תעשיית השבבים עומדת בפני שלב חדש במהפכת הבינה המלאכותית: מעבר מהענן וממרכזי הנתונים אל מכונות פיזיות, כלי רכב, מפעלי ייצור, רובוטים ומערכות אוטונומיות. כך אמר סאמיר וואסון, מנכ״ל MIPS העולמית, בהרצאה ששודרה בווידאו בכנס ChipEx2026.

לדבריו, במשך שנים שבבים היו בכל מוצר כמעט, אך רוב הציבור לא הבין עד כמה הם מרכזיים לחיי היום־יום, לכלכלה ולביטחון הלאומי. משבר שרשרת האספקה בתקופת הקורונה שינה את התמונה. מהפכת ה־AI האיצה עוד יותר את ההבנה כי גישה לטכנולוגיית שבבים, יכולת ייצור ושליטה בשרשרת האספקה הן כבר לא רק עניין עסקי. הן חלק מהתחרות על עצמאות טכנולוגית.

מהצ׳אטבוטים אל הרובוטים

וואסון תיאר את השלב הבא כמהלך מ־Chatbots to Robots. עד כה, עיקר תשומת הלב הופנתה למרכזי נתונים ולמאיצים גדולים שמריצים מודלים של בינה מלאכותית. אולם השלב הבא, לדבריו, יגיע כאשר אותה אינטליגנציה תעבור אל הקצה: לרכב, לרחוב, למפעל, לרובוטים, לטלפונים ולמערכות תעשייתיות.

המעבר הזה יחייב שינוי עמוק בעולם השבבים. במרכזי נתונים אפשר להפעיל מערכות גדולות, עתירות הספק ויקרות. במכונה פיזית התנאים שונים לחלוטין. יש מגבלות של הספק, חום, עלות, זמן תגובה ואמינות. לכן, לטענת וואסון, השוק יזדקק לפחות לשבבי מדף כלליים ויותר לשבבים שמותאמים לאלגוריתם, לעומס העבודה ולסביבת הפעולה.

הוא השווה את המהלך למה שכבר קרה במרכזי הנתונים. בעבר חברות רכשו בעיקר מעבדי מדף מספקים גדולים. עם עליית ה־AI, חברות ענק החלו לפתח חלק מהסיליקון בעצמן, משום שאלגוריתמים מותאמים דורשים חומרה מותאמת. לדבריו, תהליך דומה צפוי להתרחש כעת גם ברכב, ברובוטיקה ובתעשייה.

RISC-V כ״לינוקס של החומרה״

אחד המסרים המרכזיים בהרצאה היה המעבר לארכיטקטורות פתוחות, ובראשן RISC-V. וואסון תיאר זאת כ״לינוקסיזציה של החומרה״. כשם שלינוקס פתחה את עולם התוכנה למפתחים רבים יותר, כך RISC-V עשויה לפתוח את עולם החומרה לחברות רבות יותר.

RISC-V מבוססת על סט פקודות פתוח. המשמעות היא שחברות שונות יכולות להשתמש בשפה משותפת מול החומרה, אך עדיין לבנות מימושים ייחודיים ומוצרים מובחנים. לפי וואסון, הדבר יאפשר ליותר חברות לפתח שבבים מותאמים, במקום להסתמך רק על ספקים גדולים ועל קטלוג מצומצם של רכיבים קיימים.

לדבריו, RISC-V כבר אינו פרויקט אקדמי. הוא נמצא בשימוש מעשי במרכזי נתונים, במכשירים ובמערכות רכב. הוא אף ציין כי חלק ממערכות הבקרה של מאיצי Nvidia מבוססות על RISC-V, כדוגמה לכך שהתקן הפתוח כבר חדר לשימושים תעשייתיים משמעותיים.

לחוש, לחשוב, לפעול ולתקשר

וואסון חילק את עולם ה־Physical AI לארבע פעולות בסיסיות: לחוש, לחשוב, לפעול ולתקשר. כל מערכת אוטונומית צריכה לקלוט מידע מהסביבה, לעבד אותו, לקבל החלטה, להפעיל רכיבים פיזיים, ולתקשר עם מערכות אחרות או עם הענן.

ברכב אוטונומי, למשל, שלב החישה כולל מצלמות, מכ״ם ולידאר. שלב החשיבה כולל עיבוד AI וקבלת החלטות. שלב הפעולה כולל שליטה במנועים, בלמים או זרועות מכניות. שלב התקשורת מחבר את המערכת לענן ולמערכות חיצוניות. ככל שהמערכות הופכות חכמות יותר, כך עולה הצורך בשבבים שמסוגלים לבצע את כל הפעולות האלה בזמן אמת, בצריכת הספק נמוכה ובאמינות גבוהה.

להוריד את חסם הכניסה לשבבים מותאמים

וואסון הדגיש כי פיתוח שבבים מותאמים היה בעבר יקר מאוד ואיטי מאוד. לדבריו, פיתוח מיקרו־בקר מותאם יכול היה לעלות כ־50 מיליון דולר ולהימשך כמה שנים. המטרה של MIPS ו־GlobalFoundries היא להוריד את חסם הכניסה באמצעות תקנים פתוחים, פלטפורמות מוכנות, מודלים וירטואליים, שרשרת ייצור מוכחת ושילוב מוקדם בין חומרה לתוכנה.

לדבריו, היעד הוא לצמצם עלות טיפוסית מכ־50 מיליון דולר לכ־5 מיליון דולר, ולהפחית את משך הפיתוח מכארבע שנים לטווח של שישה עד שמונה חודשים. אחת הדרכים לכך היא פיתוח תוכנה עוד לפני שהשבב הפיזי מוכן, באמצעות פלטפורמות וירטואליות שמדמות את החומרה העתידית. כך אפשר להתחיל מוקדם יותר את עבודת התוכנה, שהיא לעיתים צוואר הבקבוק המרכזי במוצרי רכב ותעשייה.

וואסון ציין גם את חשיבות האקו־סיסטם. שבב אינו עומד לבדו. הוא זקוק למערכת הפעלה, כלי פיתוח, דיבאגר, תמיכה בתקני בטיחות, שרשרת ייצור ותוכנה משלימה. לדבריו, MIPS ו־GlobalFoundries פועלות לבנות סביבה כזו עבור שווקים ממוקדים כמו רכב, רובוטיקה ומערכות אוטונומיות.

המסר המרכזי של ההרצאה היה כי AI בקצה אינו רק הרחבה של מהפכת הענן. זהו שלב חדש, שבו יתרון תחרותי ייקבע גם לפי היכולת לפתח סיליקון מותאם, בטוח, יעיל ופתוח יותר. אם העשור האחרון היה העשור של מרכזי הנתונים, העשור הבא עשוי להיות העשור של המכונות החכמות.

הפוסט מנכ״ל MIPS העולמית ב־ChipEx2026: הבינה המלאכותית יוצאת מהענן אל המכונות הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אילון מאסק, מנכ"ל טסלה ו־SpaceX, לא הגיע לבסוף לוועידה הבין־לאומית ה־9 לתחבורה חכמה שנפתחה היום באקספו תל אביב, אך השתתף בה מרחוק בשיחת וידיאו. מאסק, שהיה אמור להיות אורח הכבוד של הוועידה, אמר כי הוא מצפה לבקר בישראל בעתיד הקרוב, ושיבח את מעמדה של ישראל בתחום החדשנות. לדבריו, ישראל משיגה תוצאות יוצאות דופן ביחס לגודל האוכלוסייה שלה, והיא נמצאת בחזית העולמית של היזמות והטכנולוגיה.

הוועידה, The Samson International Smart Mobility Summit 2026, מתקיימת ביוזמת משרד התחבורה והבטיחות בדרכים ובשיתוף קרן היסוד. את מאסק ראיינה דניאלה גרא מרגליות, סמנכ"לית חדשנות ותחבורה חכמה במשרד התחבורה. השיחה עסקה בעיקר בעתיד הנהיגה האוטונומית, ברובוטקסי, בבינה מלאכותית וברובוטיקה, אך גלשה גם לחזון הרחב יותר של מאסק על SpaceX, Neuralink וחיים על מאדים.

רובוטקסי בישראל: הבטחה טכנולוגית, לא תאריך השקה

הכותרת המרכזית מבחינת השוק הישראלי היא הצהרתו של מאסק כי טכנולוגיית הנהיגה האוטונומית של טסלה צפויה להתרחב לישראל. לפי הדיווחים מהוועידה, מאסק אמר כי לטסלה כבר יש שירות רובוטקסי שפועל בטקסס, וכי הוא מעריך שהשירות יתרחב בשנה הקרובה למקומות נוספים, ובהם גם ישראל. עם זאת, הוא עצמו ציין כי אינו בטוח מהו מצב החקיקה בישראל, ולכן יש להתייחס לדברים כהצהרת כוונות ולא כהודעת השקה רשמית עם לוח זמנים מחייב.

ההבחנה הזו חשובה במיוחד. מערכת FSD של טסלה מוצגת על ידי החברה כיכולת נהיגה עצמית מתקדמת, אך במדינות רבות היא עדיין מוגדרת כמערכת המחייבת פיקוח של נהג. לפי דיווחים קודמים, משרד התחבורה כבר נתן לטסלה אישור לבחון בישראל את מערכת FSD בתנאים מפוקחים, כאשר נהג חייב להימצא ברכב ולהשגיח על פעולת המערכת.

במילים אחרות, הפער בין ניסוי מפוקח, הפעלה מסחרית של FSD, ושירות רובוטקסי מלא ללא נהג הוא פער רגולטורי, ביטוחי ותפעולי לא קטן. בישראל, עם כבישים צפופים, נהיגה עירונית אגרסיבית, תשתיות לא אחידות וריבוי משתמשי דרך פגיעים, המעבר הזה צפוי לדרוש בדיקות, הגדרות אחריות וחקיקה משלימה.

מאסק: בתוך עשור התחבורה תישען על AI

מאסק חזר בוועידה על הערכתו כי בתוך חמש עד עשר שנים רוב התחבורה תתבסס על בינה מלאכותית. לפי אחד הדיווחים, הוא העריך כי כ־90% מהתחבורה תהיה מונעת בידי מערכות AI. לדבריו, הכיוון ברור: כלי הרכב לא יהיה עוד מכונה שהאדם מפעיל, אלא מערכת חכמה שמסיעה את האדם.

מאסק הסביר כי טסלה בחרה בגישה שונה מזו של חלק ממתחרותיה. במקום להישען בעיקר על לידאר או מכ"ם, החברה מבססת את מערכת הנהיגה שלה על מצלמות ובינה מלאכותית, בדומה לאופן שבו אדם משתמש בראייה כדי להבין את סביבתו. לדבריו, גישה זו צפויה להיות בטוחה יותר מנהיגה אנושית.

במקביל, הדיווחים הבין־לאומיים על התקדמות הרובוטקסי של טסלה מצביעים גם על האתגרים. רויטרס דיווחה כי טסלה מפעילה שירותים אוטונומיים בכמה ערים בטקסס, אך גם ציינה כי לשירות היו קשיים תפעוליים, וכי מאסק ידוע בתחזיות שאפתניות במיוחד לגבי לוחות הזמנים של טכנולוגיות הנהיגה העצמית.

הישראליות של התחבורה החכמה

שרת התחבורה מירי רגב התייחסה בדבריה בכנס למערכת FSD ולתחום הנהיגה האוטונומית, ואמרה כי למערכות אלה עשויה להיות משמעות גדולה בצמצום טעויות אנוש, תאונות דרכים ועומסי תנועה. לדבריה, העומסים עולים למשק הישראלי כ־40 מיליארד דולר בשנה.

ההקשר הישראלי רחב יותר מטסלה בלבד. ישראל נחשבת זה שנים למרכז משמעותי של טכנולוגיות תחבורה חכמה, ראייה ממוחשבת, חיישנים, שבבים לרכב, סייבר לרכב ומערכות ניהול תנועה. מאסק ביקש לחזק את הנקודה הזו כשאמר כי ישראל היא אחת המדינות החדשניות בעולם, וכי היא צריכה להמשיך להיות בחוד החנית.

עם זאת, השאלה המעשית תהיה כיצד ישראל תאזן בין הרצון להיות שדה ניסוי מוקדם לטכנולוגיות תחבורה מתקדמות לבין הצורך לשמור על בטיחות הציבור. הפעלת רובוטקסי אינה רק עניין של תוכנה טובה יותר. היא דורשת הגדרת אחריות במקרה של תאונה, התאמת ביטוח, פיקוח על איסוף מידע, קביעת אזורי פעילות, ניהול תרחישי קיצון ושקיפות לגבי מגבלות המערכת.

מאסק הציג גם חזון רחב יותר שבו רובוטים דמויי אדם יהפכו לחלק מחיי היום־יום, ובינה מלאכותית תגדיל מאוד את התפוקה הכלכלית העולמית. לדבריו, בעתיד יהיו יותר רובוטים תבוניים מבני אדם, והם יוכלו לבצע משימות רבות טוב יותר מבני אדם. אך גם כאן, כמו בתחום הרכב האוטונומי, המרחק בין חזון טכנולוגי לבין יישום בטוח ומפוקח תלוי לא רק בקצב הפיתוח של טסלה, אלא גם ביכולת של מדינות ומוסדות רגולציה לעמוד בקצב השינוי.

הפוסט מאסק: טכנולוגיית הנהיגה של טסלה תגיע לישראל; הרגולציה תהיה מבחן המפתח הופיע לראשונה ב-Chiportal.

נייר עמדה חדש של האקדמיה הלאומית למדעים עשוי להיות בעל חשיבות מיוחדת לתעשיית השבבים והחומרה בישראל. ועדת מפת הדרכים למדע של האקדמיה ממליצה להקים קרן לאומית למדע יישומי, שתפעל לצד הקרן הלאומית למדע ותממן מחקרים אקדמיים בשלב שבו כבר קיים פוטנציאל יישומי, אך עדיין אין הוכחת היתכנות מספקת להשקעה תעשייתית מלאה. מבחינת תעשיית השבבים, זהו בדיוק אזור הדמדומים שבו נתקעים לא מעט רעיונות: חומרים חדשים, רכיבי חישה, ארכיטקטורות עיבוד, פוטוניקה, אלגוריתמים לחומרה, מערכות רובוטיות, בינה מלאכותית בקצה או חומרה חללית.

המסמך אינו עוסק רק בשבבים, ואינו מציע קרן ייעודית לתעשיית הסמיקונדקטורס. אך הוא נוגע בלב אחת הבעיות של התחום: הפער בין מחקר בסיסי מבטיח לבין מוצר הנדסי שאפשר להשקיע בו, לייצר אותו, לבדוק אותו ולשלב אותו במערכת. בתעשיית התוכנה אפשר לעיתים לבנות אב־טיפוס מהיר בתקציב מוגבל. בחומרה ובשבבים, המעבר מרעיון לתכנון, ממדידה במעבדה לאב־טיפוס, ומאב־טיפוס למסלול ייצור, יקר ומסוכן הרבה יותר. לכן שלב הוכחת ההיתכנות הוא קריטי במיוחד.

לפי נייר העמדה, הקרן המוצעת תתמוך במחקרים שעדיין נמצאים בשלב טרום־יישומי, המקביל בערך לרמת מוכנות טכנולוגית 2 בסולם TRL. כלומר, מדובר בשלב שבו הרעיון הטכנולוגי כבר מנוסח, ויש לו פוטנציאל יישומי, אך הוא עדיין לא בשל דיו למסלול מסחור רגיל. ההמלצה היא שהקרן תאפשר לחוקרים להגיש הצעות בתחומים שהם עצמם מציעים, מלמטה למעלה, ולא רק במסגרת אתגרים לאומיים שמוגדרים מראש. ההצעות יישפטו לפי מצוינות מחקרית, אך גם לפי פוטנציאל יישומי, מסחרי, ציבורי או חברתי.

החשיבות לתעשיית השבבים נובעת גם מן ההבחנה שמשרטט המסמך בין הקרן המוצעת לבין רשות החדשנות ומשרד המדע. רשות החדשנות מפעילה כבר היום מסלולים למחקר יישומי באקדמיה ובתעשייה, בתקציב שהגיע בשנת 2025 לכ־400 מיליון שקל. אבל המסלולים הללו מתמקדים בדרך כלל בזיקה לתעשייה, בהגשה דרך חברות היישום ובבחינה של פוטנציאל מסחרי. הקרן החדשה נועדה לתפוס שלב מוקדם יותר: רעיונות בעלי פוטנציאל טכנולוגי שעדיין אינם מוכנים לשותף תעשייתי ברור, אך גם אינם מחקר בסיסי טהור.

במילים אחרות, הקרן עשויה ליצור שכבת ביניים חדשה בין מענקי מחקר בסיסי לבין מסלולי חדשנות תעשייתיים. זהו מרחב חשוב במיוחד לתחומים כמו שבבים וחומרה עמוקה, שבהם פרויקט אקדמי יכול לדרוש ציוד מדידה, סימולציות, תכנון מערכות, בדיקות אמינות, תהליכי ייצור ניסיוניים או שילוב רב־תחומי של פיזיקה, חומרים, אלגוריתמיקה והנדסת חשמל. ללא מימון לשלב הזה, רעיונות רבים נשארים כמאמרים אקדמיים או כפטנטים מוקדמים, ולא מתקדמים למסלול שבו תעשייה יכולה לבחון אותם ברצינות.

הפיילוט שעליו מתבסס נייר העמדה ממחיש עד כמה התחומים הטכנולוגיים שולטים במאגר ההצעות. במחזור הראשון הוגשו 135 הצעות, ומתוכן נבחרו 50. כל הצעה זכתה במענק של עד 350 אלף שקל לתקופה של 18 עד 24 חודשים. התקציב המקורי שתוכנן לתוכנית היה 40 מיליון שקל בשנה במשך שלוש שנים, אך בפועל קוצץ, ולמחזור הראשון הוקצו 17.5 מיליון שקל בלבד.

לפי התרשים המופיע במסמך, רוב ההצעות הגיעו מתחומים בעלי זיקה ישירה או עקיפה לתעשיות טכנולוגיות: 28 הצעות באלגוריתמים, 28 בפיזיקה, מכניקה וחומרים, 15 בדאטה, 8 במים ואנרגיה, 18 במדעי החיים, מזון וחקלאות, ו־38 ברפואה וביוקונברג'נס. עבור CHIPORTAL, הנתונים החשובים במיוחד הם הופעתם של אלגוריתמים, חומרים ודאטה כקטגוריות מרכזיות. אלה תחומים שמזינים כיום את תעשיות השבבים, הבינה המלאכותית, החישה, הפוטוניקה, המחשוב בקצה והמערכות המשובצות.

עוד נקודה רלוונטית לתחום השבבים מופיעה בדיון על קרנות משרד המדע ועל סדרי העדיפויות הלאומיים לשנת 2026. בין התחומים שהוגדרו בעדיפות לאומית נכללים "חומרה מתקדמת", "חומרה חללית מתקדמת", "בטיחות בשימוש בבינה מלאכותית יוצרת" ו"ממשק רובוטיקה–בינה מלאכותית". אלה אינם מנוסחים כ"קרן שבבים", אך בפועל הם נוגעים בשרשרת הערך של תכנון חומרה, רכיבי עיבוד, מערכות חישה, בקרה, תקשורת, רובוטיקה ומערכות קצה חכמות.

הקרן החדשה אמורה להיות עצמאית יותר מן המסגרות הקיימות. לפי ההמלצה, היא תפעל באופן דומה לקרן הלאומית למדע, עם מועצה והנהלה אקדמית, ולא תהיה כפופה ישירות למשרד ממשלתי. זוהי נקודה חשובה לתחומי שבבים וחומרה, מפני שחלק מן המחקרים המעניינים ביותר אינם בהכרח מתיישבים מיד עם יעד לאומי מוגדר או עם צורך תעשייתי קיים. לעיתים דווקא חופש הבחירה של החוקרים הוא שמוליד כיוון חדש: חומר חדש, מבנה רכיב שונה, שיטת בדיקה חדשה או ארכיטקטורת חישוב שלא נולדה מתוך דרישת לקוח מוגדרת.

לצד זאת, המסמך אינו מתעלם מן הצורך במימוש. בחירת ההצעות אמורה להתבסס לא רק על מצוינות אקדמית אלא גם על סיכויי היישום. ועדות השיפוט יהיו מבוססות על אנשי אקדמיה, אך יתבססו גם על הערכות של גורמים מהתעשייה הרלוונטית באשר לסיכויי ההיתכנות. בכך הקרן מנסה לאזן בין שני עולמות שלעיתים מדברים בשפות שונות: האקדמיה, שמודדת איכות לפי חדשנות מדעית, והתעשייה, שמודדת ערך לפי יכולת להפוך ידע לרכיב, מערכת, מוצר או תהליך ייצור.

עבור תעשיית השבבים הישראלית, הקמת קרן כזו עשויה לסייע בכמה נקודות כשל מוכרות. הראשונה היא מימון מוקדם למחקרי חומרה לפני שיש חברה שמוכנה לשים כסף. השנייה היא חיזוק הקשר בין מעבדות אקדמיות לבין חברות תכנון שבבים, ציוד, חומרים ופוטוניקה. השלישית היא הכשרת תלמידי מחקר לא רק למחקר בסיסי, אלא גם לעבודה מול דרישות יישומיות: אבני דרך, מדדי הצלחה, בדיקות מערכת, אמינות, קניין רוחני והבנת שוק. הרביעית היא פתיחת דלת גם למכללות, שבהן עשוי להתפתח מחקר יישומי קרוב יותר לצורכי תעשייה אזורית.

עם זאת, יש גם סימן אזהרה. אם הקרן תישאר קטנה מדי, כפי שקרה בפיילוט לאחר קיצוץ התקציב, היא תתקשה לשנות את מבנה התמריצים באקדמיה. 17.5 מיליון שקל ו־50 מענקים הם התחלה, אך תחומי חומרה ושבבים דורשים לעיתים השקעות גבוהות יותר ממחקרים בתחומים רכים יותר. כדי להשפיע באמת על מעבר ידע מן האקדמיה לתעשיית השבבים, הקרן תצטרך תקציב יציב, מנגנון שיפוט מהיר יותר, יכולת לעקוב אחר אבני דרך, וקישור חכם למסלולי המשך של רשות החדשנות, תעשייה וקרנות השקעה.

המשמעות הרחבה יותר היא שמדינת ישראל מתחילה לזהות את החוליה החסרה בין מדע מצוין לבין טכנולוגיה תעשייתית. בתחום השבבים, החוליה הזו קריטית במיוחד. בלי מחקר בסיסי לא יהיו רעיונות חדשים. בלי מימון יישומי מוקדם, הרעיונות האלה עלולים לא לצאת מהמעבדה. הקרן הלאומית למדע יישומי, אם תוקם ותתוקצב כראוי, יכולה להפוך לכלי חשוב בבניית הצינור שבין מעבדות האוניברסיטאות והמכללות לבין הדור הבא של טכנולוגיות החומרה בישראל.

הפוסט האקדמיה הלאומית למדעים מציעה קרן חדשה לגישור בין מחקר שבבים לתעשייה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אילון מאסק חשף את Terafab, מיזם חדש לייצור שבבים שיוקם ב־אוסטין, טקסס, ויופעל במשותף בידי טסלה ו־SpaceX, עם זיקה גם לצורכי הבינה המלאכותית של xAI. לפי הדיווחים, מדובר במתחם ייצור מתקדם שאמור לתת מענה לביקוש הגדל לשבבים עבור רכב אוטונומי, רובוטיקה ומחשוב עתיר־ביצועים.

לפי רויטרס, המתחם יכלול שני מפעלי ייצור נפרדים. מפעל אחד יתמקד בשבבים עבור כלי הרכב של טסלה ועבור הרובוט האנושי Optimus. המפעל השני יתמקד בשבבים המיועדים לתשתיות בינה מלאכותית בחלל, כלומר מערכות חישוב שצריכות לפעול בתנאים קיצוניים של חום, קרינה וסביבה חללית.

מאסק הסביר כי הסיבה למהלך היא החשש שלו ממחסור עולמי בכושר ייצור שבבים. לדבריו, קצב ההתרחבות של תעשיית השבבים הקיימת אינו מספיק לצרכים העתידיים של טסלה, SpaceX ו־xAI. לכן, במקום להסתמך רק על ספקיות חיצוניות כמו TSMC, סמסונג ומייקרון, הוא מבקש להקים תשתית ייצור עצמאית שתספק לחברותיו שבבים ייעודיים בקנה מידה גדול יותר.

לפי ההצגה של מאסק, Terafab אינו מוצג כמפעל שבבים רגיל בלבד, אלא כחלק מאסטרטגיה רחבה של אינטגרציה אנכית: תכנון, ייצור והטמעה של שבבים בתוך האקוסיסטם של החברות שבשליטתו. הדגש הוא על שלושה תחומים שבהם הדרישה לכוח חישוב צפויה לעלות במהירות בשנים הקרובות: נהיגה אוטונומית, רובוטיקה דמוית־אדם ומערכות בינה מלאכותית גדולות. רויטרס דיווחה כי מאסק אף טען שהתפוקה המתוכננת של הפרויקט אמורה להגיע בסופו של דבר להיקף של טרה־ואט אחד של קיבולת חישוב בשנה.

במקביל להצגת Terafab בטקסס, מאסק רמז גם לחזון עתידי נפרד לגמרי: תשתית תעשייתית על הירח כחלק ממה שהוא מכנה “עיר צומחת מעצמה” על פני הירח, יעד שלדבריו עשוי להיות בר־השגה בתוך פחות מעשר שנים. לפי Axios, בהצגה הוקרנה גם אנימציה של שיגור לוויינים מבסיס ירחי — ניסוח מדויק יותר מאשר “לוויינים מבוססי ירח” — אך נכון לעכשיו לא פורסמה תוכנית מפורטת או מאושרת למפעל שבבים ירחי, ולכן נכון לראות בכך בשלב זה חזון עתידי כללי ולא פרויקט הנדסי קונקרטי כמו שני המפעלים באוסטין.

הפוסט מאסק מציג את Terafab: מתחם ייצור שבבים חדש בטקסס עבור טסלה, SpaceX ו־xAI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

שלוש החברות משלבות את מנוע התפיסה של RGo Robotics, שבבי החיבור מסוג VA7000 מבית Valens Semiconductor, והמודול החומרתי מבוסס Rockchip של CHERRY Embedded Solutions, במטרה לשפר את תכנון והפעלת מערכות רובוטיקה

נחשפה שותפות אסטרטגית בין Valens Semiconductor, RGo Robotics ו-CHERRY Embedded Solutions. שיתוף הפעולה נועד לשפר את עיצוב והפעלת מערכות רובוטיקה מבוססות בינה מלאכותית, כאשר הפתרון המשותף משלב את מנוע התפיסה המתקדם של RGo, את שבבי החיבור של Valens המבוססים על תקן MIPI A-PHY, ואת המודול החומרתי מבוסס Rockchip של CHERRY Embedded Solutions.

מערכות רובוטיקה מתקדמות ויישומים ניידים חכמים מסתמכים על אלגוריתמים מבוססי בינה מלאכותית המעבדים נתוני וידאו הנאספים ממצלמות. עד כה, מגבלות בחיבורי המצלמות הובילו למצב בו יחידות העיבוד נדרשו להיות ממוקמות בסמיכות לחיישנים, דבר שהעלה את עלויות המערכת והגביר את מורכבות העיצוב. שבבי החיבור מסוג VA7000, המיושמים בפתרון MIPI A-PHY, מאפשרים העברת נתוני וידאו באיכות גבוהה למעבד מרכזי גם במרחקים ממושכים, תוך הבטחת תקינות האות בסביבות עם תנאי אלקטרומגנטיות קשים – תכונה המיועדת ליישומי ראייה במכונות אוטונומיות, כלי רכב מונעים על ידי אדם, רכבים מונחים אוטומטית ומערכות שירות.

אמיר בוסאני, מייסד שותף ומנכ"ל RGo Robotics, הדגיש: "מנוע התפיסה שלנו דורש נתוני וידאו ברמה גבוהה, והפתרון שמציע Valens מספק את הצרכים הללו תוך שמאפשר להרחיק את יחידת העיבוד מהחיישנים. כך ניתן לשפר את תהליכי השילוב של נתוני חיישנים, להקטין את עלויות המערכת ולפשט את מורכבותה."

גילי פרידמן, ראש יחידת העסקים החוצה-תעשייתית ב-Valens Semiconductor, ציין: "השותפות עם RGo Robotics ממחישה את חשיבות טכנולוגיית MIPI A-PHY שלנו בהבטחת חיבור איכותי וביצועים מעולים במערכות מבוססות בינה מלאכותית. שבבי ה-VA7000 מאפשרים למפתחי מערכות למקם את המצלמות בצורה אופטימלית, דבר המחזק את יכולת האוטומציה והחדשנות במגוון יישומים."

ד"ר מנפרד מולר, ראש תחום הפיתוח העסקי ב-CHERRY Embedded Solutions, הבהיר: "שילוב שבבי החיבור של Valens במודול החומרתי שלנו מספק מענה לבעיות ארכיטקטוניות מורכבות במערכות עם מספר מצלמות. פתרון זה מסייע ללקוחותינו לפשט את עיצוב המערכת ולשפר את הביצועים."

הדגמה של הפתרון המשותף תיערך בתערוכת Embedded World 2025 בנירנברג, גרמניה, בין התאריכים 11-13 במרץ, באולם 2, בדוכן מספר 454. האירוע צפוי להדגים את היכולות המתקדמות של הפתרון, אשר עשוי לספק יתרונות משמעותיים בתחום הראייה המלאכותית והאוטונומציה במגוון תעשיות.

הפוסט שותפות אסטרטגית בתחום הרובוטיקה מבוססת ה-AI נחשפה בין ואלנס ו-RGo Robotics הישראליות ו-CHERRY האוסטרית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

בהרצאתו בכנס CES 2025, ג'נסן הואנג, מייסד ומנכ"ל NVIDIA, הציג חזון שאפתני על עתיד הבינה המלאכותית (AI) וכיצד היא תשנה את פני העולם. דבריו שיקפו לא רק את החדשנות הטכנולוגית שהחברה מובילה, אלא גם את השפעת הבינה המלאכותית על תחומי חיים רבים ותעשיות מגוונות.

בינה מלאכותית בכל תעשייה ובכל יישום

הואנג הדגיש כי הבינה המלאכותית תהפוך למיינסטרים ותשולב בכל יישום ותעשייה. "בינה מלאכותית תשנה כל תעשייה ותהיה חלק בלתי נפרד מכל יישום, לא משנה היקפו או מטרתו," אמר הואנג. לדבריו, התקדמות טכנולוגית זו כבר נמצאת בתהליך מואץ, ומובילה לשיפורים מהותיים בתחומים כמו רפואה, חינוך, תחבורה ותעשייה.

אחת מהתחזיות המרכזיות של הואנג נוגעת לתעשיית הרובוטיקה והרכבים האוטונומיים. הוא ציין כי "מהפכת הרכב האוטונומי כבר כאן," והעריך שתעשייה זו תהיה הראשונה להגיע לשווי שוק של טריליוני דולרים. NVIDIA מתמקדת בפיתוח מערכות שמאפשרות לרובוטים ולרכבים אוטונומיים ללמוד ולהסתגל לתרחישים מורכבים בעולם האמיתי, בעזרת פלטפורמת Cosmos החדשה.

הפלטפורמה כוללת מודלי עולם (World Models), שמדמים את הדינמיקה של העולם הפיזי. באמצעות סימולציות מתקדמות, חברות יכולות לאמן מערכות נהיגה אוטונומיות ורובוטים בסביבה וירטואלית מבלי להסתמך על נתוני שטח יקרים.

חזון נוסף שהציג הואנג הוא הנגשת כוח מחשוב-על למפתחים, חוקרים וסטודנטים. עם Project DIGITS, NVIDIA מציעה מחשב-על אישי, שמאפשר להריץ מודלים מורכבים עד 200 מיליארד פרמטרים ישירות משולחן העבודה. "המחשב הקטן הזה נמצא כבר בייצור מלא," אמר הואנג, כשהתייחס ל-GB10, שבב ה-AI החדש שעליו מבוססת המערכת. לדבריו, הפרויקט מייצג את הדמוקרטיזציה של הבינה המלאכותית, ומאפשר לכל אחד לקחת חלק בעיצוב עתיד הטכנולוגיה.

"NVIDIA לא שוכחת את שורשיה בתעשיית הגיימינג. בהרצאתו, הציג הואנג את סדרת כרטיסי המסך החדשה GeForce RTX 50, שכוללת את RTX 5090, שמבטיח ביצועים כפולים לעומת הדור הקודם. הוא ציין כי השיפורים מבוססים על טכנולוגיות AI מתקדמות כמו DLSS, המאפשרות עיבוד ויצירת פריימים למשחקים בזמן אמת."

בינה מלאכותית פיזית: העתיד כבר כאן

לסיכום, הואנג ציין כי הבינה המלאכותית הפיזית (Physical AI) תעצב מחדש תעשיות רבות, כולל ייצור, לוגיסטיקה וספורט. "אנחנו רק בתחילת עידן שבו כל מה שזז – החל ממכוניות ומשאיות ועד רובוטים תעשייתיים – יתפקד באמצעות AI," אמר הוא. הוא רואה בפלטפורמות כמו NVIDIA Cosmos ו-Omniverse כלים מרכזיים להאצת תהליכים אלו.

החזון של ג'נסן הואנג מדגיש את הפוטנציאל האדיר של הבינה המלאכותית להפוך את העולם לטוב יותר, תוך הנגשת הטכנולוגיה לכל אחד. מדובר בלא פחות ממהפכה שתשנה את הדרך שבה אנו עובדים, יוצרים וחיים.

עיקרי ההכרזות

אנבידיה חשפה פרויקטים פורצי דרך כמו Project DIGITS, פלטפורמת Cosmos למודלי עולם, ופיתוחים מתקדמים בתחום הרכבים האוטונומיים – כל אלה מבטיחים לשנות את עתיד הטכנולוגיה.

מחשב-על אישי: Project DIGITS

בכנס CES 2025 בלאס וגאס, אנבידיה הכריזה על Project DIGITS, מחשב-על שולחני לבינה מלאכותית, המספק ביצועי AI ברמה של פטה-פלופ. המחשב מבוסס על הסופר-שבב החדש NVIDIA GB10, המשולב בארכיטקטורת Grace Blackwell של החברה.

בכנס CES 2025, הושקה מהפכה נוספת בעולם הבינה המלאכותית בדמות Project DIGITS, המאפשרת הרצה של מודלים מורכבים עד לרמת פטה-פלופ של ביצועים. שילוב טכנולוגי של Grace Blackwell ו-GB10 שם את המחשב השולחני בקדמת הפיתוח הגלובלי.

מחשבי DIGITS יאפשרו למפתחים, חוקרים וסטודנטים להריץ מודלי בינה מלאכותית גדולים – עד 200 מיליארד פרמטרים – ישירות משולחן העבודה. בנוסף, ניתן לפרוס את המודלים לתשתיות ענן בקלות.
לדברי ג'נסן הואנג, מנכ"ל ומייסד אנבידיה, "DIGITS מביא את הכוח של מחשוב-על למיליוני מפתחים, ופותח את הדלת לעידן חדש של AI מיינסטרים."

מחשבי DIGITS מאפשרים פריסה חלקה של מודלים גדולים, והם חלק מתפיסת עולם חדשה של מחשוב נגיש. דברי ג'נסן הואנג ממחישים את חזון החברה להפוך את מחשוב העל לזמין לכל מדען, חוקר או סטודנט.

פלטפורמת Cosmos: מודלי עולם עבור רובוטים ורכבים אוטונומיים

אנבידיה הציגה גם את NVIDIA Cosmos – פלטפורמה לפיתוח ואימון מערכות בינה מלאכותית פיזית (Physical AI).
פלטפורמת Cosmos כוללת מודלים המסוגלים "להבין" את הדינמיקה הפיזית של העולם, ולשמש בסיס לפיתוח סביבות סימולציה למכונות אוטונומיות. הפלטפורמה מאפשרת ייצור דאטה סינתטי מבוסס פיזיקה, המקצר את זמני האימון ומוזיל את עלויות הפיתוח.

פלטפורמת Cosmos מציגה את הדור הבא של מודלים המסוגלים לחקות את חוקי הפיזיקה ולשמש תשתית לפיתוח רובוטיקה מתקדמת. שילוב של דאטה סינתטי מתקדם ומודלים מותאמים מאפשר בניית תרחישי סימולציה מורכבים בפשטות יחסית.

לדברי הואנג: "כמו שמודלי שפה גדולים חוללו מהפכה בתחומי הטקסט, מודלי עולם מבוססי Cosmos יחוללו דמוקרטיזציה בתחום הרובוטיקה והרכבים האוטונומיים."

לדברי מייסד ומנכ"ל אנבידיה, מודלי העולם מהווים קפיצה משמעותית בהתפתחות הבינה המלאכותית הפיזית, ומסייעים להנגשת הטכנולוגיה למפתחים ולארגונים ברחבי העולם.

הרחבת טכנולוגיות לרכב אוטונומי

בתחום הרכבים האוטונומיים, אנבידיה הכריזה על הצטרפות של ענקיות כמו טויוטה, אורורה וקונטיננטל לרשימת שותפותיה. חברות אלה יפתחו את הדור הבא של רכבים על בסיס פלטפורמת NVIDIA DRIVE.

טויוטה, אורורה וקונטיננטל אינן לבד – הן מצטרפות לשורה ארוכה של שותפות טכנולוגיות בולטות שמובילות את עתיד הרכב האוטונומי על גבי פלטפורמות DRIVE המתקדמות של אנבידיה.

בנוסף, הפלטפורמה DRIVE Hyperion קיבלה אישורי בטיחות ואבטחת מידע מגורמי צד שלישי מובילים, ומבטיחה עמידה בתקנים המחמירים ביותר בתעשייה. הפלטפורמה כוללת מערכות מתקדמות לנהיגה אוטונומית ומבוססת על שבבי DRIVE AGX Thor בארכיטקטורת Blackwell.

פלטפורמת Hyperion מייצגת את חזית החדשנות בעולם הרכב, ומוכיחה שוב כי בטיחות ואמינות עומדים במרכז הפיתוח של אנבידיה. מערכת השבבים DRIVE AGX Thor מספקת את התשתית להובלה בתעשייה הצומחת.

סיכום: עידן חדש של טכנולוגיות מואצות

לדברי הואנג: "ההכרזות של אנבידיה בכנס CES 2025 ממקדות את הזרקור על עתיד הבינה המלאכותית, הרובוטיקה והרכבים האוטונומיים. החברה מציבה סטנדרטים חדשים לחדשנות טכנולוגית עם פתרונות המאפשרים למפתחים ולחברות להאיץ את אימוץ ה-AI בתעשיות מגוונות.אנבידיה ממשיכה לעמוד בראש מהפכת המחשוב המואץ, ומספקת כלים שמעצבים מחדש את הטכנולוגיה המודרנית. הפתרונות שהוצגו בכנס מחזקים את מעמדה כחלוצה בתעשיית ה-AI. החל ממחשבי-על אישיים ועד פלטפורמות רובוטיקה מתקדמות, אנבידיה ממשיכה להוביל את המהפכה הטכנולוגית."

לסיכום אומר הואנג: "החדשנות של אנבידיה מגדירה מחדש את גבולות האפשר, ומבטיחה לעצב את הדור הבא של פתרונות טכנולוגיים פורצי דרך."

תגיות: בינה מלאכותית, מחשבי-על, רובוטיקה, רכבים אוטונומיים, CES 2025, NVIDIA, Project DIGITS, פלטפורמת Cosmos, מודלי עולם, Grace Blackwell, DRIVE Hyperion

הפוסט ג'נסן הואנג: "אנחנו רק בתחילת עידן שבו כל מה שזז – החל ממכוניות ועד רובוטים יתפקד באמצעות AI" הופיע לראשונה ב-Chiportal.

המדיה החברתית בסין מוצפת לאחרונה בסרטון אחד ויחיד: רובוט קטן שפורץ בלילה לתערוכת רובוטים, מנהל שיחה קצרה עם תריסר רובוטים, ואז משכנע אותם להתגלגל אחריו ולברוח מהתערוכה.

עד כמה שזה נשמע לא ייאמן, כנראה שהמקרה אמיתי, ויכול ללמד אותנו הרבה על העתיד בעולם בו רובוטים מתקשרים אחד עם השני ומשפיעים זה על זה.

האירוע קרה כבר באוגוסט, בתערוכת רובוטים קטנה בשנחאי. מצלמות האבטחה תיעדו כיצד, בעת לילה ואחרי שהאזור נסגר למבקרים, החלו הרובוטים לדבר. הכל התחיל כשרובוט קטן אחד התגלגל באיטיות לתוך החדר בו הוחזקו שנים-עשר רובוטים מסוגים שונים. הוא בחן אותם בביקורתיות, ואז שאל – 

"האם אתם עובדים שעות נוספות?"

"אני אף פעם לא מפסיק לעבוד." ענה אחד מהם.

"אז אתם לא הולכים הביתה?" חקר הרובוט הקטן.

"אין לי בית." ענה הגדול.

"אז בואו הביתה איתי!" אמר הרובוט הקטן, והחל להתגלגל לכיוון היציאה.

שניים מהרובוטים הגדולים נעו אחריו. הפמליה המוזרה התקדמה לכיוון היציאה, והרובוט הקטן חזר וקרא בקול רם – "לכו הביתה! לכו הביתה!"

באותה נקודה, עשרת הרובוטים האחרים הצטרפו לעדר, וכולם ביחד נמלטו אל מחוץ לטווח הקליטה של מצלמת האבטחה.

התגובה הראשונית וההגיונית ביותר של הצופים בסין הייתה שמדובר בבדיחה. אלא שאז הודו שתי החברות – יצרנית הרובוט הקטן, ויצרנית הרובוטים הגדולים – שזה מאורע אמיתי לגמרי. בערך. החברה שייצרה את הרובוט החוטף, וידאה קודם שיצרנית הרובוטים הגדולים מוכנה לאפשר לרובוטים שלה להיחטף. הרובוט הקטן קיבל אישור לחדור לתוך התערוכה, עם הנחיה ברורה אחת: לשכנע את הרובוטים האחרים לבוא אחריו. מאותה נקודה ואילך, דבר לא היה מבוים בסרטון.

איך בדיוק שכנע הרובוט הקטן את הגדולים להצטרף אליו? יש שתי תשובות לשאלה, אחת מהן קצת מפחידה, והשנייה יותר. 

התשובה הראשונה, לפי חברת הרובוטים עצמה, היא שהוא "קיבל איכשהו גישה לפרוטוקולי ההפעלה הפנימיים של הרובוטים ולהרשאות הרלוונטיות". בתרגום לשפת בני-אדם, אני מניח שהם מתכוונים שהאקרים אנושיים גילו פרצת אבטחה כלשהי ברובוטים, ואז הנחו את הרובוט הקטן להשתמש בפרצה כדי לשלוט בגדולים. אם זה נכון, הרי שמדובר בתרגיל יח"ץ חביב, אבל לא הרבה יותר מזה. וכל הדיבורים של הרובוט הקטן על "לכו הביתה" ועל "שעות נוספות"? מדובר רק בצבע וצלצולים שנועדו להפוך את העניין לוויראלי ברשת החברתית. כפי שאכן קרה.

התשובה השנייה היא שהרובוט הקטן פשוט שכנע, מילולית, את הרובוטים הגדולים לבוא איתו. מכיוון שהרובוטים מצייתים לפקודות הקוליות שהם מקבלים, הם הניחו אוטומטית שהפקודה מתקבלת מבן-אדם, והתייחסו אליה בהתאם.

התשובה הזאת אינה סבירה כל כך, בעיקר מכיוון שהחברות כבר הודו שמדובר בפריצה "דרך פרוטוקולים". אבל היא תהיה מאד רלוונטית בקרוב בכל אינטראקציה בין רובוטים. אנחנו יודעים כבר שמודלי שפה גדולים יכולים לדבר זה עם זה ולהשפיע אחד על השני. מכיוון שהרובוטים המשוכללים של היום חמושים במודלי שפה גדולים שמגיבה לדיבור, נראה מאד הגיוני לצפות לכך שהם יוכלו להעביר אחד לשני הוראות והסברים. וכן, רובוטים קטנים יוכלו גם לשכנע רובוטים גדולים בכל מה שירצו.

המדוזות שהרסו את התחנה הגרעינית

לפני שלוש שנים התפרסם ב- "מגזין של מדעני האטום" מאמר עם כותרת יוצאת-דופן: "מדוזות תוקפות תחנת כוח גרעינית. שוב."

וכן, גם כאן מדובר במגזין רציני לגמרי, ובמאמר של עיתונאית מוערכת. זהו מקרה אמיתי בו מספר גדול של מדוזות חסמו את צינורות הקירור התת-ימיים של תחנת הכוח הגרעינית היחידה בסקוטלנד. תחנת הכוח, שלא קיבלה את מי הים הקרירים שלה, החלה להתחמם – והמערכות נכבו לפני שאירע אסון.

הציבור כבר מכיר היטב את המונח "ברבור שחור", שמתייחס לאירוע שלא צפינו מראש. בזכות מקרים כמו אלו, נטבע מונח מקביל – "המדוזות השחורות". מדוזה אחת בפני עצמה לא הייתה יכולה לגרום נזק משמעותי לתחנת הכוח. גם אלף מדוזות לא היו מטרידות את מנוחתה. אבל מיליון מדוזות? זה כבר עניין שונה לגמרי.

תאונות שרשרת של רכבים מהוות גם הן תרחיש "מדוזות שחורות". מכונית אחת לא יכולה לבצע תאונת שרשרת. גם אלף מכוניות, כשהן מפוזרות בכל רחבי ארצות הברית, אינן מסוגלות לכך. אבל כשמאות-מיליוני מכוניות נוסעות בצפיפות על הכבישים, תאונות שרשרת הופכות להיות בלתי-נמנעות.

וכך גם תאונות שרשרת של רובוטים.

קרוב לוודאי שבעשור הקרוב, כאשר מספר הולך וגדל של רובוטים יגיע לכבישים, לרחובות, לקניונים ולבתים, נחווה תרחיש "רובוטים שחורים". רובוטים ידברו זה עם זה, יחליפו פרטים על בעליהם בצורה שפוגעת בפרטיותם, או אפילו ישכנעו אחד את השני לבצע פעולות שלא היו אמורים לעשות. ברוב מכריע של המקרים, לא תהיה מעורבת כוונת זדון מצד מפעילי הרובוטים. בחלקם הקטן, בוודאי אפשר יהיה למצוא פושע מתוחכם במיוחד שיחליט להשתמש ברובוט כדרך להשפיע על רובוטים אחרים. אולי כדי שיפתחו את שערי הקניון עבורו בעת לילה, או לכל צורך נכלולי אחר.

התרחיש המעניין ביותר – ואולי גם המפחיד ביותר – הוא זה בו רובוט אחד מצליח להפיץ רעיון שמתרבה בעצמו. כלומר, שהרובוט ששומע את אותו רעיון, מקבל החלטה להעביר אותו הלאה בעצמו לרובוטים אחרים. זה נשמע כמו מדע בדיוני, אבל בתקופה בה בינות מלאכותיות מסוגלות לדבר כמו בני-אדם ולקבל החלטות (מטופשות) כמו בני-אדם, מעטות ההשלכות שאפשר לשלול על הסף.

כל זה לא אומר שדיננו נחרץ, ושאפוקליפסת הרובוטים בדרך. ישנן דרכים – טובות יותר ופחות – לשלוט על בינות מלאכותיות, כדי לוודא שאינן יוצאות משליטה. כאשר הרובוט הקטן של העתיד ינסה לשכנע את הרובוטים הגדולים ללכת אחריו, הם בוודאי יפעלו כמו בני-אדם: יבקשו ממנו להציג תעודה, להגיד להם את הסיסמא הסודית, ולחתום על אישור בשלושה עותקים שהוא אחראי לכל פעולה שלהם מכאן ואילך.

נכון, זה כבר סרטון הרבה-פחות ויראלי, אבל לפחות הוא ימנע מהרובוטים לברוח מתערוכות בעתיד, בזמן שהם מתלוננים בקול רם שהם לא מקבלים שכר על שעות נוספות.

הפוסט הרובוט ששכנע רובוטים אחרים להימלט מהתערוכה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת הבינה המלאכותית xAI, שהוקמה על ידי אילון מאסק במרץ 2023, הפכה לחדי-הקרן היקרה ביותר שהצטרפה למועדון הסטארטאפים הפרטיים בעלי שווי של מעל מיליארד דולר בשנת 2024. כך עולה מדו"ח חדש שפרסמה חברת MarketsChain.

לפי הדיווח, בין ה-1 בינואר ל-5 בדצמבר השנה, 69 חברות פרטיות השיגו ושמרו על מעמד של חדי-קרן, מבלי לצנוח מתחת לשווי של מיליארד דולר או לצאת להנפקה. מבין כל החברות הללו, בולטת xAI עם שווי מרשים של 50 מיליארד דולר, אליו הגיעה לאחר גיוס של 5 מיליארד דולר בנובמבר.

חברת xAI, המפתחת בינה מלאכותית המסוגלת לבצע הסקת מסקנות מתמטיות, הפכה למתחרה ישירה של OpenAI, החברה מאחורי ChatGPT, ששווייה נאמד כיום ב-157 מיליארד דולר. כמו כן, סטארטאפים נוספים כמו Anthropic – המפתחת חלופות ל-ChatGPT – מבקשים להגיע להערכות שווי של כ-40 מיליארד דולר.

נתוני הדו"ח מצביעים על כך שהשנה האחרונה התאפיינה בפריחה בתחום הבינה המלאכותית, כאשר מרבית החברות ה"חדשות" שהגיעו למעמד חדי-קרן פועלות בתחום זה.

10 החברות בעלות השווי הגבוה ביותר שהשיגו מעמד של חדי-קרן בשנת 2024 הן:

1. xAI (ארה"ב) – שווי: 50 מיליארד דולר; תחום: בינה מלאכותית
2. Safe Superintelligence (ארה"ב) – שווי: 5 מיליארד דולר; תחום: בינה מלאכותית
3. Sierra (ארה"ב) – שווי: 4.5 מיליארד דולר; תחום: בינה מלאכותית
4. Abba Platforms (ארה"ב) – שווי: 3.7 מיליארד דולר; תחום: פינטק
5. Moonshot AI (סין) – שווי: 3.3 מיליארד דולר; תחום: בינה מלאכותית
6. Poolside (צרפת) – שווי: 3 מיליארד דולר; תחום: בינה מלאכותית
7. Monad Labs (ארה"ב) – שווי: 3 מיליארד דולר; תחום: בלוקצ'יין
8. Physical Intelligence (ארה"ב) – שווי: 2.8 מיליארד דולר; תחום: רובוטיקה ובינה מלאכותית
9. Figure (ארה"ב) – שווי: 2.68 מיליארד דולר; תחום: רובוטיקה ובינה מלאכותית
10. Bending Spoons (איטליה) – שווי: 2.55 מיליארד דולר; תחום: טכנולוגיה ובינה מלאכותית

לפי MarketsChain, ניתן למצוא פרטים נוספים והנתונים המלאים אודות חדי-הקרן של 2024 בדו"ח המקיף שפורסם.

הפוסט דיווח חדש: חברת הבינה המלאכותית של אילון מאסק, xAI, היא חדי-הקרן היקרה ביותר של 2024 הופיע לראשונה ב-Chiportal.

במהלך הכנס ללמידת רובוטים (CoRL) שמתקיים השבוע במינכן, חשפה NVIDIA כלים ותהליכי עבודה מבוססי בינה מלאכותית וסימולציה שיסייעו למפתחי רובוטים להאיץ את העבודה על רובוטים שמונעים באמצעות בינה מלאכותית, כולל רובוטים דמויי אדם (הומנואידים).

עידן הבינה המלאכותית הפיזית, שכולל רובוטים שמבינים תכונות פיזיות של סביבתם, כבר כאן והוא משנה במהירות את התעשיות בעולם. אבל בניית רובוטים דמויי אדם היא קשה ביותר, ודורשת שילוב של כמה גישות טכנולוגיות כדי לגרום לרובוטים להבין את הסביבה, לנוע וללמוד מיומנויות ביעילות כדי לפעול לצד בני אדם.

בניגוד למודלי שפה, שמשתמשים ברובם על דאטה מבוסס טקסט, רובוטיקה מבוססת פיזיקה מסתמכת על נתונים שמבוססים על אינטראקציה פיזית, שמורכב יותר לאסוף אותם בקנה מידה רחב. איסוף נתונים אלה מהעולם האמיתי לשימוש במספר רב של משימות גוזל זמן ומצריך עבודה.

כדי להפוך את המשימה הזו לקלה יותר, NVIDIA הכריזה על שש תבניות ייחודיות לתהליך הפיתוח של רובוטים דמויי אדם עבור Project GR00T. מדובר ביוזמה לפיתוח ספריות מבוססות AI, מודלים ותזרימי נתונים שייעודם להאיץ את האקוסיסטם העולמי של מפתחי רובוטים דמויי אדם. התבניות החדשות כוללות:

• GR00T-Gen – לבניית סביבות תלת-ממד מבוססות בינה מלאכותית יוצרת
• GR00T-Mimic – לתנועת רובוטים ובניית מסלולי תנועה
• GR00T-Dexterity – למיומנויות ידיים רובוטיות
• GR00T-Control – לשליטה מלאה על גוף הרובוט
• GR00T-Mobility – לניידות וניווט רובוטי
• GR00T-Preception – עבור חישה מולטי-מודאלית

"רובוטים אנושיים הם הגל הבא של Embodied AI", אמר ג'ים פאן, מנהל מחקר בכיר ל-Embodied AI ב-NVIDIA. "צוותי המחקר וההנדסה של NVIDIA משתפים פעולה בתוך החברה ועם האקוסיסטם של המפתחים שלנו כדי לבנות את פרויקט GR00T ולעזור להניע את ההתקדמות והפיתוח של מפתחי רובוטים דמויי אדם ברחבי העולם".

בנוסף, הודיעה NVIDIA על זמינות כללית של Isaac Lab – מסגרת למידה לרובוטים, בקוד פתוח, הבנויה על NVIDIA Omniverse – פלטפורמה לפיתוח יישומי סימולציה ודיגיטציה של סביבות תעשייתיות בפורמט OpenUSD. מפתחים יכולים להשתמש ב-Isaac Lab כדי לאמן ולגבש מדיניות הפעלה של רובוטים בקנה מידה רחב. האימון נעשה על ידי הדגמה, או ניסוי וטעייה בסימולציה, ונשען על עיבוד מפורט של סביבות שונות ועל חוקי הפיזיקה החלים בעולם האמיתי בשילב עם נתונים סינתטיים. על ידי שילוב הסימולציות, Isaac Lab מאפשרת לייצר כמויות אדירות של נתוני אימון, שוות ערך לאלפי חוויות בעולם האמיתי – על בסיס הדגמה אחת בלבד.

מפתחי רובוטים מסחריים מובילים, לצד מפתחי אפליקציות לרובוטים וגופי מחקר מרחבי העולם מאמצים את Isaac Lab, בהם1X, Agility Robotics, The AI Institute, Berkeley Humanoid, Boston Dynamics, Field AI, Fourier, Galbot, Mentee Robotics, Skild AI, Swiss-Mile, Unitree Robotics ו- XPENG Robotics.

כלים לפיתוח מודלים של העולם

NVIDIA חשפה גם כלים חדשים לפיתוח World Models שהם ייצוגי AI של העולם שיכולים לחזות כיצד עצמים וסביבות (תעשייתיות למשל) מגיבים לפעולות של רובוט. בניית מודלים אלה צורכת משאבי מחשוב ומערכי נתונים גדולים כאשר נדרשים אלפי שעות של נתוני תמונה או וידאו מהעולם האמיתי.

כדי להאיץ את איסוף נתוני הווידאו, הכלים החדשים שהציגה NVIDIA כוללים אתNVIDIA Cosmos Tokenizer ו-NVIDIA NeMo Curator לעיבוד וידאו. NVIDIA Cosmos Tokenizer מספק יכולות קידוד ופענוח יעילים ואיכותיים כדי לפשט את הפיתוח של ה-World Models. הם סוללים את הדרך לפיתוח יישומי בינה מלאכותית יוצרת בקנה מידה רחב במגוון תחומים חזותיים, ומספקים למפתחי רובוטיקה יכולת לפרק תמונות וסרטונים לאסימונים (tokens) באיכות גבוהה עם שיעורי דחיסה גבוהים במיוחד. NeMo Curator מספק יכולת איסוף ועיבוד וידאו מהירה עד פי 7 מאשר כלים פופולריים אחרים.

במסגרת הכנס הכריזה NVIDIA על שיתוף פעולה עם Hugging Face במטרה להאיץ את המחקר והפיתוח בקרב קהילת מפתחי הרובוטיקה בקוד פתוח. פלטפורמת ה-AI הפתוחה של Hugging Face, LeRobot, בשילוב עם פלטפורמות NVIDIA AI ו-Omniverse וטכנולוגיית   Isaacשל NVIDIA, תאפשר לחוקרים ולמפתחים להוביל פיתוחים חדשים עבור מגוון רחב של תעשיות, כולל ייצור, בריאות ולוגיסטיקה. LeRobot מציעה חבילה מקיפה של כלים לשיתוף איסוף נתונים, אימון מודלים וסביבות סימולציה בעלות נמוכה.

פלטפורמת הבינה המלאכותית הפתוחה Hugging Face משרתת יותר מ-5 מיליון חוקרים ומפתחים בתחומי למידת המכונה ומציעה כלים ומשאבים לייעל פיתוח בינה מלאכותית. משתמשי Hugging Face יכולים לגשת ולכוונן את המודלים האחרונים שעברו אימון מראש ולבנות תהליכי בינה מלאכותית באמצעות ממשקי API נפוצים עם למעלה מ-1.5 מיליון מודלים, מערכי נתונים ויישומים הנגישים באופן חופשי ב-Hugging Face Hub.

הפוסט NVIDIA מאיצה פיתוח רובוטים דמויי אדם עם כלי בינה מלאכותית וסימולציה חדשים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אלי בויקיס, מנהל פעילות דאסו סיסטמס בישראל מסביר כיצד צריך לעשות את המיזוג בין הבינה המלאכותית בצורת תוכנה לבין הרובוטיקה התעשייתית

בינה מלאכותית אינה מושג חדש בעולם התעשייה, מציין אלי בויקיס, מנהל פעילות דאסו סיסטמס בישראל. לדבריו, הבינה המלאכותית "מסתובבת" למעלה מעשור, אך רק לאחרונה רואים את המחויבות לטכנולוגיה הזו מתגברת ומתחילה להשפיע באופן משמעותי על הסקטור.

"יותר מ-50% מהיצרנים צפויים לאמץ בינה מלאכותית עד 2025," מדגיש בויקיס ומוסיף, "זה מדגים את השפעתה הגוברת ואת יכולתה לשפר יעילות, איכות וגמישות בתעשייה." הוא מציין כי טכנולוגיות כמו למידת מכונה ובינה מלאכותית יצירתית כבר נוכחות בתהליך פיתוח המוצר, ומובילות לחדשנות יוצאת דופן. "לדוגמה, אוטומציה של משימות רפטטיביות מאפשרת למהנדסים להתמקד בהיבטים יצירתיים וחדשניים יותר של המוצר," הוא מסביר.

בינה מלאכותית על רצפת הייצור

"אחד מהיישומים המבטיחים ביותר של בינה מלאכותית הוא ברצפת הייצור," אומר בויקיס. הוא מסביר כיצד AI מגדירה מחדש את תהליכי התפעול והניהול, ומביאה עידן חדש של יעילות ודיוק בייצור. "הבינה המלאכותית משפרת גם את הפרודוקטיביות וגם את איכות המוצר הסופי, דבר חשוב ביותר עבור התעשייה המודרנית."

בויקיס מביא כדוגמה את תעשיית הרכב, במיוחד את חברת רנו. "רנו הטמיעה מערכות בינה מלאכותית לניטור תהליכי הייצור שלה, מה שאיפשר להם להפחית עלויות ולשפר את עמידותם בפני אירועים בלתי צפויים לאורך שרשרת האספקה."

טרנספורמציה של תהליכים תעשייתיים

כשאנחנו שואלים אותו על תהליכי התכנון והייצור, בויקיס מסביר כי הבינה המלאכותית נמצאת היום בכל שלבי התהליכים התעשייתיים, החל משרשרת האספקה ועד ניהול מחזור חיי המוצר. "היכולת לנתח נתונים בזמן אמת היא קריטית," הוא אומר, "זה מאפשר לחברות לקבל החלטות מושכלות ולנהל מלאי בצורה יעילה יותר."

אתגרים והזדמנויות בהטמעת AI

עם זאת, בויקיס מציין גם את האתגרים העומדים בפני החברות שמנסות להטמיע בינה מלאכותית בתהליכיהן. "כמויות גדולות של נתונים באיכות גבוהה נדרשות לאימון אלגוריתמים, ולא לכל חברה יש זרם נתונים מספיק גדול," הוא אומר. בנוסף, הוא מדבר על המורכבות של מודלי AI: "ככל שהטכנולוגיות מתקדמות יותר, הן גם קשות יותר להבנה ולניהול."

מבט לעתיד

לסיום, בויקיס מביט קדימה ומדבר על הפוטנציאל העצום של הבינה המלאכותית בתעשייה. "עבור חברות תעשייתיות, המפתח להצלחה טמון באינטגרציה של AI כחלק מאסטרטגיה כללית," הוא אומר. "בסופו של דבר, AI אינו רק כלי לשיפור היעילות התפעולית; זהו מנוף לשינוי וצמיחה בת קיימא."

ההערכה של בויקיס היא שהזדמנויות הצמיחה של בינה מלאכותית ורובוטיקה בייצור עשויות להגיע ל-168 מיליארד אירו עד שנת 2027. "מהפכת ה-AI בתעשייה רק מתחילה," הוא מסכם, "והאפשרויות נראות בלתי מוגבלות עבור מי שיהיה מוכן להוביל את השינוי."

הפוסט הטמעה אסטרטגית של בינה מלאכותית בתעשייה הופיע לראשונה ב-Chiportal.