אנבידיה דיווחה הלילה על עוד רבעון שיא, שממחיש עד כמה שוק תשתיות הבינה המלאכותית ממשיך להתרחב סביב מרכזי הנתונים. ברבעון הראשון של שנת הכספים 2027, שהסתיים ב־26 באפריל 2026, רשמה החברה הכנסות של 81.6 מיליארד דולר. מדובר בעלייה של 20% לעומת הרבעון הקודם ובזינוק של 85% לעומת הרבעון המקביל אשתקד. הכנסות מרכזי הנתונים הגיעו לשיא של 75.2 מיליארד דולר, עלייה של 92% לעומת השנה שעברה.

הנתונים מציבים את אנבידיה לא עוד כחברת שבבים גרפיים, אלא כספקית התשתית המרכזית של כלכלת ה־AI. לפי הדוח, הכנסות מחשוב מרכזי הנתונים הגיעו ל־60.4 מיליארד דולר, ואילו הכנסות הרשתות במרכזי הנתונים הגיעו ל־14.8 מיליארד דולר – כמעט פי שלושה לעומת השנה שעברה. הרווח הנקי לפי GAAP הסתכם ב־58.3 מיליארד דולר, והרווח המדולל למניה הגיע ל־2.39 דולר. הרווח המתואם למניה עמד על 1.87 דולר.

מנכ״ל ומייסד החברה, ג׳נסן הואנג, תיאר את המגמה כ״האצה בבניית מפעלי AI״, כלומר מרכזי נתונים שתפקידם לייצר שירותי בינה מלאכותית בקנה מידה תעשייתי. לדבריו, עידן ה־Agentic AI כבר החל, והמערכות אינן רק משיבות לשאלות אלא מבצעות עבודה ממשית בארגונים. בשיחת הוועידה לאחר פרסום הדוחות אמר הואנג כי “הביקוש הפך לפרבולי”, וכי בעידן החדש “קיבולת מחשוב היא הכנסות ורווחים”.

מרכזי נתונים, ענן ו־AI ריבוני

אנבידיה משנה במקביל את אופן הדיווח שלה, כדי לשקף טוב יותר את מקורות הצמיחה. החברה תחלק מעתה את פעילותה לשתי פלטפורמות שוק עיקריות: מרכזי נתונים ומחשוב קצה. בתוך מרכזי הנתונים היא תדווח על שני תתי־שווקים: Hyperscale, הכולל את ענקיות הענן וחברות האינטרנט הגדולות, ו־ACIE, הכולל ענני AI, תעשייה וארגונים. מחשוב הקצה יכלול מחשבים אישיים, קונסולות משחק, תחנות עבודה, תחנות בסיס לרשתות AI-RAN, רובוטיקה ורכב.

לפי סמנכ״לית הכספים קולט קרס, הכנסות ההייפרסקייל ברבעון הסתכמו ב־38 מיליארד דולר והיוו כמחצית מהכנסות מרכזי הנתונים. הכנסות תחום ACIE הסתכמו ב־37 מיליארד דולר וצמחו ב־31% לעומת הרבעון הקודם. החברה ציינה גם כי הכנסות ענני ה־AI יותר משלשו את עצמן לעומת השנה שעברה, וכי הכנסות AI ריבוני צמחו ביותר מ־80%.

המשמעות היא שהצמיחה של אנבידיה אינה נשענת רק על חמש או שש ענקיות ענן. החברה מנסה להראות למשקיעים כי גל הביקוש מתרחב גם לענני AI ייעודיים, מרכזי נתונים לאומיים, תשתיות ארגוניות ומערכות תעשייתיות. זהו מסר חשוב במיוחד בשלב שבו השוק בוחן אם השקעות הענק ב־AI הן מחזור זמני, או שינוי מבני ארוך טווח בתשתיות המחשוב.

בלקוול עכשיו, ורה רובין בדרך

ארכיטקטורת Blackwell ממשיכה להיות מנוע הצמיחה המרכזי של אנבידיה. החברה אמרה כי הביקוש למערכות GB300 ו־NVL72 חזק במיוחד בקרב בוני מודלים גדולים וענקיות ענן. קרס ציינה בשיחת הוועידה כי זהו קצב ההשקה המהיר ביותר בתולדות החברה.

הדור הבא כבר בדרך. אנבידיה הודיעה כי תחל משלוחי ייצור של פלטפורמת Vera Rubin במחצית השנייה של השנה, החל מהרבעון השלישי. לפי החברה, ורה רובין תשלב מעבד Vera ייעודי ל־Agentic AI עם מאיצי Rubin ורכיבי תקשורת מהירים. הואנג אמר בשיחה כי ורה פותחת בפני אנבידיה שוק חדש של מעבדים מרכזיים, תחום שבו החברה לא פעלה בעבר בהיקף דומה, וטען כי כל יצרני המערכות וענקיות הענן הגדולות נערכים לפריסה שלה.

זהו שינוי אסטרטגי משמעותי. אנבידיה כבר אינה מסתפקת במכירת מאיצים גרפיים. היא מציעה מערכות שלמות: GPU, CPU, תקשורת, אחסון, תוכנה, שכבות אבטחה וכלי פיתוח. בכך היא מנסה להגדיל את חלקה מכל דולר שמושקע במרכזי נתונים ל־AI, ולהקשות על מתחרים שמציעים רכיב בודד בלבד.

סין נשארת מחוץ לתחזית

נקודת האזהרה המרכזית בדוח היא סין. אנבידיה צופה הכנסות של 91 מיליארד דולר ברבעון השני של שנת הכספים 2027, פלוס או מינוס 2%, אך מדגישה כי התחזית אינה כוללת הכנסות ממכירות מחשוב מרכזי נתונים לסין. החברה ציינה כי אף שהממשל האמריקני אישר רישיונות למשלוח H200 ללקוחות בסין, עדיין לא נרשמו הכנסות כאלה, ולא ברור אם הרשויות בסין יאפשרו את היבוא.

המשמעות היא שהתחזית החזקה של אנבידיה נשענת על ביקוש מחוץ לסין. מצד אחד, זה מצביע על עומק הביקוש העולמי. מצד אחר, הוא משאיר מקור אי־ודאות גיאופוליטי משמעותי, במיוחד בשוק שבו שבבי AI הפכו לנכס אסטרטגי.

חלוקת כסף לבעלי המניות – וסימן לביטחון עצמי

לצד ההשקעה האדירה בתשתיות, אנבידיה מגדילה גם את ההחזר לבעלי המניות. החברה החזירה ברבעון כ־20 מיליארד דולר באמצעות רכישה עצמית של מניות ודיבידנד. הדירקטוריון אישר תוכנית רכישה עצמית נוספת של 80 מיליארד דולר, ללא תאריך תפוגה, והדיבידנד הרבעוני יעלה מסנט אחד ל־25 סנט למניה.

המהלך מאותת שהנהלת החברה רואה את תזרים המזומנים הנוכחי כבר־קיימא לפחות בטווח הקרוב. קרס אמרה בשיחה כי החברה מתכוונת להחזיר השנה לבעלי המניות כ־50% מתזרים המזומנים החופשי, תוך המשך השקעות במחקר ופיתוח, בשרשרת האספקה ובאקוסיסטם של AI.

הרבעון של אנבידיה משקף חברה שנמצאת במרכז גל ההשקעות הגדול ביותר כיום בטכנולוגיה. השאלה המרכזית אינה אם הביקוש ל־AI קיים, אלא כמה זמן יימשך קצב ההשקעות הזה, מי יוכל לממן אותו, והאם אנבידיה תצליח לשמור על היתרון כאשר יותר חברות מנסות לפתח שבבים, מערכות ורכיבי רשת משלהן. בינתיים, המספרים מראים שהשוק ממשיך לרדוף אחרי קיבולת מחשוב – ואנבידיה עדיין עומדת במרכז המרוץ.

הפוסט אנבידיה שוברת שיא: הכנסות של 81.6 מיליארד דולר ברבעון, כמעט כולן ממרכזי נתונים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

במשך שנים נראתה הקריפטוגרפיה הפוסט־קוונטית כמו נושא עתידי, כזה שמעניין בעיקר חוקרים, גופי ביטחון ויצרני תשתיות. בהרצאה שנשא דותן פינקלשטיין מ-NVIDIA בכנס ChipEx2026, היא הוצגה כאתגר הנדסי מיידי לתעשיית השבבים, לתשתיות הענן ולחברות שמפתחות ומפעילות מודלי בינה מלאכותית. המסר המרכזי היה כי מערכות אבטחה שנבנות היום יצטרכו להמשיך להגן על מידע גם בעולם שבו מחשבים קוונטיים חזקים יוכלו לשבור חלק גדול מן ההצפנה האסימטרית המקובלת כיום.

הבעיה אינה שכל סוגי ההצפנה יקרסו באותה מידה. הצפנה סימטרית חזקה, כמו AES עם מפתחות של 256 ביט, נחשבת לעמידה יותר גם בתרחישים קוונטיים, ולכן האיום המרכזי מתמקד בקריפטוגרפיה אסימטרית: RSA, Diffie-Hellman וקריפטוגרפיה אליפטית. אלה משמשות כיום לזיהוי, החלפת מפתחות, חתימות דיגיטליות, חתימת קוד, אימות קושחה ובניית שרשראות אמון. ה-NSA הזהירה כבר ב-2022 כי מחשב קוונטי רלוונטי לקריפטואנליזה עלול לשבור מערכות מפתח ציבורי שנמצאות בשימוש כיום, ולכן יש להתחיל לתכנן, לתקצב ולהיערך למעבר לאלגוריתמים עמידים בפני מחשוב קוונטי. (nsa.gov)

הדחיפות נובעת גם מן האיום המכונה Harvest Now, Decrypt Later: גורם עוין יכול לאסוף היום מידע מוצפן, לשמור אותו, ולנסות לפענח אותו בעתיד כאשר יהיו בידיו יכולות קוונטיות מתאימות. במערכות AI בענן, הסיכון אינו מוגבל למסמכים או לתעבורה מוצפנת. הוא נוגע גם למשקלי מודלים, למידע אימון, למפתחות זהות, לשרשראות אספקה של תוכנה וליכולת לוודא שהקוד שרץ בפועל הוא אכן הקוד שאושר.

לכן, לפי פינקלשטיין, ההיערכות אינה יכולה להישאר בשכבת התוכנה בלבד. היא צריכה להתחיל בשלב תכנון השבבים. אם שורש האמון נמצא בתוך הסיליקון, גם התמיכה בקריפטוגרפיה פוסט־קוונטית צריכה להיבנות שם מראש. במונחי תעשיית השבבים, זהו מקרה קלאסי של shift left: טיפול בבעיה מוקדם ככל האפשר במחזור הפיתוח, לפני שהחומרה כבר נשלחה לשוק וקשה או בלתי אפשרי לעדכן אותה.

הרקע הרגולטורי כבר קיים. NIST אישר באוגוסט 2024 שלושה תקני FIPS ראשונים לקריפטוגרפיה פוסט־קוונטית: FIPS 203 עבור ML-KEM, מנגנון לקביעת מפתחות המבוסס על CRYSTALS-Kyber; FIPS 204 עבור ML-DSA, תקן חתימה דיגיטלית המבוסס על CRYSTALS-Dilithium; ו-FIPS 205 עבור SLH-DSA, חתימה דיגיטלית חסרת מצב המבוססת על SPHINCS+. (csrc.nist.gov) במקביל, מסמך CNSA 2.0 של ה-NSA קובע לוחות זמנים למעבר במערכות ביטחון לאומי בארה"ב: חתימת תוכנה וקושחה אמורה לתמוך ולהעדיף אלגוריתמים חדשים כבר ב-2025, ולעבור לשימוש בלעדי בהם עד 2030; ציוד רשת מסורתי אמור לתמוך ולהעדיף CNSA 2.0 עד 2026 ולעבור לשימוש בלעדי עד 2030; מערכות הפעלה ושירותי ענן מקבלים לוחות זמנים ארוכים יותר, עד 2033 לשימוש בלעדי.

פינקלשטיין הבחין בין שתי משפחות מרכזיות של פתרונות. הראשונה היא אלגוריתמים מבוססי סריגים, ובהם ML-KEM ו-ML-DSA. היתרון שלהם הוא איזון טוב בין רמת אבטחה, ביצועים וגודל מפתחות או חתימות. הם גם חסרי מצב, ולכן מתאימים יותר לסביבות גדולות שבהן קשה לנהל מצב פנימי לכל פעולת חתימה. המשפחה השנייה היא אלגוריתמים מבוססי Hash, כמו LMS ו-XMSS. אלה נבדקו במשך שנים, אך הם שומרי מצב: כל חתימה משנה את המצב הפנימי של המערכת, ואם המצב אובד, משוכפל או נפגע, עלולה להיפגע גם האבטחה. במסמך CNSA 2.0 ה-NSA ממליצה על LMS ו-XMSS לחתימת תוכנה וקושחה, אך מדגישה את הצורך לנהל מצב כראוי וליישם את החתימה בחומרה.

המעבר לא יתבצע ביום אחד. לכן הגישה המעשית שמוצגת כיום בתעשייה היא גישה היברידית: שילוב של קריפטוגרפיה קלאסית וקריפטוגרפיה פוסט־קוונטית בתוך אותה שרשרת אמון. במערכת כזו, השבב מחזיק גם מפתחות קלאסיים וגם מפתחות פוסט־קוונטיים. שלבי האתחול הראשונים — BootROM, קושחה ראשונית ורכיבי firmware נוספים — מאומתים באמצעות שני העולמות במקביל. כך ניתן לשמור על תאימות לאחור, אך להתחיל לבנות בסיס אבטחה שיחזיק גם מול איומים קוונטיים עתידיים.

החיבור לעולם ה-AI בענן הוא החלק המשמעותי בהרצאה. מודלי AI גדולים אינם רק קוד. הם נכסים כלכליים עצומים. משקליהם, נתוני האימון שלהם, תהליכי ההסקה והסביבה שבה הם רצים דורשים רמת אמון גבוהה. כאשר לקוח או ספק מודל מפעיל מערכת בענן, הוא צריך לדעת שהחומרה, הקושחה, מערכת ההפעלה ושכבת התוכנה פועלות במצב צפוי ומאובטח. כאן נכנס תהליך ה-attestation: השבב מודד בזמן האתחול את רכיבי המערכת, חותם על המדידות באמצעות מפתחות שמוגנים בתוך הסיליקון, ומאפשר לגורם חיצוני לאמת שהמערכת לא שונתה.

בארכיטקטורה פוסט־קוונטית, גם תהליך האימות הזה צריך להיות עמיד לעתיד. שורש אמון היברידי בתוך השבב יכול לחתום על זהות המערכת גם באמצעות מפתח קלאסי וגם באמצעות מפתח פוסט־קוונטי, למשל ML-DSA. כך אפשר לבנות שרשרת זהות מלאה שמתחילה בסיליקון, ממשיכה לקושחה, עוברת למערכת ההפעלה ומסתיימת בשכבת התוכנה שמריצה את מודל ה-AI. עבור ספקיות ענן ולקוחות גדולים, זו דרך לוודא שהמודל שלהם רץ בסביבה שהם יכולים לסמוך עליה.

האתגר נעשה מורכב יותר משום שעולם ה-AI מתקדם בהדרגה משרתי Bare Metal, שמוקדשים ללקוח יחיד, אל סביבות ענן מרובות דיירים. זהו מעבר חיוני מבחינה כלכלית ותפעולית, משום שהוא מאפשר ניצול יעיל יותר של חומרה יקרה. אבל הוא מחייב מנגנוני בידוד ואימות חזקים יותר. כאשר כמה לקוחות או כמה מודלים חולקים תשתית פיזית, כל חולשה בזהות החומרה, באתחול המאובטח או בשרשרת האמון עלולה להפוך לסיכון עסקי ואבטחתי.

המשמעות עבור יצרני שבבים היא ברורה: קריפטוגרפיה פוסט־קוונטית אינה שכבת תוספת שאפשר להדביק בסוף. היא צריכה להיות חלק מתכנון המוצר, ממבנה שורש האמון, ממנגנוני secure boot, ממערכות attestation ומהקשר בין השבב לענן. מי שיתחיל בכך רק כאשר מחשבים קוונטיים יהיו זמינים בפועל, עלול לגלות שמחזורי הפיתוח של חומרה, קושחה וענן ארוכים מדי.

המסר המרכזי מהרצאתו של פינקלשטיין הוא שהעידן הפוסט־קוונטי אינו מתחיל ביום שבו מחשב קוונטי ישבור RSA. הוא מתחיל עכשיו, בתכנון המערכות שיצטרכו להיות מאובטחות בעוד חמש, עשר וחמש־עשרה שנים. עבור תעשיית השבבים, ועבור עולם ה-AI בענן, זו אינה רק סוגיית קריפטוגרפיה. זו שאלה של אמון בתשתית שעליה ירוצו המודלים החשובים ביותר של העשור הבא.

הפוסט דותן פינקלשטיין מ-NVIDIA: אבטחת ה-AI בענן חייבת להיערך כבר עכשיו לעידן הפוסט־קוונטי 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.

אמזון מאותתת לראשונה בפומבי על אפשרות להפוך את שבבי הבינה המלאכותית שלה ממנוע פנימי של AWS לעסק חיצוני רחב יותר. במכתב לבעלי המניות שפורסם ב־9 באפריל 2026 כתב המנכ"ל אנדי ג’סי כי קצב ההכנסות השנתי של עסקי השבבים של החברה — הכוללים את מעבדי Graviton, מאיצי Trainium וכרטיסי הרשת Nitro — כבר עבר את רף 20 מיליארד הדולר, והוא ממשיך לצמוח בשיעורים תלת־ספרתיים משנה לשנה. ג’סי הוסיף כי הנתון הזה אף “ממעיט” עם היקף הפעילות האמיתי, משום שאמזון עדיין ממסחרת את השבבים שלה בעיקר דרך שירותי EC2, ולא כחטיבת שבבים עצמאית שמוכרת ללקוחות חיצוניים כפי שעושות יצרניות שבבים אחרות. לדבריו, אילו עסקי השבבים היו פועלים כעסק עצמאי שמוכר גם ל-AWS וגם לצדדים שלישיים, קצב ההכנסות השנתי היה מגיע לכ־50 מיליארד דולר. הוא אף רמז כי בשל הביקוש הגבוה, “סביר מאוד” שאמזון תמכור בעתיד מדפי שרתים שלמים המבוססים על השבבים שלה ללקוחות חיצוניים.

החשיפה הזאת חשובה משום שהיא משנה את האופן שבו צריך לקרוא את אסטרטגיית השבבים של אמזון. נכון להיום, אמזון לא הכריזה על מכירה ישירה של שבבי Trainium או Graviton כמוצרי מדף נפרדים, ולכן אי אפשר עדיין לומר שהיא נכנסה רשמית לשוק של מכירת שבבים “בקופסה”. אבל מהדברים של ג’סי עולה בבירור שהחברה בוחנת את השלב הבא: לא רק להפעיל שבבים משלה בתוך AWS, אלא גם למכור תשתיות פיזיות שלמות המבוססות עליהם. במובן הזה, אמזון מאותתת על מעבר הדרגתי ממודל של ספקית ענן שמשתמשת בסיליקון פנימי, למודל של ספקית תשתיות AI מלאה, שיכולה בעתיד להתחרות לא רק על זמן ענן אלא גם על מכירת מערכות חומרה מוכנות.

האיתות הזה מגיע ברקע מהלך רחב יותר של אמזון בתחום ה-AI. Reuters דיווחה כי ג’סי חשף באותו מכתב גם שקצב ההכנסות השנתי של שירותי ה-AI של AWS כבר עבר את 15 מיליארד הדולר, וכי אמזון מתכננת להוציא בשנת 2026 כ־200 מיליארד דולר בהשקעות הון, בעיקר עבור תשתיות AI. ג’סי גם הדגיש שחלק ניכר מההשקעות הללו כבר מגובה בהתחייבויות לקוחות. המשמעות היא שאמזון אינה מציגה את השבבים שלה כניסוי הנדסי בלבד, אלא כנדבך מרכזי במודל העסקי החדש של AWS: שליטה בשכבות המפתח של התשתית, מן הסיליקון דרך השרתים והרשת ועד שירותי הענן והמודלים עצמם.

צעד הביניים החשוב ביותר בדרך לשם כבר קיים. בדצמבר 2025 השיקה AWS את AWS AI Factories, שירות שמאפשר לפרוס תשתיות AI ייעודיות של AWS בתוך מרכזי הנתונים של הלקוחות עצמם. לפי ההכרזה הרשמית, השירות משלב מאיצי Trainium החדשים של אמזון לצד GPU של אנבידיה, רשתות בעלות השהיה נמוכה, אחסון מהיר ושירותי AI של AWS, וכל זאת בסביבה ייעודית ומבודדת שנבנית עבור הלקוח. במילים אחרות, אמזון כבר אינה מגבילה את השימוש בשבבים שלה לענן הציבורי שלה בלבד; היא כבר מספקת ללקוחות תשתיות פיזיות מבוססות AWS באתר הלקוח. זה עדיין לא שווה למכירת שבב כיחידה עצמאית, אבל זהו שלב מעשי מאוד בדרך לשם.

גם בצד הלקוחות כבר יש סימנים לכך שהשוק מוכן למהלך כזה. ב־7 באפריל דיווחה Reuters כי Uber מרחיבה את השותפות שלה עם אמזון ומשתמשת במעבדי Graviton כדי לשפר עומסי מחשוב בפעילות הנסיעות והמשלוחים שלה, ובמאיצי Trainium כדי לאמן מודלי AI שמפעילים את האפליקציות שלה. במקביל, AWS הודיעה כבר באוקטובר 2025 כי Project Rainier, אחד מאשכולות מחשוב ה-AI הגדולים בעולם, עלה לאוויר עם כמעט חצי מיליון שבבי Trainium2, כאשר Anthropic כבר מריצה עליו עומסי עבודה, ו-Claude צפוי לפעול עד סוף השנה על יותר ממיליון שבבי Trainium2. בפברואר 2026 הודיעו OpenAI ואמזון על שותפות אסטרטגית שבמסגרתה OpenAI תצרוך כ־2 ג'יגה־ואט של קיבולת Trainium דרך תשתיות AWS, בהסכם שכולל את Trainium3 ואת הדור הבא, Trainium4. שלוש הדוגמאות הללו מראות שהשבבים של אמזון כבר אינם רק טכנולוגיה פנימית: הם הופכים לבסיס שעליו נבנים עומסי עבודה של לקוחות חיצוניים מהגדולים בעולם.

המהלך של אמזון גם משתלב במגמה רחבה יותר בתעשייה. Reuters דיווחה השבוע כי Broadcom חתמה עם גוגל על הסכם ארוך טווח לפיתוח ואספקה של דורות עתידיים של שבבי AI מותאמים אישית עבור מדפי ה-AI של גוגל עד 2031, וכי Anthropic תקבל גישה לקיבולת מחשוב גדולה המבוססת על שבבי גוגל. Reuters ציינה כי הביקוש לשבבים מותאמים אישית כמו TPU של גוגל גדל מאוד בשנים האחרונות, ככל שחברות מחפשות חלופות ל-GPU היקרים של אנבידיה. על הרקע הזה, הרמז של ג’סי כבר אינו נשמע תיאורטי: הוא משתלב במעבר רחב של תעשיית הענן ממודל של רכישת שבבים מצד שלישי בלבד, למודל שבו ענקיות הענן מפתחות, מפעילות ובהדרגה גם מסחריות את הסיליקון שלהן עצמן.

לכן, הידיעה האמיתית אינה שאמזון כבר החלה למכור שבבי Trainium או Graviton לחברות אחרות כמוצר מדף. הידיעה היא שאמזון עברה את נקודת הבשלות שבה עסקי השבבים שלה גדולים מספיק כדי להצדיק מהלך כזה, ושמנכ"ל החברה בחר לומר זאת בגלוי. אם אכן תתחיל בעתיד למכור מדפי שרתים חיצוניים, אמזון לא תהיה רק מפעילת ענן עם שבבים פנימיים, אלא שחקנית חומרה משמעותית בשוק ה-AI העולמי — כזו שתנסה להתחרות לא רק באיכות שירותי הענן, אלא גם במחיר־ביצועים של התשתית עצמה.

הפוסט אמזון מאותתת: שבבי ה-AI שלה לא יישארו רק בתוך AWS הופיע לראשונה ב-Chiportal.

גוגל מציבה את שבב ה-TPU (Tensor Processing Unit) במרכז המאבק על ההובלה בבינה מלאכותית, במהלך שמטלטל את המשקיעים באנבידיה ומכניס לחץ מחודש על OpenAI. לפי דיווח של Financial Times מ-8.12.2025, מאיצי ה-TPU שימשו בסיס לאימון דגמי Gemini 3, שבמבחני ביצועים בלתי תלויים עקפו את GPT-5, ותרמו למה ש-OpenAI כינתה פנימית “code red” – הוראה לרכז מאמצים בשדרוג המודלים והצ’אטבוט. (Financial Times)

כיתוב תמונה מוצע: מודלים של Gemini 3 מאומנים על גבי מאיצי TPU במרכזי נתונים – המחשה: depositphotos.com

ה-TPU יוצא מהצל: לא רק “עוד שבב”, אלא אסטרטגיית Full-Stack

היתרון של גוגל, כפי שמציגים בחברה, הוא גישה “מלאה” שמחברת חומרה, תוכנה ותשתיות ענן תחת אותה קורת גג: גוגל מפתחת את המאיצים, בונה סביבם את מערכות האימון וההרצה, ומחברת אותם למוצרים עם מאות מיליוני משתמשים. “הדבר הכי חשוב הוא הגישה המלאה (full stack)”, אמר קוראי קאבוקצ’ואולו, ארכיטקט ה-AI של גוגל ו-CTO של DeepMind.
במקביל, לפי הדיווח, גוגל מתכננת להגדיל משמעותית את היקפי הייצור ולהאיץ את קצב הדורות החדשים של TPU – קצב שעבר בעשור האחרון מכשנתיים לעדכונים תכופים יותר.

עסקאות חיצוניות: Anthropic ו-Meta מעלות את מפלס האיום על אנבידיה

עד לאחרונה ה-TPU נתפס בעיקר כ”נשק פנימי” של גוגל. עכשיו הוא מתחיל להיראות כמוצר שיכול לצאת החוצה ולנגוס בביקוש למאיצי GPU של אנבידיה. נקודת ציון מרכזית הייתה ההודעה של Anthropic (23.10.2025) על הרחבת השימוש ב-Google Cloud, כולל גישה לעד 1 מיליון מאיצי TPU, בהיקף של “עשרות מיליארדי דולרים” ותוספת תשתית של מעל ג’יגה־ואט מחשוב ב-2026.
בנוסף, רויטרס דיווחה ב-25.11.2025 כי Meta נמצאת בשיחות להוצאה של “מיליארדים” על שימוש ב-TPU החל מ-2027 (ואפשרות להשכרה דרך Google Cloud מוקדם יותר), התפתחות שתרמה לתנודתיות במניית אנבידיה.

כיתוב תמונה מוצע: מאיצים למרכזי נתונים הופכים לזירת הקרב העיקרית של מרוץ ה-AI – המחשה: depositphotos.com

“Code red” ב-OpenAI והתגובה של אנבידיה

הלחץ התחרותי כבר מתגלגל לתוך לוחות הזמנים של OpenAI: רויטרס דיווחה כי ב-11.12.2025 השיקה החברה את GPT-5.2, לאחר דחיפה פנימית תחת “code red” בתחילת דצמבר, על רקע ההתקדמות של גוגל עם Gemini 3. מנגד, אנבידיה מנסה לצנן את השיח וטוענת שהיא “דור אחד קדימה” ושפלטפורמתה היא “היחידה שמריצה כל מודל”, תוך הדגשה שגם גוגל ממשיכה להיות לקוחה של אנבידיה לצד ה-TPU.
ברקע, אנליסטים כמו SemiAnalysis טוענים שה-TPU כבר “צמוד” לאנבידיה באימון ובהרצה של מערכות AI מתקדמות, והמשמעות היא שהיתרון של אנבידיה כבר אינו מובן מאליו – במיוחד אם כלי קידוד מבוססי AI יקלו על לקוחות לנתק תלות ב-CUDA.

הפוסט שבבי TPU של גוגל מעלים את מפלס הלחץ על OpenAI ומטלטלים את משקיעי אנבידיה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת הדאטה DualBird, שהוקמה ב־2022 על ידי יזמים ישראלים ופועלת מבוסטון, הודיעה על גיוס כולל של 25 מיליון דולר בסבב Seed ו־A. את הסבב הוביל קרן  Lightspeed Venture Partners, ובהשתתפות Bessemer Venture Partners, Angular Ventures ו־Uncork Capital.

DualBird  הוקמה על ידי גלעד טל – מייסד שותף ו־CTO, אמיר גלעד – מייסד שותף ומנכ"ל, אוהד גמליאל – סמנכ"ל מחקר ופיתוח  ואהוד אליעז – Chief HW Architect

ארבעת המייסדים הם בוגרי הטכניון ומביאים ניסיון מצטבר מאמזון AWS, מלאנוקס, הבאנה ותעשיית המוליכים למחצה. לחברה כ־30 עובדים, ומתוכה שילוב של מומחי חומרה, ענן ותשתיות דאטה.

לפי DualBird, הטכנולוגיה שפיתחה מאפשרת לארגונים להאיץ עומסי דאטה פי 10 עד 100 ולהפחית 50%–90% מעלויות התשתית, באמצעות תוסף תוכנה קל לשילוב – בלי להחליף מערכות, בלי לשכתב קוד ובלי לשנות תהליכי עבודה.

פקק ה־ : AIהנתונים גדלים מהר יותר מהתקציב

לפי הערכות שצוטטו על ידי החברה, שמבוססות בין היתר על נתוני מקינזי, שמירת הקצב עם הצמיחה בביקוש לחישוב – ובעיקר עומסי AI – תדרוש עד 7 טריליון דולר השקעה חדשה במרכזי נתונים עד 2030. יותר משלושה רבעים מסכום זה מיוחסים לעומסי AI בלבד. המשמעות: עלות עיבוד הנתונים גדלה הרבה יותר מהר מהתקציב, וארגונים עלולים למצוא את עצמם לא יכולים להרשות לעצמם ניתוחי דאטה מתקדמים או אימון חוזר תכוף של מודלי AI. (Pulse 2.0)

DualBird טוענת שהיא תוקפת את הבעיה ברמת הארכיטקטורה, ולא רק באמצעות "קוסמטיקה" כמו הוספת GPUs או אופטימיזציות קטנות.

"עיבוד נתונים הוא עומס העבודה הגדול ביותר שעדיין תקוע על מעבדים כלליים (CPU). הוא ראוי למעבדים ייעודיים משלו, בדיוק כמו של־AI יש GPUs", אומר אמיר גלעד, מייסד שותף ומנכ"ל DualBird. "חברות שופכות מיליונים על תשתיות דאטה ו־AI, אבל הארכיטקטורות הקיימות פשוט לא עומדות בקצב".

לדבריו, מנוע הענן של DualBird "מאחד את השכבות" – ממזג חומרה ותוכנה למנוע אחד. במקום להקים חומרה ייעודית באתר הלקוח, החברה מנצלת אינסטנסים בענן עם חומרה ניתנת להגדרה מחדש (rewritable hardware), ומספקת את האצה ברמת חומרה דרך תוסף תוכנה בלבד.

התוצאה: עומסים שלקחו שעות – מסתיימים בדקות, ותהליכים שבעבר היו יקרים מדי להרצה תדירה – כמו אימון חוזר של מודלי AI או אנליטיקות כבדות – הופכים מעשיים וכלכליים.

למה זה מעניין את שוק ה־AI?

בעידן שבו כל מודל AI גדול תלוי בצוואר בקבוק של עיבוד דאטה – איסוף, ניקוי, המרה, אחסון ואימון חוזר – פתרונות כמו של DualBird מכוונים להפוך את שכבת הדאטה ל"מאיץ" ולא לנטל.

עבור ארגונים גדולים, המשמעות הפוטנציאלית היא:פחות שרתים ומרכזי נתונים כדי לבצע את אותה עבודה; יכולת להריץ אנליטיקות כבדות ומודלי AI בתדירות גבוהה יותר ויתור על פרויקטי חומרה יקרים וארוכים, והסתמכות על תוסף ענני אחד.

החברה מתכוונת להשתמש בהשקעה להתרחבות מסחרית – גיוס צוותי מכירות ושירות לקוחות, העמקת שיתופי פעולה עם ארגונים גלובליים והכנת המוצר לזמינות רחבה בתחילת 2026.

הפוסט DualBird גייסה 25 מיליון דולר כדי להאיץ עיבוד נתונים לענן ה־AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת proteanTecs הודיעה על הצלחת אימות בסיליקון של טכנולוגיית ה-IP שלה לניטור בריאות וביצועי שבבים, בייצור בתהליך המתקדם N2P של TSMC (ברמת 2 ננומטר). החברה היא שותפה בתוכנית ה-IP Alliance של TSMC, שהיא חלק מפלטפורמת החדשנות הפתוחה (OIP).

הטמעת מערכת הניטור של proteanTecs בוצעה בשבב ניסוי של לקוח, המיועד לשווקים עתירי ביצועים. דגימות הסיליקון נבחנו ואושרו כמספקות את מלוא המפרט שנקבע, באופן שמאפשר יישום מיידי לייצור בהיקפים גדולים.

לדברי ד״ר אוולין לנדמן, סמנכ״לית הטכנולוגיה של החברה, "הגעה לאימות סיליקון ברמת 2 ננומטר מהווה אבן דרך חשובה. שיתוף הפעולה עם TSMC מאפשר לנו לספק ללקוחות תובנות קריטיות ופתרונות טכנולוגיים המבוססים על התהליכים המתקדמים ביותר".

מערכת הניטור כוללת רכיבי חומרה (Agents, חיישנים, תשתיות שליטה וחיבוריות) לצד יישומי תוכנה. השילוב הזה מעניק ליצרני שבבים ומערכות שקיפות לאורך כל שרשרת הערך – משלב הייצור ועד השימוש בשטח. היישום צפוי לסייע בהאצת זמן הגעה לשוק, שיפור ניצול ההספק והפחתת סיכונים ועלויות בפיתוח שבבים מתקדמים.

בנוסף, שולב גם חיישן חדשני למתח מקומי וטמפרטורה (LVTS), שתוכנן במיוחד למבנה הנאנושיט של טכנולוגיית 2 ננומטר ב-TSMC. השימוש ברכיבי ליבה סטנדרטיים בלבד מאפשר דיוק גבוה וביצועים משופרים, ונועד לענות על הצרכים של הדורות הבאים של ייצור שבבים.

הפוסט ‏פרוטיאן־טקס השלימה אימות סיליקון בטכנולוגיית 2 ננומטר של TSMC הופיע לראשונה ב-Chiportal.