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.

חברת נובה מרחובות דיווחה על רבעון שיא ראשון לשנת 2026, על רקע המשך הביקוש לציוד מדידה ובקרת תהליכים בתעשיית השבבים. החברה רשמה הכנסות של 235.3 מיליון דולר ברבעון שהסתיים ב־31 במרץ 2026. מדובר בעלייה של 6% לעומת הרבעון הרביעי של 2025, ועלייה של 10% לעומת הרבעון המקביל אשתקד.

נובה דיווחה גם על שיא ברווחיות. הרווח הנקי לפי GAAP הסתכם ב־69.3 מיליון דולר, או 2.04 דולר למניה בדילול מלא. זאת לעומת 64.9 מיליון דולר ברבעון הקודם, ו־64.8 מיליון דולר ברבעון המקביל ב־2025. על בסיס Non-GAAP הסתכם הרווח הנקי ב־80.3 מיליון דולר, או 2.33 דולר למניה בדילול מלא.

החברה ציינה כי ברבעון נרשמו שיאים בכמה תחומי פעילות. ההכנסות משבבי זיכרון הגיעו לשיא, בעיקר בזכות ביקוש לשבבי DRAM מתקדמים. גם המכירות של פלטפורמת Nova Metrion הגיעו לשיא, בעקבות ביקוש מצד יצרנים של שבבים מתקדמים הן בתחום הזיכרון והן בתחום המעבדים. בנוסף, נובה דיווחה על שיא במכירות פלטפורמת המדידות הכימיות Nova AncoScene לשלב ה־Front-End, בעקבות הרחבת נתח השוק וכניסה ללקוחות חדשים.

שיעור הרווח הגולמי של נובה עמד ברבעון על 57.7%, בדומה לרבעון הקודם, שבו עמד על 57.6%, ומעט מעל הרבעון המקביל אשתקד, שבו עמד על 57.3%. ההוצאות התפעוליות הסתכמו ב־64.9 מיליון דולר, ירידה לעומת 67.5 מיליון דולר ברבעון הקודם, אך עלייה לעומת 59.1 מיליון דולר ברבעון המקביל.

גבי ויסמן, נשיא ומנכ"ל נובה, אמר כי הרבעון האחרון היה הישג יוצא דופן עבור החברה. לדבריו, נובה הגיעה לשיאים בהכנסות וברווחיות, וגם הכנסות השירות וכמה קווי מוצרים בתחומי המטרולוגיה האופטית, החומרים והכימיה הגיעו לשיא כל הזמנים. ויסמן הוסיף כי התוצאות משקפות את עוצמת סל המוצרים של החברה ואת ההתמקדות שלה בביצועים, וכי נובה נערכת להמשך צמיחת התעשייה באמצעות השקעות בטכנולוגיה ובתשתיות.

לרבעון השני של 2026 מספקת הנהלת נובה תחזית גבוהה יותר מהרבעון הראשון. החברה צופה הכנסות בטווח של 245 עד 255 מיליון דולר. הרווח למניה בדילול מלא לפי GAAP צפוי להיות בטווח של 2.10 עד 2.24 דולר, והרווח למניה בדילול מלא על בסיס Non-GAAP צפוי להיות בטווח של 2.34 עד 2.48 דולר.

הפוסט נובה פתחה את 2026 עם רבעון שיא: הכנסות של 235.3 מיליון דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מרטין הורן, חבר סגל בכיר ב־AMD וארכיטקט מערכות AI ארגוניות, הציג בכנס ChipEx2026 את האופן שבו החברה רואה את השינוי הבא בשוק תשתיות הבינה המלאכותית. לדבריו, בעוד שהשיח הציבורי והמקצועי התמקד בשנים האחרונות בעיקר באימון מודלים גדולים, בפועל מרכז הכובד מתחיל לעבור אל ההסקה, כלומר אל הפעלת המודלים בסביבות אמיתיות, אצל משתמשים וארגונים.

הורן תיאר את AMD כחברה שפעלה במשך שנים במתכונת רזה מאוד, כמעט כמו חברת הזנק גדולה, והצליחה בשנים האחרונות להגדיל משמעותית את נוכחותה בשוק השרתים. לדבריו, אחת הסיבות המרכזיות לכך היא אימוץ מוקדם של טכנולוגיית צ'יפלטים. במקום לייצר שבב גדול אחד, AMD שילבה כמה פרוסות סיליקון קטנות יותר במארז אחד. כך ניתן היה לשפר את התפוקה בייצור, להשתמש בטכנולוגיות הייצור המתקדמות ביותר רק ברכיבי החישוב הקריטיים, ולהשיג צפיפות גבוהה יותר של ליבות במעבד.

בהמשך הציג הורן את דור המעבדים הבא של החברה, Venice, שלדבריו צפוי לכלול עד 250 ליבות במארז יחיד, או 512 יחידות עיבוד גלויות למערכת ההפעלה כאשר מופעל SMT. לדבריו, צפיפות כזו עשויה לאפשר עד כ־20 אלף ליבות CPU בארון שרתים רגיל, בלי לשנות את מערכת הקירור.

אבל עיקר הרצאתו התמקד בבינה מלאכותית. הורן הבחין בין שני דפוסי פריסה שונים: אימון והסקה. האימון דומה יותר לעולם מחשוב העל. הוא מתבצע באצוות, מנצל אשכולות גדולים של מאיצים גרפיים, ודורש רשת פנימית צפופה ומהירה. ההסקה שונה לחלוטין. היא מבוזרת, תנודתית, תלויה בעומסים משתנים, ודורשת איזון עומסים בין מופעי שירות רבים של מודלים. לכן, לדבריו, הבחירה בגודל המאיץ ובתצורת המערכת אינה תמיד ברורה מראש, ולעיתים היא דורשת התאמה עדינה בין דרישות הזיכרון, ההקשר והביצועים של כל מודל.

הורן העריך כי עד 2030 תשתיות האימון ימשיכו לגדול, אך יהוו רק כ־30% מהאספקה החדשה של תשתיות AI, בעוד שההסקה תתפוס את רוב הגידול. בניגוד לאימון, שצפוי להתרכז במרכזי נתונים גדולים, ההסקה תתפרס במקומות רבים יותר: בענן, במתקני אירוח מנוהלים, בארגונים, בקצה הרשת ובמחשבים מקומיים.

בהקשר זה הציג הורן את פורטפוליו ה־AI הרחב של AMD. בקצה אחד נמצאים פתרונות משובצים וטכנולוגיות FPGA שהגיעו עם רכישת Xilinx. בקצה אחר נמצאים מעבדי Ryzen Pro, שיכולים להריץ מודלים מקומיים במחשב אישי כאשר אין חיבור רשת או כאשר נדרש לשמור מידע רגיש בארגון. בנוסף הציג את משפחת Instinct, את כרטיס MI350P ואת מערכת Helios, המיועדת לפריסה בקנה מידה של ארון שלם.

לדבריו, יותר ארגונים צפויים להעדיף תשתיות AI בשליטה עצמית, לעיתים במתקני אירוח מנוהלים ולאו דווקא פיזית בתוך הארגון. הסיבות לכך הן עלות, שיהוי, פרטיות, מיקום הנתונים וריבונות דיגיטלית. הורן טען כי במקרים מסוימים עלות ההפעלה המקומית עשויה להיות נמוכה פי עשרה עד פי 15 מהפעלה בענן ציבורי.

בסיכום דבריו הדגיש הורן כי AMD רואה בבינה המלאכותית לא שוק אנכי נפרד, אלא שכבת תשתית שתשפיע על כל השווקים. לכן, לדבריו, אין פתרון AI אחד שמתאים לכולם. השוק ידרוש שילוב של CPU, GPU, מאיצים ייעודיים, מערכות ארגוניות, פתרונות קצה ותקני חומרה ותוכנה פתוחים.

הפוסט AMD מסמנת את השלב הבא ב-AI: מעבר מהאימון אל ההסקה הארגונית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מהנדסים מאוניברסיטת קליפורניה בסן דייגו פיתחו אבטיפוס לשבב חדש שנועד לשפר את הדרך שבה מועבר חשמל למעבדים גרפיים, GPUs, במרכזי נתונים. המחקר, שפורסם ב־Nature Communications, עוסק באחד האתגרים הבסיסיים של מערכות מחשוב מודרניות: כיצד להמיר ביעילות מתח חשמלי גבוה למתח נמוך בהרבה, הדרוש להפעלת רכיבי מחשוב רגישים.

מרכזי נתונים מודרניים צורכים כמויות הולכות וגדלות של חשמל, בעיקר בשל הביקוש למחשוב עתיר ביצועים ולבינה מלאכותית. ברוב המערכות האלה החשמל מופץ במתח של 48 וולט, אך המעבדים הגרפיים עצמם זקוקים בדרך כלל למתח נמוך בהרבה, בטווח של 1 עד 5 וולט. תהליך ההמרה הזה, המכונה DC-DC step-down conversion, חיוני כמעט בכל מערכת אלקטרונית, אך הוא נעשה מאתגר יותר ככל שהמערכות חזקות וצפופות יותר.

ממירי מתח מקובלים מבוססים בדרך כלל על רכיבים מגנטיים, בעיקר סלילים. במשך השנים שופרו רכיבים אלה מאוד, אך החוקרים מציינים כי הם מתקרבים למגבלות המעשיות שלהם. לפי פרופ' פטריק מרסייה, מהמחלקה להנדסת חשמל ומחשבים בבית הספר להנדסה ג'ייקובס באוניברסיטת קליפורניה בסן דייגו, התכנון של ממירים אינדוקטיביים הגיע לרמה גבוהה כל כך עד שנותר מעט מקום לשיפור משמעותי לקראת צורכי הדורות הבאים.

הגישה החדשה מבוססת על מהודים פיאזואלקטריים. בניגוד לסלילים, המאחסנים ומעבירים אנרגיה באמצעות שדות מגנטיים, מהודים פיאזואלקטריים עושים זאת באמצעות תנודות מכניות. עקרונית, רכיבים כאלה עשויים להיות קטנים יותר, בעלי צפיפות אנרגיה גבוהה יותר, יעילים יותר ומתאימים יותר לייצור בקנה מידה גדול. עם זאת, גרסאות קודמות של ממירים פיאזואלקטריים התקשו לשמור על יעילות גבוהה כאשר נדרש פער גדול בין מתח הכניסה למתח היציאה.

כדי להתמודד עם הקושי הזה, צוות המחקר פיתח תכנון היברידי. הוא משלב מהוד פיאזואלקטרי עם קבלים קטנים וזמינים מסחרית, המסודרים בתצורה ייחודית. הסידור הזה מאפשר למעגל להתמודד טוב יותר עם ירידת מתח גדולה, מפחית איבודי אנרגיה ומקטין את העומס על המהוד עצמו.

בניסוי המעבדה הצליח אבטיפוס השבב להמיר מתח של 48 וולט ל־4.8 וולט, רמה המקובלת במרכזי נתונים. יעילות השיא שנמדדה הייתה 96.2%. בנוסף, השבב סיפק זרם יציאה גבוה פי ארבעה בערך לעומת תכנונים פיאזואלקטריים קודמים. המשמעות היא שהטכנולוגיה אינה רק חסכונית יותר, אלא גם מתקרבת יותר ליכולת אספקת הספק הדרושה למערכות מחשוב מעשיות.

למרות התוצאות המבטיחות, החוקרים מדגישים כי מדובר עדיין בטכנולוגיה בשלבי פיתוח. ממירים פיאזואלקטריים אינם צפויים להחליף מיד את ממירי המתח הקיימים. יש צורך בשיפור נוסף של החומרים, המעגלים ושיטות האריזה. אחד האתגרים המעשיים הוא שהמהודים הפיאזואלקטריים רוטטים בזמן הפעולה, ולכן אי אפשר בהכרח לחבר אותם ללוחות מעגלים בשיטות הלחמה רגילות. שילובם במערכות אלקטרוניות יחייב שיטות אינטגרציה חדשות.

עם זאת, המחקר מצביע על כיוון אפשרי לשיפור יעילות האנרגיה של מרכזי נתונים. גם שיפור קטן בהמרת מתח יכול להיות משמעותי כאשר הוא מוכפל במיליוני רכיבים שפועלים ברציפות. בעידן שבו מעבדים גרפיים הפכו לתשתית מרכזית של בינה מלאכותית, כל חיסכון באנרגיה, חום ושטח עשוי להשפיע על עלויות התפעול ועל היכולת להרחיב מערכות מחשוב.

המחקר בוצע בידי ג'יי־יאנג קו, ון־צ'ין ב' ליו ופטריק פ' מרסייה, ופורסם ב־17 במרץ 2026 ב־Nature Communications. DOI: 10.1038/s41467-026-70494-0.

FAQ מהיר

מה עושה השבב החדש?
השבב ממיר מתח גבוה למתח נמוך יותר, הדרוש להפעלת רכיבים אלקטרוניים כמו מעבדים גרפיים במרכזי נתונים.

מה החידוש בטכנולוגיה?
במקום להסתמך בעיקר על סלילים מגנטיים, השבב משתמש במהוד פיאזואלקטרי ובקבלים קטנים כדי לבצע את המרת המתח ביעילות גבוהה.

האם השבב כבר מוכן לשימוש מסחרי?
לא. החוקרים מדגישים כי מדובר באבטיפוס מעבדתי. נדרשים עוד שיפורים בחומרים, במעגלים ובשיטות האריזה לפני שימוש במרכזי נתונים.

הפוסט שבב חדש עשוי לשפר את יעילות האנרגיה של מעבדים גרפיים במרכזי נתונים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אפל ואינטל הגיעו להסכם ראשוני שבמסגרתו אינטל תייצר חלק מהשבבים המיועדים למוצרי אפל, כך דיווח Wall Street Journal. לפי הדיווח, המגעים בין החברות נמשכו יותר משנה, והבשילו בחודשים האחרונים להסכם ראשוני. עדיין לא ברור אילו שבבים תייצר אינטל עבור אפל, לאילו מוצרים הם ייועדו, באילו טכנולוגיות ייצור ייוצרו, ומה יהיה היקף ההזמנות. אפל ואינטל לא מסרו תגובה מיידית לדיווח. (wsj.com)

הדיווח חשוב משום שהוא מחזיר את שתי החברות לשיתוף פעולה מסוג שונה מזה שהכיר השוק בעבר. במשך שנים השתמשה אפל במעבדי אינטל במחשבי Mac, אך החל מ־2020 עברה בהדרגה לשבבי Apple Silicon שתוכננו על ידה ויוצרו בעיקר אצל TSMC. ההסכם החדש, אם ייחתם סופית, אינו אומר שאפל חוזרת להשתמש במעבדים של אינטל, אלא שאינטל תשמש כיצרנית שבבים בקבלנות עבור תכנון של אפל. The Verge ציין כי גם כעת לא ברור אם מדובר בשבבי Mac, רכיבים למכשירים אחרים, או מוצרים פחות מרכזיים במערך של אפל. (The Verge)

מבחינת אינטל, עצם האפשרות לייצר עבור אפל היא הישג תדמיתי ותעשייתי. החברה מנסה בשנים האחרונות לבנות מחדש את מעמדה לא רק כמתכננת ומוכרת של מעבדים, אלא גם כיצרנית שבבים עבור לקוחות חיצוניים. מנכ״ל אינטל, ליפ־בו טאן, שמונה לתפקיד במרץ 2025, הצהיר עם כניסתו לתפקיד כי בכוונתו לשקם את מעמדה של אינטל כחברת מוצרים עולמית וכ־Foundry עולמי. (Newsroom)

האתגר של אינטל הוא להוכיח שהמפעלים ותהליכי הייצור שלה יכולים לעמוד בדרישות של לקוחות מהשורה הראשונה. אפל נחשבת לקוח קשה במיוחד: היא דורשת נפחי ייצור גדולים, איכות גבוהה, יעילות אנרגטית, עמידה בלוחות זמנים ושרשרת אספקה צפויה. אם אינטל אכן תצליח לספק לאפל שבבים מתקדמים בקנה מידה מסחרי, הדבר עשוי לחזק את אמון השוק בעסקי הייצור שלה ולסייע לה למשוך לקוחות נוספים.

מבחינת אפל, ההיגיון המרכזי הוא פיזור סיכונים. החברה תלויה כיום במידה רבה ב־TSMC לייצור השבבים המתקדמים שלה. התלות הזאת עבדה היטב במשך שנים, אך היא יוצרת רגישות גבוהה לעומסים בשרשרת האספקה, למתיחות סביב טאיוואן ולתחרות גוברת על קיבולת ייצור מתקדמת מצד חברות בינה מלאכותית כמו אנבידיה ו־AMD. העסקה האפשרית עשויה לספק לאפל מקור נוסף לייצור שבבים, ובמקביל לספק לאינטל זרם ביקוש יציב יותר. (Reuters)

ברקע נמצאת גם מדיניות תעשייתית אמריקנית מובהקת. ממשל טראמפ פועל לחיזוק ייצור השבבים בארצות הברית, ובדיווחים נכתב כי הממשל מילא תפקיד בהבאת אפל לשולחן הדיונים. לפי רויטרס, גורמים בממשל קיימו מאמצים רחבים לעודד חברות טכנולוגיה גדולות לתמוך בהתאוששות אינטל ולחזק את ייצור השבבים המקומי.

העיתוי אינו מקרי. שוק השבבים העולמי נמצא בגאות חריגה. לפי SIA, מכירות השבבים העולמיות הגיעו ברבעון הראשון של 2026 ל־298.5 מיליארד דולר, עלייה של 25% לעומת הרבעון הרביעי של 2025. בחודש מרץ לבדו הגיעו המכירות ל־99.5 מיליארד דולר, זינוק של 79.2% לעומת מרץ 2025. נתונים אלה ממחישים את הלחץ על קיבולת ייצור מתקדמת, בעיקר בשל הביקוש לתשתיות בינה מלאכותית, מרכזי נתונים ושבבים עתירי ביצועים.

עם זאת, חשוב להיזהר בפרשנות. מדובר בהסכם ראשוני, לא בהכרזה רשמית על ייצור סדרתי ולא בהכרח בהעברת שבבי הדגל של אפל מאחד היצרנים לאחר. אנליסטים מעריכים כי אפל לא תסכן במהירות את השבבים המרכזיים של ה־iPhone או של מחשבי Mac המתקדמים, ולכן ייתכן שהשלב הראשון יכלול שבבים פחות מרכזיים, גרסאות בסיסיות יותר או מוצרים שבהם הסיכון נמוך יותר. The Verge הזכיר כי האנליסט מינג־צ׳י קואו העריך בעבר שאינטל עשויה להתחיל לשלוח עבור אפל מעבדי M בסיסיים יותר סביב 2027, אך גם זו הערכה ולא אישור רשמי.

לכן, המשמעות המיידית של הדיווח אינה “חזרה של אפל לאינטל” במובן הישן. זו יכולה להיות התחלה של מודל חדש: אפל ממשיכה לתכנן את השבבים שלה, אך מוסיפה יצרן אמריקני נוסף לשרשרת האספקה. עבור אינטל זו הזדמנות להוכיח שעסקי ה־Foundry שלה מסוגלים להתמודד עם הלקוחות התובעניים ביותר. עבור אפל זו דרך לחזק גמישות אסטרטגית. ועבור ארצות הברית זו עוד אבן דרך בניסיון להחזיר חלק מייצור השבבים המתקדם לשטחה.

הפוסט אפל ואינטל בדרך להסכם ייצור שבבים חדש הופיע לראשונה ב-Chiportal.

שוק השבבים העולמי פתח את 2026 בקצב חריג. לפי נתוני איגוד תעשיית השבבים האמריקני, SIA, המכירות העולמיות של שבבים הגיעו ברבעון הראשון של השנה ל־298.5 מיליארד דולר, עלייה של 25% לעומת הרבעון הרביעי של 2025. בחודש מרץ לבדו הסתכמו המכירות ב־99.5 מיליארד דולר, עלייה של 79.2% לעומת מרץ 2025 ושל 11.5% לעומת פברואר 2026. הנתונים מבוססים על חישובי World Semiconductor Trade Statistics, WSTS, ומוצגים כממוצע נע של שלושה חודשים. (Semiconductor Industry Association)

המספרים מצביעים על האצה חדה בשוק, אחרי שנה חזקה במיוחד ב־2025. לפי SIA, המכירות השנתיות של תעשיית השבבים ב־2025 הגיעו ל־791.7 מיליארד דולר, עלייה של 25.6% לעומת 2024. כעת, על פי דברי נשיא ומנכ"ל SIA, ג’ון נויפר, השוק עדיין נמצא במסלול שיכול להביא אותו לרף של טריליון דולר בשנת 2026.

הצמיחה אינה מרוכזת באזור אחד בלבד. במרץ 2026 נרשמה עלייה שנתית בכל האזורים המרכזיים: אסיה־פסיפיק ושאר העולם עלו ב־108.5%, אמריקה ב־83.1%, סין ב־74.8%, אירופה ב־46.5% ויפן ב־7.4%. גם בהשוואה חודשית לפברואר נרשמה עלייה בכל האזורים: אמריקה עלתה ב־13.3%, סין ב־12.7%, אסיה־פסיפיק ושאר העולם ב־9.8%, אירופה ב־8.4% ויפן ב־7.1%.

הנתונים משקפים ביקוש רחב למגוון סוגי שבבים, אך הם משתלבים במיוחד בגל ההשקעות בתשתיות בינה מלאכותית. מרכזי נתונים, מאיצי AI, זיכרונות מתקדמים, תקשורת מהירה, רכיבי הספק ופתרונות אריזה מתקדמים הפכו לחלק מרכזי ממחזור ההשקעות החדש של ענקיות הטכנולוגיה. לצד זאת, גם שווקים מסורתיים יותר, כמו רכב, תעשייה, תקשורת ואלקטרוניקה צרכנית, ממשיכים לצרוך כמויות גדולות של שבבים.

עם זאת, קצב הצמיחה החריג מעלה גם שאלות על יציבות המחזור. תעשיית השבבים ידועה בתנודתיות שלה: תקופות של מחסור והשקעות ענק עלולות להתחלף בהאטה, עודפי מלאי ולחצי מחירים. לכן, גם אם נתוני הרבעון הראשון מצביעים על תנופה חזקה, השאלה המרכזית לשאר 2026 תהיה האם הביקוש לבינה מלאכותית ולתשתיות מחשוב ימשיך להצדיק את רמות ההשקעה והמכירות הגבוהות.

מבחינת ישראל, הנתונים מחזקים את חשיבותה של תעשיית השבבים המקומית, בעיקר בתחומי תכנון השבבים, תקשורת מהירה, מערכות בדיקה, תוכנה הנדסית, זיכרון, בינה מלאכותית ותשתיות מרכזי נתונים. ישראל אינה שחקנית ייצור המוני בקנה מידה של טאיוואן, קוריאה הדרומית או סין, אך היא משתלבת בעומק שרשרת הערך העולמית דרך מרכזי פיתוח, חברות סטארט־אפ, קניין רוחני וטכנולוגיות תקשורת וחישוב מתקדמות.

השורה התחתונה ברורה: 2026 נפתחה כשנת גאות לתעשיית השבבים. אם המגמה תימשך, השוק העולמי עשוי להגיע לראשונה לרף טריליון הדולר. אבל כמו תמיד בתעשייה הזו, לצד הצמיחה המרשימה עומדים גם סיכוני מחזוריות, תלות בהשקעות AI, מתחים גיאופוליטיים וצורך מתמשך בהרחבת כושר ייצור ותכנון.

הפוסט מכירות השבבים זינקו ברבעון הראשון: התעשייה בדרך לשנת טריליון דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

קבוצת BST נבחרה להקים מגדל משרדים חדש שיושכר לאנבידיה (NVIDIA) בפארק ההייטק עופר יקנעם של מליסרון. לפי הודעת החברה, היקף עבודות הקבלן הראשי מוערך בכ־167 מיליון שקל, והפרויקט מתוכנן לכלול מגדל בן 11 קומות משרדים מעל 3.5 קומות חניה עיליות, בשטח כולל של כ־43 אלף מ"ר. מתוך השטח הכולל, כ־29 אלף מ"ר מיועדים למשרדים ולשטחי הסעדה לעובדי החברה.

העבודות צפויות להתחיל במהלך 2026, לאחר מתן צו התחלת עבודה, עם יעד למסירה חלקית בספטמבר 2027 ולאכלוס מלא במאי 2028. המבנה החדש יוקם בסמיכות לשני מבנים קיימים של אנבידיה בפארק, והוא מצטרף למהלך רחב יותר של הרחבת פעילות החברה בישראל בכלל ובאזור יקנעם בפרט. בפברואר דווח כי מליסרון חתמה עם אנבידיה על הסכם שכירות לעשר שנים לשטח של כ־29 אלף מ"ר במבנה החדש בעופר יקנעם. לפי Calcalist Tech, שווי הסכם השכירות נאמד בכ־73 מיליון דולר.

הפרויקט מדגיש את המשך התבססותה של יקנעם כאחד ממוקדי פעילות השבבים והתקשורת הבולטים בישראל. אנבידיה ירשה חלק משמעותי מפעילותה המקומית עם רכישת מלאנוקס בשנת 2020, ומאז הרחיבה את פעילותה בישראל בתחומי תקשורת מהירה, שבבי עיבוד, תוכנה ותשתיות לבינה מלאכותית. רויטרס דיווחה ב־2025 כי החברה בחנה אתרי קרקע לקמפוס גדול נוסף בצפון, בהיקף שעשוי להגיע עד 180 אלף מ"ר, על רקע הגידול בביקוש העולמי לתשתיות AI.

מבחינת מליסרון, המגדל החדש מחזק את פארק עופר יקנעם כנכס משרדים משמעותי עבור חברות טכנולוגיה בינלאומיות. החברה מציינת כי הפרויקט מתוכנן לעמוד בתקן בנייה ירוקה LEED Gold, וכי התכנון האדריכלי מבוצע על ידי משרד יסקי מור סיון. ניהול הפרויקט ייעשה על ידי אלה בן נון, והקונסטרוקציה על ידי דוד מהנדסים.

עם זאת, מאחורי ההודעה העסקית עומדת גם שאלה רחבה יותר על פיזור תעסוקת ההייטק בישראל. הרחבת הפעילות ביקנעם משתלבת במגמה שבה חברות טכנולוגיה גדולות מחזקות מוקדי פעילות מחוץ לתל אביב והרצליה, בעיקר באזורים שבהם כבר קיימת תשתית של כוח אדם, תחבורה, מוסדות אקדמיים ותעשייה טכנולוגית. במקרה של אנבידיה, הקרבה למוקד ההיסטורי של מלאנוקס ולמערך העובדים הקיים באזור היא ככל הנראה גורם מרכזי בהחלטה להמשיך ולהתרחב שם.

לצד זאת, לוח הזמנים שהוצג לפרויקט נחשב שאפתני: ביצוע של כ־25 חודשים, מסירה חלקית עוד לפני השלמת כל המבנה, ושימוש במערכות BIM לניהול ותיאום בין תכנון לביצוע. אם היעדים יישמרו, המגדל החדש יאפשר לאנבידיה להרחיב את פעילותה ביקנעם עוד לפני סוף 2027, לקראת אכלוס מלא ב־2028.

הפוסט אנבידיה מרחיבה את הנוכחות ביקנעם: BST תקים עבורה מגדל חדש 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.

פרופ' פרדי גבאי, חבר סגל במכון להנדסת חשמל ופיזיקה יישומית באוניברסיטה העברית, יציג בכנס ChipEx2026 בתל אביב עבודה מחקרית העוסקת בשילוב בינה מלאכותית בתוך תהליך תכנון השבבים. גבאי הגיע לאקדמיה לאחר 27 שנים בתעשייה, בעיקר בתחום השבבים. רוב שנותיו בתעשייה עברו עליו במלנוקס (כיום Nvidia), שבה היה חלק מהצוותים הראשונים של החברה. בתפקידו האחרון שימש סמנכ"ל פיתוח שבבים וסמנכ"ל  Back-End. בשנתיים האחרונות הוא חוקר באוניברסיטה העברית, ובשנה האחרונה הקים בה את  VLSI Systems Research Lab  – מעבדה לפיתוח ולמחקר מערכות  VLSI.

המעבדה, שאותה מוביל גבאי יחד עם שרית שוימר, בכירה לשעבר באינטל עם 27 שנות ניסיון בתעשייה וכיום מנהלת המעבדה ושותפה למחקר, מונה כיום כעשרה סטודנטים לתואר שני ושלישי. תחומי המחקר שלה משקפים את המעבר של תעשיית השבבים לעידן שבו הביצועים לבדם אינם מספיקים. המעבדה עוסקת בארכיטקטורות מחשב, מאיצים חישוביים ל-Generative AI ול-Agentic AI, תכנון פיזי של שבבים, אמינות, הזדקנות טרנזיסטורים וכלים מבוססי AI שמטרתם לסייע למהנדסים בשלבי התכנון והאימות.

לדברי פרופ' גבאי, אחד מכיווני המחקר המרכזיים במעבדה הוא חישובים מקורבים (approximate computing). במקום לבצע כל פעולת כפל מטריצות בדיוק מלא, החוקרים מנצלים את העובדה שמודלי AI רבים עמידים לרעש ולשגיאות קטנות. גישה זו יכולה לחסוך שטח סיליקון, להאיץ ביצועים ולהפחית צריכת אנרגיה, תוך פגיעה קטנה יחסית בדיוק המודל. כיוון נוסף עוסק בהתמודדות עם “קיר הזיכרון” – צוואר הבקבוק שנוצר כאשר הגישה לזיכרון נעשית יקרה בהרבה מהחישוב עצמו מבחינת זמן ואנרגיה. כאן בוחנת המעבדה שימוש בדחיסה מאבדת מידע, שמקטינה את נפח הנתונים הנשמרים בזיכרון ואת רוחב הפס הנדרש לגישה אליהם.

העבודה שתוצג ב ChipEx2026 -אשר נעשתה יחד עם הסטודנטים עידו פרחומובסקי, מוחמד עומרי ואיתי יונתנוב, מתמקדת באתגר אחר, אך קשור: אמינות שבבים בשלבי התכנון הפיזי. אחת התופעות הקריטיות בשבבים מתקדמים היא Dynamic Voltage Drop – נפילת מתח דינמית בתוך השבב. כאשר אלמנטים לוגיים רבים מתמתגים בו־זמנית, הם מושכים זרם מרשת האספקה של השבב. מכיוון שברשת האספקה ובאריזת השבב קיימות התנגדות והשראות, משיכת הזרם גורמת לנפילת מתח מקומית. ירידה זו אינה משפיעה רק על התא הלוגי שמתמתג, אלא גם על סביבתו, ועלולה לגרום להאטה בתזמון, לשגיאות חישבויות ולבעיות אמינות.

בתהליכי הפיתוח המקובלים, בעיות מסוג זה נבדקות באמצעות סימולציות כבדות בכלי  EDA. אלה כלים מדויקים, אך הרצתם עשויה להימשך ימים ואף שבועות. בעיה נוספת היא שהתהליך מתבצע לעיתים בשלבים מאוחרים מאוד, סמוך ל-.tapeout  אם מתגלות בעיות בשלב זה, חלון הזמן לתיקון מצטמצם מאוד, והתיקון עלול להיות יקר ומורכב.

הפתרון שמציגים גבאי והסטודנטים במעבדתו הוא מודל מבוסס AI, שאומן על בסיס מערך נתונים גדול ונועד לזהות מוקדם אזורים בעייתיים מבחינת נפילות מתח דינמיות. לדברי גבאי, לאחר שלב האימון זמן הריצה של המודל מהיר פי 25 אלף לעומת הרצה מלאה בכלי סימולציה סטנדרטי, והדיוק שלו מגיע לכ-94%. המודל אינו מחליף את כלי ה- EDA ואינו מבטל את הצורך בסימולציות סופיות, אך הוא מאפשר למהנדסים לאתר מוקדם את הבעיות המרכזיות, למקד את הריצות הכבדות ולהקטין את הסיכון להפתעות בשלב ה- sign-off.

סיוע למהנדס, לא החלפתו

גבאי מתאר את הגישה הזו כ-AI Core Pilots –  טייסי משנה מבוססי בינה מלאכותית לכלי EDA . הדגש הוא על סיוע למהנדס, לא על החלפתו. בעולם שבו תכנון שבב מתקדם מייצר כמויות עצומות של לוגים, סימולציות ונתוני תכנון, חלק מהמידע הזה יכול להפוך לחומר גלם לאימון מודלים פנימיים. חברות שבבים, לדבריו, אינן חייבות להמתין עד שכל היכולות האלה ישולבו בכלים המסחריים. הן יכולות לפתח כבר כיום יכולות פנימיות, מבוקרות וממוקדות, שיזהו מוקדם בעיות חוזרות ויקצרו תהליכי פיתוח.

עם זאת, כניסת AI לתהליך תכנון השבבים אינה מפחיתה את הצורך במהנדסים בעלי עומק מקצועי. להפך. כאשר מודל מסמן אזור בעייתי או מציע תיקון, המהנדס חייב להבין אם ההמלצה נכונה, האם היא רלוונטית למבנה השבב ומה המשמעות שלה מבחינת תזמון, שטח, הספק ואמינות. לכן גבאי מדגיש גם את חשיבות האקספלנביליות (Explainable AI) – היכולת של מערכת AI להסביר מדוע סימנה בעיה מסוימת או מדוע המליצה על פעולה מסוימת. בתהליכי תכנון קריטיים, שבהם נדרשים אחריות, בדיקות והוכחת תקינות, כלי AI שאינם ניתנים להסבר יתקשו להשתלב באופן מלא.

הזווית הרחבה יותר של העבודה קשורה גם למקומה של האקדמיה בהכשרת כוח האדם לתעשיית השבבים. לדברי גבאי, תחום השבבים וה-VLSI מתפתח כיום באוניברסיטה העברית בצורה משמעותית. במכון להנדסת חשמל ופיזיקה יישומית לומדים כ-600 סטודנטים לתואר ראשון, ולצידם יותר מ-100 סטודנטים לתארים מתקדמים. המעבדה החדשה מבקשת למצב את עצמה כאחת המעבדות המובילות בארץ בתחום, והיא מקיימת שיתופי פעולה עם מעבדות נוספות בישראל ובעולם.

שיתופי הפעולה עם התעשייה הם חלק מרכזי במודל הפעולה של המעבדה. גבאי מציין כי המעבדה מצוידת בין היתר בטסטר שהתקבל כתרומה מחברת Teradyne וכי מודלי ה-AI שלה רצים על שרת DGX של אנבידיה שניתן למעבדה. נוסף על כך מתקיימים שיתופי פעולה הדוקים עם קיידנס וסינופסיס, הן במחקר והן בהכשרה אקדמית. חברות נוספות המעורבות בשיתופי פעולה או בתמיכה במחקר ובהכשרה כוללות את סמסונג, אינטל, Altera, אפל, RubyEDA וחברות נוספות בתעשייה.

המסר של גבאי לתעשייה הוא שהצורך בכוח אדם עמוק ומיומן רק הולך וגובר. תעשיית השבבים אינה זקוקה רק למהנדסים שמכירים את הכלים, אלא למהנדסים שמבינים את עקרונות התכנון, הפיזיקה, האמינות והאלגוריתמיקה שמאחורי הכלים. המעבדה באוניברסיטה העברית מבקשת למלא בדיוק את התפקיד הזה: להכשיר דור חדש של מהנדסים וחוקרים שמסוגלים לעבוד בחזית שבין סיליקון, כלי תכנון ובינה מלאכותית.

העבודה של גבאי ומעבדתו ממחישה כיוון רחב יותר בתעשייה: AI כבר אינה רק עומס עבודה שרץ על שבבים מתקדמים. היא מתחילה להפוך לכלי עבודה בתוך תהליך התכנון של אותם שבבים. אם בעשור האחרון תעשיית השבבים בנתה את התשתית למהפכת הבינה המלאכותית, בשנים הקרובות צפויה הבינה המלאכותית להשפיע יותר ויותר גם על הדרך שבה מתכננים, מאמתים ומייצרים את הדור הבא של השבבים.

הפוסט לקראת ChipEx2026: פרופ' גבאי יחשוף בכנס כיצד ניתן בעזרת בינה מלאכותית לזהות בעיות אמינות בשלבי התכנון המוקדמים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

רשות החדשנות מסמנת את תחומי השבבים והבינה המלאכותית כאחד ממוקדי הפעולה המרכזיים שלה בשנה האחרונה. לקראת ChipEx2026, שיתקיים באקספו תל אביב ב-12 במאי, ד"ר אלון סטופל, יו"ר רשות החדשנות והמדען הראשי לחדשנות במשרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה, שישתתף בכנס, מציג את המהלכים המרכזיים שקידמה הרשות בתחומי המוליכים למחצה וה-AI, ואת האתגרים שעומדים בפני התעשייה הישראלית בשנה הקרובה.

לדברי ד"ר סטופל, השנה האחרונה הייתה שנה שבה הצליחה הרשות לתרגם חזון אסטרטגי לפעולות מעשיות בשטח:

"השנה האחרונה הייתה מבחינתנו שנה מאוד משמעותית, בעיקר כי הצלחנו לתרגם חזון אסטרטגי לפעולות קונקרטיות בשטח, במיוחד בתחומי המוליכים למחצה והבינה המלאכותית. אם אני מתמקד רגע בתחום השבבים, פעלנו בשני צירים מרכזיים. הראשון הוא ציר אופקי, שמטרתו להנגיש טכנולוגיות ולהוריד חסמי כניסה. אנחנו מדברים על תחום עם עלויות כניסה מאוד גבוהות, ולכן אחד המהלכים המרכזיים היה פרסום קול קורא להקמת Venture Studio בהיקף של כ 60 מיליון ש"ח. המטרה כאן היא ממש לייצר מחדש צבר של סטארטאפים בתחום, לתת ליזמים מעטפת מקצועית ולצמצם את הסיכון בשלבים הראשונים.

"במקביל, פעלנו גם בציר ורטיקלי, שמתמקד בטכנולוגיות שבהן יש לישראל יתרון תחרותי ברור, כמו פוטוניקה משולבת, אלקטרוניקת הספק, מחשוב נוירומורפי, מארזים מתקדמים וחומרים חדשניים. בתוך זה, אחד המהלכים המשמעותיים שאנחנו מקדמים הוא הקמה של קו פיילוט לאומי לפוטוניקה משולבת, שצפוי לשמש כתשתית מחקר ופיתוח גם לסטארטאפים וגם לחברות בוגרות יותר.

"בתחום הבינה המלאכותית, השנה האחרונה הייתה נקודת מפנה: השלמנו את אחד הפרויקטים המרכזיים של התוכנית הלאומית עם השקת מחשב העל לאימון מודלים גדולים, בשיתוף חברת נביוס ובמקביל התחלנו להעניק שוברים לשימוש מוזל לחברות ישראליות ולחוקרים. מעבר לזה, קידמנו שורה של מהלכים משלימים, הקמה של נכסי דאטה לאומיים, רגולציה ניסיונית בתחומים כמו חינוך ובריאות, ליווי של מערכת החינוך בהטמעת AI פרויקטים בסקטור הציבורי, וגם עבודה מאוד מעמיקה על נושא ההון האנושי.

"ובסוף, חשוב לומר שגם מה שקורה מסביב הוא חלק מהתמונה: השנה ראינו מהלכים מאוד משמעותיים מצד חברות גלובליות, כמו ההחלטה של NVIDIA להקים קמפוס גדול בישראל עם יותר מעשרת אלפים עובדים, וההתרחבות של Tower Semiconductor. כל זה לא קורה במקרה, זה משקף את החוזק של האקו סיסטם המקומי."

לצד ההתקדמות, ד"ר סטופל מצביע על כמה אתגרים מבניים שמחייבים טיפול בשנה הקרובה. בתחום השבבים מדובר בעיקר במספר נמוך מדי של סטארטאפים חדשים, בעלויות כניסה גבוהות ובצורך בכוח אדם מיומן. בתחום הבינה המלאכותית האתגרים נוגעים גם לתשתיות מחשוב, דאטה ורגולציה.

לדבריו: "יש כמה אתגרים מאוד ברורים שאנחנו מתמודדים איתם: בתחום השבבים, האתגר המרכזי הוא ירידה במספר הסטארטאפים החדשים. זה תחום עם חסמי כניסה מאוד גבוהים, גם מבחינת עלויות וגם מבחינת מורכבות טכנולוגית, וזה משהו שמייצר פער בשרשרת הערך לאורך זמן.

"אתגר נוסף הוא ההון האנושי. יש פער בין הביקוש לאנשי מקצוע לבין ההיצע הקיים, ואנחנו מבינים שבלי טיפול עמוק בנושא הזה יהיה קשה לשמור על קצב הצמיחה של התעשייה.

"בבינה מלאכותית, האתגרים הם קצת שונים אבל לא פחות משמעותיים: מדובר בצורך בתשתיות מתקדמות, זמינות של דאטה איכותי, התאמות רגולטוריות, וגם כאן כמובן נושא ההון האנושי. התחום מתקדם מאוד מהר, והאתגר הוא להבטיח שהמערכת כולה, ממשלה, אקדמיה ותעשייה, מתקדמת יחד איתו.

"וברמה הרחבה יותר, יש גם אתגר של איזון. לשמור על אקו סיסטם מגוון, כזה שמשלב סטארטאפים בשלבים מוקדמים, חברות צמיחה ושחקנים תעשייתיים גדולים. זה קריטי כדי לשמור על היתרון התחרותי של ישראל בזירה הגלובלית."

המענה של רשות החדשנות, כפי שמתאר אותו ד"ר סטופל, מבוסס על שילוב של תשתיות, מסלולי תמיכה, רגולציה מותאמת והכשרה. לדבריו, אין פתרון יחיד, אלא צורך בבניית מערכת שלמה שתאפשר ליזמים, לחברות ולאקדמיה להתקדם יחד.

"אנחנו פועלים בכמה מישורים במקביל, מתוך הבנה שאין פתרון אחד אלא מערכת שלמה של צעדים משלימים:

"בציר הראשון, אנחנו מתמקדים בהורדת חסמי כניסה. זה כולל הקמה של Venture Studio חממות ותשתיות מחקר ופיתוח שיתופיות, כדי לאפשר ליותר יזמים להיכנס לתחום השבבים ולהצליח בו.

"בציר השני, אנחנו משקיעים בטכנולוגיות אסטרטגיות שבהן לישראל יש יתרון. זה בא לידי ביטוי במסלולים ייעודיים וביוזמות כמו קו הפיילוט לפוטוניקה משולבת, שנועד לשמש תשתית לאומית ולאפשר חדשנות עמוקה.

"בציר השלישי, בתחום הבינה המלאכותית, אנחנו ממשיכים לבנות תשתיות, כמו מחשוב ודאטה, לצד קידום רגולציה מותאמת והטמעה של טכנולוגיות במגזר הציבורי.

"נושא נוסף שהוא מאוד מרכזי הוא ההון האנושי. במהלך השנה הקרובה אנחנו מתכוונים לבצע בחינה מעמיקה של היצע וביקוש בתחום המוליכים למחצה, ועל בסיס זה לגבש תוכניות הכשרה ממוקדות בשיתוף מערכת ההשכלה הגבוהה.

"המטרה הכוללת היא לא רק לפתור בעיות נקודתיות, אלא לבנות אקו סיסטם חזק, יציב ובר קיימא, שיכול להוביל את ישראל קדימה לאורך זמן."

במסגרת הכנס צפוי ד"ר סטופל להציג כמה נתונים מרכזיים, שממחישים את היקף המהלכים שמקדמת הרשות בתחומי השבבים והבינה המלאכותית.

ד"ר סטופל גם מבקש להציג כמה נתונים ומספרים מרכזיים:

• · הקול הקורא להקמת Venture Studio בהיקף של כ 60 מיליון ש"ח, שנועד להגדיל את מספר הסטארטאפים בתחום השבבים.
• · התכנון להקמת קו פיילוט לאומי לפוטוניקה משולבת בהיקף של לפחות 150 מיליון ש"ח, שמהווה תשתית אסטרטגית.
• · מהצד התעשייתי, יש את ההכרזה של NVIDIA על הקמת קמפוס בישראל עם מעל עשרת אלפים עובדים, לצד ההתרחבות של Tower Semiconductor.
• · בתחום הבינה המלאכותית, יש את השקת מחשב העל הלאומי והתחלת הענקת שוברים של 30% הנחה לחברות.

"כל אלה יחד מציירים תמונה של השקעה רחבה, גם בתשתיות, גם ביזמות וגם בשחקנים הגדולים בתעשייה."

הפוסט ד"ר אלון סטופל: רשות החדשנות מציבה את השבבים וה-AI במרכז סדר היום הטכנולוגי של ישראל הופיע לראשונה ב-Chiportal.