טאואר סמיקונדקטור וסמטק הודיעו ב־13 באוקטובר על הרחבת שיתוף הפעולה ביניהן. לפי ההסכם הרב־שנתי, סמטק תשקיע בהבטחת קיבולת ייצור ייעודית בטכנולוגיית סיליקון־גרמניום (SiGe) של טאואר, לתמיכה ברכיבי קישוריות למרכזי נתונים של בינה מלאכותית. החברות לא ציינו בהודעה את היקף ההשקעה.

הקיבולת תיפרס במפעלי טאואר בישראל, בארצות הברית וביפן. ההסכם מרחיב קשר עסקי בן 20 שנה, ומלווה בעבודה משותפת על מפת הדרכים הטכנולוגית לדורות הבאים של התקשורת במרכזי נתונים.

העברת הנתונים כחלק מתשתית ה־AI

הרכיבים כוללים מגברי קליטה, דרייברים ללייזרים ולמאפננים ומשווי אותות, המשמשים בקישורים אופטיים ובכבלי נחושת פעילים. החברות מצביעות על המעבר מקישורי 800 גיגה־ביט לשנייה ל־1.6 טרה־ביט לשנייה ובהמשך ל־3.2 טרה־ביט לשנייה, כגורם המגדיל את דרישות הביצועים והיעילות האנרגטית.

עבור טאואר, ההרחבה מבטאת הזדמנות בתחום השבבים האנלוגיים שסביב מאיצי ה־AI. עם זאת, קיבולת שמורה אינה הכנסה שכבר הוכרה: מימושה תלוי בהזמנות ובקצב התרחבות השוק. towersemi.com

הפוסט טאואר וסמטק מרחיבות קיבולת ייצור לרכיבי תקשורת במרכזי נתונים של AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מנכ״ל אנבידיה, ג׳נסן הואנג, ניסה ביום חמישי, 15 באוקטובר, להרגיע את החששות סביב CoreWeave, ספקית תשתיות ענן לבינה מלאכותית הנמנית עם לקוחות החברה. בדברים לבלומברג בשטוקהולם אמר כי חוסנה של CoreWeave משתפר, הביע אופטימיות וטען שעלות ההון שלה יורדת. לדבריו, אין צורך שאנבידיה תעמיד לה גיבוי פיננסי.

ההתבטאות סיפקה תמיכה זמנית למניה, אולם לא סיימה את הטלטלה. לפי דיווח Barron’s מ־16 באוקטובר, מניית CoreWeave שבה לרדת בתחילת המסחר ביום שישי, על רקע ספקות בנוגע לחובותיה. לפיכך, מוקדם לתאר את דברי הואנג כהשבת האמון לחברה. thenextweb.com

ספקית שבבים שהיא גם בעלת מניות

לדברי הואנג יש משקל מיוחד משום שאנבידיה מספקת ל־CoreWeave את השבבים שבבסיס פעילותה וגם מחזיקה במניותיה. זוהי הבעת אמון של שותפה עסקית בעלת עניין ישיר בהצלחת החברה, ויש לקרוא אותה בהקשר הזה.

במקביל לאופטימיות של הואנג, דיווח The Next Web כי מחיר ההגנה מפני חדלות פירעון של CoreWeave טיפס ביום חמישי לשיא. חוזי הגנה כאלה מבטאים את תמחור הסיכון בשוק האשראי; הם אינם קביעה שהחבר

המשמעות לתעשיית השבבים

מבחינת ספקי השבבים, הפרשה ממחישה את ההבדל בין ביקוש למחשוב לבין היכולת לממן את רכישת הציוד. גם כאשר יש לקוחות לשירותי AI, הקמת מרכזי נתונים מחייבת הוצאה גדולה מראש. אם המימון מתייקר, הוא עלול להכביד על קצב ההתרחבות ועל התשואה מההשקעה. זו המשמעות הענפית של האירוע, ולא הוכחה בפני עצמה שהביקוש לשבבי AI נעצר.

הפוסט הואנג ניסה להרגיע את החשש לחוסנה של CoreWeave — אך הירידות התחדשו הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת Astera Labs, המפתחת פתרונות קישוריות מהירה למרכזי נתונים ולתשתיות בינה מלאכותית, הודיעה על מינויו של אלעד נאור לתפקיד סגן נשיא להנדסה (VP Engineering) בישראל. נאור מצטרף לחברה לאחר יותר מעשור בתפקידי פיתוח וניהול בתחום שבבי התקשורת ורשתות עתירות ביצועים.

בתפקידו האחרון ב־Cisco Silicon One הוביל נאור את פיתוח השבבים של החברה מחוץ לארצות הברית וניהל ארגון של כ־200 מהנדסים בישראל, בסין, בהודו, בסרביה ובארצות הברית. במסגרת תפקידו היה אחראי לתוכניות פיתוח מורכבות, החל מהגדרת הארכיטקטורה והאימות ההנדסי, דרך שלבי ה־Tape-out ובדיקות השבבים לאחר הייצור ועד להעברת המוצרים לייצור המוני.

נאור החל את דרכו המקצועית ב־Dune Networks, שנרכשה בידי Broadcom, ובהמשך הצטרף ל־Leaba Semiconductor. ב־Leaba הוביל את פיתוח מעבד הרשת (NPU) של החברה מן היסוד. לאחר רכישת Leaba בידי Cisco המשיך להוביל את פיתוח מעבדי הרשת בקווי המוצרים של Cisco Silicon One, ובהמשך הרחיב את אחריותו לניהול פעילות פיתוח השבבים הגלובלית.

בתפקידו החדש יוביל נאור את פעילות ההנדסה של Astera Labs בישראל וידווח לגיא אזרד, סגן נשיא בכיר להנדסה בחברה.

Astera Labs מתמחה בפתרונות קישוריות שנועדו לאפשר העברת נתונים במהירות גבוהה בין מעבדים, רכיבי זיכרון ומערכות תקשורת במרכזי נתונים. עם התרחבות תשתיות הבינה המלאכותית, תחום הקישוריות נעשה רכיב מרכזי בביצועיהן של מערכות מחשוב עתירות מעבדים ומאיצים.

המינוי משתלב בהרחבת פעילות ההנדסה של החברה בישראל ומביא אליה ניסיון בפיתוח שבבים מורכבים ובניהול צוותי פיתוח רב־לאומיים.

הפוסט אלעד נאור, מבכירי Cisco Silicon One, מונה לסמנכ"ל ההנדסה של Astera Labs בישראל הופיע לראשונה ב-Chiportal.

Marvell Technology העלתה את תחזית ההכנסות שלה לשנת הכספים 2028 לכ־20 מיליארד דולר, לעומת תחזית קודמת של 18 מיליארד דולר. החברה מייחסת את העדכון להאצה בביקוש לשבבים מותאמים אישית ולפתרונות קישוריות עבור מרכזי נתונים של בינה מלאכותית.

התחזית החדשה גבוהה גם מתחזית האנליסטים, שעמדה על כ־18.2 מיליארד דולר. במקביל הציגה Marvell יעד ארוך טווח של הכנסות בהיקף 70–90 מיליארד דולר בשנת הכספים 2031. מניית החברה עלתה בעקבות הדברים, לאחר שכבר יותר משילשה את ערכה מתחילת השנה.

אחד ממנועי הצמיחה הוא המעבר של חברות ענן גדולות לפיתוח מאיצי AI פנימיים, כחלופה או כהשלמה למעבדי Nvidia. Marvell מספקת עבורן תכנון של שבבים מותאמים אישית וכן רכיבי תקשורת מהירים המקשרים בין המאיצים, הזיכרונות והרשתות במרכזי הנתונים.

באוגוסט חשפה החברה הסכם עם Google שעשוי, בכפוף לעמידה ביעדים, להניב הכנסות מצטברות של עד 120 מיליארד דולר עד שנת הכספים 2033.

הפוסט Marvell מעלה את תחזית ההכנסות ל־2028 ל־20 מיליארד דולר בעקבות הביקוש לשבבי AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

Astera Labs, המפתחת שבבים ופתרונות קישוריות לתשתיות בינה מלאכותית ומרכזי נתונים, מתכננת להרחיב את מרכז הפיתוח שלה בישראל לכ־200 עובדים עד סוף 2026. החברה מעסיקה כיום כ־1,200 עובדים ברחבי העולם, ומגדירה את הפעילות בישראל כאחד ממרכזי הפיתוח המרכזיים שלה.

הפעילות המקומית התרחבה בין היתר בעקבות רכישת Pliops הישראלית. לדברי החברה, צוות הפיתוח בישראל מופקד על חלקים מרכזיים במפת הדרכים הטכנולוגית שלה, ובהם הדורות הבאים של משפחת Scorpio ופתרונות קישוריות שיתמכו ברוחבי פס של יותר מ־100 טרה־ביט לשנייה.

Astera מתמקדת באחד מצווארי הבקבוק המרכזיים במערכות AI: העברת כמויות גדולות של מידע בין מעבדים, מאיצים, זיכרונות ורכיבי רשת. נשיא החברה ואחד ממייסדיה, סנג'יי גאג'נדרה, אמר כי מרכז הפיתוח בישראל צפוי להמשיך ולהתרחב וכי החברה בוחנת גם רכישות נוספות של צוותים וטכנולוגיות בתחומי הרשתות, האופטיקה והזיכרון.

החברה רשמה הכנסות של 852.5 מיליון דולר ב־2025, עלייה של 115%, וברבעון השני של 2026 הסתכמו הכנסותיה ב־392.4 מיליון דולר — יותר מכפול מהרבעון המקביל אשתקד.

הפוסט Astera Labs תרחיב את מרכז הפיתוח בישראל לכ־200 עובדים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

Micron Technology פרסמה תחזית חזקה מהצפוי לרבעון הקרוב, על רקע המשך העלייה בביקוש לזיכרונות עבור מערכות בינה מלאכותית ומרכזי נתונים.

החברה צופה הכנסות של כ-61.5 מיליארד דולר ברבעון הפיסקלי הראשון, לעומת תחזית אנליסטים של כ-57 מיליארד דולר.

Micron דיווחה גם על גידול חד בהתחייבויות ארוכות הטווח מצד לקוחות המבקשים להבטיח אספקת זיכרונות. היקף העסקאות הללו הגיע לכ-32 מיליארד דולר, לעומת כ-22 מיליארד דולר בלבד שלושה חודשים קודם לכן.

היקף ההתחייבויות החוזיות הכולל של החברה – Remaining Performance Obligations – גדל לכ-150 מיליארד דולר, לעומת כ-100 מיליארד דולר ברבעון הקודם.

הגורם המרכזי לצמיחה הוא הביקוש לזיכרונות HBM ולזיכרונות DRAM מתקדמים המשמשים מאיצי AI ושרתים במרכזי נתונים. מערכות AI זקוקות לכמויות גדולות בהרבה של זיכרון ולרוחב פס גבוה יותר בהשוואה לשרתים מסורתיים.

ברבעון הרביעי של שנת הכספים רשמה Micron הכנסות של כ-54.2 מיליארד דולר – יותר מפי ארבעה לעומת התקופה המקבילה אשתקד.

החברה מזהירה במקביל כי יכולת האספקה מוגבלת, והלקוחות הגדולים מנסים להבטיח מראש כמויות לשנים הבאות.

Micron מרחיבה בשל כך את כושר הייצור בארצות הברית וביפן, כאשר ייצור ראשוני של פרוסות במפעלים החדשים צפוי להתחיל באמצע 2027.

התוצאות של Micron משמשות גם כאינדיקטור למצבו של שוק תשתיות ה-AI כולו: למרות ההשקעות העצומות שכבר בוצעו, הביקוש לרכיבי זיכרון מתקדמים ממשיך לעלות מהר מכושר הייצור.

הפוסט Micron: הביקוש לזיכרונות AI מזניק את התחזיות ואת צבר ההזמנות הופיע לראשונה ב-Chiportal.

Broadcom הסכימה להעמיד ל-Anthropic מימון של עד 42 מיליארד דולר, כחלק ממערך העסקאות שנועד לממן את תשתיות המחשוב העצומות הדרושות לפיתוח ולהפעלת מודלי הבינה המלאכותית של החברה.

הפרטים נחשפו בתשקיף של Anthropic לקראת הנפקה. על פי המסמכים, החברה התחייבה לשכור במשך חמש שנים קיבולת מחשוב המבוססת על מעבדי TPU בהיקף כולל של כ-125.2 מיליארד דולר. המימון של Broadcom עשוי לכסות כשליש מהסכום.

המהלך מדגים שינוי משמעותי במבנה של שוק תשתיות ה-AI: יצרניות ומפתחות שבבים אינן מסתפקות עוד במכירת חומרה, אלא משתתפות גם במימון הלקוחות שרוכשים או שוכרים את כוח המחשוב.

Broadcom ממלאת תפקיד מרכזי בפיתוח שבבים מותאמים לענקיות הטכנולוגיה ולחברות AI. לפי התחזיות שפורסמו במסגרת מסמכי Anthropic, החברה עשויה להפוך כבר ב-2027 ללקוחה הגדולה ביותר של פעילות תכנון שבבי ה-AI של Broadcom.

Broadcom צופה כי הכנסותיה משבבי AI יגיעו לכ-115 מיליארד דולר ב-2027 ולכ-230 מיליארד דולר ב-2028, נתונים שממחישים את קצב ההתרחבות החריג של השוק.

חלק מהמימון ל-Anthropic יינתן באמצעות איגרות חוב הניתנות להמרה למניות, ובכך עשויה Broadcom להפוך גם לבעלת מניות בחברת ה-AI.

עם זאת, המבנה יוצר גם תלות הדדית: Broadcom מספקת טכנולוגיה, מסייעת במימון רכישתה ובמקביל נהנית מהגידול בהזמנות. מודלים כאלה הולכים ונעשים שכיחים בשוק ה-AI, שבו עלות הקמת תשתיות המחשוב מגיעה לעשרות ואף מאות מיליארדי דולרים.

הפוסט Broadcom תממן את Anthropic בעד 42 מיליארד דולר לרכישת כוח מחשוב הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הגידול בהיצע מאיצי הבינה המלאכותית עדיין אינו מתורגם לירידה במחירי כוח המחשוב. להפך: נתונים חדשים מ־Nebius ומ־CoreWeave מצביעים על כך שלקוחות ממשיכים לשלם יותר עבור קיבולת GPU, CPU וזיכרון — גם כאשר דורות חדשים של חומרה נכנסים לשוק.

Nebius הודיעה כי החל מ־1 באוקטובר תעלה את מחירי ה־pay-as-you-go של מספר מאיצי NVIDIA בשיעור של 17%–21%. זו העלאת המחירים השנייה של החברה בתוך שלושה חודשים.

לפי הנתונים שנמסרו, מחיר השימוש לפי שעה ב־H100 יעלה בכ־17%, בעוד שמחיר B300 יעלה בכ־21%. גם שירותים שאינם מבוססי GPU מתייקרים: מופעי CPU מסוימים יעלו בכ־25%, ומחירי זיכרון מסוימים בכ־41%.

Nebius מדגישה שלקוחות שמתחייבים לאשכולות גדולים למשך חודשים יכולים לקבל הנחות, ולכן המחירים החדשים אינם משקפים בהכרח את המחיר שמשלמים הלקוחות הגדולים ביותר בחוזים ארוכי טווח.

CoreWeave: חוזים חדשים בכ־40 מיליון דולר למגה־ואט

התמונה מקבלת חיזוק גם מ־CoreWeave. החברה מסרה כי ברבעון השלישי חתמה על חוזים קצרי טווח של שלושה עד שישה חודשים במחיר שקול לכ־40 מיליון דולר הכנסה שנתית לכל מגה־ואט של הספק הנדרש להפעלת אשכולות המחשוב.

CoreWeave דיווחה גם כי הוסיפה יותר מ־25 מיליארד דולר של התחייבויות לקוחות חדשות בתחילת הרבעון השלישי, וכי ההספק החוזי שלה גדל מכ־3.7 גיגה־ואט בסוף יוני לכ־4.2 גיגה־ואט באוגוסט.

הנתון של מחיר למגה־ואט חשוב משום שהוא מראה עד כמה שוק מחשוב ה־AI כבר אינו נמדד רק במספר GPUs. מגה־ואט מגלם למעשה מערכת שלמה: מאיצים, CPUs, זיכרון, מתגים, רשתות אופטיות, קירור, מערכות חשמל, שטח במרכז נתונים ותפעול.

מדוע המחיר עולה כשנכנסים שבבים חדשים?

בשווקים טכנולוגיים רגילים, הגדלת היצע והכנסת דורות חדשים נוטות להוזיל בהדרגה את המחיר ליחידת ביצוע. שוק ה־AI מתנהג כרגע אחרת משום שהביקוש גדל מהר יותר מהקיבולת שמתווספת.

הגורם הראשון הוא האצה בהיקף ה־inference. אימון מודל גדול הוא אירוע מוגבל בזמן, אך לאחר שהמודל נפרס הוא עשוי לשרת מיליוני או מיליארדי בקשות מדי יום. ככל שיותר שירותים משלבים AI, הביקוש לחישוב הופך רציף.

הגורם השני הוא שמאיץ אינו פועל לבד. גם אם היצע GPUs גדל, יש צורך ב־HBM, אריזה מתקדמת, אופטיקה, מתגים, CPUs, אחסון, קירור וחשמל. מחסור בכל אחד מהרכיבים הללו יכול להגביל את הקיבולת הכוללת.

הגורם השלישי הוא זמן ההקמה. מרכז נתונים חדש דורש חיבור לרשת החשמל, תשתיות קירור ולעיתים בניית תחנת משנה. זמני ההמתנה לחשמל ולציוד יכולים להיות ארוכים יותר מזמן הייצור של ה־GPU עצמו.

כוח תמחור ל"ניאו־קלאוד"

Nebius ו־CoreWeave שייכות לקבוצת חברות שמכונות לעיתים neoclouds — ספקיות ענן המתמקדות בתשתיות AI עתירות GPU. הן מתחרות בענקיות כמו AWS, Microsoft Azure ו־Google Cloud, אך מציעות לעיתים אשכולות גדולים ומותאמים יותר לאימון ולהרצת מודלים.

עליית המחירים מצביעה על כך שלספקיות הללו יש כרגע כוח תמחור. לקוחות שמבקשים גישה מיידית למאיצים החדשים מוכנים לשלם פרמיה, במיוחד כאשר החלופה היא להמתין חודשים לקיבולת.

עם זאת, אין להסיק מכך שמחירי מחשוב AI יעלו ללא הגבלה. קיבולת חדשה נבנית במהירות, NVIDIA, AMD וחברות נוספות משיקות דורות חדשים, וספקיות הענן הגדולות מפתחות מאיצים עצמאיים. בטווח הארוך התחרות עשויה להפעיל לחץ כלפי מטה.

בטווח הקצר, הנתונים של ספטמבר 2026 מצביעים דווקא על ההפך: למרות השקעות עתק והרחבת היצע השבבים, הביקוש למחשוב AI ממשיך לגדול מהר מספיק כדי לאפשר לספקיות להעלות מחירים.

הפוסט מחקרי שוק: מחירי מחשוב ה־AI ממשיכים לעלות למרות התרחבות היצע המאיצים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מנכ"ל NVIDIA, ג'נסן הואנג, אמר כי הוא מצפה שהחברה תמכור בשנת 2027 פי שניים שבבים מאשר בשנת 2026. הדברים נאמרו במהלך אירוע בסקוטלנד, על רקע המשך הגידול בהשקעות העולמיות בתשתיות בינה מלאכותית.

"אני מצפה ש־NVIDIA תמכור בשנה הבאה פי שניים שבבים מכפי שאנחנו מוכרים השנה", אמר הואנג. לדבריו, הסיבה היא שהבינה המלאכותית כבר נתפסת במדינות ובתעשיות רבות כתשתית כלכלית ולא רק כטכנולוגיה ניסיונית.

התחזית בולטת משום ש־NVIDIA אינה מפרסמת בדרך כלל נתון כולל של מספר השבבים שהיא מוכרת. לכן גם קשה לתרגם את דבריו ישירות למספר יחידות או להכנסות.

לא מדובר רק ב־GPU

הפרשנות הראשונית עשויה להיות ש־NVIDIA מתכוונת להכפיל את מספר מאיצי ה־GPU למרכזי נתונים, אך סל המוצרים של החברה רחב בהרבה.

לצד מאיצי Blackwell ו־Rubin, NVIDIA מוכרת גם CPUs, שבבי מתגים לרשתות, רכיבי InfiniBand ו־Ethernet, שבבים לתקשורת אופטית, מערכות Jetson לרובוטיקה ולמערכות משובצות, שבבים למחשבים ניידים ורכיבים לתעשיית הרכב. החברה מספקת גם שבב עבור Nintendo Switch 2.

בנוסף, ארכיטקטורות rack-scale כמו NVL72 משלבות מספר רב של רכיבים בכל מערכת. לכן גידול במספר המערכות שנמכרות מגדיל במקביל את מספר ה־GPU, CPU ושבבי התקשורת שנכללים בכל התקנה.

בשנה שעברה אמר הואנג כי NVIDIA שלחה כשישה מיליון GPUs ממשפחת Blackwell בתוך ארבעה רבעונים. המעבר לדור Rubin והתרחבות המכירות של מערכות שלמות עשויים להגדיל משמעותית את מספר השבבים שמסופקים לכל לקוח.

הכפלת יחידות לא בהכרח פירושה הכפלת הכנסות

חשוב להבחין בין מספר שבבים לבין הכנסות. החברה עשויה למכור מספר גדול יותר של רכיבים במחירים שונים, כך שהכפלת מספר היחידות אינה שקולה להכפלת ההכנסה.

NVIDIA עצמה צופה קצב צמיחה גבוה מאוד גם בהכנסות בשנה הפיסקלית הבאה, אך מבנה המוצרים משתנה. לצד מאיצי קצה יקרים מאוד, החברה מרחיבה את נוכחותה ברשתות, CPUs ומערכות inference, שחלקם עשויים להיות זולים יותר ליחידה.

במקביל, הביקוש עובר בהדרגה משלב שבו עיקר ההשקעה הופנה לאימון מודלים גדולים לשלב שבו inference בקנה מידה עצום הופך לצרכן מרכזי של חומרה. אם מיליארדי משתמשים ושירותים יריצו מודלי AI באופן רציף, מספר המאיצים והרכיבים הדרוש להפעלתם עשוי להיות גדול אף יותר מהכמות הדרושה לאימון.

עדיין קיימים צווארי בקבוק

התחזית האגרסיבית של הואנג מגיעה בזמן שהתעשייה מתמודדת עם מגבלות באספקת זיכרון HBM, אריזה מתקדמת, רכיבי אופטיקה, חשמל ומרכזי נתונים. גם אם הביקוש קיים, הכפלת מספר השבבים דורשת הרחבת קיבולת לאורך כל שרשרת האספקה.

TSMC, יצרניות הזיכרון וספקיות ציוד האריזה והקישוריות משקיעות סכומים גדולים כדי להגדיל קיבולת. במקביל NVIDIA מקדמת מעבר למערכות rack-scale שבהן היא מספקת חלק הולך וגדל מהמערכת — ולא רק את המאיץ המרכזי.

דבריו של הואנג הם תחזית של מנהל החברה ולא יעד משלוחים מפורט, אך הם מצביעים על כך ש־NVIDIA אינה צופה התמתנות קרובה בביקוש. להפך: החברה מתכננת סביב תרחיש שבו מספר השבבים הנדרש לתשתיות AI ממשיך לגדול בקצב חריג גם ב־2027.

הפוסט ג'נסן הואנג: NVIDIA צפויה למכור ב־2027 פי שניים שבבים מאשר ב־2026 הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אפל (Apple) בוחנת חזרה לשוק השרתים הארגוניים, יותר מעשור לאחר שהפסיקה למכור את משפחת Xserve. לפי דיווח של The Information, החברה מפתחת מערכת שרת המבוססת על שבבי Apple Silicon ומיועדת בעיקר להרצת יישומי בינה מלאכותית אצל חברות, ממשלות ומפתחים.

הדיווח מתאר שתי תצורות אפשריות: מערכת קטנה יותר המבוססת על שני שבבי M8 Ultra, ומערכת גדולה יותר עם ארבעה שבבים. M8 Ultra הוא שבב עתידי שעדיין אינו קיים כמוצר מסחרי, ולכן מדובר בתוכנית לטווח ארוך. לפי המקור, היעד שנבחן הוא 2029.

הפרויקט מסקרן במיוחד משום שאפל שוקלת לשלב בו טכנולוגיית קישוריות של NVIDIA. לפי The Information, אנשי אפל דנו באפשרות להשתמש ב־NVLink Fusion כדי לחבר בין שבבי M8 Ultra ולגרום למספר מעבדים לפעול כמערכת אחת.

NVLink Fusion פותח דלת גם לשבבים שאינם של NVIDIA

NVLink פותח במקור כדי לספק קישוריות מהירה בין GPUs ומעבדים של NVIDIA. בשנים האחרונות הרחיבה NVIDIA את המודל באמצעות NVLink Fusion, המאפשר לחברות אחרות לשלב מעבדים, מאיצים או רכיבי CPU משלהן בתוך מערכות המבוססות על תשתית הקישוריות של NVIDIA.

עבור אפל, חיבור כזה עשוי להיות משמעותי משום ששבבי M-series מאופיינים בארכיטקטורת זיכרון מאוחד וביעילות אנרגטית גבוהה, אך חיבור מספר שבבים למערכת גדולה מחייב שכבת interconnect מהירה מאוד. בשוק ה־AI, שבו מודלים גדולים נפרסים על פני עשרות ומאות מאיצים, הקישוריות הפכה לרכיב קריטי בביצועים הכוללים.

עצם האפשרות לשיתוף פעולה בין אפל ל־NVIDIA בולטת גם מבחינה היסטורית. היחסים בין החברות היו מתוחים במשך שנים, ואפל עברה בהדרגה לפתרונות גרפיים ומעבדים שפיתחה בעצמה. שילוב טכנולוגיית NVIDIA בשרת עתידי יהיה שינוי משמעותי בדפוס הזה.

לא שרת לענן של אפל בלבד

על פי הדיווח, מדובר במוצר שאפל עשויה למכור ללקוחות חיצוניים ולא רק להפעיל במרכזי הנתונים שלה. קהל היעד עשוי להיות ארגונים המעוניינים להריץ מודלי AI אצלם — בעיקר בשלב ה־inference, כלומר הפעלת מודלים מאומנים והפקת תשובות — ולא בהכרח לבנות אשכולות ענק לאימון מודלים מהיסוד.

הכיוון מתאים גם לשימוש הגובר במחשבי Mac Studio ו־Mac mini עם Apple Silicon בקרב מפתחי AI, בעיקר למשימות שבהן קיבולת זיכרון גדולה וצריכת חשמל נמוכה חשובות לצד ביצועי המאיץ.

עם זאת, צריך להדגיש כי אפל לא הכריזה על המוצר. The Information מציין שהשרת עדיין נמצא בשלבי תכנון, שהשימוש ב־NVLink Fusion אינו סגור, ושגם יעד 2029 עשוי להשתנות. פרויקטים ארוכי טווח מסוג זה עשויים לעבור שינויים גדולים ואף להתבטל לפני ההשקה.

חזרה לשוק שאפל עזבה ב־2011

אפל הפסיקה את Xserve ב־2011 ובמשך שנים התרחקה משוק שרתי הארגונים. חזרה לשוק הזה תהיה חריגה מהאסטרטגיה המוכרת של החברה, שהתמקדה במכשירי קצה, שירותים ומחשבים אישיים.

הסיבה האפשרית לשינוי היא גל ההשקעות בבינה מלאכותית. הביקוש לשרתים עתירי זיכרון ולמערכות inference יוצר שוק חדש שבו יעילות אנרגטית, שילוב חומרה־תוכנה וקישוריות מהירה עשויים לפתוח מקום גם לארכיטקטורות שאינן x86 או GPU מסורתיים.

אם אפל אכן תוציא את המוצר לפועל, היא לא תהיה רק לקוחה של תעשיית שרתי ה־AI — אלא עשויה להפוך לספקית חומרה המתחרה ישירות על תקציבי תשתית בארגונים.

הפוסט דיווח: אפל בוחנת חזרה לשוק השרתים עם M8 Ultra וקישוריות של NVIDIA הופיע לראשונה ב-Chiportal.