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

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

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

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

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

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

אתגר ההספק

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

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

הצורך בחדשנות

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

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

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

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

לסיכום

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

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

מטא, חברת הטכנולוגיה האחראית על פייסבוק, אינסטגרם ו-WhatsApp, הודיעה על סגירת פעילות פיתוח השבבים שלה עבור משקפי מציאות רבודה (AR). לפני מספר שנים פתחה מטא בפרויקט שאפתני שבו ניסתה לפתח שבבים ייחודיים למשקפי AR חכמים שאמורים היו להיות קלי משקל ולהעניק חוויית מציאות רבודה משודרגת.

אחת הסיבות המרכזיות לסגירת הפעילות הייתה ההבנה כי הפיתוח של שבבים ייעודיים למשקפי AR הוא תהליך יקר וממושך, ולא בהכרח משתלם כלכלית, במיוחד בהתחשב בכמויות הקטנות יחסית של המכשירים שהחברה צפויה למכור. לכן, ההחלטה הייתה להעביר את מרבית הפיתוח לספקים חיצוניים, אשר יוכלו לספק את השבבים במהירות רבה יותר ובעלויות נמוכות יותר.

הקמת המרכז בישראל הייתה חלק מחזון גדול יותר של החברה לפתח שבבים מותאמים אישית שישרתו את הדורות הבאים של מכשירי ה-AR שלה. השאיפה הייתה לפתח רכיבים פנימיים שיעניקו למטא שליטה רבה יותר על הביצועים, הפיצ'רים והחוויות שמוצרים אלו יכולים להציע.

הפרויקט נוהל בישראל על ידי ד"ר עופר שחם, שהוביל את קבוצת הסיליקון של מטא מאז חזרתו לארץ. שחם, לשעבר בכיר בגוגל, עמד בראש קבוצת פיתוח השבבים של מטא, שזכתה לשם Facebook Agile Silicon Team (FAST), והייתה חלק מרכזי במאמצי החברה לפתח טכנולוגיות חדשות. שחם עזב את מטא לפני כשנה ופתח חברה חדשה בתחום התשתית לבינה מלאכותית.

עם הזמן, על רקע הקשיים בפיתוח ושינוי המיקוד העסקי של מטא, החברה בחרה להסתמך יותר ויותר על ספקיות חיצוניות בתחום השבבים, כמו קוואלקום, ופחות על פיתוח עצמאי. המהלך הדרמטי לסגור את המרכז בישראל הגיע כחלק מתהליך ארוך של צמצום פעילויות פיתוח פנימיות על מנת להוזיל עלויות ולהפנות משאבים לתחומים אחרים, כמו פיתוח טכנולוגיות בינה מלאכותית (AI), שהפכו להיות בראש סדר העדיפויות של החברה.

תהליך הסגירה של מרכז הפיתוח בישראל התרחש לפני כשנה. המרכז בתל אביב, שגייס מהנדסים מוכשרים מחברות מקומיות בתחום השבבים, נחשב לאחד מהמרכזים החשובים של מטא בתחום החומרה, אך המשבר הפיננסי של חטיבת ה-AR ו-VR בחברה והחלטות האסטרטגיות שהתקבלו בעקבותיו הביאו לסגירתו.

מטא מסרה בהודעה לתקשורת כי סגירת פעילות השבבים בישראל היא חלק ממהלכי התייעלות רחבים שעליהם הכריזה החברה בעבר. עם זאת, נמסר כי החברה ממשיכה להשקיע בישראל וממשיכה להעסיק מאות עובדים בתחומי הפיתוח של טכנולוגיות תוכנה, אלגוריתמים, ומוצרים אחרים הקשורים למציאות רבודה ומציאות מדומה (VR).

הפוסט מטא מפסיקה את פעילות פיתוח השבבים למציאות מדומה. כבר לפני כשנה הופסקה הפעילות בישראל הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אנבידיה הודיעה היום על השקתם של שירותי NVIDIA AI Foundry ו-NVIDIA NIM חדשים לבנייה, פיתוח והטמעה של יישומי בינה מלאכותית יוצרת (AI Foundry). NVIDIA AI Foundry מאפשר לארגונים ומדינות ליצור ולפרוס "סופר-מודלים" (Supermodels), בהתאמה אישית לצרכיהם ולתחומי ידע ספציפיים או מקרי שימוש ייחודיים, תוך שימוש בתוכנה של אנבידיה ובמודלי השפה מסדרת Llama 3.1.

בין החברות הראשונות שיעשו שימוש ב-AI Foundry של אנבידיה נמנות מובילות עולמיות כגון אמדוקס, SAP, ServiceNow, Snowflake, Hyundai Motor Company, Getty Images ואחרות. כמו כן הודיעה אנבידיה על השקת מיקרו שירותים להסקה (Inference Microservices) כחלק מפלטפומת NVIDIA NIM שיאפשרו גם הם לארגונים לפרוס יישומי בינה מלאכותית מבוססי Llama 3.1 לאחר פיתוחם, בין היתר באמצעות AI Foundry.

לאחר הקמת המודלים החדשים המותאמים לצרכי הלקוח עם NVIDIA AI Foundry, הוא יכול ליצור מיקרו-שירותים בעזרת פלטפורמת NIM כדי להריץ את המודלים במסגרת יישומים על במרכזי נתונים On-Prem או בענן, ובגרסאות "רזות" גם על תחנות עבודה ומחשבים ניידים. חברות וארגונים מתחומים שונים – בריאות, פיננסים, תחבורה וטלקום, כבר עושים שימוש ב-NVIDIA NIM כדי להריץ מיקרו שירותים של בינה מלאכותית המבוססים על מודלי Llama של מטא. בין הארגונים שזכו לגישה למיקרו שירותים החדשים של NIM על מודל Llama 3.1 נמנים Uber, AT&T וחברות טכנולוגיה מובילות נוספות.

ג'נסן הואנג, מנכ"ל ומייסד NVIDIA, אמר: מודל Llama 3.1 של מטא מסמנים רגע מכריע במסע לאימוץ בינה מלאכותית יוצרת בארגונים בעולם. Llama 3.1 פותח את השערים לכל ארגון ותעשייה לבניית יישומי בינה מלאכותית חדישים. שירות ה-AI Foundry של אנבידיה משלב את Llama 3.1 לאורך כל תהליך הפיתוח, כדי לעזור לארגונים לבנות ולפרוס מודלי Llama מותאמים לצרכיהם

מארק צוקרברג, מנכ"ל ומייסד Meta, אמר: "המודלים החדשים של Llama 3.1 הם צעד סופר חשוב עבור בינה מלאכותית בקוד פתוח. עם NVIDIA AI Foundry, חברות יכולות ליצור ולהתאים בקלות את שירותי ה-AI המתקדמים שאנשים רוצים, ולפרוס אותם עם NIVIDIA NIM. אני נרגש מהאפשרות שהכלים הללו יהיו כעת בידיהם של אנשים".

ההשקות באות על רקע המגמה הצומחת של ארגונים ואף מדינות שרוצות לפתח בינה מלאכותית ריבונית (sovereign AI) שנשענת על מודלי שפה גדולים שהותאמו במיוחד עבור צרכים ספציפיים, אומנו על ידע ספציפי עבור תחום עסקי ספציפי או תרבות מובחנת.

ה-AI Foundry ירוץ על פלטפורמת מחשוב העל לבינה מלאכותית בענן של אנבידיה – NVIDIA DGX Cloud שפותחה בשיתוף ספקיות הענן המובילות כדי להנגיש משאבי מחשוב גמישים המתאים לצרכי המחשוב הדינמיים של תחום הבינה המלאכותית.

הפוסט אנבידיה משיקה כלי AI מתקדמים המותאמים למודל החדש Llama 3.1 של מטא הופיע לראשונה ב-Chiportal.

רשות התחרות הישראלית וחברת מטא הגיעו להסכם פשרה, לפיו מטא תשלם 25 מיליון ש"ח על אי דיווח על שתי רכישות שביצעה בישראל. בשנים 2018-2019, מטא רכשה את הסטארט-אפים רדקיקס וסרוויספרנד, אך לא דיווחה על עסקאות אלה לרשות התחרות.

הבעיה התעוררה במאי 2021, כאשר רשות התחרות טענה כי לפי חוק התחרות, העסקאות האלו היו אמורות להיות מדווחות לקבלת אישור מהמנהל הכללי של רשות התחרות לפני הסגירה. החוק קובע שצדדים בעסקה חייבים להגיש הודעת איחוד לרשות התחרות אם הם מקיימים את אחד משני הסף הכלכליים: סף המחזור – לפיו כל הצדדים לעסקה מגלגלים הכנסות בישראל של יותר מ-387 מיליון ש"ח ולפחות שני צדדים לעסקה מגלגלים הכנסות בישראל של יותר מ-21 מיליון ש"ח או סף נתח השוק – לפיו אחד הצדדים לעסקה הוא מונופול בשוק כלשהו בישראל – גם אם השוק אינו קשור לחברה המועדפת.

במקרה של מטא, רשות התחרות טענה כי למרות שהצדדים לא הגיעו לסף המחזור, המיזוגים היו נדרשים לדיווח מכיוון שמטא מחזיקה במונופול בשוק המדיה החברתית למשתמשי קצה.

רשות התחרות הדגישה כי אילו העסקאות היו מדווחות, הן היו מאושרות, מה שמרמז על כך שהכשל בדיווח היה יותר מטכני בטבעו ולא גרם לנזק תחרותי. עם זאת, רשות התחרות שואפת לאכוף כל כשל בדיווח באופן נמרץ..

הסכם הפשרה זה כעת פתוח להערות הציבור למשך 30 ימים לפני שיוגש לבית הדין של רשות התחרות. המקרה מדגיש את החשיבות של חברות זרות להיות מודעות ולציית למדיניות של רשות התחרות בנוגע להודעות איחוד.

הפוסט רשות התחרות קנסה את מטא ב-25 מיליון שקל בשל אי דיווח על שתי רכישות שביצעה בישראל הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת השבבים האמריקנית הקטנה Groq, התאימה את טכנולוגיית הצ'אטבוט של מטא, כדי לשפר את הביצועים של שבבי המחשב שלה. Groq מתחרה עם מובילת התעשייה Nvidia בתחום חומרת הבינה המלאכותית (AI), ומקווה שהשותפות עם מטא תעניק לה יתרון.

טכנולוגיית הצ'אט בוט של מטא מבוססת על ארכיטקטורת רשת עצבית המכונה רובוטריקים, שהראתה תוצאות מרשימות במשימות עיבוד שפה טבעית. Groq שילבה ארכיטקטורה זו במעבד ההזרמה Tensor (TSP) שלה, שבב המיועד ליישומי בינה מלאכותית. ה-TSP כבר מתמחה מאוד בעומסי עבודה של בינה מלאכותית, אך התוספת של מטא צפויה לשפר עוד יותר את ביצועיה. באופן ספציפי, השידרוג צפוי לסייע לשבב להתמודד עם משימות הכרוכות בעיבוד כמויות גדולות של נתונים רציפים, כגון עיבוד שפה וזיהוי תמונה.

מנכ"ל Groq, ג'ונתן רוס, אמר כי מטרת החברה היא ליצור את השבב החזק ביותר בעולם עבור עומסי עבודה של בינה מלאכותית. על ידי שילוב הטכנולוגיה של מטא, Groq מקווה להתעלות על Nvidia בביצועים וביעילות.

Nvidia היא כיום מובילת השוק בחומרת AI, כאשר יחידות העיבוד הגרפי (GPU) שלה נמצאות בשימוש נרחב במרכזי נתונים וביישומי AI אחרים. עם זאת, קיימת תחרות גוברת בתחום, כאשר גם חברות אחרות כמו אינטל וגוגל משקיעות רבות בחומרת AI.

ל- Groq יש כמה יתרונות על פני מתחרותיה, כולל ארכיטקטורה יעילה יותר המאפשרת לה לבצע יותר פעולות לוואט של חשמל. היא גם טוענת שיש לה כלי תוכנה טובים יותר למפתחים, מה שמקל על התכנות ואופטימיזציה של השבב עבור יישומים שונים.

השותפות עם מטא היא רק אחת מכמה התפתחויות אחרונות עבור Groq. החברה הכריזה גם על שבב חדש, ה-G400, שלטענתה הוא שבב הבינה המלאכותית החזק ביותר בשוק. היא גם הרחיבה את צוות המהנדסים והמדענים שלה, וקיבלה מימון נוסף ממשקיעים.

למרות התפתחויות אלה, Groq ניצבת בפני אתגר משמעותי בניסיון לפרוץ לשוק חומרת הבינה המלאכותית. Nvidia יש עמדה דומיננטית, ואת GPUs שלה נמצאים בשימוש נרחב בתעשייה. עם זאת, יש גם ביקוש משמעותי לחומרה מיוחדת יותר שיכולה להתמודד עם משימות AI ספציפיות בצורה יעילה יותר.

אם Groq תצליח לפתח שבב שיכול להשיג ביצועים טובים יותר מהמעבדים הגרפיים של Nvidia עבור יישומים מסוימים, היא תוכל ליצור לעצמה נישה בשוק. עם זאת, סביר להניח שיידרשו מספר שנים של פיתוח ובדיקות כדי להשיג מטרה זו.

הפוסט האם שילוב בינה מלאכותית של מטא בשבב יסייע לחברת גרוק להתחרות באנבידיה? הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הטרנספורמציה הדיגיטלית הפכה פופולרית בקרב ארגונים בעקבות מגיפת הקורונה, והובילה אותם לרכוש יותר שרתים. לעומת ההאטה של תעשיית המחשבים האישיים, תעשיית השרתים צפויה ליהנות מצמיחה שנתית במשלוחים בשנת 2022 ועלייה נוספת בשנת 2023 כאשר השימוש של הצרכנים בשירותי אינטרנט ממשיך להתרחב.

 על פי נתוני DIGITIMES Research משלוחי השרתים העולמיים יעלו ב-6.4% בשנה ויגיעו לכ-18 מיליון יחידות ב-2022. מהדוח עולה כי כי מפעילי מרכזי הנתונים בענן הגדולים בארה"ב – גוגל, אמזון, מטא ומיקרוסופט – יהיו התורמים המרכזיים לצמיחת משלוחי השרתים מכיוון שהם ממשיכים להרחיב את תשתית הדטה סנטרס שלהם ברחבי העולם.

בשנה הבאה צפוי שוק השרתים לצמוח בעוד 5% בשנה ולהגיע לקצת יותר מ-19 מיליון יחידות ב-2023 הודות לשיפור באספקת IC ורכיבים, הזמנות חזקות מארבעת מפעילי מרכזי הנתונים המובילים בענן בארה"ב ושחרור מעבדי שרתים מהדור החדש.

המחסור במעגלים-משולבים וברכיבים, שרדף את ביצועי תעשיית השרתים ב-2021 ובתחילת 2022, הוקל בהדרגה במחצית השנייה של 2022 ואמור להשפיע עוד פחות על התעשייה ב-2023.

שרתי מחשוב קצה הם התחום הצומח במיוחד מאחר שמפעילי מרכזי נתונים בענן וספקי מותגי שרתים יתמקדו בפיתוח בשנים הקרובות בגלל הפריסה החדה של שירותי ענן היברידיים ארגוניים, אשר יכללו שימוש כבד במערכות קצה.

בינתיים, הרחבת תשתית מרכזי הנתונים בזכות טכנולוגית 5G צפויה להניע את הפיתוח של שרתי תקשורת ליבה וקצה. מכיוון ש-O-RAN Alliance דוחפת לכך שמערכות מדף ישמשו כציוד צד קצה RAN, האסטרטגיה צפויה להגדיל את המשלוחים של שרתי טלקום לאחר 2023.

פלטפורמת שרתי Eagle Stream מהדור הבא של אינטל ופלטפורמת שרתי EPYC מהדור הרביעי של AMD (שם קוד גנואה) ייכנסו רשמית לייצור המוני  במחצית הראשונה של 2023 וצפויות לעורר ביקוש להחלפות מצד ארגונים ומפעילי מרכזי נתונים בשנים 2023 ו-2024.

מעבדים מבוססי Arm יתחילו לחדור לשוק השרתים, שנשלט על ידי מעבדים מבוססי x86, לאחר 2023 עם מפעילי מרכזי נתונים מחשוב ענן מהשורה הראשונה, כמו אמזון, וספקי השבבים Nvidia ו-Ampere שעובדים במרץ על פיתוח פתרונות ענן ו-HPC חדשים עם מעבדים מבוססי Arm.

תעשיית השרתים נשלטה בעבר על ידי המעבדים של אינטל שהחזיקה בנתח שוק של 90%, אך AMD מדביקה אט אט את הפער עם פלטפורמת EPYC שלה, בעוד מעבדים מבוססי Arm החלו גם הם לראות נוכחות גוברת בתעשייה.

בשנת 2021, למעבדים של אינטל היה רק נתח של פחות מ-85% בשוק השרתים העולמי, כאשר AMD מחזיקה ביותר מ-11%. חלקם של המעבדים מבוססי Arm עמד על 3.5%.

לאחר ש-AMD שחררה את ה-Milan-X במחצית הראשונה של 2022, מיקרוסופט שדרגה באופן מלא את השרתים של שירותי הענן Azure שלה ממעבדי מילאנו מהדור הקודם למעבדים החדשים, מה ששיפר את חלקם של מעבדי AMD, ליותר מ-15% ב-2022.

השלמת הרכישה של מפתחת ה-FPGA   זיילינקס בימים אלה צפויה לסייע לחברת המעבדים להתרחב לשוק שרתי הקצה עבור היסק בינה מלאכותית ויישומי טלקום.

ארבעת מפעילי מרכזי הנתונים בענן המובילים בארה"ב ומפעילי מרכזי הנתונים הסיניים מהשורה הראשונה אימצו כולם שרתים המופעלים על ידי מעבדי EPYC של AMD בשנת 2022. מכיוון שהרכש שלהם של שרתים מבוססי AMD צפוי להמשיך לעלות, חלקם של שרתים המופעלים באמצעות AMD מוערך לגדול ליותר מ-17% בשנת 2023, בעוד זה של שרתים המופעלים על ידי אינטל יצנח אל מתחת ל-75%, בשנת 2022.

שרתים המצוידים במעבדים מבוססי Arm יהוו קצת מתחת ל-7% מהשוק ב-2022 ויטפסו לכמעט 8% ב-2023 בזכות הפיתוחים של אמזון, Nvidia ואמפר.

הפוסט שוק השרתים (והמעבדים שלהם) צומח. אינטל מאבדת נתח, AMD ו-ARM צוברות הופיע לראשונה ב-Chiportal.

כבר ב-12 בנובמבר, דיווחנו על החיבור ההולך ומתהדק בין חברת אינומייז למטא. בתחילה נדמה היה כי חברת אינומייז זכתה בפרויקט יוקרתי בו היתה אמורה לפתח עבור מטא שבב מתקדם שישתלב במערכת המטאברס של מטא אך זמן קצר לאחר מכן הסתבר כי בכוונת מטא לרכוש את עובדי החברה ולהעבירם לעבודה אקסלוסיבית עבור מטא. 

וכך, בתחילת שנת 2022 עברו רוב עובדי אינומייז לעבוד בחברת מטא ולמעשה כעת מתמקד צוות הפיתוח של אינומייז בעבודה על פרויקטים של חברת מטא העולמית.

המעבר לעבודה בחברה גלובלית היה כרוך כאמור גם בשינוי נוהלי עבודה, החלפת ציוד (מחשבים, ציוד תקשורת) וגם שינויים ניהולים בהם הוכפפו חלק מהעובדים למנהלים ישירים בארגון מטא הגלובלי.

החיבור של אינומייז עם מטא מתרחש על רקע מחסור חמור הקיים כיום באיתור מהנדסים מקצועים בתחום השבבים. להבדיל ממרכזי הפיתוח של אפל וגוגל שבחרו לפתוח מרכזי פיתוח שבבים מאפס בחרה מטא במסלול מהיר יותר ובו רכשה למעשה פעילות קיימת וגייסה לשורותיה צוות מהנדסים מיומן ומנוסה שיתרונו בעבודה משותפת  רבת שנים. אנשי אינומייז עסוקים עדיין בסיום כמה פרויקטים ללקוחותיהם הותיקים אך עם סיומם יעבור כל צוות החברה כולל הנהלתה לעבוד בחברת מטא.

חברת אינומייז החלה דרכה בשנת 2007 כחברה המתמחה בשרותי פיתוח שבבים עבור חברות בתעשיה. החברה הוקמה ע"י האחים אודי וצביקה שקד שחברו לדודי וולף וביחד שמו לעצמם מטרה לספק שרותי פיתוח הכוללים אחריות על ביצוע פרויקט תכנוני מא' ועד ת'. די מהר זכתה החברה להכרה ביכולות הפיתוח המקצועיות שלה ועם ההצלחה גדלה החברה והתפתחה. בשנת 2016 התרחבה פעילות החברה ע"י רכישת פעילות חברת Verises  שהתמחתה בפיתוח ע"ג רכיבים מתוכנתים( FPGA ) וביצוע פרוקיטי וריפיקציה .עם הגידול והמומחיות באה הכרה בינלאומית ביכולות הפיתוח של אינומייז וכך זכתה  בשנת 2018 למעמד של  Value Chain Aggregator ע"י ענקית יצור השבבים TSMC .  באותה עת העסיקה החברה כבר 150 איש ומאז רק המשיכה לצמוח. בחודש החולף נפתח דף חדש בתולדותיה.

בהנהלת חברת אינומיז סירבו להגיב לידיעה.

הפוסט מעתה אל תגידו אינומייז – הכירו את חברת מטא (פייסבוק) ישראל הופיע לראשונה ב-Chiportal.

פרויקט מטאברס מבוסס על ספר המדע הבדיוני Snow Crash של הסופר ניל סטיבנסון, מיועד לפתח סביבה דיגיטלית בה נוכל לעבוד, לטייל ולבלות בחללים פיזים שישלבו אלמנטים וירטואלים בעזרת שימוש במשקפי מציאות מדומה ורבודה.   

מרק צוקרברג, מייסד ומנכ"ל מטא אימץ את הרעיון של סטיבנסון והוא משקיע מאמצים רבים בבניית הסביבה העתידנית. חברת אינומייז מיועדת להשתלב בפרויקט של מטא כדי לפתח שבבי מציאות מדומה/רבודה (AR/VR) חדישים שיענו לצרכי העיבוד האדירים הדרושים לסביבת העבודה החדשה. לפי מידע שהתקבל ב-Chiportal הצוות של אינומייז שיכלול כ-100 עובדים צפוי להשתלב במרכז Reality Labs של מטא הממוקם בתל אביב.

החיבור בין חברת אינומייז המספקת שרותי תכנון שבבים מתקדמים מאז שנת 2007 ומטא נוצר בזכות הישראלי ד"ר עופר שחם (השתתף בעבר במפגשי הסילקון קלאב) המשמש כדירקטור בכיר לתחום הסיליקון במטה חברת פייסבוק בארה"ב. ד"ר שחם הגיע השבוע לישראל כדי להיות נוכח במפגש בו הודיע אודי שקד, מנכ"ל חברת אינומייז לעובדי החברה על השתלבותם של עובדי אינומייז בפרויקט מטאברס השאפתני.  

החיבור של אינומייז עם מטא מתרחש על רקע מחסור חמור הקיים כיום באיתור מהנדסים מקצועים בתחום השבבים. לא מן הנמנע כי העסקה הנוכחית היא רק שלב מקדים לשלב בו תרכוש חברת מטא את חברת אינומייז או לפחות חלקים ממנה.

הפוסט אינומייז זכתה בפרויקט השאפתני של מטא (פייסבוק) לפיתוח מטאברס הופיע לראשונה ב-Chiportal.