פרסומים בישראל, הסבב הכולל עמד על 90 מיליון דולר ל-Series A ועוד 10 מיליון דולר בסיד – סה״כ 100 מיליון דולר – והחברה מציגה טענה עקבית של “פי 1,000 זיכרון” ויכולת לאגד את הזיכרון של עשרה ארונות שרתים לתוך שרת אחד. הפרסומים הללו מפרטים גם את רשימת המשקיעים הרחבה ומאשרים את כיוון המוצר לעבר לקוחות היפרסקייל וארגונים עתירי נתונים.

שלושת המייסדים מגיעים מרקע עמוק בבניית שבבי ענן ומוצרי סיליקון לקנה-מידה עצום: ריינדרס הצטרפה לגוגל כבר ב-2003 והובילה צד עסקי-מוצרי בתחום הסיליקון; רבי מכר את חברת השבבים Arda לגוגל, הוביל את פיתוח שבב הווידאו Argos של יוטיוב; שחם מכר את Chip Genesis לגוגל והוביל תכנון-יישום סיליקון בחומרת הצרכן. ב-2018 עברו שלושתם למטא והקימו את FAST – Facebook Agile Silicon Team – עד קיצוצים ב-2023. מאז סוף 2023 הם בונים ב-Majestic Labs פלטפורמת שרתים עתירי זיכרון ל-AI. לפי הדיווחים, לחברה פחות מ-50 עובדים, מחציתם בתל-אביב והיתר בלוס אלטוס, קליפורניה; והיא כבר משוחחת עם לקוחות על הזמנות מוקדמות לקראת אבטיפוס ב-2027. (AI & Data Insider)

מהצד העסקי, יעד הלקוחות הוא היפרסקיילרים וחברות עם עומסי AI מבוססי-נתונים – פיננסים ופארמה, למשל – שבהם העלות-כוללת (TCO) של מרכזי נתונים נמדדת גם בשטח רצפה, חשמל וקירור, ולא רק במחיר ה-GPU. אם Majestic Labs תוכל לאמת בשטח את טענות ה-“פי 1,000 זיכרון” וה”שרת שמחליף עשרה ארונות”, ייתכן שהפתרון יפחית עלויות תשתית במטלות שבהן “שרתים עתירי זיכרון ל-AI” הם צו השעה. עם זאת, כל המספרים הללו עדיין הצהרתיים ותלויים במסירה מוצלחת של ארכיטקטורה, תוכנה ואקו-סיסטם – ואתגר זה יתברר רק כשהאבטיפוסים יגיעו לידי לקוחות.

גם בתמונה הישראלית יש עניין: נוכחות צוות משמעותית בתל-אביב ושילוב מהנדסים מקומיים בתחומי זיכרון, אריזה מתקדמת ותוכנה למערכות-על מעניקים ל-Majestic Labs חיבור חי לשוק הכישרונות המקומי ולשרשרת הערך של שבבים במרכזי נתונים. אם החברה אכן תספק “שרתים עתירי זיכרון ל-AI” שמסוגלים להאיץ אימון/אחזור מודלים גדולים ולצמצם טביעת רגל, היא תצטרף לגל חברות שמאתגרות את הסטטוס-קוו של ארכיטקטורת מרכזי נתונים בעידן ה-AI.

הפוסט בכירים לשעבר בגוגל ובמטא גייסו 100 מיליון דולר ל-Majestic Labs הישראלית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

זכרון הדור הבא המכונה "מסלול מירוצים" (racetrack) צפוי להחליף בתחילה את זכרונות הפלאש ולבסוף אפילו את הדיסקים הקשיחים. כך אומר עמית יבמ סטיוארט פארקין במרכז המחקר אלמדן בסן חוזה, קליפורניה.

החוקר השתמש בספינטרוניקה, כלומר  איחסון ביטים הנוצרים באמצעות סחרור מגנטי של האלקטרון (תופעה המכונה ספין) במקום במתח החשמלי שלו – באב טיפוס שבנה והודגם לאחרונה בידי החברה. אב הטיפוס מקודד ביטים לתוך משטח מגנטי לאורך ננו-סיב מסיליקון, או RACETRACK (מסלול מרוצים). יבמ משתמשת בתנועה חסרת מסה (massless motion) כדי להזיז את הקירות של המשטח המגנטי לאורך החוט הננומטרי לצורך איחסון ושיחזור נתונים.

"הצלחנו להדגים בקרת זרם, קירות, הזזת רגיסטרים שהם הבסיס לטכנולוגית זכרונות הרייסטראק" אמר פארקין "השתמשנו בפעימות זרם חשמלי כדי להזיז סדרה של קירות מתחם לאורך החוטים, דבר שלא היה אפשרי כאשר השתמשנו בשדות מגנטיים."

המטרה של יבמ, המתבססת על פטנטים שרשמה אודות הספינטרוניקה בתחילת 2004, היא להשתמש באותו מיקרון רבוע שכיום מאחסן ביט בודד של זכרון SRAM, או עשרה ביטים של זכרון פלאש, ולחפור לתוך הממד השלישי כדי לאחסן ביטים מקוטבי-ספינים על ננו-חוט מגנטי בצורת מסלול מרוצים. באמצעות שימוש במשטח סיליקון שממדיו הם מיקרון אחד לרוחב ו-10 מיקרונים לגובה, אומרים ביבמ כי הרייסטראק מהדור הראשון יאחסן 10 ביטים במקום שקודם שימש לאחד ולפיכך יוכלו להחליף את זכורונת הפלש. בסופו של דבר הם יוכלו לאחסן 100 ביטים באותו שטח, צפיפות מספיקה כדי להחליף את הדיסקים הקשיחים.

הפוסט הזכרון החדש המפותח ביבמ עשוי להחליף את זכרונות הפלאש הופיע לראשונה ב-Chiportal.