אנתרופיק (Anthropic), מפתחת משפחת מודלי Claude, מנהלת מגעים לרכישת חברת הבינה המלאכותית הישראלית דקארט (Decart) בעסקה שעשויה להגיע לכ־6 מיליארד דולר. בלומברג דיווחה לראשונה על המגעים, ורויטרס אישרה את דבר קיומם מפי גורם המעורה בפרטים.

הדיווח החדש מבהיר את זהותו של התאגיד שעמו מתנהלים המגעים. ב־11 באוגוסט דיווח CHIPORTAL כי דקארט נמצאת במגעים למכירתה לפי שווי של 6–7 מיליארד דולר, אולם זהות הרוכשת לא הייתה ידועה. SpaceX, אמזון ונביוס הוזכרו אז כמתעניינות אפשריות, לאחר שמגעים קודמים עם אנבידיה לא הבשילו. אילון מאסק הכחיש לאחר מכן כי SpaceX מנהלת מגעים לרכישת החברה.

לפי רויטרס, המשא ומתן עם אנתרופיק עדיין נמצא בשלב מוקדם ואין ודאות שיבשיל לעסקה. אם הרכישה תושלם, עובדי דקארט צפויים להצטרף לארגון ההיסק והביצועים של אנתרופיק – החטיבה העוסקת בייעול הרצת מודלי החברה ובהפקת ביצועים גבוהים יותר מתשתיות המחשוב.

יותר מתוכנת וידאו

דקארט, שהוקמה בסוף 2023 בידי ד"ר דין לייטרסדורף ומשה שלו, פיתחה את DOS – תשתית תוכנה המייעלת אימון והרצה של מודלי AI ומאפשרת לנצל באופן יעיל יותר מאיצים מתוצרת ספקים שונים. החברה מפתחת גם את Lucy, המאפשר יצירה ועריכה של וידאו בזמן אמת, ואת Oasis, מודל ליצירת סביבות אינטראקטיביות המשמשות בין היתר לאימון ולבדיקה של רובוטים וכלי רכב אוטונומיים.

מבחינת אנתרופיק, נראה כי מוקד העניין אינו רק מודלי הווידאו של דקארט, אלא בעיקר שכבת התשתית שלה. שיפור יעילות ההיסק עשוי לאפשר לאנתרופיק לשרת מספר גדול יותר של משתמשים באמצעות אותה כמות חומרה, לצמצם את עלויות המחשוב ולהפחית את התלות בסוג מסוים של מאיצים.

הרכישה האפשרית מגיעה זמן קצר לאחר שאנתרופיק הודיעה על הקמת צוות פנימי לתכנון שבבים מותאמים למודלי Claude. החברה מסרה כי היא ממשיכה במדיניות רב־שבבית, המבוססת על תשתיות ומעבדים של AWS, גוגל, אנבידיה ו־AMD. שילוב שכבת האופטימיזציה של דקארט עשוי להשתלב באסטרטגיה זו, אך החברות לא מסרו פרטים על תוכניות השילוב.

במאי גייסה דקארט 300 מיליון דולר בסבב בהובלת Radical Ventures ובהשתתפות אנבידיה, לפי שווי של כ־4 מיליארד דולר. מאז הקמתה גייסה החברה יותר מ־450 מיליון דולר והיא מעסיקה כ־100 עובדים.

אנתרופיק סירבה להגיב לדיווח. דקארט לא מסרה תגובה מיידית. בשלב זה לא נחתם הסכם מחייב ותנאי העסקה עוד עשויים להשתנות.

הפוסט אנתרופיק במגעים לרכישת דקארט הישראלית בכ־6 מיליארד דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת הבינה המלאכותית הישראלית דקארט (Decart) נמצאת במגעים מתקדמים למכירתה לתאגיד טכנולוגיה בינלאומי לפי שווי של 6–7 מיליארד דולר – כך דיווח כלכליסט. לפי הדיווח, טיוטות ההסכם נמצאות בשלבים מתקדמים והעסקה עשויה להיחתם כבר בשבוע הקרוב.

עם זאת, זהות הרוכשת אינה ידועה. מקורות בענף העריכו כי SpaceX של אילון מאסק עשויה להיות המתעניינת החדשה, בעוד אמזון ונביוס הוזכרו כמתעניינות אפשריות נוספות. מדובר בשלב זה בהערכות ולא באישור מצד החברות. דקארט סירבה להגיב לדיווח.

לפי כלכליסט, דקארט ניהלה קודם לכן מגעים עם אנבידיה, שהשקיעה בחברה בסבב הגיוס האחרון שלה. המגעים התקדמו, אולם נעצרו לאחר ששחקן בינלאומי נוסף הגיש הצעה גבוהה יותר.

מ־4 מיליארד ל־7 מיליארד דולר בתוך שלושה חודשים

רק בחודש מאי השלימה דקארט גיוס של 300 מיליון דולר לפי שווי של כ־4 מיליארד דולר. בסך הכול גייסה החברה מאז הקמתה יותר מ־450 מיליון דולר, ומספר עובדיה מוערך בכ־100.

החברה נוסדה ב־2023 ומפתחת שתי שכבות טכנולוגיות מרכזיות. הראשונה היא תשתית תוכנה בשם Decart Optimization Stack, שנועדה לייעל הרצת עומסי AI ולאפשר מעבר פשוט יותר בין מעבדים ומאיצים מתוצרת ספקים שונים. השנייה היא משפחת מודלים ליצירת וידאו וסביבות אינטראקטיביות בזמן אמת.

המוצר שהעניק לחברה חשיפה בינלאומית היה Oasis – מודל שמייצר עולם וירטואלי אינטראקטיבי בזמן אמת, בהתאם לפעולות המשתמש. כיום מציגה החברה את Oasis גם כפלטפורמה ליצירת סביבות אימון עבור כלי רכב אוטונומיים, רובוטים ומערכות אחרות של בינה מלאכותית פיזית.

הקשר לתעשיית השבבים אינו מקרי. דקארט מנסה להפחית את התלות של מפתחי AI בארכיטקטורת חומרה יחידה, באמצעות שכבת תוכנה המתאימה את עומסי החישוב למאיצים שונים. אנבידיה הצטרפה למשקיעים בחברה, ואילו אמזון היא לקוחה אסטרטגית וספקית של תשתית מחשוב ושבבי AI.

אם העסקה תושלם לפי השווי המדווח, היא תהיה אחד האקזיטים הגדולים בתולדות ההייטק הישראלי. עם זאת, בשלב זה לא נחתם הסכם מחייב, אין אישור לזהות הרוכשת ואין ודאות שהמגעים יושלמו.

הפוסט דיווח: דקארט הישראלית במגעים למכירה לפי שווי של 6–7 מיליארד דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

AMD וחברת הרשתות הישראלית DriveNets פרסמו ארכיטקטורת ייחוס משותפת להקמת קלאסטרים גדולים של בינה מלאכותית, המשלבת את מאיצי AMD Instinct מסדרת MI350 עם פתרון התקשורת DriveNets AI Fabric.

ארכיטקטורת ייחוס אינה מוצר אחד הנמכר כמערכת סגורה, אלא תכנון טכני מאומת המגדיר כיצד ניתן לשלב את המעבדים, השרתים, כרטיסי הרשת, התוכנה ותשתית התקשורת למערכת מלאה. המטרה היא לקצר את תהליך ההקמה של קלאסטרים חדשים ולהקטין את הסיכון לבעיות תאימות וביצועים בעת חיבור רכיבים של ספקים שונים.

התכנון המשותף מבוסס על מאיצי AMD Instinct MI350, ובדיקות הביצועים בוצעו על קלאסטרים המצוידים במאיצי MI355X. בצד התקשורת משולבת ארכיטקטורת AI Fabric של DriveNets, המבוססת על Ethernet ומיועדת לחבר מספר גדול של מאיצים למערכת אחת.

לפי החברות, העבודה המשותפת כללה אופטימיזציה של מספר שכבות במערכת: סביבת התוכנה ROCm של AMD, ספריית התקשורת הקולקטיבית RCCL, תוספי הרשת, כרטיסי התקשורת, השרתים ומערכות הניהול והאורקסטרציה. הארכיטקטורה מיועדת הן לאימון מודלים והן להרצת מודלים בשלב ההסקה — Inference.

ניסיון להציע חלופה פתוחה יותר

המהלך משקף את הניסיון של AMD לבנות סביב המאיצים שלה מערכת אקולוגית שתאפשר לספקיות ענן ולמפעילי מרכזי נתונים להקים תשתיות AI מרובות ספקים. זאת, במקום להסתמך על מערך שבו מרבית רכיבי החומרה, התקשורת והתוכנה מגיעים מיצרן יחיד.

הארכיטקטורה תומכת בתקשורת Scale-out בין שרתים באותו קלאסטר, וב־Scale-across לחיבור משאבי מחשוב או קלאסטרים שונים. היא כוללת גם את רשתות החזית והאחסון, כך שניתן להשתמש בתשתית רשת אחת למספר שכבות במרכז הנתונים.

DriveNets מסרה כי היא ו־AMD כבר פועלות עם לקוחות משותפים בפריסות ניסיוניות ובמערכות ייצור, ובהם ספקי תשתיות AI וחברות המכונות NeoClouds — מפעילות ענן המתמקדות באספקת משאבי עיבוד למודלים של בינה מלאכותית. שמות הלקוחות והיקף הפריסות לא פורסמו.

שיפור של 5% בתפוקה

על פי תוצאות הבדיקות שפרסמו החברות, המערכת המשותפת השיגה תפוקה גבוהה בכ־5% וזמן קצר ב־10%–15% עד להפקת הטוקן הראשון — מדד המכונה Time to First Token או TTFT — בהשוואה לתוצאות תעשייתיות הזמינות לציבור.

בבדיקות עומסי הסקה בקנה מידה של מספר שרתים דיווחו החברות גם על השהיה של פחות מ־20 אלפיות השנייה בין טוקנים ועל קצב מינימלי של 50 טוקנים בשנייה למשתמש. בדיקות עמידות הראו, לטענתן, כי הפרעות זמניות בקישורי הרשת לא גרמו לירידה נצפית ברוחב הפס או לעיכוב בהתאוששות.

עם זאת, הנתונים פורסמו בידי DriveNets ו־AMD, וההשוואה נעשתה מול תוצאות ציבוריות ולא במסגרת מבחן בלתי תלוי וזהה מול מערכת מתחרה. לכן יש לראות בהם בשלב זה נתוני יצרן.

ארווינד באלאקומאר, סגן נשיא להנדסת קלאסטרים גלובלית ב־AMD, אמר כי ביצועיו של קלאסטר AI תלויים ביעילות השילוב בין המחשוב, הרשת והתוכנה. לדבריו, התכנון המשותף מספק ללקוחות ארכיטקטורה מאומתת המבוססת על Ethernet, שמטרתה לשפר את ניצול המאיצים ולפשט את פריסת עומסי האימון וההסקה.

עידו סוסן, מייסד ומנכ״ל DriveNets, אמר כי שוק תשתיות ה־AI עובר בהדרגה ממערכות של ספק יחיד למערכות פתוחות ומרובות ספקים, וכי רשת התקשורת היא רכיב מרכזי במעבר הזה.

AMD הצטרפה למשקיעים ב־DriveNets

פרסום ארכיטקטורת הייחוס מגיע פחות מחודשיים לאחר ש־DriveNets השלימה סבב גיוס רביעי בהיקף של 410 מיליון דולר. הסבב הובל בידי Bessemer Venture Partners ו־Atreides Management, ו־AMD הצטרפה אליו כמשקיעה חדשה לצד Red Dot Capital והמשקיעים הקיימים פיטנגו ו־D1 Capital Partners.

הסבב הביא את סך ההון שגייסה DriveNets מאז הקמתה לכמיליארד דולר. החברה לא חשפה את השווי שנקבע לה בגיוס. לדבריה, הכסף מיועד בין היתר להרחבת המלאי וכושר האספקה שלה לנוכח הגידול בביקוש לתשתיות תקשורת עבור קלאסטרי AI גדולים.

DriveNets נוסדה בשנת 2015 ומפתחת מערכות תוכנה ותקשורת המאפשרות להפעיל רשתות גדולות באמצעות חומרה סטנדרטית, במקום מערכות קנייניות שבהן החומרה והתוכנה מגיעות מאותו ספק. החברה החלה את פעילותה בשוק מפעילות התקשורת, ובשנים האחרונות הרחיבה את המיקוד שלה לתשתיות עבור מרכזי נתונים ובינה מלאכותית.

הפוסט AMD ו־DriveNets מציגות ארכיטקטורת רשת לקלאסטרי AI מבוססי MI350 הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת OXMIQ Labs, שהקים ארכיטקט השבבים הוותיק ראג'ה קודורי, השלימה גיוס סדרה A בהיקף של 35 מיליון דולר. בעקבות הסבב הגיע סך ההון שגייסה החברה ל־60 מיליון דולר. החברה מבקשת לפתח מודל חדש בשוק מאיצי הבינה המלאכותית: במקום למכור שבבים מוגמרים, היא תציע ליצרניות שבבים ולמפעילות מרכזי נתונים ארכיטקטורת GPU וקניין רוחני שאפשר לשלב בשבבים מותאמים אישית.

הסבב הובל בידי Samsung Catalyst Fund וקרן Fundomo. בין המשקיעות הנוספות נמצאות MediaTek, ‏Pegatron Venture Capital, ‏AM Intelligence Labs, ‏CDIB-TEN, ‏Darwin Ventures, ‏Morgan Creek Digital ואינטל קפיטל. MediaTek, שהשתתפה גם בגיוס הקודם של החברה, השקיעה פעם נוספת. (intelcapital.com)

קודורי שימש בעבר בתפקידי הנדסה וניהול בכירים באפל, ב־AMD ובאינטל. בין היתר, הוא ניהל את קבוצת Radeon של AMD ובהמשך היה הארכיטקט הראשי של אינטל, שם היה מעורב בהקמת פעילות המעבדים הגרפיים ובפיתוח מאיצים למרכזי נתונים. לאחר שעזב את אינטל הוא הקים את OXMIQ, המחזיקה משרדים בקמפבל שבקליפורניה ובהיידראבאד שבהודו.

לדברי קודורי, מטרתה של החברה היא להיות “ה־Arm של העידן הבא”. ההשוואה מתייחסת בעיקר למודל העסקי: Arm אינה מייצרת את רוב השבבים המבוססים על הארכיטקטורה שלה, אלא מעניקה רישיונות לליבות ולמערכות ההוראות שלה. בדומה לכך, OXMIQ רוצה לאפשר לחברות לפתח מאיצי AI מבלי להשקיע שנים ומאות מיליוני דולרים ביצירת ארכיטקטורת חישוב ומערכת תוכנה מן היסוד. (Reuters)

שלושה מנועי חישוב בליבה אחת

המוצר המרכזי של החברה נקרא OxCore. זוהי ליבת GPU הניתנת לרישוי, המשלבת מנוע עיבוד גרפי התואם לעקרונות החישוב של CUDA, מנוע Tensor לחישובי בינה מלאכותית ומנוע תזמון דמוי CPU, האחראי לתיאום עומסי העבודה במערכת.

במערכות AI קיימות, המעבד המרכזי, המאיץ הגרפי ומנועי ה־Tensor פועלים לעיתים קרובות כרכיבים נפרדים. OXMIQ מבקשת להצמיד את שלושת סוגי העיבוד בתוך בלוק קניין רוחני אחד. לטענתה, הדבר עשוי להפחית את הצורך בהעברת מידע בין רכיבים ולהקטין את צריכת החשמל ואת זמני ההמתנה לזיכרון. הארכיטקטורה תוכננה גם לעיבוד בקרבת הזיכרון, כדי להתמודד עם צוואר הבקבוק הנוצר כאשר כמויות גדולות של נתונים מועברות שוב ושוב בין הזיכרון למאיץ. (intelcapital.com)

OxCore אמורה להתאים לטווח רחב של מוצרים: מליבה יחידה במכשיר קצה או ברובוט ועד למערכות הכוללות אלפי ליבות במרכזי נתונים. עם זאת, בשלב זה הליבה פועלת במימוש FPGA בלבד. החברה מציגה הדגמות חיות, אך עדיין לא חשפה שבב מסחרי המבוסס על הארכיטקטורה או מבחני ביצועים עצמאיים מול מאיצים קיימים.

לצד הליבה מפתחת החברה את OxQuilt, פלטפורמה להרכבת מערכת ממספר שבבונים. הארכיטקטורה נועדה לחבר באותה מארזת שבבוני חישוב, זיכרון וקישוריות, ולאפשר ללקוח לבחור את היחס ביניהם בהתאם לסוג עומס העבודה.

לדוגמה, מערכת המיועדת לאימון מודלים יכולה להקצות שטח גדול יותר למנועי חישוב, ואילו מערכת המיועדת להרצת מודלי שפה גדולים עשויה לדרוש יותר זיכרון ורוחב פס. החברה אומרת כי OxQuilt לא תהיה קשורה למפעל ייצור, סוג זיכרון או תהליך ייצור מסוים, ותוכל לתמוך בתקני קישוריות ובטכנולוגיות אריזה ממקורות שונים.

ניסיון לצמצם את התלות ב־CUDA

החלק המשמעותי ביותר במערכת התוכנה של OXMIQ הוא OxPython. לדברי החברה, השכבה נועדה לאפשר ליישומי Python שפותחו עבור CUDA של אנבידיה לפעול על מאיצים של חברות אחרות, ללא שינויים בקוד או הידור מחדש.

גרסה ראשונה של המערכת מיועדת לפעול על מאיצי Wormhole ו־Blackhole של Tenstorrent. מנכ"ל Tenstorrent, ג'ים קלר, אמר כי הטכנולוגיה עשויה לשפר את ניידות התוכנה ולאפשר למפתחים להעביר עומסי Python ו־CUDA בין פלטפורמות חומרה שונות. (oxmiq.ai)

זהו יעד שאפתני במיוחד. כוחה של אנבידיה אינו נובע רק מביצועי המעבדים הגרפיים שלה, אלא גם מסביבת CUDA, הכוללת ספריות, כלי פיתוח, מהדרים ומערכות תוכנה שנבנו במשך קרוב לשני עשורים. חברות רבות ניסו ליצור שכבות תאימות או כלי המרה, אך תאימות ליישום מסוים אינה שקולה בהכרח לתמיכה מלאה בכל המערכת האקולוגית של CUDA.

גם OXMIQ עצמה מרחיבה את ההתמקדות מעבר לתאימות ברמת היישום. החברה מפתחת את OxCapsule, מערכת המאפשרת לנהל חומרה הטרוגנית ולהקצות עומסי עבודה למעבדים ולמאיצים שונים. לפי EE Times, חלק מהתוכנה מבוסס על טכנולוגיה שקיבלה OXMIQ ברישיון מאינטל.

למרכזי נתונים גדולים מפתחת החברה מערכת נוספת בשם OxFactory. לדברי קודורי, ניהול אלפי מאיצים מחייב טיפול בתקלות חומרה, שיבושי רשת וחלוקת משימות בהיקף השונה מהותית מזה של מחשב אישי או מערכת קצה. OxFactory אמורה לשמש שכבת תזמור עבור “מפעלי AI” הכוללים אלפי מעבדים ומאיצים מסוגים שונים.

לא רק ספקית IP

למרות ההשוואה ל־Arm, OXMIQ אינה מתכוונת להסתפק במכירת רישיונות. החברה מתכננת לספק גם שירותי תכנון לשבבים מותאמים אישית ולמערכות שלמות למרכזי נתונים. בכך היא עשויה להתחרות, לפחות בחלק מהפרויקטים, בברודקום, מארוול ו־MediaTek, המסייעות לענקיות ענן לפתח מאיצים ייעודיים.

קודורי טוען כי העלייה החדה בעלות הקמת תשתיות AI משנה את הכלכלה של פיתוח שבבים מותאמים. לדבריו, כאשר ציוד מרכז נתונים בהספק של 100 מגה־ואט המבוסס על מאיצים מתקדמים עשוי לעלות מיליארדי דולרים, השקעה של כמאה מיליון דולר בפיתוח שבב ייעודי עשויה להפוך לכדאית. עם זאת, מדובר בהערכות של החברה, ולא בנתונים שהוכחו עדיין באמצעות פרויקט מסחרי המבוסס על OxCore. (EE Times)

החברה מסרה כי היא כבר פועלת עם מספר לקוחות לקראת הפיכת הקניין הרוחני שלה לשבבים ממשיים. כספי הגיוס ישמשו להשלמת חבילות ה־IP הראשונות, להרחבת פעילות התכנון ולגיוס מהנדסים נוספים. קודורי אמר כי הוא מעוניין לשמור על צוות קטן יחסית, המונה עשרות עובדים, ולהסתייע בכלי תכנון מבוססי בינה מלאכותית ובשותפים חיצוניים.

OXMIQ מציגה שילוב מעניין של מודל רישוי המזכיר את Arm, ליבת GPU מותאמת ל־AI, שבבונים ותוכנה שנועדה לצמצם את התלות באנבידיה. אולם הדרך מהדגמת FPGA למוצר מסחרי ארוכה. הצלחתה תהיה תלויה ביכולת להציג שבבים מיוצרים, לקוחות משלמים, תאימות תוכנה רחבה ותוצאות ביצועים וצריכת חשמל שניתן להשוות למאיצים הקיימים בשוק.

הפוסט OXMIQ גייסה 35 מיליון דולר ומבקשת להפוך ל־Arm של מאיצי ה-AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

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.