פיטורי הענק במטא החלו הלילה ברחבי העולם והגיעו גם לישראל. לפי דיווח כלכליסט, בסניף המקומי של החברה צפויים להיות מפוטרים קצת יותר מ־100 עובדים, שהם כ־10% מכוח האדם המקומי, רובם במרכז הפיתוח של מטא בישראל. במקביל, כ־200 עובדים נוספים במרכז הפיתוח, כ־20% מהפעילות המקומית, צפויים לעבור לפעילות חדשה הקשורה לבינה מלאכותית. כמה עשרות מנהלים בדרגי ביניים צפויים לאבד את תפקידם הניהולי כחלק מהמהלך הרחב של “השטחת” הארגון.

גל הפיטורים העולמי החל הבוקר בסינגפור, שם עובדים קיבלו הודעות בשעה 4:00 לפנות בוקר לפי שעון מקומי. לפי הדיווחים, מטא ביקשה מעובדים ברחבי העולם לעבוד מהבית ביום הפיטורים, כדי לצמצם את הנוכחות במשרדים בזמן שליחת ההודעות. בישראל התקבלו כבר הודעות אצל עובדים, ולפי דיווחים מקומיים נוספים מדובר לפחות בעשרות עובדים שקיבלו זימון לשימוע לפני פיטורים.

לא משבר הכנסות, אלא שינוי מבני סביב AI

הקיצוץ אינו מגיע על רקע קריסה עסקית. להפך: בדוחות הרבעון הראשון של 2026 דיווחה מטא על הכנסות של 56.3 מיליארד דולר, עלייה של 33% לעומת הרבעון המקביל, ועל רווח נקי של 26.8 מיליארד דולר, עלייה של 61%. מנכ"ל החברה מארק צוקרברג אמר עם פרסום הדוחות כי מטא מתקדמת לעבר “בינה־על אישית למיליארדי אנשים”. (investor.atmeta.com)

המשמעות היא שמדובר בפיטורים מסוג אחר: לא פיטורים שנובעים בעיקר מירידה בהכנסות, אלא ניסיון לממן ולזרז מעבר ארגוני לתחומי AI, תשתיות ענן, מודלים וסוכני בינה מלאכותית. לפי רויטרס, הגל הנוכחי אמור לכלול כ־10% מכוח האדם העולמי של מטא, כ־8,000 עובדים, והוא עשוי להיות רק הגל הראשון השנה. מקורות שצוטטו ברויטרס אמרו כי החברה בוחנת קיצוצים נוספים במחצית השנייה של 2026, בהתאם להתקדמות היכולות בתחום הבינה המלאכותית.

ישראל נפגעת, אך גם הופכת לחלק ממאמץ ה־AI

הדגש הישראלי חשוב במיוחד משום שמרכז הפיתוח של מטא בישראל נחשב במשך שנים לאחת הפעילויות החזקות של החברה מחוץ לארה"ב. הוא צמח לאחר רכישת Onavo ב־2013, ובהמשך התרחב לתחומים כמו תשתיות דאטה, פרסום, מוצר ובינה מלאכותית. כעת, לפי הדיווחים, חלק מהעובדים המקומיים לא רק יעזבו את החברה, אלא גם חלק משמעותי מהנותרים ינותבו מחדש לפעילויות AI.

המהלך משתלב בארגון מחדש רחב יותר: לפי הגרדיאן, מטא מחייבת יותר מ־7,000 עובדים לעבור לצוותים חדשים הקשורים לבינה מלאכותית, ובהם צוותי תשתיות ענן ל־AI וצוות פנימי לפיתוח סוכני AI. לפי הדיווח, המעבר אינו מוצג כבחירה חופשית של העובדים, אלא כחלק ממבנה ניהולי חדש ומרוכז יותר.

המחיר האנושי של מרוץ הבינה המלאכותית

עבור עובדי מטא בישראל, המשמעות המיידית היא גל נוסף של אי־ודאות בשוק ההייטק המקומי. הפיטורים בחברה מצטרפים לשורה של קיצוצים בחברות טכנולוגיה בינלאומיות וישראליות בחודשים האחרונים, שבהם בינה מלאכותית משמשת גם כמנוע השקעה וגם כהצדקה לארגון מחדש ולצמצום משרות קיימות.

מטא מנסה להציג את המהלך כחלק מהתייעלות ומהתמקדות בתחומים שבהם היא רוצה להתחרות מול OpenAI, גוגל, אנתropic וחברות נוספות. אולם בישראל, כמו בעולם, השאלה המיידית פחות אסטרטגית ויותר אנושית: כמה מהידע והניסיון שנצברו במרכז הפיתוח המקומי יישארו בתוך החברה, וכמה עובדים מיומנים ימצאו את עצמם מחוץ למטא דווקא בשעה שבה החברה מגדילה השקעות בהיקפים אדירים בבינה מלאכותית.

הפוסט פיטורי הענק במטא הגיעו לישראל: כ־100 עובדים צפויים לעזוב הופיע לראשונה ב-Chiportal.

סקטור הטכנולוגיה, ובעיקר מניות השבבים, חזרו בשבוע האחרון למרכז תשומת הלב של המשקיעים בוול סטריט. לפי סקירת ההשקעות השבועית מ-3 במאי 201126 של הבנק הבינלאומי, הדוחות החזקים של חמש ענקיות הטכנולוגיה – גוגל, מיקרוסופט, אפל, אמזון ומטא – העניקו לשווקים שבוע ירוק נוסף, כאשר כולן היכו את תחזיות האנליסטים וסיפקו תחזיות מעודדות לרבעון הבא. הנתון החשוב יותר מבחינת השוק היה התרומה הגוברת של פעילות הענן והבינה המלאכותית לצמיחה בהכנסות וברווחים.

המשמעות רחבה יותר מתוצאות רבעוניות טובות. בחודשים האחרונים התנהל בוול סטריט דיון חריף בשאלה האם השקעות העתק של ענקיות הטכנולוגיה ב-AI, בעיקר בהוצאות הון על מרכזי נתונים, שרתים ושבבים, יצליחו להחזיר את עצמן. בעבר, המשקיעים הגיבו לעיתים בחשש לעלייה חדה ב-CAPEX, מתוך חשש שהחברות “שורפות” מזומנים מהר יותר מכפי שהן מייצרות צמיחה. הפעם, לפי הסקירה, התגובה הייתה שונה: המשקיעים קיבלו באופן חיובי את המשך ההשקעות, בעיקר משום שהן כבר משתקפות בצמיחה ממשית בפעילות הענן ובשירותי AI.

בולטת במיוחד גוגל, שלפי הסקירה הציגה זינוק של 63% בפעילות הענן לצד גידול בצבר ההזמנות. גם מיקרוסופט הציגה צמיחה של 39% בפעילות Azure וצמיחה של 123% בהכנסות מפעילות הקשורה ל-AI. הנתונים האלה מסמנים כי הבינה המלאכותית אינה נתפסת עוד רק כהבטחה עתידית או כמרכז עלות, אלא כגורם שמתחיל להשפיע בפועל על שורת ההכנסות של החברות הגדולות.

התגובה בשוק הייתה חדה. מדדי נאסד"ק רשמו באפריל זינוק חודשי של 15.3%–15.6%, אך את ההובלה תפס סקטור השבבים. לפי הסקירה, סקטור זה זינק באפריל ב-38.4%, ובתוך כך השלים מדד SOX רצף של 18 ימי עליות רצופים – הרצף החיובי הארוך ביותר שנרשם בו. העליות בשבבים משקפות את התפקיד המרכזי של המעבדים, המאיצים, הזיכרונות ורכיבי התקשורת בתשתית הפיזית של מהפכת ה-AI.

גם בסיכום השבועי ניכרה העדפה ברורה למניות טכנולוגיה גדולות. מדד S&P 500 עלה ב-0.9% וננעל בשיא חדש, נאסד"ק הכללי עלה ב-1.1%, ואילו נאסד"ק 100 עלה ב-1.5%. לפי הסקירה, הפער בין נאסד"ק הכללי לנאסד"ק 100 נובע בין היתר מכך שמשקלן של מניות השבבים גבוה יותר במדד החברות הגדולות. במילים אחרות, כאשר מניות השבבים מובילות את השוק, נאסד"ק 100 נהנה מכך יותר.

ההתעניינות בסקטור צפויה להימשך גם בשבוע הקרוב, כאשר עונת הדוחות עדיין לא הסתיימה. בין החברות שצפויות לפרסם תוצאות נמצאות AMD ו-Arm, שתי חברות בעלות חשיבות ישירה לשרשרת הערך של AI ושבבים. המשקיעים ינסו לבדוק האם מגמת הביקושים לתשתיות AI נמשכת גם מעבר לענקיות הענן, והאם היא מחלחלת גם לספקי השבבים, התכנון והשרתים.

גם בשוק המקומי נרשמה השפעה מסוימת של הראלי הטכנולוגי בחו"ל. בבורסה בתל אביב נרשמה מגמה חיובית ברוב המדדים, וביום שישי בלטו לטובה מדדי הטכנולוגיה והביטחוניות שעלו ב-2.5% ו-2.2% בהתאמה. מדד ת"א קלינטק עלה בסיכום השבועי ב-5.1%, בין היתר על רקע המומנטום החיובי במניות הטכנולוגיה בעולם.

התמונה הכוללת שעולה מן הסקירה היא של שוק שחוזר להאמין בסיפור הטכנולוגי, אך הפעם בצורה מפוכחת יותר. ה-AI עדיין דורשת השקעות ענק, אך הדוחות האחרונים מספקים למשקיעים אינדיקציה לכך שההשקעות האלה מתחילות להניב צמיחה. מבחינת תעשיית השבבים, זהו איתות חשוב: הביקוש למחשוב AI אינו אירוע נקודתי, אלא מנוע שממשיך להזרים הון, הזמנות וציפיות לתוך כל שרשרת הערך של התעשייה.

הפוסט הבינלאומי: דוחות ענקיות הטכנולוגיה החזירו את סקטור השבבים למרכז הראלי בוול סטריט הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת NVIDIA הודיעה על שותפות אסטרטגית רב-שנתית עם Meta, שבמסגרתה תפרוס מטא מיליוני מעבדים גרפיים (GPU) מדורות Blackwell ו-Rubin, לצד מעבדים מרכזיים (CPU) וטכנולוגיות תקשורת מואצת, במרכזי הנתונים שלה ברחבי העולם.

המהלך נועד לתמוך במפת הדרכים ארוכת הטווח של מטא בתחום הבינה המלאכותית – הן לאימון מודלים (Training) והן להסקה (Inference) – על פני תשתיות מקומיות (On-Prem), ענן וסביבות היברידיות.

פריסה בהיקף חסר תקדים

במסגרת השותפות תקים מטא מרכזי נתונים מותאמים ל-AI, שיכללו פריסה רחבה של מעבדי Grace מבוססי Arm של אנבידיה, וכן מערכות חדשות המבוססות על פלטפורמות GB300 ו-Rubin. בנוסף, מתגי התקשורת Spectrum-X Ethernet של אנבידיה – שפותחו גם במרכז המחקר והפיתוח של החברה בישראל – ישולבו בפלטפורמת Facebook Open Switching System של מטא.

ג’נסן הואנג, מייסד ומנכ"ל Jensen Huang, אמר כי “אף אחד אינו פורס תשתיות AI בקנה המידה של מטא. באמצעות תכנון משותף עמוק של CPU, GPU, תקשורת ותוכנה, אנו מאפשרים לחוקרי ומהנדסי מטא להניח את היסודות לדור הבא של הבינה המלאכותית”.

מארק צוקרברג, מייסד ומנכ"ל Mark Zuckerberg, ציין כי החברה “מתרגשת לבנות מערכי מחשוב מתקדמים המבוססים על פלטפורמת Vera Rubin, במטרה לספק בינת-על אישית לכל אדם בעולם”.

שיפור דרמטי בביצועים פר-וואט

שיתוף הפעולה כולל הרחבה משמעותית של פריסת מעבדי Grace במרכזי הנתונים של מטא, עם דגש על שיפור יחס ביצועים-לוואט (performance-per-watt). לפי החברות, מדובר בפריסה הראשונה בקנה מידה גדול המבוססת על Grace בלבד, תוך אופטימיזציית תוכנה משותפת לשיפור היעילות האנרגטית בכל דור.

בהמשך מתוכננת גם פריסה של מעבדי Vera ב-2027, מהלך שאמור להעמיק את אימוץ אקוסיסטם Arm ולהרחיב את תשתית מחשוב ה-AI החסכונית באנרגיה של מטא.

במקביל, מטא מאמצת את פלטפורמת התקשורת Spectrum-X Ethernet בכלל תשתיותיה, כדי להתמודד עם עומסי AI בקנה מידה עצום, תוך צמצום שיהוי, ניצול מיטבי של משאבים ושיפור היעילות התפעולית.

בינה מלאכותית פרטית ב-WhatsApp

מרכיב נוסף בשותפות הוא אימוץ טכנולוגיית Confidential Computing של אנבידיה, המאפשרת עיבוד מאובטח של נתונים רגישים. מטא שילבה את הטכנולוגיה ב-WhatsApp לצורך “Private Processing” – עיבוד בינה מלאכותית תוך שמירה על פרטיות המשתמשים.

לדברי החברות, המטרה היא להרחיב את השימוש ב-Confidential Computing למקרי שימוש נוספים בפורטפוליו של מטא, כך שניתן יהיה להטמיע יכולות AI מתקדמות מבלי לחשוף מידע רגיש.

תשתית אחודה לעידן ה-AI

השותפות בין אנבידיה למטא משקפת מגמה רחבה בתעשייה: מעבר מתלות בענן בלבד לתשתיות היברידיות ומקומיות המשלבות אימון והסקה בקנה מידה עצום. באמצעות ארכיטקטורה אחודה החוצה את מרכזי הנתונים המקומיים ואת פריסות הענן במסגרת תוכנית NVIDIA Cloud Partner, מבקשת מטא לפשט את ניהול התשתיות תוך שמירה על ביצועים ויכולת התרחבות.

אנבידיה (נאסד"ק: NVDA) מגדירה את עצמה כמובילה העולמית במחשוב מואץ, והשותפות הנוכחית עם מטא ממחישה את מרכזיותה בתשתיות ה-AI של ענקיות הטכנולוגיה. עבור מטא, מדובר בצעד נוסף בדרך להפיכת הבינה המלאכותית למנוע הליבה של מוצריה – ממערכות המלצה ופרסונליזציה ועד שירותי מסרים מאובטחים.

הפוסט מטא מרחיבה את תשתיות ה-AI בשותפות רב-שנתית עם אנבידיה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

המרוץ ל-AGI מתלהט • צוקרברג מנהל מגעים אישיים עם חוקרים • אלטמן: "כסף לבדו לא בונה תרבות חדשנית"

בשוק ה-AI קיימת כיום תחרות חריפה לא על מוצרים – אלא על אנשים. לפי הערכות, יש פחות מ־1,000 חוקרים בעולם המסוגלים להוביל את פיתוח הדור הבא של מודלים עצמאיים. חברות הטכנולוגיה הגדולות רואות בכל אחד מהם נכס אסטרטגי – ולפיכך גם מוכנות להשקיע סכומים אסטרונומיים כדי לשכנע אותם לעבור צד.

מטא, חברת האם של פייסבוק, משקיעה מיליארדים בפיתוח בינה מלאכותית – אך ברור לה שכסף לא מספיק. לפי דיווחים אחרונים, החברה פועלת בנחישות לגייס אליה את החוקרים המובילים של OpenAI, ומציעה להם בונוסים שיכולים להגיע ל-100 מיליון דולר. מנכ"ל OpenAI, סם אלטמן, חשף את הפרטים בפודקאסט עם אחיו, ג'ק, וטען כי למרות ההצעות הנדיבות, איש מבכירי החברה לא נענה להן.

הצעות הענק האלו הן חלק ממאמץ ממוקד של מטא להקים צוות חדשני בשם "צוות הסופר־אינטליגנציה", אשר עתיד להוביל את החברה לעבר פיתוח של AGI – בינה מלאכותית כללית. את המאמצים מוביל לא אחר מאשר מארק צוקרברג בעצמו, אשר מקיים פגישות אישיות עם מועמדים בכירים, לעיתים באחוזות היוקרה שלו בקליפורניה.

לתוך המהלך הזה משתלב גם גיוסו של אלכסנדר וונג, מייסד Scale AI – סטארט־אפ המתמחה בתשתיות דאטה לאימון מערכות AI. וונג מונה לאחרונה לעמוד בראש המיזם החדש של מטא, לאחר שהחברה השקיעה כ-15 מיליארד דולר ב־Scale AI בתחילת מאי.

אך בעוד מטא מגייסת אנשים ומזרימה השקעות – מעל 65 מיליארד דולר בשנת 2025 בלבד – היא מתמודדת גם עם עזיבה משמעותית: ד"ר ג'ואל פינו, ממובילות המחקר במטא, פרשה מתפקידה כסגנית נשיא ומובילת קבוצת FAIR. פינו, שהובילה את פיתוחי PyTorch, LLaMA ו-FAISS, נחשבת לדמות מפתח, ועזיבתה מעוררת שאלות על היציבות הפנימית של החברה.

גם מבחינה טכנולוגית, מטא סופגת לאחרונה ביקורת על המודל החדש LLaMA 4, שנתפס בעיני רבים כהתקדמות מינורית בלבד לעומת הגרסה הקודמת. חלק מהחוקרים אף טוענים שהנתונים שהוצגו בתקשורת מבוססים על גרסאות ניסיוניות שאינן זמינות לציבור – מה שתרם לאובדן אמון מקצועי.

OpenAI, מנגד, ממשיכה לשדר יציבות ומיקוד. אלטמן מצהיר בפומבי שהחברה קרובה יותר מאי פעם לפיתוח של מערכות עם יכולות הכללה מתקדמות – מרכיב מרכזי לקראת יצירת בינה מלאכותית כללית. לדבריו, מדובר לא רק בתשובות מדויקות, אלא בלמידה אמיתית מצד המכונה.

אלטמן, מצדו, מבקר את הגישה של תגמול חסר גבולות כדרך לבניית חדשנות: "כשאתה נותן הרים של כסף לאנשים – בלי קשר למשימה או לערך של העבודה – אתה לא בונה תרבות עמוקה. לשמחתי, אף אחד מהחוקרים שלנו לא התפתה".

ובאירוניה כמעט סימבולית: דווקא בעידן שבו בינה מלאכותית מאיימת להחליף עובדים בכל תחום, המדענים שבונים אותה הפכו למשאב האנושי הכי מבוקש בעולם.

אם תזדקק לגרסה מקוצרת או גרפית להפצה, אשמח להכין.

הפוסט מטא יוצאת לקרב על המוחות: בונוסים של עד 100 מיליון דולר למדעני OpenAI. אלטמן: אף אחד לא חתם הופיע לראשונה ב-Chiportal.

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.