ב-6 בינואר 2025 התקיים מפגש פורום הסיליקון קלאב בבית IBM בפתח תקווה, ביוזמת חברת ASG בניהולו של שלמה גרדמן. האירוע אירח פאנל מרתק שעסק בשאלה האם בינה מלאכותית תוכל אי פעם להשתוות ליכולות המוח האנושי או אף לעקוף אותן. בפאנל השתתפו פרופ' אילון ועדיה מהאוניברסיטה העברית, פרופ' גלית יובל מאוניברסיטת ת"א, אייל פרקש, סמנכ"ל טכנולוגיות בחברת אקסנצ'ר, ופרופ' אורן שריקי מאוניברסיטת בן גוריון. הפאנל סיפק הצצה מרתקת לעתיד שבו בינה מלאכותית ומוח אנושי יפעלו יחד. חברי הפאנל הציגו תובנות מעמיקות על האתגרים, היתרונות והמגבלות של שתי המערכות, תוך דגש על הצורך בשיתוף פעולה בין אדם למכונה.

המנחה שלמה גרדמן: "האם בעידן הבינה המלאכותית יש עדיין יתרון למוח האנושי?"

פרופ' אילון ועדיה: "המוח האנושי הוא מערכת גמישה להפליא, המסוגלת ללמוד ולהסתגל במהירות למצבים חדשים ולזהות דפוסים מורכבים. תהליכים אלו קשים מאוד לחיקוי על ידי מערכות חישוביות, למרות ההתקדמות המדהימה בתחום הבינה המלאכותית. יתר על כן, היכולת האנושית לחשוב באופן יצירתי ולשלב רגש בתהליך קבלת ההחלטות היא משהו ייחודי למוח שלנו."

פרופ' גלית יובל: "בעוד שבינה מלאכותית מצטיינת בביצוע משימות מוגדרות היטב ובזיהוי דפוסים, המוח האנושי מתעלה בתחומים הדורשים שיקול דעת, חשיבה יצירתית ויכולת להתמודד עם מצבים מורכבים ואמביוולנטיים. בעיות שאין להן תשובה אחת נכונה הן המקום שבו אנחנו, כבני אדם, ממשיכים להוביל."

אייל פרקש: "הבינה המלאכותית יכולה לבצע חישובים במהירות ובדיוק רב בהרבה מהמוח האנושי, אבל היא עדיין חסרה את ההבנה והאינטואיציה האנושית. השילוב בין המוח האנושי למערכות בינה מלאכותית עשוי ליצור שותפות אפקטיבית מאוד, שבה כל צד מביא לידי ביטוי את החוזקות שלו."

פרופ' אורן שריקי: "המוח האנושי הוא פלא אבולוציוני. יש לו יכולת לא רק לחשוב ולנתח, אלא גם לחוות רגשות, להרגיש אמפתיה וליצור קשרים אנושיים. אלו תכונות שהבינה המלאכותית לא מסוגלת לשכפל בצורה אמיתית, לפחות לא בעתיד הנראה לעין."

בהמשך נשאלו המשתתפים שאלות פרטניות.

פרופ' אילון ועדיה: יכולות הלמידה המופלאות של המוח האנושי

שאלה: כיצד המוח יודע ללמד את עצמו ולהפנים מציאויות חדשות שלא הכיר?

פרופ' ועדיה התייחס למחקריו בנושא זה והדגיש את יכולתו המופלאה של המוח האנושי לבצע למידה מופשטת והפנמת מציאויות חדשות. הוא שיתף כיצד גילה, במסגרת ניסויים, שמערכות למידה מבוססות רשתות עמוקות מצליחות ללמוד מושגים באופן מופשט, בדומה לאופן שבו המוח האנושי פועל.

"המוח יודע לזהות דפוסים חדשים במהירות מדהימה, גם במצבים של חוסר מידע," ציין ועדיה. לדבריו, יכולת זו של המוח יכולה להוביל לפיתוחים טכנולוגיים שיסייעו לאנושות בתחומים כמו רפואה, חינוך ואף תחומים יצירתיים.

שאלה: האם בעתיד נוכל להשתיל מוח אלקטרוני מבוסס בינה מלאכותית?

"הרעיון של השתלת מוח מלאכותי עדיין רחוק מאוד, אך הוא כבר אינו מדע בדיוני לגמרי," השיב ועדיה. הוא תיאר כיצד נעשים כיום ניסיונות ראשוניים לשלב אלמנטים ביולוגיים עם טכנולוגיות חישוביות, במטרה להבין טוב יותר את פוטנציאל השילוב בין מוח אנושי לבינה מלאכותית. יחד עם זאת, הוא הדגיש את הקשיים האתיים והטכניים שמלווים ניסיונות אלו.

פרופ' גלית יובל: זיהוי פנים ומגבלות המוח

שאלה: כיצד פועל המוח בזיהוי פנים, ומדוע אנו מזהים פנים אך שוכחים שמות?

פרופ' יובל הסבירה שזיהוי פנים הוא תהליך מוחי מורכב המערב אזורים מיוחדים במוח המוקדשים למשימה זו. "מדובר ביכולת נרכשת המתפתחת לאורך השנים, באמצעות אינטראקציה עם אנשים שונים," היא אמרה. לדבריה, אחת הסיבות המרכזיות לכך שאנו מזהים פנים אך מתקשים לזכור שמות קשורה לאופי הזיכרון הסמנטי: "שמות הם מידע חסר הקשר סמנטי ברור, ולכן קל לשכוח אותם."

שאלה: את מי קשה יותר לרמות בזיהוי פנים – את המוח האנושי או את הבינה המלאכותית?

"בינה מלאכותית כבר עוקפת את המוח האנושי בזיהוי פנים," הצהירה יובל. היא תיארה כיצד אלגוריתמים של זיהוי פנים מצליחים כיום להבחין בין פרצופים בצורה מדויקת ומהירה יותר מבני אדם. "העובדה שהאלגוריתמים הללו פועלים ללא הטיות רגשיות או עייפות היא יתרון משמעותי," הוסיפה. עם זאת, היא הדגישה את הצורך במעורבות אנושית בהחלטות קריטיות המבוססות על זיהוי פנים.

אייל פרקש: חיבורים בין מוח למחשב

שאלה: האם אנו קרובים ליצירת ממשק ישיר בין מוח האדם למחשב בינה מלאכותית?

פרקש הביע אופטימיות באשר לפיתוחים בתחום זה, אך הדגיש שמדובר בתהליך רב-שלבי ומורכב. "אנו רואים כבר היום יישומים ראשוניים של ממשקי מוח-מחשב המאפשרים לאנשים עם מוגבלויות לשלוט על מכשירים בעזרת מחשבותיהם בלבד," הוא אמר. לדבריו, השלב הבא יהיה יצירת ממשקים שיכולים לחבר בין עולמות החישוביות ועולמות הרגש.

שאלה: האם מכונות בינה מלאכותית יכולות להיות יצירתיות כמו בני אדם?

"מכונות יכולות לייצר פתרונות יצירתיים בתחומים מסוימים, אך הן עדיין רחוקות מלהשתוות ליצירתיות האנושית," השיב פרקש. הוא הסביר שהיצירתיות האנושית נובעת לעיתים קרובות ממאפיינים רגשיים ומחוויה אישית – מרכיבים שקשה מאוד לדמות באמצעות אלגוריתמים.

פרופ' אורן שריקי: ממשקי מוח-מכונה ככלי טיפולי

שאלה: האם ממשקי מוח-מכונה יכולים להוביל להישגים רפואיים חדשים?

פרופ' שריקי הדגיש את הפוטנציאל העצום של ממשקי מוח-מכונה בתחום הרפואי. "אנו רואים כבר היום טכנולוגיות שמאפשרות לנטר פעילות מוחית בזמן אמת ולעזור בטיפול במצבים כמו אפילפסיה או פרקינסון," הוא אמר. הוא תיאר כיצד ניתן לחזות התקפים אפילפטיים ולעצור אותם בזמן אמת באמצעות טכנולוגיות מתקדמות.

שאלה: האם יש גבול ליכולות הקוגניטיביות של המוח האנושי?

שריקי השיב שהמוח האנושי הוא מערכת גמישה להפליא, המסוגלת ללמוד ולהסתגל לאינספור מצבים. "אנו יכולים אפילו להוסיף חושים חדשים, כמו קליטת אותות אינפרה-אדום או אולטרסאונד, ולשלב אותם בתוך תהליך החישה הטבעי שלנו," עם זאת, הדגיש פרופ' שריקי את החשיבות של איזון בין הרחבת היכולות לבין שמירה על האנושיות שלנו.

לשאלת הסיום, "האם בינה מלאכותית תוכל לחקות את המוח האנושי בתחומים רגשיים ואסתטיים?", הסכימו חברי הפאנל כי מדובר באתגר משמעותי. בעוד שבינה מלאכותית מתקדמת יכולה לזהות דפוסים ולחקות תהליכי חשיבה, המורכבות הרגשית של המוח האנושי היא עדיין מחוץ להישג ידה. התשובה, אם כן, טמונה לא בהחלפה אלא בשיתוף פעולה שיאפשר לאנושות לנצל את היתרונות של שתי המערכות.

פרופ' אילון ועדיה: "לבינה המלאכותית אין 'אגו' ואין רגש אמיתי. יכולתה לחקות רגשות היא חיצונית בלבד, ולא משקפת חוויה פנימית אמיתית כמו זו של בני אדם. גם אם תצליח לחקות התנהגויות, היא לא תוכל לשכפל את המשמעות הרגשית והאישית שהן נושאות עבורנו."

פרופ' גלית יובל: "תחומים כמו אסתטיקה ורגשות דורשים הבנה של הקשר אישי ותרבותי, ולא רק זיהוי דפוסים. הבינה המלאכותית יכולה אולי לזהות אלמנטים מסוימים באמנות או במוזיקה, אבל היא לא יכולה לחוות את היופי או המשמעות כפי שבני אדם חווים אותם."

אייל פרקש: "הבינה המלאכותית עשויה ללמוד לנתח יצירות אמנות או לזהות יין כמו מבקר מנוסה, אך תמיד יישאר חסר לה אותו מגע אישי ואנושי שהופך את החוויה למשמעותית. היכולת האנושית להתרגש, להעריך יופי ולפתח טעם אישי היא מעבר לחישובים מתמטיים."

פרופ' אורן שריקי: "המורכבות של רגשות אנושיים ושל הבנת אסתטיקה קשורה לא רק לתפקוד מוחי אלא גם לחוויה האנושית הכוללת. ייתכן שנראה מערכות בינה מלאכותית שמחקות רגשות או נותנות הערכה אסתטית, אבל החוויה הסובייקטיבית שהמוח האנושי מביא היא דבר שלא ניתן לחיקוי."

הפוסט "בינה מלאכותית יכולה ללמוד, אבל לעולם לא תרגיש": תובנות ממפגש הסיליקון קלאב על יחסי אדם ומכונה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

ממשל הנשיא ג'ו ביידן צפוי להכריז על מגבלות יצוא חדשות למוליכים למחצה החיוניים לפיתוח בינה מלאכותית, במהלך הימים האחרונים לכהונתו, כך דיווחה סוכנות Bloomberg ביום רביעי.

במידה והתקנות ייושמו, רק בעלי ברית של ארצות הברית לא יעמדו בפני מגבלות יבוא, בעוד שמדינות אחרות צפויות לעמוד בפני הגבלות חמורות.

על פי הדיווח, ממשל ביידן צפוי לפרסם את התקנות ביום שישי, שיגבילו עוד יותר את יצוא המוליכים למחצה החיוניים לפיתוח בינה מלאכותית על ידי חברות אמריקניות כמו אנבידיה (Nvidia). זאת, כעשרה ימים בלבד לפני השבעתו של הנשיא הנבחר דונלד טראמפ לתקופת כהונתו השנייה.

באמצעות צעד זה, מתכוון ממשל ביידן למקד את פיתוח הבינה המלאכותית במדינות בעלות ברית. המכירות יוגבלו לפי מדינה וחברה, כאשר המדינות יחולקו לשלוש דרגות.

דרגות המדינות לפי התקנות החדשות
בדרגה הראשונה יהיו מספר קטן של מדינות בעלות ברית, בהן דרום קוריאה, יפן, טאיוואן, בריטניה, צרפת, גרמניה וקנדה, שיוכלו להמשיך לרכוש מוליכים למחצה אמריקנים ללא הגבלות.

בדרגה השנייה יוגבלו מדינות אחרות בכמות המוליכים למחצה שהן יוכלו לייבא, אך מדינות שיעמדו בדרישות הביטחון והזכויות של הממשל האמריקני יוכלו לייבא בכמויות גבוהות מהמגבלה הראשונית.

לעומת זאת, המדינות בדרגה השלישית, כמו סין, רוסיה, צפון קוריאה, איראן, ונצואלה, קובה, בלארוס, עיראק וסוריה, יעמדו בפני חסימה כמעט מוחלטת לייבוא מוליכים למחצה מתוצרת אמריקנית.

מטרת התקנות
הצעד נועד למנוע זליגה של טכנולוגיות מתקדמות מארצות הברית למדינות עוינות כמו סין ורוסיה ולמקד את פיתוח הטכנולוגיות במדינות ידידותיות.

התקנות החדשות יתבססו על מנגנון "משתמש סופי מאומת" (VEU), המאפשר לייצא פריטים מסוימים רק לחברות שאושרו מראש. מטרת המנגנון היא ליצור קבוצה של מדינות וחברות שתוכל לפתח ולהשתמש בטכנולוגיות בינה מלאכותית בסביבה בטוחה.

חששות תעשיית המוליכים למחצה
חברות מוליכים למחצה אמריקניות, כמו אנבידיה, הביעו התנגדות לצעד. אנבידיה מסרה ל-Bloomberg כי "תקנה שמגבילה את היצוא לרוב מדינות העולם תהווה שינוי משמעותי במדיניות, שלא תקטין את הסיכון לשימוש לא נכון, אך תסכן את הצמיחה הכלכלית ואת המובילות האמריקנית.”

גם איגוד תעשיית המוליכים למחצה הזהיר כי "שינוי מדיניות בהיקף כזה אינו צריך להתבצע במהלך תקופת מעבר נשיאותית ללא מעורבות משמעותית של התעשייה."

הפוסט ממשל ביידן מתכנן מגבלות יצוא חדשות על מוליכים למחצה המיועדים לבינה מלאכותית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

במפגש הסיליקון קלאב, שנערך בבית IBM בפתח תקווה, הציג פרופ' עידן שגב, חוקר מדעי המוח ממרכז אדמונד ולילי ספרא באוניברסיטה העברית, תובנות חדשניות על הקשר בין חקר המוח האנושי לפיתוח בינה מלאכותית. בהרצאה סוחפת, הוא הדגיש את החשיבות של הבנת המוח האנושי כבסיס לשיפור טכנולוגיות AI, תוך שימת דגש על היעילות האנרגטית המדהימה של המוח, כמו גם על מורכבותו המבנית. "כיצד ניתן לבצע חישובים מורכבים באופן מקבילי ויעיל אנרגטית, כדי ליצור לנו ״פרטנרים״ מלאכותיים מעוררי-השראה, שיעזרו לנו להבין את מוחנו שלנו, לתקן אותו ולשכלל את יכולותיו החבויות בו מזה 300,000 שנה – מאז נוצר המין האנושי".

"המוח האנושי הוא מקור השראה למערכות AI," ציין פרופ' שגב. "למרות ההתקדמות המרשימה, רשתות העצבים המלאכותיות שאנו מכירים כיום, מוגבלות לעומת היכולות האנושיות, במיוחד בכל הקשור לצריכת אנרגיה ולביצוע חישובים."

בין המוח ל-AI

פרופ' שגב הסביר כיצד חקר המוח תורם להבנת עקרונות החישוב של הבינה המלאכותית. הוא ציין כי בעוד המוח מבצע חישובים מקומיים רבים באמצעות מבנה סינפסות ותאי עצב, מערכות AI עכשוויות מסתמכות על חישובים דיגיטליים ליניאריים, הצורכים כמויות אדירות של אנרגיה. "המוח פועל ב-20 וואט בלבד," הדגיש, "לעומת המחשבים הנוכחיים, שמבצעים משימות דומות בצריכת אנרגיה של מגה-וואטים."

שגב הדגים את השפעת המבנה הייחודי של תאי העצב על יעילות החישובים, והציג את חזונו לפיתוח חומרה ניורומורפית – מערכות חישוביות המדמות את מבנה ותפקוד המוח, במטרה לשפר ביצועים ולהפחית עלויות אנרגיה.

חקר המוח ברזולוציה גבוהה

בהרצאה הוצגו שיטות חדשות למיפוי מוח האדם והחיבוריות בין תאי העצב ברמות שונות, החל ממיקרו ועד מאקרו. מיפויים אלו מאפשרים הבנה מעמיקה של ארכיטקטורת המוח, שיכולה להוות בסיס לבניית רשתות עצבים מלאכותיות מתקדמות, המסוגלות לפעול בצורה טבעית ויעילה יותר.

  NeuroAIהוא תחום מחקר חדש, המנסה לגשר בין ההבנה שלנו באשר לאופן שבו המוח מבצע חישובי AI  (נכון יותר לומר, BI  – (Biological Intelligence    לבין היכולת שלנו לפתח מכונות אינטליגנטיות, לומדות, הפותרות בעיות מדעיות, מתכננות את העתיד, יוצרות ״חדש מאין״. כבר היום ״המכונות הלומדות״ – ״הרשתות העמוקות״ – עליהן מבוססים המודלים המשמשים את ה AI – כגון  ChatGPT –  שאבנו מהמוח השראה – “נוירון מלאכותי”, “רשת עצבית עמוקה” ו”למידה סינפטית”. למוח מסתבר, ישנם עוד ״פטנטים״ המאפשרים לנו לעשות את כל ״נפלאות המוח״ – דיבור, זיהוי פנים, תנועה בעולם מרכב, מדע ואמנות. אם נבין את העקרונות הפיזיקליים והחישוביים המאפשרים למוח לבצע, ביעילות רבה כל כך, את המשימות האלה,  נוכל להמשיך ולקבל השראה מממנו על מנת לבנות מכונות עם ביצועים מתקדמים מאד תוך צריכת אנרגיה מזערית. 

ואכן, המעבדים הדיגיטליים המשמשים היום לחישובי ״האינטיליגנציה המלאכותית״ דורשים פי כמיליון יותר אנרגיה לעומת המוח, הצורך כ-20 וואט בלבד. השאלה הגדולה היא כיצד המוח מצליח לבצע במקביל מגוון חישובים מורכבים כמעט ללא "חשבון חשמל״? 

אחד המרכיבים הייחודיים במוח הוא הנוירון, אבן הבניין הבסיסית שלו, שבה חלק מרכזי מהתהליכים החישוביים נעשים בצורה אנלוגית, זולה אנרגטית, וחלק אחר – האותות העוברים ביחידת הפלט שלו, באקסון – הם דיגיטליים ויקרים יותר מבחינה אנרגטית. שילוב זה בין חישוב אנלוגי בחלק אחד של המיקרוצי׳פ המוחי לחישוב דיגיטלי בחלק אחר שלו הוא ״פטנט״ מיוחד שהמוח פיתח, אך עדיין לא מוצה ברשתות העצביות המלאכותיות. גם ארכיטקטורת הקשרים במוח שונה מאד מזו שברשתות המלאכותיות ״העמוקות״ שבנינו, וגם לזה תפקיד חשוב בהצלחת המוח לחשב חישובים באופן יעיל כל-כך. 

הפוסט פרופ' עידן שגב: כיצד המוח האנושי מלמד אותנו לבנות בינה מלאכותית חכמה יותר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

במפגש הסיליקון קלאב שנערך בבית IBM בפתח תקווה, הציג דב דונין, מנכ"ל חברת Revealense, גישה חדשנית להבנת התנהגות אנושית בעזרת בינה מלאכותית וטכנולוגיות מתקדמות. בהרצאתו, שהתובנות בה התערבבו עם חוש הומור מושחז, סיפר דונין על האתגרים הכרוכים בניסיון להבין אנשים טוב יותר ממה שהם מבינים את עצמם.

דונין, בעל רקע בפסיכולוגיה, מתמטיקה ופיזיקה, תיאר כיצד הבינה המלאכותית מוגבלת ביכולתה לתפוס את המורכבות של רגשות אנושיים. "AI זו מערכת בינארית," הוא אמר, "אבל אנשים הם אורגניזמים מורכבים. הדרך להבין אותם היא ללמד את המחשב לפעול בצורה אנושית."

במהלך ההרצאה שיתף דונין את הקהל ב"ניסוי דוד" – הדגמה שמטרתה לבדוק אם אדם מסוגל לשקר למכונה. דוד, משתתף בניסוי ואדם בעל ניסיון מרשים ב"משחקי בלוף," ניסה לשקר למערכת שפיתחה החברה. המערכת, שעושה שימוש בטכנולוגיות כמו ניתוח תנועות עיניים ושפת גוף, הצליחה לזהות את השקר של דוד.

"דוד הוא אחד המשתתפים הטובים ביותר שלנו," אמר דונין בחיוך. "הוא איש פוקר מקצועי, והוא יודע איך לתעתע באנשים. אבל המכונה שלנו? אותה הוא לא הצליח להטעות."

בהדגמה שהוצגה לקהל נראה בבירור כיצד המערכת מזהה הבדלים בין מצבי אמת ושקר. "רגש הוא לא דבר קבוע," הסביר דונין. "הוא משתנה בהתאם למצב הרוח, הנסיבות ואפילו שעת היום. דוד, כמו כל אדם, מגיב אחרת במצבים שונים, והמכונה שלנו לומדת את הדקויות האלו."

דונין סיים את ההרצאה במסר מעורר מחשבה: "מדען טוב שואל שאלות ולא רק מספק תשובות. זה בדיוק מה שאנחנו עושים ב-Revealense – שואלים את השאלות הנכונות, וממשיכים ללמוד."

הפוסט מנכ"ל Revealense, דב דונין, על הבינה המלאכותית ועל אנושיות הופיע לראשונה ב-Chiportal.

ממשלת דרום קוריאה הכריזה על זירוז בניית מתחם השבבים הלאומי ביונגין, שאמור להיות מתחם השבבים הגדול בעולם. הבנייה תחל בדצמבר 2026, מוקדם מהמתוכנן, והמפעל הראשון צפוי להתחיל לפעול ב-2030.

משרד הקרקע, התשתיות והתחבורה של דרום קוריאה הכריז על המתחם כ"מתחם תעשייה לאומי" שלושה חודשים מוקדם מהמתוכנן, ואישר מזורז של תקנות רגולטוריות, כדי לאפשר את תחילת הבנייה שנים לפני המועד המקורי.

המתחם, כאשר יושלם, יתפרש על שטח של 7.28 מיליון מ"ר וימשוך השקעות פרטיות של עד 360 טריליון וון (כ-246.4 מיליארד דולר) מתאגידי ענק כמו Samsung Electronics ו-SK hynix, לצד למעלה מ-60 ספקים קטנים ובינוניים בתחומי החומרים, הרכיבים והציוד.

המתחם יכלול שישה מפעלי ייצור שבבים גדולים, שלוש תחנות כוח, עיר מגורים עם 16,000 יחידות דיור, פארקים ומתקנים חיוניים לתמיכה בכוח העבודה. לפי דיווחים, עם השלמתו יעסיק המתחם 1.6 מיליון עובדים ויתרום 700 טריליון וון (כ-477.4 מיליארד דולר) לפעילות הכלכלית בדרום קוריאה.

התכנון הראשוני להקמת המתחם נחשף בינואר 2024, כאשר סמסונג ו-SK hynix הודיעו על השקעה משותפת של 471 מיליון דולר להקמת המרכז. הדיווחים הראשוניים ציינו תוכניות להקים 13 מפעלים חדשים שיפיקו 92.4 מיליון פרוסות סיליקון בשנה עד 2030. לעומת זאת, המודל הנוכחי כולל שישה מפעלים בלבד, אך ייתכן ששטחם יגדל והם יפצו על הפער באמצעות כושר ייצור גבוה יותר.

חיזוק מעמד דרום קוריאה בשוק התחרותי

המתחם מתוכנן לחזק את מעמדה של דרום קוריאה בשוק השבבים העולמי, המתמודד עם תחרות גוברת ממדינות כמו ארצות הברית, סין, טאיוואן, יפן, והאיחוד האירופי, לצד מדינות מתפתחות כמו הודו ומדינות המזרח התיכון.

בטקס ההכרזה אמר קים יונג-קוואן, נשיא Samsung Electronics DS Business Strategy, כי "כוחות כלכליים גדולים משקיעים רבות בתעשיות השבבים ומבצעים אינטגרציה של שרשראות האספקה כחלק מהביטחון הלאומי שלהן. לכן יש חשיבות קריטית להמשיך בתוכנית כמתוכנן כדי להבטיח תחרותיות גלובלית."

תגים

דרום קוריאה, יונגין, שבבים, טכנולוגיה מתקדמת, Samsung Electronics, SK hynix, תעשיית השבבים, כלכלה עולמית, רגולציה, ביטחון לאומי, תשתיות

הפוסט דרום קוריאה מזרזת את הקמת מתחם השבבים ביונגין, הבנייה תחל ב-2026 הופיע לראשונה ב-Chiportal.

ב-13 בנובמבר 2024, נערך כנס תעשיית השבבים של Silicon Catalyst במוזיאון ההיסטוריה של המחשבים במאונטן ויו, קליפורניה. הכנס, שהתמקד בהשפעת הבינה המלאכותית (AI) על תעשיית השבבים והסטארטאפים, כלל דיונים עם מומחים בולטים שסיפקו תובנות חדשניות על העתיד של תחום זה.

אתר semiengineering.com מדווח כי את האירוע פתח ריצ'רד קרטיס, שותף מנהל ב-Silicon Catalyst, שהזכיר את שורשיה ההיסטוריים של תעשיית השבבים בסיליקון ואלי, כשהנדסאים עזבו את Shockley Semiconductor כדי להקים חברות עצמאיות. דרך האנקדוטות ההיסטוריות, כמו פיצ' המפתח של רוברט נויס לשימוש בסיליקון כבסיס לייצור שבבים, הונחה הקרקע לדיון על החדשנות של ימינו.

הכנס כלל פאנל בהנחיית דיוויד פרנץ', מנכ"ל SigmaSense, בהשתתפות נאבין צ'דה (Mayfield),  קלואי מה (Arm), וג'יי דאוואני (Lemurian Labs)..   המשתתפים דנו במגוון נושאים מרכזיים: מהפכת הבינה המלאכותית, ההתפתחויות בתכנון שבבים, והשפעת הטכנולוגיות החדשות על החברה.

עידן הזהב של שבבים ובינה מלאכותית

נאבין צ'דה ציין כי אנחנו נמצאים בעידן זהב חדש לתעשיית השבבים, בעיקר בזכות AI. לדבריו, בינה מלאכותית מספקת כלי עבודה חדשניים שישמשו כ"שותפים" לבני האדם, תוך האצת תהליכי יצירה וחדשנות. AI מסייעת בייעול ייצור שבבים, שיפור איכות התהליכים, ופיתוח טכנולוגיות חדשות כגון כלי תוכנה חכמים לעיצוב חומרה.

לדבריו, "תוכנה כבר 'אכלה' את העולם, וכעת היא חוזרת אל החומרה." המשמעות היא שסטארטאפים בתעשיית השבבים לא רק מפתחים את השבבים עצמם, אלא גם תורמים לבסיס של חדשנות בפיזיקה, כימיה וביולוגיה.

שבירת חומת הזיכרון

קלואי מה הדגישה את פריצות הדרך של Arm, במיוחד באמצעות שיתוף הפעולה עם אנבידיה על שבב ה-Grace Hopper. שבב זה מציע גישה חדשנית לפתרון אתגרי "חומת הזיכרון" בתהליכי AI מתקדמים. החידושים מאפשרים מעבר מהיר של נתונים בין CPU ו-GPU במהירויות חסרות תקדים של 900GB/s.

קלואי הדגישה כי הבינה המלאכותית משפיעה גם על תחומים נוספים, כמו פיתוח משקפיים חכמים ורובוטים אישיים. בעיניה, AI לא רק תשנה את העבודה הלבנה אלא גם תפתח פוטנציאל לשיפור חיי היומיום שלנו, עם רובוטים שיבצעו משימות פיזיות מורכבות.

מדע בדיוני הופך למציאות

ג'יי דאוואני תיאר כיצד AI מביאה את המדע הבדיוני למציאות. הוא ציין את ההזדמנויות ברפואה מותאמת אישית ובמיפוי ביולוגי שיאפשרו הארכת חיים בריאים. לדבריו, החדשנות בארכיטקטורת שבבים תאפשר יצירת מודלים חכמים שמסוגלים להבין, לחפש ולבצע אינטראקציות מורכבות יותר ויותר.

השיח בכנס חיזק את המסר כי השילוב בין AI לשבבים לא רק משנה את טכנולוגיות הייצור אלא גם את האופן בו אנו מבינים את תעשיית ההייטק. הסטארטאפים של היום ניצבים בפני שפע הזדמנויות לחדש וליצור פתרונות שמשנים חיים.

כנס Silicon Catalyst 2024 הותיר רושם כי העתיד של שבבים, בינה מלאכותית והאנושות קשור זה בזה, תוך פיתוח כלים וטכנולוגיות שיאפשרו לשפר את איכות חיינו.

הפוסט כיצד בינה מלאכותית מעצבת מחדש את עולם הסטארטאפים בתעשיית השבבים הופיע לראשונה ב-Chiportal.