גוגל מגבירה את המאמצים להפוך את שבבי ה־TPU שלה מחומרה המזוהה בעיקר עם מרכזי הנתונים ושירותי הענן שלה לחלופה מסחרית רחבה יותר למערכות הבינה המלאכותית של אנבידיה. לצד פיתוח דורות חדשים של מאיצים, החברה משתמשת במאזן הכספי שלה כדי לסייע במימון מרכזי נתונים שיתבססו על חומרת גוגל.

המהלך אינו מסתכם בתחרות טכנולוגית בין שבבים. גוגל בונה סביב ה־TPU מערך הכולל מרכזי נתונים, רשתות תקשורת, תוכנה, מימון ושירותי ענן – מודל הדומה במידה מסוימת לאסטרטגיית המערכת המלאה של אנבידיה.

עם זאת, אין פירוש הדבר שגוגל כבר מוכרת שבבי TPU כמוצר מדף שניתן לרכוש ולהתקין בכל שרת. ההתרחבות מתבצעת בעיקר באמצעות שירותי מחשוב, מתקנים ייעודיים ושותפים שיציעו קיבולת TPU מחוץ למסגרת הרגילה של Google Cloud.

ערבויות המקלות על הקמת מרכזי נתונים

אחד הכלים המרכזיים באסטרטגיה הוא מתן ערבויות להתחייבויות של חברות השוכרות מרכזי נתונים. הערבות של גוגל מפחיתה את הסיכון מבחינת הבנקים והמשקיעים, ומאפשרת ליזמים לגייס חוב בתנאים נוחים יותר.

במתחם Lake Mariner שבמדינת ניו יורק חתמה מפעילת מרכזי הנתונים TeraWulf על הסכמים ארוכי טווח עם ספקית הענן Fluidstack. גוגל התחייבה לגבות חלק מהתחייבויות השכירות של Fluidstack בסכום מצטבר של כ־3.2 מיליארד דולר.

בתמורה קיבלה גוגל כתבי אופציה המאפשרים לה לרכוש מניות של TeraWulf במחיר סמלי. לפי הודעות החברה, מימושם עשוי להעניק לגוגל החזקה של כ־14% ב־TeraWulf. המתקנים מיועדים לעומסי מחשוב עתירי ביצועים ולמערכות בינה מלאכותית, ובהם עומסים של חברת Anthropic.

בפרויקט נוסף באברנתי שבטקסס מעניקה גוגל גיבוי של כ־1.3 מיליארד דולר להתחייבויות Fluidstack. המתקן אמור לספק בשלב הראשון כ־168 מגה־ואט של עומס מחשוב קריטי, במסגרת חוזה לתקופה של 25 שנה.

המשמעות היא שחלק מההון שגוגל מתחייבת להעמיד מסייע בהקמת תשתית שבה יותקנו מערכות המבוססות על השבבים, הרשתות והתוכנה שלה. כך החברה יוצרת ביקוש ל־TPU ובמקביל מפחיתה את סיכון המימון של הפרויקטים.

בלקסטון תשקיע חמישה מיליארד דולר בענן TPU חדש

בחודש מאי הודיעו גוגל ובלקסטון על הקמת חברה אמריקנית חדשה שתציע קיבולת מחשוב המבוססת על TPU. בלקסטון התחייבה להשקעה ראשונית של חמישה מיליארד דולר, והיעד הוא להפעיל במהלך 2027 תשתית בהספק של כ־500 מגה־ואט.

החברה החדשה תציע מרכזי נתונים, תפעול, רשתות ושבבי TPU במודל של מחשוב כשירות. בכך היא צפויה להתחרות בספקיות הענן המתמחות בבינה מלאכותית, ובהן CoreWeave ו־Nebius, שבנו חלק גדול מפעילותן סביב מערכות אנבידיה.

עבור גוגל, המיזם מספק ערוץ הפצה נוסף שאינו מחייב את הלקוח לצרוך את ה־TPU רק דרך סביבת Google Cloud הרגילה. מדובר בצעד משמעותי בדרך להפיכת השבבים לפלטפורמה חיצונית, אף שעדיין אין זו מכירה חופשית של השבב הפיזי ללקוחות.

גוגל מפצלת את הדור החדש לאימון ולהסקה

בכנס Google Cloud Next חשפה החברה שני מאיצים מהדור השמיני: TPU 8t המיועד בעיקר לאימון מודלים גדולים, ו־TPU 8i המותאם להסקה, למודלי חשיבה וללמידת חיזוק.

ה־TPU 8i כולל 384 מגה־בייט של זיכרון SRAM על השבב ו־288 גיגה־בייט של זיכרון ברוחב פס גבוה. גוגל טוענת כי הוא מספק שיפור של עד 80% ביחס ביצועים־למחיר לעומת דור Ironwood בעומסי הסקה בעלי השהיה נמוכה. ארכיטקטורת החיבור שלו מאפשרת לקשר 1,152 מאיצים במערך אחד.

ההפרדה בין שבב אימון לשבב הסקה משקפת את השינוי בשוק. ככל שיותר מודלים נכנסים לשימוש מסחרי, עלות הפעלתם ומענה למשתמשים נעשית חשובה לא פחות מעלות האימון הראשוני.

Anthropic משמשת לקוח עוגן

חברת Anthropic, מפתחת מודלי Claude, היא הלקוחה החיצונית הבולטת ביותר של ה־TPU. באפריל היא הרחיבה את שיתוף הפעולה עם גוגל וברודקום להספק של כמה גיגה־ואט של מערכות TPU מהדור הבא.

ההסכם מספק לגוגל לקוח עוגן בהיקף גדול, אך גם מדגיש את אחד האתגרים שלה: פעילות ה־TPU החיצונית עדיין מרוכזת במספר קטן יחסית של לקוחות גדולים.

מנכ״ל אנבידיה ג׳נסן הואנג טען כי Anthropic היא הלקוחה החיצונית המשמעותית היחידה של ה־TPU, וכי טווח השוק של אנבידיה רחב בהרבה. הוא גם הטיל ספק בטענות ליתרון עלויות של מאיצים ייעודיים לעומת המערכות של אנבידיה.

גוגל מציגה דוגמאות נוספות. Citadel Securities מסרה כי היא משתמשת במערכות Ironwood TPU לעומסי מחקר מסוימים וכי באותם עומסים השיגה שיפור של פי שניים עד פי ארבעה במהירות, לצד ירידה של כ־30% בעלויות. מדובר בנתוני לקוח הנוגעים לעומסים מוגדרים, ולא בהשוואה כללית בין כל מערכות גוגל ואנבידיה.

היתרון של אנבידיה עדיין משמעותי

אנבידיה ממשיכה לשלוט ברוב שוק מאיצי הבינה המלאכותית החיצוני. יתרונה אינו מבוסס רק על ביצועי ה־GPU, אלא גם על סביבת CUDA, ספריות תוכנה, מערכות תקשורת מהירות, מתגים, שרתים ורשת רחבה של יצרנים וספקי ענן.

לקוחות יכולים לרכוש מערכות אנבידיה ממספר גדול של יצרנים ולהריץ עליהן מגוון רחב של מודלים וכלי תוכנה. לעומת זאת, ה־TPU נותר קשור באופן הדוק יותר לתשתית ולתוכנה של גוגל.

גוגל גם אינה מנתקת את קשריה עם אנבידיה. Google Cloud ממשיכה להציע מערכות GPU של אנבידיה, ומתכננת להפעיל מופעים המבוססים על פלטפורמת Vera Rubin. שתי החברות משתפות פעולה גם בפיתוח טכנולוגיות תקשורת למרכזי נתונים.

זווית ישראלית במאמץ השבבים

בפיתוח השבבים של גוגל יש גם מרכיב ישראלי. אורי פרנק, לשעבר בכיר באינטל ישראל, משמש סגן נשיא להנדסה ומנהל את צוות Chip Implementation and Innovation של גוגל.

הצוות אחראי על הגדרה ופיתוח של שבבים לתשתיות גוגל, ובהם מאיצי למידת מכונה, שבבי תקשורת ומאיצים לעיבוד וידאו. פרנק הצטרף לגוגל ב־2021 לאחר כ־25 שנים באינטל, והיה שותף להרחבת פעילות פיתוח החומרה של החברה בישראל.

מעל פעילות התשתיות עומד כיום אמין והדאת, שמונה בסוף 2025 לטכנולוג הראשי לתשתיות בינה מלאכותית בגוגל. תחומי אחריותו כוללים שבבים מותאמים, מרכזי נתונים, רשתות, שרשרת אספקה ותפעול.

מאבק על פלטפורמת המחשוב של עידן ה־AI

היקף ההשקעה מלמד כי גוגל אינה רואה ב־TPU רק אמצעי להפחתת התלות שלה באנבידיה. החברה מבקשת ליצור עסק חיצוני שימכור כוח מחשוב, תוכנה ותשתית המבוססים על השבבים שפיתחה.

אלפאבית אף הגדילה ביוני גיוס הון מתוכנן לכ־84.75 מיליארד דולר, שנועד בין היתר לתמוך בהוצאות ההון הגדלות על מרכזי נתונים ותשתיות בינה מלאכותית.

בטווח הקרוב, ה־TPU אינו צפוי להדיח את אנבידיה ממעמדה. אולם ערבויות המימון, שותפות הענן עם בלקסטון, ההסכם רחב ההיקף עם Anthropic והרחבת מגוון השבבים מעידים כי גוגל כבר אינה מסתפקת בשימוש פנימי. היא מנסה להפוך את ה־TPU לפלטפורמה מסחרית שתתחרה על חלק גדול יותר משוק תשתיות הבינה המלאכותית.

הפוסט גוגל מרחיבה את ה־TPU מעבר לענן שלה ומגבירה את הלחץ על אנבידיה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אינטל מקבלת סימן מעודד במיוחד למאמץ שלה להפוך את Intel Foundry לחלופה אמיתית בייצור שבבים מתקדמים. לפי דיווח של The Information, גוגל הזמינה מאינטל ייצור של יותר מ-3 מיליון יחידות עיבוד טנזור, TPU, במהלך 2028. במקביל, אנבידיה בוחנת שימוש בטכנולוגיות הייצור והאריזה של אינטל לשבבים עתידיים, אף שטרם דווח על הזמנה חתומה מצדה.

הדיווחים הובילו לזינוק במניית אינטל, משום שהם נוגעים בדיוק בנקודה הרגישה ביותר בתוכנית ההתאוששות שלה: היכולת למשוך לקוחות חיצוניים גדולים לזרוע הייצור שלה. במשך שנים איבדה אינטל את ההובלה בייצור שבבים מתקדם ל-TSMC, אך כעת היא מנסה לחזור למשחק באמצעות תהליכי ייצור חדשים, טכנולוגיות אריזה מתקדמות והשקעות גדולות במפעלים בארצות הברית ובאירופה.

גוגל מחפשת קיבולת ל-TPU

החלק הממשי יותר בדיווח נוגע לגוגל. TPU הוא מאיץ הבינה המלאכותית הפנימי של החברה, שמיועד לאימון ולהרצה של מודלי AI גדולים. בניגוד לרוב חברות הענן, שנשענות בעיקר על מאיצי GPU של אנבידיה, גוגל מפתחת כבר שנים שבבים ייעודיים משלה ומשלבת אותם בתשתיות Google Cloud ובמערכות הפנימיות שלה.

הזמנה של יותר מ-3 מיליון שבבים מאינטל, אם תאושר רשמית ותבוצע, לא תסמן נטישה של TSMC. סביר יותר שהיא תסמן פיזור סיכונים. הביקוש לשבבי AI גדל מהר יותר מקיבולת הייצור הזמינה, ולקוחות ענק כמו גוגל אינם יכולים להרשות לעצמם להיות תלויים לחלוטין ביצרן אחד, גם אם מדובר ב-TSMC.

עבור גוגל, אינטל יכולה לשמש ספקית ייצור נוספת למאיצי TPU עתידיים. עבור אינטל, גוגל היא לקוח עוגן מהסוג שיכול לשנות את האופן שבו השוק תופס את Intel Foundry. ייצור של מיליוני שבבים ללקוח כזה מחייב לא רק תהליך ייצור מתקדם, אלא גם תפוקות גבוהות, איכות יציבה, אריזה מתקדמת ותיאום הנדסי צמוד.

אנבידיה עדיין לא מזמינה, אבל בודקת

החלק השני בדיווח נוגע לאנבידיה, והוא חשוב אך צריך לנסח אותו בזהירות. לפי הדיווחים, אנבידיה עדיין לא ביצעה הזמנה מאינטל, אך היא בוחנת אם ניתן להשתמש בטכנולוגיות של החברה לייצור שבבים עתידיים. אחת האפשרויות שנבחנות היא שילוב של כמה שבבי GPU במארז אחד, מהלך שמתאים למגמה הרחבה של מעבר ממעבד יחיד גדול למערכות מרובות שבבים.

המשמעות היא שאנבידיה אינה עומדת להעביר מחר את ייצור המאיצים המרכזיים שלה מ-TSMC לאינטל. TSMC עדיין מחזיקה ביתרון ברור בייצור המתקדם ובטכנולוגיות אריזה המשמשות את מאיצי ה-AI המובילים. אבל עצם העובדה שאנבידיה בוחנת את אינטל היא איתות חשוב. כאשר הלקוחה החשובה ביותר של TSMC מחפשת חלופות או רכיבי ייצור משלימים, זה אומר שהעומס על שרשרת האספקה הגיע לרמה שבה גם השחקניות החזקות ביותר מחפשות גמישות נוספת.

הבדיקה של אנבידיה עשויה להתמקד תחילה ברכיבים שאינם ליבת ה-GPU המרכזית, כגון רכיבי I/O, אריזה מתקדמת או שילוב שבבים בתוך מארז אחד. גם תרחיש כזה יהיה משמעותי לאינטל. בעולם ה-AI, הערך אינו נמצא רק בליבת החישוב, אלא גם ביכולת לחבר שבבים, זיכרונות ורכיבי תקשורת למערכת אחת יעילה.

צוואר הבקבוק של TSMC

המכנה המשותף בין גוגל לאנבידיה הוא TSMC. החברה הטייוואנית הפכה בעשור האחרון לשחקנית הדומיננטית בייצור שבבים מתקדמים, והיא מספקת קיבולת קריטית לאנבידיה, לאפל, ל-AMD, לגוגל ולחברות רבות נוספות. אבל מהפכת ה-AI יצרה ביקוש חריג לשבבים מתקדמים ולאריזה מתקדמת, והקיבולת הזמינה מוגבלת.

לכן, גם חברות שמרוצות מ-TSMC מחפשות ספקים משלימים. זו אינה רק שאלה של מחיר. זו שאלה של זמינות, גיאופוליטיקה, קצב צמיחה ושליטה בשרשרת האספקה. תלות גבוהה מדי בטייוואן נחשבת כיום סיכון אסטרטגי עבור חברות אמריקניות, במיוחד כאשר ממשלת ארצות הברית משקיעה סכומי עתק בהחזרת ייצור שבבים מתקדם לשטחה.

אינטל מנסה להיכנס בדיוק אל הפער הזה. היא אינה צריכה להחליף את TSMC כדי להצליח; בשלב הראשון, די בכך שתהפוך לספקית שנייה אמינה עבור חלק מהלקוחות הגדולים. אם גוגל תייצר אצלה מיליוני TPU ואם אנבידיה תשלב בעתיד טכנולוגיות ייצור או אריזה שלה, זה יהיה הישג משמעותי גם בלי שאינטל תעקוף את TSMC.

מבחן גדול ל-Intel Foundry

עבור אינטל, הדיווחים האלה הם הזדמנות אך גם מבחן. החברה הציגה בשנים האחרונות מפת דרכים אגרסיבית, הכוללת תהליכי ייצור כמו 18A ו-14A וטכנולוגיות אריזה מתקדמות כמו EMIB. אבל בעולם הפאונדרי, מצגות אינן מספיקות. לקוחות גדולים בוחנים זמינות, ביצועים, תשואות ייצור, אמינות, עלויות ויכולת לספק בכמויות גדולות לאורך זמן.

גוגל ואנבידיה הן בדיוק הלקוחות שיכולים להעניק לאינטל חותמת אמון, אך גם לחשוף חולשות אם התהליכים לא יהיו בשלים בזמן. שבבי AI הם מהמוצרים התובעניים ביותר בתעשייה. הם גדולים, יקרים, צורכים הרבה חשמל ודורשים שילוב מורכב של לוגיקה, זיכרון, תקשורת ואריזה מתקדמת. כל עיכוב או בעיית תפוקה עלולים לפגוע בלוחות הזמנים של לקוחות ענן ומרכזי נתונים.

לכן, הדיווח הנוכחי אינו “חזרה לניצחון” של אינטל, אלא אולי תחילתה של בדיקת אמון מחודשת. אם החברה תעמוד במבחן, היא תוכל להציג את עצמה לא רק כיצרנית שבבים לעצמה, אלא כשותפת ייצור אסטרטגית לעידן ה-AI.

לא מהפך מיידי, אבל שינוי כיוון

TSMC עדיין מובילה את שוק הייצור המתקדם, והיתרון שלה אינו צפוי להיעלם במהירות. אבל הדיווחים על גוגל ואנבידיה מצביעים על שינוי בשוק: חברות ה-AI הגדולות אינן מסתפקות עוד בשרשרת אספקה אחת. הן מחפשות קיבולת נוספת, ספקים חלופיים, אריזה מתקדמת וגמישות הנדסית.

עבור אינטל, זו עשויה להיות ההזדמנות הגדולה ביותר זה שנים להחזיר לעצמה רלוונטיות בתחום שבו פיגרה אחרי המתחרות. הזמנה גדולה מגוגל תספק הוכחה מסחרית. בחינה רצינית מצד אנבידיה תספק איתות אסטרטגי. שילוב של השניים יכול להפוך את Intel Foundry משחקנית שמבטיחה קאמבק לשחקנית שהלקוחות הגדולים באמת מתחילים לבדוק בשטח.

בסופו של דבר, המרוץ לשבבי AI אינו מתנהל רק בין אנבידיה לגוגל או בין GPU ל-TPU. הוא מתנהל גם בין מפעלי ייצור, תהליכי ליתוגרפיה, טכנולוגיות אריזה ושרשראות אספקה. אם אינטל תצליח להשתלב במעגל הזה, גם כספקית שנייה או משלימה, זו תהיה תפנית חשובה בתעשיית השבבים העולמית.

הפוסט גוגל מזמינה, אנבידיה בוחנת – ייצור שבבים באינטל פאונדרי הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אנבידיה הרחיבה את בסיס הספקים שלה לדור הבא של מאיצי הבינה המלאכותית. מנכ”ל החברה, ג’נסן הואנג, אישר כי שלוש יצרניות הזיכרון הגדולות בעולם – סמסונג, SK hynix ומיקרון – הוסמכו לספק שבבי HBM4 עבור פלטפורמת Vera Rubin של החברה. מדובר באישור חשוב לשוק כולו, משום שזיכרון רחב-פס הפך לאחד הרכיבים הקריטיים ביותר במערכות AI מתקדמות.

פלטפורמת Vera Rubin צפויה להיות אחת מאבני הבניין המרכזיות בדור הבא של מערכות הבינה המלאכותית של אנבידיה. היא משלבת מעבדים, מאיצים גרפיים, קישוריות מהירה ורכיבי זיכרון מתקדמים שנועדו לאפשר הרצה ואימון של מודלי AI גדולים יותר. בתוך המערכת הזו, HBM4 אינו רכיב משני. הוא קובע במידה רבה כמה נתונים ניתן להזרים אל יחידות העיבוד ובאיזו מהירות.

הזיכרון הופך לחלק מהקרב על ביצועי AI

בשנים האחרונות עיקר תשומת הלב הציבורית הופנתה למאיצים עצמם – GPU, מעבדי AI וארכיטקטורות שרתים. אבל בתעשייה ברור יותר ויותר שהביצועים של מערכות AI אינם תלויים רק בכוח החישוב. הם תלויים גם בזיכרון, ברוחב הפס, בצריכת ההספק וביכולת להזין את המאיץ בכמות עצומה של נתונים ללא עיכובים.

HBM, או High Bandwidth Memory, הוא זיכרון DRAM מוערם שממוקם קרוב מאוד למעבד או למאיץ. המבנה הזה מאפשר רוחב פס גבוה בהרבה מזיכרון רגיל, ולכן הוא מתאים במיוחד למערכות AI, שבהן כמויות גדולות של נתונים צריכות לנוע במהירות בין הזיכרון ליחידות החישוב. בדור HBM4 צפוי שיפור נוסף ברוחב הפס, בקיבולת וביעילות, ולכן הוא נחשב לרכיב חיוני בדור הבא של מאיצי אנבידיה.

המשמעות של הסמכת שלוש הספקיות היא שאנבידיה אינה תלויה רק ביצרן אחד. SK hynix נחשבה בשנים האחרונות לספקית מובילה בתחום HBM, בעיקר בזכות קשריה ההדוקים עם אנבידיה והקדימות שלה בייצור דורות מתקדמים של הזיכרון. סמסונג פועלת לחזק את מעמדה בתחום לאחר תקופה שבה התקשתה לעמוד בקצב של SK hynix. מיקרון, מצידה, מנסה להרחיב את חלקה בשוק שבו הביקוש גבוה והרווחיות גבוהה במיוחד.

פחות סיכון לאנבידיה, יותר תחרות בין הספקיות

עבור אנבידיה, הרחבת מעגל הספקיות מפחיתה סיכון. מערכות AI מתקדמות נבנות כיום סביב אשכולות גדולים של מאיצים, וכל עיכוב בזיכרון יכול להשפיע על קצב הייצור והאספקה של שרתים שלמים. כאשר שלוש יצרניות מרכזיות מוסמכות לספק HBM4, אנבידיה יכולה לחלק הזמנות, להפעיל לחץ תחרותי ולשפר את יכולתה לעמוד בביקוש מצד ספקיות ענן, חברות אינטרנט, ממשלות ומרכזי מחקר.

עבור יצרניות הזיכרון, זו הזדמנות עסקית משמעותית. שוק הזיכרון המסורתי ידוע במחזוריות חדה: תקופות של עודף היצע ולחץ מחירים מתחלפות בתקופות של ביקוש גבוה. אבל HBM שונה מזיכרון DRAM רגיל. הוא מורכב יותר לייצור, דורש תיאום הדוק עם יצרני המאיצים, ונמכר בדרך כלל ברווחיות גבוהה יותר. לכן כל אחת משלוש היצרניות רואה באישור של אנבידיה יעד אסטרטגי.

עם זאת, ההסמכה אינה אומרת בהכרח שכל שלוש החברות יספקו נפחים זהים. אנבידיה לא חשפה את חלוקת ההזמנות בין הספקיות, ובפועל ייתכן שהיקפי האספקה ישתנו לפי זמינות, ביצועים, תפוקה, מחיר ותנאי אספקה. עצם ההסמכה, לעומת זאת, מעניקה לכל אחת מהן כרטיס כניסה רשמי לאחת מפלטפורמות החומרה החשובות ביותר של עידן ה-AI.

Vera Rubin מחדדת את חשיבות שרשרת האספקה

הדור הבא של מאיצי אנבידיה אינו רק מוצר אחד, אלא מערכת שלמה. היא כוללת מאיצי AI, מעבדי Vera, קישוריות NVLink, רכיבי רשת ורכיבי זיכרון מתקדמים. ככל שהמערכות גדולות יותר, כך גדלה התלות בשרשרת אספקה יציבה ומדויקת. במערכות כאלה, אין הרבה רכיבים “רגילים”. כל צוואר בקבוק משפיע על השרת כולו.

זו גם הסיבה שהביקור של הואנג בדרום קוריאה קיבל משמעות רחבה יותר מהודעה עסקית רגילה. קוריאה הדרומית היא מרכז עולמי בייצור זיכרונות מתקדמים, ו-SK hynix וסמסונג הן שחקניות מפתח בשרשרת האספקה של AI. הפגישות של הואנג עם בכירי התעשייה המקומית משקפות את התלות ההדדית בין אנבידיה לבין יצרניות הזיכרון: אנבידיה זקוקה ל-HBM כדי לספק את המאיצים שלה, והיצרניות זקוקות לאנבידיה כדי להבטיח ביקוש לדורות המתקדמים ביותר של הזיכרון.

ההתפתחות הזו גם ממחישה שינוי רחב יותר בתעשיית השבבים. בעבר, הזיכרון נתפס לא פעם כרכיב משלים למעבד. בעידן ה-AI, הוא הופך לחלק מרכזי מהארכיטקטורה. לא מספיק לייצר מאיץ חזק; צריך גם לספק לו רוחב פס, קיבולת, קישוריות ומעטפת תרמית וחשמלית שתאפשר לו לעבוד במלוא היכולת.

המסר לשוק: הביקוש ל-HBM לא נרגע

האישור לשלוש הספקיות מאותת לשוק כי אנבידיה מתכוננת לביקוש גדול מאוד לדור Vera Rubin. גם אם חלק מהמשקיעים חוששים מהתמתנות בביקוש ל-AI, שרשרת האספקה עצמה ממשיכה להיערך להיקפים גדולים. יצרניות הזיכרון משקיעות בקווי ייצור, ביכולות אריזה מתקדמות ובשיפור התפוקה, משום שהדור הבא של מערכות AI ידרוש כמויות גדולות עוד יותר של HBM.

עבור ענף השבבים, זו ידיעה שמדגישה שוב את מרכזיותם של רכיבים שבעבר זכו לפחות תשומת לב ציבורית. מאיצי AI אמנם נמצאים בכותרות, אך מאחוריהם עומדת מערכת אקולוגית רחבה של זיכרון, אריזה, רשתות, תוכנה ותשתיות ייצור. ההסמכה של סמסונג, SK hynix ומיקרון ל-HBM4 אינה רק אישור טכני. היא סימן לכך שהמרוץ לדור הבא של תשתיות AI עובר גם דרך קווי הייצור של יצרניות הזיכרון.

הפוסט אנבידיה אישרה את שלוש יצרניות הזיכרון הגדולות כספקיות HBM4 לפלטפורמת Vera Rubin הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת השבבים הישראלית היילו (Hailo) הודיעה על פיטורי כ-110 עובדים, כמחצית מכוח האדם שלה. לפי הדיווח בכלכליסט, החברה מעסיקה כיום כ-220 עובדים, והמהלך מגיע בהמשך לשינוי ארגוני שביצעה לפני כמה חודשים כדי להתמקד בתחום ה-Physical AI – יישומי בינה מלאכותית בעולם הפיזי, ובהם רובוטיקה, רחפנים ומכשירי קצה חכמים.

היילו, שהוקמה ב-2017 ונחשבה במשך שנים לאחת ההבטחות הבולטות של תעשיית השבבים הישראלית, מפתחת מאיצי AI למכשירי קצה. מוצרי החברה נועדו להריץ מודלי ראייה ממוחשבת ובינה מלאכותית גנרטיבית קרוב למקור הנתונים, בלי להעביר את כל העיבוד לענן. לפי החברה, מעבדי הקצה שלה מיועדים ליישומי AI במכשירי קצה, ובהם מוצרי צריכה, רכב, מערכות תעשייתיות ורובוטיקה.

מהתלהבות סביב AI Edge לצמצום חריף

הפיטורים הנוכחיים הם סבב הקיצוצים השני של היילו השנה. בינואר 2026 פיטרה החברה כ-10% מעובדיה, אז כ-30 עובדים, והסבירה כי היא ממקדת משאבים בתחומי צמיחה ובהם רובוטיקה ו-Physical AI.

לפי הדיווח, החברה מבקשת להגיע למבנה תפעולי רזה יותר, שיאפשר לה להמשיך לשרת לקוחות קיימים באמצעות רשת שותפים ומפיצים גלובלית, ובמקביל לשפר את הגמישות לקראת השקעה, רכישה או מהלך פיננסי אחר. החברה מסרה כי מוצרי הדגל שלה, מאיצי AI למכשירי קצה, נמכרו ביותר מ-500 אלף יחידות.

ההתמקדות ב-Physical AI משקפת מגמה רחבה יותר בתעשייה: מעבר מחישובי AI גדולים בענן בלבד אל עיבוד מקומי במצלמות, רובוטים, רחפנים, מערכות רכב ומכשירי IoT. עבור היילו, זהו גם ניסיון לבדל את עצמה מול שוק צפוף ותחרותי, שבו פועלות ענקיות שבבים לצד חברות צעירות רבות שניסו לנצל את גל ההשקעות בבינה מלאכותית.

לחץ פיננסי ומחיקת השקעה בדלק רכב

המהלך מגיע על רקע מצוקה פיננסית מתמשכת. לפי כלכליסט, דלק רכב, אחת המחזיקות המשמעותיות בהיילו, דיווחה כי מיזוג SPAC שתוכנן עבור החברה בוול סטריט נקלע לקשיים ואינו מתקדם. בעקבות זאת, דלק רכב צפויה למחוק את מרבית שווי השקעתה בהיילו כבר בדוחות הרבעון השני של 2026, מהלך שעלול להעביר אותה להפסד מהותי באותו רבעון.

בשיאה, באפריל 2024, גייסה היילו 120 מיליון דולר לפי שווי של 1.2 מיליארד דולר, והפכה לאחת מחברות החד־קרן הבולטות בתחום שבבי ה-AI למכשירי קצה. רויטרס דיווחה אז כי החברה גייסה עד אותו שלב יותר מ-340 מיליון דולר מאז הקמתה. לפי הדיווחים האחרונים, שוויה הריאלי של החברה מוערך כעת בפחות מ-500 מיליון דולר.

כלכליסט ציין כי סך החשיפה של דלק רכב להיילו עומד על כ-62.4 מיליון דולר, שהם כ-197 מיליון שקל, וכי בינואר 2026 העמידה דלק מוטורס להיילו הלוואה של 9 מיליון דולר, עם אפשרות להגדלה נוספת של 3 מיליון דולר. לפי הדיווח, ההלוואה נושאת ריבית גבוהה של 1.5% בחודש, שעשויה לעלות ל-3% בחודש אם לא יתרחש אירוע נזילות בתוך 12 חודשים.

חברה עם טכנולוגיה קיימת, אבל שוק קשה יותר

הקושי של היילו אינו נובע בהכרח מהיעדר טכנולוגיה. החברה השיקה בשנים האחרונות כמה דורות של מאיצי AI, ובהם Hailo-8 ליישומי ראייה ממוחשבת ו-Hailo-10H, שנועד להריץ מודלי שפה וראייה גנרטיביים במכשירי קצה. לפי היילו, Hailo-10H מספק 40 TOPS בביצועי INT4, תומך במודלי LLM ו-VLM, ומתוכנן לפעול בהספק טיפוסי של 2.5 ואט.

עם זאת, פיתוח שבבים הוא תחום עתיר הון, והמעבר ממוצר טכנולוגי מרשים להכנסות בהיקף גדול דורש זמן, שרשרת אספקה יציבה, תוכנה בשלה, תמיכת לקוחות רחבה וחדירה לשווקים שמאמצים טכנולוגיה בקצב מספק. במקרה של היילו, הנתונים הפיננסיים שפורסמו סביב דלק רכב מצביעים על פער בין ההבטחה הטכנולוגית לבין צורכי המזומן והקצב העסקי של החברה.

מנכ”ל היילו, אור דנון, מסר כי ענף השבבים בעידן ה-AI הופך לחלק מהתשתיות הקריטיות במדינות רבות, וכי הבינה המלאכותית “עוזבת את הענן ועוברת לעולם הפיזי”. לדבריו, המהלכים הנוכחיים נועדו לשמר את המובילות הטכנולוגית של החברה ולהמשיך לייצר ערך ללקוחות קיימים ועתידיים.

היילו עדיין מחזיקה במוצר, בלקוחות, ברשת שותפים ובמוניטין טכנולוגי בתחום שבו הביקוש עשוי לצמוח בשנים הקרובות. אבל סבב הפיטורים החריף מסמן כי החברה נכנסת לשלב מבחן: האם תצליח להפוך את פעילותה לממוקדת ורזה מספיק כדי לשרוד עד גיוס, רכישה או התאוששות עסקית – או שהלחץ הפיננסי יכריע את אחת ההבטחות הגדולות של שבבי ה-AI בישראל.

הפוסט היילו מפטרת כמחצית מעובדיה ותתמקד ב-Physical AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

קמטק הודיעה כי קיבלה הזמנות בהיקף כולל של יותר מ-105 מיליון דולר למערכות בדיקה ומטרולוגיה עבור יישומי בינה מלאכותית. ההזמנות כוללות עסקה בהיקף 55 מיליון דולר מ-OSAT מדרג ראשון, התומך ביישומי AI, וכן הזמנות נוספות ביותר מ-50 מיליון דולר מיצרנית HBM מובילה. כל ההזמנות צפויות להימסר במהלך 2027.

ההודעה אינה מפרטת את שמות הלקוחות, אך היא מדגישה את שני התחומים שבהם הביקוש לציוד בדיקה ומדידה הולך ומתחזק: אריזה מתקדמת של שבבים, במיוחד בתצורות 2.5D ו-3D, וייצור זיכרונות HBM המשמשים במאיצי AI ובמערכות מחשוב עתירות ביצועים.

OSAT הוא קבלן חיצוני לשירותי הרכבה ובדיקה של שבבים. בשנים האחרונות גופים כאלה הפכו לחוליה קריטית בשרשרת ה-AI, משום שהביצועים של מאיצי AI אינם תלויים רק בליטוגרפיה של שבב העיבוד עצמו, אלא גם באופן שבו מחברים אותו לזיכרון, למצע ולרכיבים נוספים במארז. ככל שהמארזים מורכבים יותר, כך גדל הצורך בבדיקות מדויקות יותר לאורך שלבי הייצור.

Hawk במרכז ההזמנות ל-HBM

לפי קמטק, ההזמנות מיצרנית ה-HBM הן כולן למערכות Hawk. מערכות אלה משמשות לבדיקות ולמטרולוגיה בתהליכי ייצור מתקדמים, שבהם נדרשת שליטה גבוהה מאוד באיכות, בדיוק הממדים ובזיהוי פגמים. בתחום HBM הדרישות האלה קריטיות במיוחד, משום שמדובר בערימות זיכרון תלת-ממדיות שמחוברות למאיצי AI באמצעות אריזה מתקדמת.

HBM, זיכרון ברוחב פס גבוה, הפך לאחד מצווארי הבקבוק המרכזיים של תעשיית ה-AI. הביקוש למאיצים של אנבידיה, AMD, ברודקום וחברות ענן גדולות הגדיל מאוד את הצורך בזיכרונות מהירים ובאריזות מתקדמות שמחברות בין רכיבי העיבוד לזיכרון. כתוצאה מכך נהנות לא רק יצרניות השבבים והזיכרון, אלא גם ספקיות ציוד שמאפשרות ייצור בתפוקה גבוהה ובאיכות יציבה.

רפי עמית, מנכ”ל קמטק, אמר כי זרם ההזמנות משקף את המומנטום שהחברה חווה מתחילת השנה. לדבריו, ההזמנות מדגישות שתי מגמות שהחברה מציינת כבר זמן מה: התחזקות פעילות ה-OSAT סביב רכיבי AI באריזות 2.5D ו-3D, והיכולות של מערכת Hawk לעמוד בדרישות המחמירות של ייצור HBM.

ראות עסקית עמוקה יותר ל-2027

החשיבות של ההודעה אינה רק בסכום ההזמנות, אלא גם בעיתוי. ההזמנות מיועדות לאספקה ב-2027, ולכן הן מחזקות את הראות העסקית של קמטק לשנה הבאה. הן מצטרפות למגמה שעליה דיווחה החברה כבר בתוצאות הרבעון הראשון של 2026, כאשר ציינה ביקושים חזקים והעריכה כי הכנסותיה במחצית השנייה של 2026 יצמחו ביותר מ-25% לעומת המחצית הראשונה.

קמטק פועלת בשוק ציוד הבדיקה והמטרולוגיה לתעשיית השבבים. מערכות החברה משמשות לבדיקת פרוסות שבבים ולמדידת מאפיינים קריטיים לאורך תהליך הייצור, מהחזית והאמצע של התהליך ועד לשלבים מוקדמים בהרכבה. החברה פעילה בתחומים כמו אריזה מתקדמת, אינטגרציה הטרוגנית, זיכרונות ו-HBM, חיישני תמונה, MEMS, רכיבי RF ושבבים מורכבים.

עבור קמטק, גל ה-AI יוצר הזדמנות רחבה יותר מהביקוש למאיצים עצמם. כל מאיץ AI מתקדם דורש סביבו שכבת זיכרון, תקשורת, אספקת כוח ומארז מורכב. בכל אחת מהשכבות האלה עולה הסיכון לפגמים זעירים, ובמקביל עולה החשיבות של שמירה על תפוקה גבוהה. זהו בדיוק המקום שבו בדיקה ומטרולוגיה הופכות לחלק בלתי נפרד מהיכולת להגדיל ייצור.

עם זאת, מדובר גם בשוק מחזורי ותחרותי. ההזמנות החדשות מצביעות על ביקוש חזק מצד לקוחות מרכזיים, אך קצב ההכרה בהכנסות תלוי באספקות בפועל, בקצב ההשקעות של יצרניות הזיכרון והאריזה, ובמצב הרחב של שוק ה-AI ומרכזי הנתונים. בשלב זה, המסר העיקרי הוא שקמטק ממשיכה להעמיק את נוכחותה בחלקים הרווחיים והמורכבים יותר של שרשרת ייצור השבבים ל-AI.

כיתוב תמונה מוצע:
מערכת בדיקה ומטרולוגיה של קמטק לתעשיית השבבים. ההזמנות החדשות מיועדות ליישומי AI, HBM ואריזה מתקדמת, ויסופקו במהלך 2027. קרדיט: Camtek.

הפוסט קמטק קיבלה הזמנות ביותר מ-105 מיליון דולר מלקוחות AI, HBM ואריזה מתקדמת הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הבינה המלאכותית מוצגת לעיתים כסיפור של תוכנה, מודלים ונתונים, אך דוח חדש של Semiconductor Industry Association ו-Deloitte מזכיר עד כמה היא תלויה בתשתית חומרה יקרה, מורכבת ורחבה. לפי הדוח, יותר מ-95% מערך התוכן של רק שרת AI מתקדם מגיע משבבים, ולא רק ממאיצים גרפיים או ממעבדי AI יוקרתיים. מדובר במערך מלא של טכנולוגיות: לוגיקה מתקדמת, זיכרון, תקשורת, ניהול הספק, שבבים אנלוגיים ושבבים בסיסיים רבים שמאפשרים למערכת כולה לפעול.

הדוח, Powering AI: The Semiconductor Ecosystem at the Foundation of Data Centers, מבוסס על פירוק וירטואלי של חוות שרת AI מתקדם, יחידת הבניין המרכזית של תשתיות AI במרכזי נתונים. לפי SIA ודלויט, ארון אחד כזה כולל יותר מ-4,500 שבבים ארוזים, ובהם כ-20 אלף שבבי die נפרדים. המסקנה המרכזית היא שבינה מלאכותית אינה נשענת על רכיב יחיד, אלא על שרשרת שלמה של טכנולוגיות שבבים, וכל חוליה בה עלולה להפוך לצוואר בקבוק.

לא רק מאיצי AI

הכותרות בענף מתמקדות בדרך כלל במאיצים של אנבידיה, במעבדי AI ייעודיים של ענקיות הענן, או בזיכרון HBM. אבל לפי הדוח, התמונה רחבה יותר. מרכזי נתונים לבינה מלאכותית צריכים יכולות חישוב עצומות, רוחב פס גבוה מאוד לזיכרון, אחסון מהיר, רשתות תקשורת צפופות, חלוקת הספק יעילה וחיישנים ובקרים רבים. כל אלה נשענים על שבבים.

לצד מאיצי AI, ASICs, FPGAs, CPUs, DPUs ושבבי תקשורת, הדוח מדגיש גם את מקומם של זיכרונות HBM, DRAM, SRAM ו-NAND. נוסף עליהם יש שכבה ארוכה של שבבים אנלוגיים ובסיסיים: רכיבי הספק, משדרים ומקלטים, בקרים וחיישנים. חלקם אינם יקרים כמו המאיצים המרכזיים, אך הם קיימים במספרים גדולים מאוד, ובלעדיהם הארון לא יוכל לפעול בצורה יציבה.

זו נקודה חשובה במיוחד עבור תעשיית השבבים הרחבה. גל הבינה המלאכותית אינו יוצר ביקוש רק למעבדים המתקדמים ביותר המיוצרים בטכנולוגיות הקצה. הוא מגדיל גם את הצורך ברכיבים בוגרים יותר, בשבבים אנלוגיים, ברכיבי הספק ובפתרונות תקשורת. לכן השפעתו מגיעה כמעט לכל שכבות שרשרת הערך: תכנון, ייצור, זיכרון, מארזים מתקדמים, בדיקות, ציוד ייצור וחומרים.

שוק של טריליוני דולרים

לפי ההערכה בדוח, ממשלות והתעשייה ישקיעו יותר מ-4 טריליון דולר בתשתיות מרכזי נתונים חדשות עד 2028, ועד 2.8 טריליון דולר מתוך סכום זה עשויים להיות מופנים לשבבים. ההכנסות השנתיות משבבים המשולבים במרכזי נתונים לבינה מלאכותית עשויות להגיע ליותר מ-1.2 טריליון דולר עד 2028 – כמעט פי עשרה בתוך ארבע שנים, ולמעלה מסך מכירות השבבים העולמיות ב-2025 בכל השימושים יחד, לפי הערכת הדוח.

המספרים האלה ממחישים את עומק השינוי שעוברת התעשייה. AI כבר אינו רק יישום חדש שמוסיף ביקוש נקודתי לשבבים. הוא הופך למנוע ביקוש מרכזי, שמשפיע על סדרי עדיפויות של יצרניות שבבים, ספקיות ציוד, חברות זיכרון, חברות תכנון וענקיות ענן. הוא גם מסביר מדוע מדינות רואות בתשתיות AI וביכולת ייצור שבבים סוגיה של תחרות אסטרטגית ולא רק שוק מסחרי.

עם זאת, חשוב להתייחס להערכות בזהירות. תחזיות כאלה תלויות בהמשך קצב ההשקעות של ענקיות הענן, בזמינות חשמל וקירור, בהתקדמות המודלים, במחירי הזיכרון, בשרשרות אספקה ובמדיניות יצוא. אם חלק מההשקעות יתעכבו, או אם יתברר שמודלי AI יעילים יותר מפחיתים את הצורך בתשתיות ענק, קצב הצמיחה עלול להיות נמוך מהתחזית. מנגד, מעבר רחב יותר לאימון ולהסקה במרכזי נתונים עשוי לשמור על ביקוש גבוה לשבבים לאורך זמן.

מסר מדיניות אמריקני ברור

הדוח מתפרסם על רקע מאמצי הממשל האמריקני לשמר הובלה בבינה מלאכותית ובשבבים. SIA משתמשת בממצאים כדי לטעון כי מדיניות שבבים אינה יכולה להתמקד רק במפעלים מתקדמים או רק במאיצי AI. לדבריה, הובלה ב-AI דורשת מערכת שלמה: מחקר, תכנון, ייצור, זיכרון, מארזים, ציוד, גישה לשווקים גלובליים ושרשראות אספקה עמידות.

ג’ון נויפר, נשיא ומנכ”ל SIA, אמר כי “עתיד ה-AI ייקבע על ידי מכלול טכנולוגיות השבבים שמפעילות אותו”. לדבריו, כדי שאימוץ ה-AI בעולם יתבסס על שבבים אמריקניים, נדרשת מדיניות ממשלתית שתבטיח גישה לשווקים גלובליים ותחזק את התחרותיות של ארצות הברית.

מבחינת התעשייה, המסר הרחב הוא שהבינה המלאכותית הופכת את מרכז הנתונים למערכת שבבים אחת גדולה. המאיץ המרכזי מושך את רוב תשומת הלב, אבל סביבו נבנה אקוסיסטם שלם של זיכרונות, תקשורת, הספק, בקרים, חיישנים ומארזים. מי שירצה להשתתף בצמיחת שוק ה-AI לא יוכל להסתכל רק על שבב הדגל. הערך נמצא בכל הארון.

הפוסט דוח SIA-Deloitte: השבבים מייצגים מעל 95% משווין של חוות שרתי בינה מלאכותית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

בסימפוזיון הטכנולוגי של TSMC באמסטרדם הציגה Hailo הישראלית את הדור השני של טכנולוגיית האצת הבינה המלאכותית שלה, עם דגש ברור על הכיוון שאליו נעה התעשייה: פחות הדגמות ענן כלליות, ויותר מערכות AI שפועלות בתוך המכשיר עצמו, קרוב לחיישנים, למצלמות, לכלי הרכב, לרובוטים ולמערכות התעשייתיות.

בראיון ל-CHIPORTAL אמר יאן-פריסו בלאקר, סמנכ״ל המכירות לאירופה ב-Hailo, כי שיתוף הפעולה עם TSMC הוא מרכיב מרכזי בהתפתחות החברה. לדבריו, Hailo היא שותפה ותיקה וקרובה של TSMC, ומוצריה מיוצרים בטכנולוגיות הייצור של החברה הטייוואנית. הדור הראשון והשני של שבבי Hailo מבוססים על תהליך 16 ננומטר FinFET של TSMC, ואילו הדור השלישי המתוכנן צפוי לעבור לצומת ייצור קטן בהרבה.

המסר המרכזי של Hailo באירוע היה “GenAI on the edge” – הרצת בינה מלאכותית גנרטיבית במכשירי קצה, ללא צורך קבוע בחיבור לענן. בלאקר הדגיש כי העניין איננו רק בביצועים גולמיים, אלא ביכולת לספק חישוב AI יעיל מבחינת צריכת הספק, שאפשר לשלב במגוון רחב של מערכות משובצות.

אחת ההדגמות שהוצגו באירוע המחישה מעלית חכמה בבית חולים, שמבינה הוראות בשפה טבעית. במקום פקודה קשיחה כמו “קומה שלוש” או “מסעדה”, המשתמש יכול לומר משפט כמו “אני רעב”, והמערכת מבינה את הכוונה ומפנה את המעלית לקומה שבה נמצאת המסעדה. לפי Hailo, הדבר מתאפשר באמצעות הרצת מודל שפה גדול ישירות על השבב שבמערכת, בלי לשלוח את המידע לענן.

זו דוגמה קטנה, אך היא ממחישה את השינוי הרחב יותר: מערכות AI אינן חייבות עוד להמתין לעיבוד מרוחק במרכז נתונים. כאשר החישוב מתבצע בקצה, המערכת יכולה להגיב מהר יותר, לשמור מידע רגיש בתוך המכשיר, ולפעול גם בסביבה שבה החיבור לרשת חלקי, יקר או בלתי זמין.

רובוטים, כלי רכב ומערכות תעשייתיות

בלאקר קשר את הטכנולוגיה של Hailo למגמה רחבה יותר שעלתה גם בהרצאות המרכזיות של TSMC: מעבר מגל ההתלהבות הראשוני סביב AI ליישומים מעשיים של הסקה, inference, במערכות פיזיות. אלה כוללות כלי רכב, רחפנים, רובוטים, מערכות תעשייתיות, מכשירי בית חכמים ומערכות עירוניות.

ביישומים כאלה זמן תגובה הוא קריטי. רכב אוטונומי, רובוט תעשייתי או רחפן אינם יכולים להסתמך תמיד על תקשורת לענן כדי לקבל החלטות בזמן אמת. הם צריכים לעבד מידע מחיישנים, להבין את הסביבה, ולהגיב מיד. לכן, מאיצי AI קטנים וחסכוניים יחסית הופכים לחלק חשוב מהארכיטקטורה של מערכות הקצה.

לדברי בלאקר, יותר ויותר חברות עוברות משלב ההערכה והניסויים לשילוב מוצרים של Hailo במערכות ייצור. המשמעות היא שהשוק מתחיל להתכנס סביב יישומים מעשיים של AI בקצה, ולא רק סביב הדגמות או מודלים גדולים במרכזי נתונים.

TSMC כבסיס לתעשיית ה-AI הפיזית

הנוכחות של Hailo במתחם ההדגמות של TSMC הדגישה גם את מקומה של TSMC בשרשרת הערך החדשה של AI. אם מרכזי הנתונים הם השכבה הבולטת ביותר של מהפכת הבינה המלאכותית, הרי שהשלב הבא כולל הפצה של יכולות AI למיליארדי מכשירים פיזיים. לשם כך נדרשים שבבים יעילים, תהליכי ייצור מתקדמים ויכולת לייצר מוצרים אמינים בהיקפים גדולים.

עבור Hailo, החיבור הזה מאפשר להציג פתרון שמיועד לא רק למפתחים או למעבדות, אלא ליצרני מערכות שמחפשים לשלב AI במוצר אמיתי: מעלית, מצלמה, רובוט, מכונה תעשייתית או רכב. זהו בדיוק האזור שבו התחרות על הדור הבא של שבבי AI צפויה להיות חריפה במיוחד – לא רק במרכזי הנתונים, אלא גם בכל מקום שבו החלטה חכמה צריכה להתקבל במקום, במהירות ובצריכת הספק נמוכה.

הפוסט Hailo מציגה בסימפוזיון TSMC באמסטרדם: בינה מלאכותית גנרטיבית בקצה, בלי ענן הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מארוול (Marvell Technology) הכריזה בתערוכת Computex 2026 בטאייפי על Teralynx T100, מתג Ethernet חדש למרכזי נתונים, המציע קצב העברת נתונים של 102.4 טרה־ביט לשנייה. השבב מיועד בעיקר לרשתות תקשורת המשרתות מערכות בינה מלאכותית גדולות, שבהן אלפי ואף עשרות אלפי מאיצים פועלים במקביל.

ההכרזה משקפת את השינוי שעובר שוק התשתיות למרכזי נתונים. בעוד שבעבר עיקר תשומת הלב הופנתה למעבדים ולמאיצים עצמם, כיום הופכת רשת התקשורת הפנימית לאחד מצווארי הבקבוק המרכזיים במערכות AI גדולות. ככל שמספר המאיצים באשכול גדל, כך גובר הצורך בהעברת כמויות עצומות של נתונים במהירות ובאמינות.

לדברי מארוול, השבב החדש פועל בטכנולוגיית ייצור של 3 ננומטר ומספק צריכת חשמל נמוכה יחסית לקטגוריה שלו. החברה טוענת כי צריכת האנרגיה נמוכה בכ-25% לעומת פתרונות מתחרים, אם כי נתונים אלה טרם נבחנו באופן בלתי תלוי.

אחד המאפיינים המרכזיים של Teralynx T100 הוא תמיכה בעד 512 חיבורים (Ports) במתג יחיד. מספר גבוה של חיבורים מאפשר לבנות רשתות פשוטות יותר, עם פחות שכבות ציוד ביניים ופחות קישורים אופטיים. המשמעות היא צמצום בעלויות התשתית ובהשהיית התקשורת בין השרתים והמאיצים.

האתגר אינו רק טכנולוגי אלא גם אנרגטי. מרכזי נתונים המוקדשים לבינה מלאכותית צורכים כמויות חשמל הולכות וגדלות, וחלק ניכר מהאנרגיה מוקדש למערכות התקשורת עצמן. לפי נתוני מארוול, רכיבי הרשת עשויים להוות בין 15% ל-25% מצריכת החשמל הכוללת של שרתים מתקדמים.

השבב החדש נועד לתמוך הן בארכיטקטורות Scale-Out, שבהן מחברים מספר גדול של שרתים ומאיצים לאשכול רחב, והן בארכיטקטורות Scale-Up, שבהן נדרש חיבור צפוף ומהיר במיוחד בין מאיצים בתוך מערכת אחת. לצורך כך הוא תומך בתקנים וביוזמות חדשות בתחום רשתות ה-Ethernet למערכות AI.

מרכז הפיתוח של מארוול בישראל היה מעורב בפיתוח הרכיב. לפי החברה, מאות מהנדסים בישראל השתתפו בשלבי הארכיטקטורה, התכנון הפיזי, הבדיקות וההכנה לייצור.

הצגת Teralynx T100 מצטרפת למגמה רחבה יותר בתעשיית השבבים, שבה ספקיות התשתית מנסות להתחרות לא רק על ביצועי העיבוד אלא גם על יעילות התקשורת בין המאיצים. עם העלייה בגודל מודלי הבינה המלאכותית ובדרישות ההסקה והאימון, יכולת הרשת הופכת לגורם קריטי כמעט כמו כוח החישוב עצמו.

שבב Teralynx T100 צפוי להימסר ללקוחות ראשונים לצורכי הערכה במהלך הרבעון הנוכחי.

הפוסט מארוול חושפת מתג חדש למרכזי נתוני AI במהירות 102.4 טרה־ביט לשנייה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אנבידיה פרסמה תוצאות שיא לרבעון הרביעי של שנת הכספים 2026, שהסתיים ב־25 בינואר 2026. החברה דיווחה על הכנסות של 68.1 מיליארד דולר ברבעון, עלייה של 20% לעומת הרבעון הקודם ועלייה של 73% לעומת הרבעון המקביל אשתקד. בסיכום השנה כולה הגיעו ההכנסות ל־215.9 מיליארד דולר, עלייה של 65% לעומת שנת הכספים הקודמת.

המנוע המרכזי של הצמיחה היה שוב תחום מרכזי הנתונים. הכנסות החטיבה הגיעו ברבעון ל־62.3 מיליארד דולר, עלייה של 75% לעומת השנה שעברה. בסיכום שנתי הגיעו הכנסות מרכזי הנתונים ל־193.7 מיליארד דולר. המשמעות היא שרוב מוחלט של פעילות אנבידיה כבר אינו מגיע מכרטיסים גרפיים לצרכנים, אלא ממערכות חישוב, מאיצים, רשתות ותשתיות למרכזי נתונים של בינה מלאכותית.

גם הרווחיות נותרה חריגה. שיעור הרווח הגולמי לפי GAAP עמד ברבעון על 75%, והרווח המדולל למניה לפי GAAP הגיע ל־1.76 דולר. שיעור רווחיות כזה מצביע על ביקוש גבוה, על יתרון טכנולוגי ועל יכולת תמחור חזקה בשוק שבו לקוחות הענן וחברות הבינה המלאכותית ממשיכות לרכוש כמויות גדולות של חומרה.

הנתונים ממחישים את עומק השינוי שעברה אנבידיה. החברה, שהייתה מזוהה במשך שנים עם כרטיסים גרפיים לגיימרים ולתחנות עבודה, הפכה לספקית תשתית מרכזית של מהפכת הבינה המלאכותית. תחום הגיימינג עדיין צמח, אך הוא כבר משני בהיקפו לעומת פעילות מרכזי הנתונים. לפי ניתוח Tom’s Hardware, תחום הגיימינג היווה בשנת הכספים 2026 רק כ־11.45% מהכנסות החברה.

לצד המאיצים הגרפיים, אנבידיה מוכרת כיום מערכות שלמות הכוללות שבבים, רשתות, תוכנה וארכיטקטורות שרתים. כך היא נהנית לא רק ממכירת שבב בודד, אלא מהקמת שכבה שלמה בתשתית ה־AI. המגמה הזו בולטת במיוחד במעבר של השוק מאימון מודלים גדולים להרצתם בפועל, תהליך שמגדיל את הצורך במערכות חישוב יעילות, מהירות וחסכוניות יותר באנרגיה.

התוצאות גם מצמצמות, לפחות בטווח הקצר, את החשש מפני האטה חדה בביקוש לתשתיות בינה מלאכותית. לפי דיווחים כלכליים, החברה עקפה את תחזיות האנליסטים והציגה תחזית הכנסות של כ־78 מיליארד דולר לרבעון הבא. תחזית זו מצביעה על כך שהלקוחות הגדולים עדיין ממשיכים להשקיע בבניית מרכזי נתונים חדשים ובשדרוג תשתיות קיימות.

עם זאת, התלות של אנבידיה בשוק מרכזי הנתונים יוצרת גם ריכוז סיכונים. האטה בהשקעות הענן, מגבלות יצוא, תחרות מצד שבבים ייעודיים של ענקיות טכנולוגיה, או לחץ על מחירי המאיצים עלולים להשפיע על קצב הצמיחה בעתיד. בשלב זה, הנתונים מלמדים כי הביקוש עדיין חזק מאוד, אך גם כי החברה תלויה יותר מאי פעם בהמשך ההתרחבות של תשתיות הבינה המלאכותית.

בסיכום הרבעון והשנה, אנבידיה מציגה תמונה ברורה: הבינה המלאכותית אינה עוד תחום צומח בתוך החברה, אלא ליבת פעילותה. ההכנסות, הרווחיות והתחזית קדימה מציבים אותה במרכז שרשרת הערך של תעשיית ה־AI, משבבים ורשתות ועד מערכות מחשוב שלמות למרכזי נתונים.

הפוסט אנבידיה מסכמת שנת שיא עם הכנסות של 216 מיליארד דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

בתערוכת CES 2026, שמתקיימת ב-6–9 בינואר 2026 בלאס וגאס, מציגה חברת היילו (Hailo) הישראלית את מגמת המעבר מהרצת בינה מלאכותית בענן בלבד להרצה מקומית על מכשירי קצה — מחשבים, מצלמות, מערכות קמעונאות, רובוטים ומכשור רפואי — במטרה לשפר זמן תגובה, לצמצם תלות בחיבור אינטרנט, ולחזק פרטיות ואבטחה.

שיתוף פעולה עם ASUS: מאיץ AI “כמו דיסק-און-קי” למחשב בחיבור USB

גולת הכותרת בהכרזות היא שיתוף הפעולה עם ASUS סביב המוצר ASUS UGen300 — התקן חיצוני שמתחבר ב-USB-C ומיועד לאפשר הרצת עומסי עבודה של AI ו-GenAI על מחשבי PC ומחשבים ניידים גם ללא חומרת האצה ייעודית בתוך המחשב. ASUS מציגה את UGen300 כמאיץ Edge AI ראשון מסוגו בחיבור USB, המבוסס על שבב Hailo-10H.

לפי ASUS, ההתקן מספק ביצועי האצה של עד 40 TOPS ומגיע עם 8GB זיכרון LPDDR4 ייעודי, כך שהעומס לא “אוכל” את משאבי הזיכרון של המחשב המארח. החברה מציינת תאימות Plug-and-Play למערכות Windows, Linux ו-Android, ותמיכה במודלים וכלי פיתוח נפוצים.

אור דנון, מנכ״ל היילו, מסר כי “יותר ויותר חברות המייצרות מוצרי צריכה עוברות לעיבוד בינה מלאכותית על מכשיר הקצה כדי לעמוד בסטנדרטים של מהירות עיבוד המידע, אמינות, פרטיות ואבטחה”.

Raspberry Pi: הורדת חסמי כניסה למפתחים ולחינוך

במקביל, היילו ממשיכה לקדם שימושי AI מקומיים בקהילת המפתחים סביב Raspberry Pi. הדגש הוא על Raspberry Pi AI HAT+ — תוספת חומרה רשמית שמגיעה בגרסאות עם מאיץ Hailo-8 או Hailo-8L, ומיועדת להרצת משימות כמו זיהוי אובייקטים, סגמנטציה והערכת תנוחה כחלק ממחסנית התוכנה של המצלמות של Raspberry Pi. (Raspberry Pi)

בחברה מציגים את השילוב הזה ככלי שמאפשר למפתחים, מייקרים ומוסדות חינוך “להוריד לקרקע” יישומי AI על גבי המכשיר עצמו — ללא תלות בשירותי ענן, ובהתאמה לפרויקטים שבהם זמן תגובה, חיבוריות או פרטיות הם מגבלה מעשית.

הדגמות במוצרים מסחריים: אבטחה, קמעונאות, רובוטיקה ובריאות

מעבר לחומרה למחשוב אישי ולפיתוח, היילו מתמקדת בתרחישי שימוש מסחריים שבהם עיבוד מקומי הוא יתרון תפעולי:

בתחום האבטחה, החברה מדברת על שילוב Edge AI במצלמות ובמערכות מעקב לצרכים כמו זיהוי אובייקטים בזמן אמת, עבודה בתאורה חלשה ושילוב יכולות חיפוש ואינדוקס בסיוע מודלים גנרטיביים — תוך הדגשת היבטי פרטיות (למשל אנונימיזציה).

בתחום הקמעונאות, מוצגים פתרונות קופה/Checkout מבוססי ראייה ממוחשבת, שמטרתם לייעל חוויית קנייה ולהפחית גניבות באמצעות ניתוח וידאו מקומי.

ברובוטיקה, ההדגמות כוללות יישומים כמו ניווט מבוסס ראייה ושיפור זיהוי מכשולים — שימושי ליבה ברובוטים תפעוליים ובכלים אוטונומיים.

ובבריאות, החברה מציגה שימושי ניטור בחדרי ניתוח ורובוטים תפעוליים (כגון חיטוי), שבהם אמינות וזמינות מיידית חשובים במיוחד.

דנון הוסיף כי החברה רואה את “השלב הבא” כ-physical AI — מערכות חכמות שפועלות בזמן אמת, מודעות הקשר ואוטונומיות יותר, עם תלות מופחתת בענן.

הפוסט CES 2026: היילו מציגה מאיץ AI בחיבור USB שמביא עיבוד מקומי למחשבי PC — בלי תלות בענן הופיע לראשונה ב-Chiportal.