"ככל שמעבדים יותר נתונים בשנייה, המחשב נהיה אינטליגנטי יותר. כדי להיות חכם יותר, נדרש מחשב חזק יותר". כך מסכם איל ולדמן, ממייסדי מלאנוקס וכיום יו"ר Waldo Holdings, את הכוח שמניע כיום את תעשיית השבבים העולמית, לקראת כנס ChipEX2026 שייערך ב-12 במאי 2026 בגני התערוכה וב-13 במאי 2026 במרכז פרס לשלום בארגון חברת ASG.

דבריו משקפים היטב את רוח הכנס השנה, שיתמקד לא רק באלקטרוניקה קלאסית ובתכנון שבבים, אלא גם בשאלות הגדולות של עידן הבינה המלאכותית: איך בונים מערכות חזקות יותר, יעילות יותר ומהירות יותר, ומהו תפקידה של ישראל במרוץ הזה.

הכנס השנה עשוי לשמש גם מדד למצבו של הענף המקומי בצל המלחמות הבלתי פוסקות. אם בשנים קודמות הדגש היה בעיקר על חדשנות טכנולוגית ועל חיבור לשוק העולמי, הרי שכעת השאלה רחבה יותר: האם ישראל תוכל להמשיך ולשמור על מעמדה כמרכז פיתוח משמעותי גם בעידן של AI, מתיחות גיאופוליטית ומאבק גלובלי על תשתיות מחשוב ושבבים. ולדמן, לפחות, נשמע זהיר אבל אופטימי. התעשייה נפגעה, הוא מודה, אבל לא נשברה. מבחינתו, השילוב בין בינה מלאכותית, סייבר, ביטחון ויזמות מקומית עדיין יוצר לישראל בסיס חזק להמשך צמיחה.

לפי ולדמן, תעשיית השבבים נמצאת במגמת התקדמות מתמדת. הקצבים עולים, התדרים גדלים, הביצועים משתפרים והיכולות מתרחבות. בעבר אלה היו בעיקר מנועי צמיחה של מחשוב, תקשורת וטלפונים חכמים. כיום, בינה מלאכותית היא הכוח המרכזי שמאיץ עוד יותר את הדרישות. האתגר כבר איננו רק לייצר שבבים מהירים יותר, אלא לבנות תשתית חישובית המסוגלת להתמודד עם כמויות עצומות של נתונים, הן בשלב האימון של מודלים והן בשלב ההסקה, שבו המודל צריך לספק תשובה מהירה ומדויקת בזמן אמת.

AI דוחף את תעשיית השבבים לשלב הבא

ולדמן מצביע על שני מוקדים עיקריים שבהם הבינה המלאכותית משנה את חוקי המשחק. הראשון הוא Training, כלומר אימון מודלים, תהליך שדורש כוח מחשוב עצום, זיכרון, קישוריות פנימית מהירה ויכולת להזרים כמויות אדירות של נתונים. השני הוא Inference, שלב ההפעלה של המודלים, שבו הדרישות משתנות לפי סוג היישום, מספר המשתמשים, זמן התגובה הנדרש ומקום ההרצה, בענן, בקצה הרשת או במכשיר עצמו.

שני התחומים האלה, לדבריו, תלויים בשבבים יעילים יותר. לא מדובר רק במעבדים חזקים יותר, אלא גם בארכיטקטורות חדשות, באריזה מתקדמת, בקישוריות מהירה, באמינות, באימות, ובתכנון שמבין מראש את מגבלות האנרגיה, החום והעלות. זו גם הסיבה שנושאי הכנס השנה כוללים תחומים כמו Chiplet וסטנדרט UCIe, פתרונות ייצור בשני ננומטר וב-High-NA EUV, אימות ובינה מלאכותית ב-EDA, ניהול תרמי במערכות תלת-ממדיות, Hardware Root of Trust, וכן תקשורת אופטית ופוטוניקה בסיליקון.

לא רק AI: גם סייבר וביטחון תופסים מקום מרכזי

לצד הבינה המלאכותית, ולדמן מסמן שני תחומים נוספים שבלטו השנה במיוחד בישראל: סייבר וביטחון. לדבריו, המצב הביטחוני הקשה השפיע על כלל המשק, על היקף הביקורים, על נסיעות עסקיות ועל פעילות חברות. עם זאת, הוא אינו רואה בכך נזק בלתי הפיך. להפך, הוא מדגיש כי בישראל ממשיכות לצמוח חברות חדשות, לצד חברות שמתמודדות עם קשיים, וכי יש תחומים שבהם היתרון הישראלי עדיין בולט מאוד.

בתחום הביטחון, הוא מציין מגוון רחב של פיתוחים, מרחפנים וטילים ועד סייבר התקפי, לוחמה אלקטרונית, מערכות זיהוי ופתרונות מתקדמים נוספים. לשיטתו, חלק מהיתרון הזה נובע מהמפגש בין ניסיון מבצעי, הון אנושי, וידע שמגיע גם מיחידות טכנולוגיות כמו 8200 ו-81 וגם מהאקוסיסטם האזרחי של חברות הזנק ותעשייה ותיקה.

הפוסט לקראת ChipEX2026: איל ולדמן מצביע על AI, סייבר וביטחון כמנועי הצמיחה של ההייטק הישראלי הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אחרי הדיווחים המוקדמים מאתמול על מגעים מתקדמים למכירת DustPhotonics, יצאה אמש ההודעה הרשמית: חברת השבבים האמריקאית Credo Technology תרכוש את החברה הישראלית בעסקה הכוללת 750 מיליון דולר במזומן וכ־0.92 מיליון מניות של Credo, עם אפשרות לתמורה נוספת של עד כ־3.21 מיליון מניות בכפוף לעמידה ביעדים פיננסיים. לפי ההודעה, השלמת העסקה צפויה ברבעון השני של 2026, בכפוף לאישורים רגולטוריים ולתנאי סגירה מקובלים. (Credo Technology Group)

DustPhotonics, שנוסדה ב־2017 ופועלת במודל fabless, מפתחת שבבי PIC לפוטוניקת סיליקון עבור משדרים־מקלטים אופטיים מהירים. לפי Credo, החברה מעסיקה כ־70 עובדים ובנתה פורטפוליו מוצרים בקצבים של 400G, ‏800G ו־1.6T, עם מפת דרכים ל־3.2T. באתר החברה היא מציגה משפחות מוצרים כמו Oz ו־Tamar, המיועדות ליישומי AI ולדאטה־סנטרים היפרסקייליים. (Credo Technology Group)

פוטוניקת סיליקון נחשבת כיום לאחד התחומים הקריטיים ביותר בתשתיות AI, משום שהיא מאפשרת להעביר כמויות אדירות של נתונים באמצעות אור, בתוך מודולים אופטיים ובין שרתים, מתגים ומאיצים. DustPhotonics מדגישה כי הפלטפורמה שלה מיועדת לספק רוחב פס גבוה יותר, עלות נמוכה יותר וצריכת חשמל נמוכה יותר, בין היתר באמצעות טכנולוגיית L3C לשילוב לייזרים על גבי סיליקון והפחתת הפסדי צימוד. במוצרים החדשים שלה היא כבר פונה ישירות לשוק של 800G ו־1.6T עבור עומסי AI ומרכזי נתונים גדולים. (DustPhotonics)

למה קרדו קונה דווקא עכשיו

מבחינת Credo, זו אינה רק רכישת טכנולוגיה אלא מהלך אסטרטגי שמטרתו להכניס הביתה רכיב שנחשב יסודי בפלטפורמת ה־ZeroFlap האופטית שלה. בהודעה הרשמית הסבירה החברה כי הכנסת יכולות ה־SiPho PIC פנימה אמורה לצמצם תלות בספקים חיצוניים, להאיץ מחזורי פיתוח ולשפר את מבנה העלויות בהיקפי ייצור גדולים. יחד עם טכנולוגיות ה־SerDes וה־DSP של Credo, העסקה אמורה לאפשר לה להציע פתרון קישוריות שלם יותר, מהחיבור החשמלי ועד האופטי, ומהשבב ועד האשכול. (Credo Technology Group)

העיתוי גם אינו מקרי. Credo נמצאת בעצמה בתקופת צמיחה חריגה: החברה דיווחה על הכנסות של 436.8 מיליון דולר בשנת הכספים 2025, עלייה של 126% משנה לשנה. ברבעון השלישי של שנת הכספים 2026 היא כבר דיווחה על הכנסות של 407 מיליון דולר, ובתחזית לרבעון הרביעי מסרה כי היא מצפה להכנסות של 425 עד 435 מיליון דולר. בסוף ינואר 2026 היו בקופתה 1.3 מיליארד דולר במזומן ובהשקעות קצרות טווח. (ביזנסווייר)

השוק אהב את העסקה. מניית Credo נסחרה ב־14 באפריל בעלייה של כ־15.8% לעומת הסגירה הקודמת, לאחר שכבר טיפסה במהלך היום לשיא תוך־יומי של 162.94 דולר. בניגוד לתגובה הרגילה שבה מניית הרוכשת נחלשת לאחר עסקת רכישה, כאן השוק קרא את המהלך כהרחבה ישירה של החשיפה של Credo לתשתיות AI אופטיות. (Barron's)

לא רק אקזיט, אלא סימן לכיוון השוק

מבחינת התעשייה הישראלית, העסקה היא הרבה יותר מאקזיט נקודתי. היא משקפת את השינוי שעובר שוק התקשורת לדאטה־סנטרים: אם בעבר מרכז הכובד היה ב־SerDes, בכבלים ובמודולים נשלפים, כעת גדל החשיבות של אינטגרציה עמוקה בין אלקטרוניקה, DSP, לייזרים ושבבי פוטוניקה משולבת. במילים אחרות, ככל שאשכולות AI גדלים, האתגר אינו רק כוח העיבוד של המאיצים אלא גם הדרך להזיז נתונים ביניהם במהירות, בהשהיה נמוכה ובצריכת חשמל סבירה.

זו בדיוק הנקודה שבה DustPhotonics נכנסת לתמונה. החברה פיתחה במשך השנים שכבת טכנולוגיה שמאפשרת להקטין את מורכבות המודולים האופטיים ולייעל את המערכת ברמת הביצועים, ההספק והעלות. עבור Credo, שכבר נהנתה מצמיחה מהירה הודות לדרישה לקישוריות AI, הרכישה מעניקה לה בעלות ישירה על אחד המרכיבים החשובים ביותר בדור הבא של התשתיות האופטיות. עבור DustPhotonics, המשמעות היא מעבר מפעילות עצמאית של ספקית שבבי פוטוניקה לשילוב בתוך שחקנית אמריקאית שנסחרת בנאסד״ק ומבקשת להפוך לספקית מקצה לקצה של קישוריות ל־AI.

צריך גם לזכור שהחלק העתידי של העסקה עדיין מותנה בביצועים, ושהחברה הרוכשת עצמה מסווגת חלק מהתחזיות שלה כתחזיות צופות פני עתיד. כלומר, ההבטחה גדולה, אבל גם כאן ההצלחה תימדד בסופו של דבר ביכולת לשלב את הטכנולוגיה של DustPhotonics במוצרים מסחריים, להרחיב את המכירות אצל לקוחות היפרסקייל ולהוכיח שהיתרון בפוטוניקת סיליקון אכן מתורגם להכנסות ולרווחיות. ובכל זאת, במבט רחב, העסקה הזו היא סימן ברור נוסף לכך שפוטוניקת סיליקון עברה מהגדרה של טכנולוגיה מבטיחה להגדרה של תשתית אסטרטגית.

הפוסט קרדו רוכשת את DustPhotonics בעסקה שיכולה להסתכם ב 1.3 מילארד ד' מהם 750 מיליון ד' במזומן הופיע לראשונה ב-Chiportal.

במשך שנים הובטחה לנו מהפכה. בינה מלאכותית אמורה הייתה לשחרר עובדים ממשימות שוחקות, לייעל תהליכים, ולהעניק לנו יותר זמן לחשיבה יצירתית, אסטרטגית ובעלת ערך גבוה. במקום לשקוע באינסוף מטלות טכניות, הובטח שנוכל סוף‑סוף “לעבוד חכם”.

אבל המציאות, כפי שמתאר מחקר חדש של הרווארד ו‑Boston Consulting Group, רחוקה מהחזון הזה. במקום להפוך את העבודה לקלה יותר, הבינה המלאכותית יוצרת עומס מסוג חדש כזה שמותיר עובדים מותשים, מוצפים, ולעיתים אף שוקלים לעזוב את עבודתם. החוקרים מכנים את התופעה בשם מדויק ומטריד: AI Brain Fry.

המשמעות פשוטה: לא המחשב נשרף — המוח האנושי הוא שנשחק.

ההבטחה: אוטומציה שתפנה זמן לחשיבה יצירתית

הנרטיב המקורי היה כמעט אוטופי. מערכות AI אמורות היו:

•         לטפל במשימות חוזרות ומשעממות

•         לנתח מידע במהירות

•         להציע טיוטות ראשוניות

•         לאפשר לעובדים להתמקד בחדשנות, יצירתיות ופתרון בעיות

מנהלים דיברו על “העצמת עובדים”, על “שחרור זמן איכות”, ועל “שיפור חוויית העבודה”.אבל מה שקרה בפועל הוא הפוך: במקום שה‑AI יעבוד בשביל העובדים, העובדים מצאו את עצמם עובדים עבור ה‑AI.

המציאות: עובדים הופכים למנהלי אייג'נטים

המחקר של הרווארד ו‑BCG מצא תופעה עקבית: עובדים אינם מבצעים פחות עבודה, הם מבצעים עבודה מסוג חדש, מורכבת יותר, תובענית יותר, ולעיתים אף מלחיצה יותר.

במקום לבצע משימות, הם:

•         מגדירים פרומפטים

•         בודקים תוצאות

•         מתקנים טעויות

•         משווים בין גרסאות

•         מאמתים מידע

•         מחליטים במהירות אם התוצר “מספיק טוב”

במילים אחרות, העובד הפך ל‑AI Orchestrator כלומר מנהל של סוכנים חכמים, שאמורים לעבוד בשבילו, אבל בפועל דורשים ממנו פיקוח מתמיד.

העומס הזה אינו פיזי הוא קוגניטיבי והוא מצטבר.

AI Brain Fry: העייפות המנטלית החדשה

החוקרים מתארים את התופעה כעומס מנטלי שנובע מהצורך לקבל החלטות מהירות, מדויקות, ולעיתים גורליות בקצב של מכונה.

הם מצאו שלושה גורמים מרכזיים לשחיקה:

1. עומס החלטות (Decision Fatigue) – ה‑AI מייצר אינסוף אפשרויות, גרסאות, ורעיונות. העובד צריך לבחור, לסנן, להעריך שוב ושוב.

2. אחריות מוגברת – למרות שה‑AI מייצר את התוכן, האחריות על טעויות נשארת אצל האדם. העובד יודע שאם המערכת תייצר טעות  זו תהיה “הטעות שלו”.

3. קצב עבודה לא אנושי – ה‑AI עובד במהירות של מכונה. העובד נדרש “להדביק את הקצב”, גם אם המוח האנושי לא בנוי לכך.

התוצאה: עייפות מנטלית עמוקה, ירידה בריכוז, יותר טעויות, ותחושת שחיקה מואצת.

המחקר: יותר טעויות, יותר לחץ, יותר התפטרויות

המחקר של הרווארד ו‑BCG כלל מאות עובדים בתפקידים שונים: שיווק, פיננסים, שירות לקוחות, מחקר, ניהול מוצר ועוד. הממצאים היו חד‑משמעיים:

•         עובדים שעבדו עם AI דיווחו על עייפות מנטלית גבוהה יותר

•         הם ביצעו יותר טעויות משמעותיות

•         הם דיווחו על לחץ גבוה יותר

•         חלקם אף שקלו לעזוב את מקום העבודה

החוקרים מציינים כי הפער בין ההבטחה לבין המציאות יוצר תסכול עמוק. העובדים מרגישים שהם אמורים “להיות יעילים יותר”, אבל בפועל הם רק מתמודדים עם עומס מסוג חדש.

אחד המשפטים החזקים במחקר הוא זה: “הלחץ לקבל החלטות במהירות של מכונה שוחק”. המשפט הזה מסכם את הבעיה: ה‑AI לא רק מייצר תוצרים הוא מייצר קצב והקצב הזה אינו מותאם לבני אדם.

למה זה קורה? ארבע סיבות עמוקות יותר

1. ה‑AI לא באמת “מבין” הוא מנחש ולכן העובד חייב לבדוק כל דבר. הבדיקה הזו דורשת ריכוז גבוה.

2. ה‑AI מייצר יותר עבודה, לא פחות. במקום משימה אחת יש עכשיו:

•         ניסוח פרומפט

•         בדיקת תוצר

•         שיפור

•         בדיקה חוזרת

•         ולפעמים — התחלה מחדש

3. ה‑AI מטשטש גבולות זמן אם אפשר לייצר תוצר תוך 10 שניות למה לא לעשות עוד אחד? ועוד אחד? ועוד…

4. ה‑AI יוצר ציפייה ליעילות אינסופית מנהלים מצפים ליותר תוצרים, יותר מהר. העובד מרגיש שהוא תמיד “מאחור”.

הפתרון: לא פחות AI אלא AI אנושי יותר

החוקרים מדגישים:

הבעיה אינה הבינה המלאכותית עצמה אלא האופן שבו משלבים אותה בעבודה.

הם מציעים מספר פתרונות:

1. הגדרת גבולות שימוש – לא כל משימה צריכה AI.לפעמים עדיף לבצע לבד.

2. חלוקת אחריות ברורה – מי אחראי על מה? מה המערכת עושה? מה האדם עושה?

3. האטת הקצב – לא כל תוצר צריך להיות מיידי. מותר לקחת זמן לחשוב.

4. הכשרת עובדים לניהול עומס קוגניטיבי – לא רק “איך לכתוב פרומפט” אלא איך לעבוד עם AI בלי להישחק.

העתיד: האם נלמד לעבוד עם AI בלי להישרף?

ה‑AI כאן כדי להישאר.הוא לא ייעלם והוא גם לא צריך. אבל אם לא נלמד להשתמש בו בצורה בריאה, מאוזנת ומודעת. הוא ימשיך לייצר עומס, שחיקה, ויגרום ל‑AI Brain Fry .

האתגר האמיתי של השנים הקרובות אינו טכנולוגי הוא אנושי. האם נצליח לבנות מודלים של עבודה שבהם AI באמת משרת אותנו, ולא להיפך? האם נצליח להחזיר את ההבטחה המקורית ליותר זמן לחשיבה יצירתית, ולא עוד עומס מנטלי?

התשובה תלויה לא במכונות – אלא בנו!

הפוסט AI – זה אולי נוח אבל גורם לעייפות המוח הופיע לראשונה ב-Chiportal.

בעוד השוק הרחב מגלה זהירות, שתי יצרניות השבבים נהנות מדחיפה מעסקאות חדשות עם Google, Anthropic ו־NVIDIA. עבור תעשיית השבבים, זהו איתות להתחזקות הביקוש לשבבים ייעודיים, רכיבי רשת, פוטוניקת סיליקון ותשתיות AI בקנה מידה גדול. כך עולה ממחקר שפרסמה חברת גולדמן זאקס.

מגזר השבבים חזר בימים האחרונים להוביל את העליות בוול סטריט, ובמרכז המהלך ניצבות Broadcom ו־Marvell. לפי מאמר שוק של Zacks שפורסם ב־13 באפריל, המשקיעים מזהים מחדש את תחום השבבים כאחד הנושאים המבניים החזקים של 2026, על רקע השקעות גוברות בתשתיות בינה מלאכותית, שיפור בדינמיקת האספקה והתרחבות בסיס הלקוחות מעבר לענקיות הענן המסורתיות.

נכון למסחר ב־13 באפריל, מניית Broadcom נסחרה סביב 375.75 דולר ומניית Marvell סביב 130.82 דולר, שתיהן בעלייה יומית מתונה. הנתונים האלה לבדם אינם מסבירים את כל המהלך, אבל הם משקפים את העובדה שהשוק ממשיך לתמחר מחדש את שרשרת הערך של תשתיות ה־AI.

הטריגר המרכזי של Broadcom הגיע בשבוע שעבר: החברה הודיעה כי חתמה על הסכם ארוך טווח עם Google לפיתוח ואספקה של דורות עתידיים של שבבי AI מותאמים אישית, וכן רכיבים נוספים עבור ארונות ה־AI של הדור הבא של Google, עד 2031. במקביל נחתם גם הסכם שבמסגרתו Anthropic תקבל החל מ־2027 גישה לכ־3.5 ג'יגה־ואט של קיבולת מחשוב המבוססת על מעבדי ה־AI של Google. מבחינת תעשיית השבבים, זהו סימן מובהק לכך שהשוק נע מעבר מהסתמכות כמעט בלעדית על GPU כללי לעבר שבבים מותאמים אישית, רשתות מהירות ורכיבי מערכת משלימים.

בצד של Marvell, הזרקור הופנה לשותפות האסטרטגית החדשה עם NVIDIA, שהוכרזה ב־31 במרץ. לפי ההודעות של NVIDIA ושל Marvell, NVIDIA השקיעה 2 מיליארד דולר ב־Marvell, והחברות יחברו סביב פלטפורמת NVLink Fusion. במסגרת הזו Marvell תספק מעבדי XPU מותאמים אישית ורכיבי scale-up networking תואמי NVLink Fusion, בעוד NVIDIA תספק את שכבת התשתית הכוללת מעבדי Vera, כרטיסי ConnectX, מעבדי BlueField, קישוריות NVLink ומתגי Spectrum-X. שתי החברות הודיעו גם על שיתוף פעולה בתחום פוטוניקת הסיליקון, פתרונות אופטיים מתקדמים ו־AI-RAN לרשתות 5G/6G. (Marvell Technology, Inc.)

מבחינת קוראי CHIPORTAL, כאן נמצא הסיפור האמיתי: לא רק עלייה במניות, אלא התרחבות של שוק היעד עבור ספקיות שבבים, DSP אופטי, מתגים, NIC, DPU, פוטוניקה ורכיבי קישוריות. Broadcom נהנית מהביקוש לשבבי AI ייעודיים ולרכיבי רשת עבור ארונות AI, ואילו Marvell ממוצבת בעולמות של custom silicon, תקשורת מהירה, אופטיקה ופוטוניקת סיליקון. במילים אחרות, שתי החברות נהנות מהמעבר של שוק ה־AI משלב ההייפ לשלב הבנייה המסיבית של תשתיות.

המאמר של Zacks, שעליו התבססה נקודת המוצא של הידיעה הזו, מציג את המהלך האחרון כראלי שמונע גם מהערכה מחודשת של המכפילים לאחר חולשה מוקדמת יותר השנה וגם מציפייה שעונת הדוחות הקרובה תאשר את עמידות הביקוש. עם זאת, חשוב לזכור שמדובר בפרשנות שוק ולא בדיווח תפעולי רשמי. מה שבולט יותר מבחינה תעשייתית הוא שההודעות של Broadcom, Google, Anthropic, NVIDIA ו־Marvell מצביעות כולן על אותו כיוון: גל ההשקעות הבא ב־AI יישען יותר ויותר על שבבים ייעודיים, רשתות מהירות, אינטרקונקט אופטי ופלטפורמות הטרוגניות.

אם המגמה הזו תימשך, היא עשויה לחזק עוד יותר את אותן חברות שמסוגלות לספק לא רק כוח עיבוד, אלא גם את שכבת הקישוריות, הזיכרון, האריזה המתקדמת והאופטיקה שמאפשרת להפעיל חוות AI בקנה מידה מסחרי. עבור תעשיית השבבים, זהו אחד הסימנים הברורים לכך שהמרוץ הבא לא יוכרע רק על ידי מי שמייצר את המאיץ המהיר ביותר, אלא על ידי מי שמסוגל לספק מערכת שלמה. (Reuters)

אמפמ
כותרת:
כותרת משנה:
תגים: ברודקום, מארוול, אנבידיה, גוגל, Anthropic, שבבים, AI, NVLink Fusion, פוטוניקת סיליקון, Custom Silicon
ביטוי מפתח: ראלי השבבים ב־AI
נרדפים: מניות שבבים, תשתיות AI, שבבים ייעודיים, פוטוניקת סיליקון, רשתות מהירות, מאיצי AI
SLUG: broadcom-marvell-ai-semiconductor-rally-april-2026

אם תרצה, אכין עכשיו גם גרסה יותר קצרה וחדה, בסגנון מבזק שוק של 250–300 מילים.

הפוסט ברודקום ומארוול מובילות את ראלי השבבים: תשתיות ה־AI מחזירות את המגזר למרכז הופיע לראשונה ב-Chiportal.

המאבק האמריקני לבלום את התקדמותה של סין בתחום השבבים עשוי לייצר תוצאה הפוכה מזו שאליה כיוון. כך עולה ממאמר פרשנות חדש של CSIS שפורסם ב־24 במרץ 2026, ולפיו בקרות היצוא שהטילו ארה״ב ובעלות בריתה מאז 2022 אמנם הגבילו את הגישה הסינית לשבבים המתקדמים ביותר ולציוד ייצור מתקדם, אך במקביל האיצו את הדחיפה של בייג׳ינג לעצמאות טכנולוגית, הרחיבו את השימוש ברכיבים מתוצרת מקומית וחיזקו את התמריץ של יצרנים ולקוחות בסין לעבור לפתרונות מקומיים.

לפי לשכת התעשייה והביטחון של משרד המסחר האמריקני, סבב ההגבלות הראשון באוקטובר 2022 נועד להגביל את היכולת של סין לרכוש שבבי מחשוב מתקדמים ולייצר שבבים מתקדמים באמצעות ציוד אמריקני. מאז עודכנו הכללים כמה פעמים, ובדצמבר 2024 הרחיבה וושינגטון את הפיקוח כך שיכלול עוד 24 סוגי ציוד לייצור שבבים, שלושה סוגי כלי תוכנה, רכיבי HBM ותוספות רחבות ל־Entity List. בינואר 2026 שונתה שוב מדיניות הרישוי כך שבקשות לייצוא שבבים כמו Nvidia H200 ו־AMD MI325X לסין נבחנות פרטנית, ולא אושרו אוטומטית. (bis.gov)

אלא שלפי CSIS, לצד הפגיעה קצרת הטווח ביכולת הסינית להגיע לקדמת הטכנולוגיה, נוצר גם אפקט לוואי: השוק הסיני החל להתיישר מהר יותר עם מדיניות “תחליף יבוא” ועם דרישות ממשלתיות להעדפת ציוד ורכיבים מקומיים. המאמר מזכיר כי במשך שנים ניסתה בייג׳ינג לדחוף צרכני שבבים מקומיים לקנות מתוצרת סינית, אך הצליחה רק חלקית. כעת, החשש משיבושים באספקת שבבים זרים והאפשרות להחמרה נוספת של ההגבלות הפכו את השיקול הזה ממדיניות תעשייתית מופשטת לצורך עסקי מיידי.

יש כבר נתונים ראשונים שתומכים בטענה הזו. TrendForce דיווחה בינואר 2026, על בסיס נתוני איגוד תעשיית המוליכים למחצה הסיני, כי שיעור הציוד לייצור שבבים מתוצרת מקומית שנמצא בשימוש בסין עלה מ־25% בשנת 2024 ל־35% בשנת 2025, ובכך עבר את יעד ה־30% שנקבע קודם לכן. באותו דיווח הוזכרו במיוחד Naura ו־AMEC כשחקניות שנהנות מהאצה באימוץ המקומי. במילים אחרות, המקום שבו ההגבלות נועדו להכאיב — ציוד הייצור — הוא גם אחד המקומות שבהם סין מגיבה כיום בהאצת תחליפים מקומיים. (TrendForce)

גם בשוק שבבי ה־AI ניכרת תזוזה. TrendForce העריכה בדצמבר 2025 כי השבבים המקומיים עשויים להגיע לכ־50% מנתח שוק ה־AI בסין כבר ב־2026, בסיוע מדיניות ממשלתית ופרויקטים ברמת הארגונים. רויטרס דיווחה בשבוע שעבר כי לקוחות גדולים כמו ByteDance ועליבאבא מתכוונים לבצע הזמנות של המאיץ החדש 950PR של וואווי, וכי וואווי מתכננת לשלוח השנה כ־750 אלף יחידות. הדיווח גם הדגיש שהדגם החדש תואם טוב יותר למערכת התוכנה CUDA של אנבידיה, נקודה קריטית משום שהתוכנה והאקוסיסטם, ולא רק החומרה, היו עד כה אחד מחסמי החדירה העיקריים של המתחרים הסינים.

התמונה הרחבה יותר מצביעה על כך שסין אינה מסתפקת רק בשבבי AI. לפי רויטרס, כושר הייצור הסיני בצמתי הייצור הבוגרים, בעיקר 22 עד 40 ננומטר, צפוי להגיע ל־42% מהתפוקה העולמית עד 2028, לעומת 37% ב־2026. הצמתים האלה אינם “חזית הטכנולוגיה”, אבל הם קריטיים לרכב, לאלקטרוניקה תעשייתית, לסמארטפונים ולמוצרים רבים אחרים. עבור תעשיית השבבים העולמית, זו אינדיקציה לכך שגם אם סין עדיין מוגבלת בתחומי הקצה העליון ביותר, היא ממשיכה לבסס משקל גדל והולך במקטעים רחבים מאוד של השוק.

עם זאת, התמונה אינה חד־ממדית. רויטרס הדגישה כי ספקים זרים עדיין נשארים חלק מרכזי בשרשרת האספקה הסינית, במיוחד בתחומים מתמחים יותר, וכי לחברות הזרות עדיין יש יתרון בשירות, בתמיכה טכנית ובחומרים מסוימים. גם CSIS אינה טוענת שסין כבר פתרה את כל צווארי הבקבוק, אלא שהמדיניות המערבית יצרה תחושת דחיפות חדשה, שמאחדת טוב יותר בין התכנון הממשלתי, המימון הציבורי, העדפות הרכש והפיתוח התעשייתי המקומי. (Reuters)

מנקודת מבט של תעשיית השבבים, זו אולי המסקנה החשובה ביותר: בקרות היצוא האמריקניות עדיין מקשות על סין להגיע במהירות לצמתים המתקדמים ביותר, אך הן גם תורמות להעמקת הבסיס התעשייתי הסיני, להרחבת קיבולת הייצור המקומית ולהתחזקות שחקנים כמו וואווי, Naura ו־AMEC. לכן, אם המטרה של וושינגטון היא לא רק לעכב את סין בטווח הקצר אלא גם לשמר יתרון ארוך טווח, ייתכן שהאתגר האמיתי מתחיל דווקא עכשיו.

הפוסט מחקר: בקרות היצוא של ארה״ב מאיצות את לוקליזציית השבבים בסין הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת Niv-AI מתל אביב יוצאת מהפיתוח החשאי ומדווחת על גיוס סיד בהיקף של 12 מיליון דולר, במהלך שממקם אותה באחד מצווארי הבקבוק המרכזיים של עידן ה־AI: הפער בין עוצמת החישוב של מאיצי GPU לבין היכולת לספק להם חשמל באופן יעיל, מדויק ורציף. את הסבב הובילו Glilot Capital Partners ו־Grove Ventures, ובהשתתפות הקרנות האמריקאיות Arc VC, Encoded VC, Leap Forward ו־Aurora Capital Partners. לפי החברה, ההון ישמש להשקת פלטפורמת Power-Compute AI Stack, להרחבת צוות הפיתוח ולהקמת מעבדת מחקר בתל אביב שתדמה עומסי AI בתנאי חשמל מציאותיים.

הבעיה ש־Niv-AI מנסה לפתור אינה מחסור כללי בחשמל, אלא חוסר היכולת של מפעילי מרכזי נתונים להבין מהי צריכת החשמל האמיתית של עומסי AI. בניגוד לעומסי מחשוב מסורתיים, מאיצי GPU מודרניים מאופיינים בזינוקים חדים ומהירים מאוד בצריכת ההספק, לעיתים בפרקי זמן קצרים כל כך שמערכות הניטור הסטנדרטיות כלל אינן “רואות” אותם. התוצאה היא שמפעילי דאטה־סנטרים נערכים תמיד לתרחיש הקיצון, רוכשים קיבולת חשמל גבוהה יותר מזו שנחוצה בפועל, אך אינם מצליחים לנצל אותה באופן מלא. לפי החברה, לעיתים מדובר בכ־20%–30% מקיבולת החשמל שנותרת “כלואה” ובלתי מנוצלת.

כדי להתמודד עם הפער הזה פיתחה החברה שכבת מדידה ייעודית, המבוססת על חיישני הספק בתדר גבוה, שמסוגלים ללכוד את התנודות המהירות בצריכת החשמל של עומסי AI. על בסיס הנתונים האלה מייצרת המערכת פרופיל צריכה לכל יישום, מעין “חתימה אנרגטית” או “טביעת אצבע חשמלית”, ולאחר מכן מפעילה שכבת תוכנה שאמורה לתאם בזמן אמת בין עומסי החישוב לבין אספקת האנרגיה. במקום להאט את ה־GPU או “לחנוק” את הביצועים, המערכת מנסה להחליק את צריכת ההספק באמצעות הסטה מדורגת של עומסי העבודה, כך שניתן יהיה לנצל טוב יותר את התשתית הקיימת בלי לפגוע בתפוקה.

זהו ניסיון לגעת בבעיה שהופכת למרכזית יותר ויותר ככל שמרכזי AI גדלים. בשנים האחרונות הדיון סביב תשתיות בינה מלאכותית מתמקד לא רק בביצועי המעבדים או בזמינות של שבבים מתקדמים, אלא גם בעלות האנרגטית של הרצת המודלים. Niv-AI מבקשת לתפוס נישה שנמצאת בדיוק בתפר שבין תוכנה, חומרה ופיזיקה יישומית: לא עוד כלי לניהול עומסים בלבד, ולא עוד רכיב חשמלי, אלא מערכת בקרה מלאה שמחברת בין רשת החשמל לבין עומס ה־AI עצמו.

החברה הוקמה במאי 2025 בידי המנכ"ל תומר טימור וה־CTO אדוארד קיציס. לפי הדיווחים, השניים הם יוצאי יחידה 81 וסיירת מטכ"ל, ובצוות החברה עובדים מומחים בפיזיקה יישומית, הנדסת חשמל וארכיטקטורת מערכות מורכבות. בחברה מציגים את היתרון המרכזי שלה כיכולת לאחד באותו פתרון מומחיות מתחומי התשתיות החשמליות, שכבת ה־bare metal, עומסי ה־AI ומדידה פיזיקלית ברזולוציה גבוהה.

אם הטכנולוגיה של Niv-AI אכן תעמוד בהבטחה, היא עשויה לאפשר למפעילי דאטה־סנטרים להפיק יותר תפוקה מהקיבולת שכבר נרכשה והותקנה, במקום להמשיך ולהגדיל תשתיות חשמל בקצב יקר ואיטי. בעולם שבו כל GPU נחשב משאב יקר וכל מגה־ואט הפך למשאב אסטרטגי, לא בטוח שהמרוץ הבא יהיה רק על עוד שבבים — אלא על מי יידע להוציא מהם יותר, בלי לשלם בעודף על חשמל שלא באמת מנוצל.

הפוסט Niv-AI גייסה 12 מיליון דולר לפתרון צוואר הבקבוק האנרגטי של מרכזי AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

פרוטאנטק, חברת ניטור הבריאות והביצועים לשבבים מתקדמים מחיפה, הודיעה ב־4 במרץ כי קיבלה השקעה אסטרטגית מ־TGVP, זרוע ההון־סיכון האמריקאית של קבוצת TOPPAN. לפי החברה, ההשקעה מעלה את סך הגיוסים שלה ליותר מ־250 מיליון דולר, ותומכת בהמשך ההתרחבות הגלובלית שלה בתחומי AI, תשתיות ענן, רכב, תקשורת ואלקטרוניקה צרכנית.

ההשקעה מגיעה לאחר התרחבות של פרוטאנטק ביפן, שכללה פתיחת משרד מקומי ומינוי נוריטקה קוג'ימה למנכ"ל הפעילות במדינה. החברה ציינה כי לצד ההשקעה, היא ו־TOPPAN בוחנות גם הזדמנויות לשיתופי פעולה עתידיים סביב פתרונות לשוק המוליכים למחצה המתקדמים. עבור פרוטאנטק, זהו מהלך שמחזק את נוכחותה באסיה ומוסיף לה גיבוי תעשייתי משמעותי בשלב שבו יצרני שבבים מחפשים יותר כלים לנראות, חיזוי ואופטימיזציה של מערכות מורכבות.

הפוסט פרוטאנטק מקבלת השקעה אסטרטגית מזרוע ההון־סיכון של TOPPAN הופיע לראשונה ב-Chiportal.

ניו־פוטוניקס מפתח תקווה מציגה רצף הכרזות ב־OFC 2026ניו־פוטוניקס, חברת שבבים פוטוניים מפתח תקווה, הציגה ב־OFC 2026 רצף הכרזות שממקם אותה בלב שוק הקישוריות האופטית למרכזי נתונים של AI. ב־12 במרץ חשפה החברה את NPG10240, שבב משדר־על־שבב בקצב 3.2 טרה־ביט לשנייה, עם לייזרים משולבים ומעבד אות אופטי OSPic, המיועד לקישוריות של 400Gbps לערוץ בדור הבא של מערכי AI. החברה, שפועלת במודל fabless, מציגה את הפלטפורמה שלה כפתרון ל־pluggables, ל־NPO ול־CPO עבור מרכזי נתונים עתירי רוחב פס.

ארבעה ימים אחר כך הכריזה ניו־פוטוניקס גם על Syncra, מודולטור micro-ring “ללא חימום”, ועל Niox, טכנולוגיית כיול בזמן אמת שנועדה לצמצם צריכת חשמל ובעיות תרמיות ב־co-packaged optics. ב־17 במרץ קיבלה החברה גם חיזוק מסחרי ראשון, כאשר Centera Photonics הודיעה על מודול 1.6Tbps DR8 LPO המבוסס על שבב של ניו־פוטוניקס. עבור חברה ישראלית צעירה, זהו סימן ראשון לכך שהטכנולוגיה שלה מתחילה לעבור מהצהרות על חדשנות לשילוב במוצרי שוק ממשיים.

הפוסט ניו־פוטוניקס מפתח תקווה מציגה רצף הכרזות ב־OFC 2026 הופיע לראשונה ב-Chiportal.

לפי הודעת החברות, שיתוף הפעולה יתמקד בהטמעת טכנולוגיית הפולימרים האלקטרו־אופטיים של Lightwave Logic בתוך ערכת תכנון התהליך, ה־PDK, של פלטפורמת הסיליקון־פוטוניקס PH18 של טאואר. המטרה היא לאפשר ללקוחות טאואר לתכנן ולהטמיע מאפננים אופטיים עתירי ביצועים במעגלים פוטוניים משולבים, בעיקר עבור קישורי 400G לליין, שבהם צפיפות רוחב הפס וצריכת האנרגיה הופכות לקריטיות במיוחד. (נסדא"ק)

החידוש החשוב כאן אינו רק עצם ההסכם, אלא העובדה שהמודולטורים של Lightwave Logic אמורים להפוך לחלק אינטגרלי מסביבת התכנון של טאואר, ולא להישאר רכיב ניסיוני או פיתוח נקודתי. המשמעות המעשית היא שלקוחות יוכלו לגשת לטכנולוגיה דרך תשתית פאונדרי פתוחה ומסודרת, במקום לפתח הכל מאפס. PH18 עצמה היא פלטפורמת סיליקון־פוטוניקס שמיועדת לשוקי קישוריות מרכזי הנתונים בתחומי O-band ו־C-band, ומוצעת במפעל ה־200 מ"מ של טאואר בניופורט ביץ' שבקליפורניה, עם ריצות Multi Project Wafer לאבי־טיפוס מהירים ועלות נמוכה יחסית.

פלטפורמת PH18 כבר כוללת מוליכי־גל מסיליקון ומסיליקון ניטריד, פוטודיודות גרמניום, מסיטי מופע ומודולטורי Mach-Zehnder, וכן תמיכה ב־PDK מבוססי Cadence, Synopsys, Luceda וכלים נוספים. לכן, שילוב טכנולוגיית המודולציה של Lightwave Logic בתוך אותה פלטפורמה עשוי להרחיב עבור לקוחות טאואר את ארגז הכלים הזמין להם, בלי לדרוש מעבר לתהליך ייצור חדש. בטאואר הגדירו זאת כהרחבת אפשרויות המאפננים הזמינות ללקוחות, ואילו ב־Lightwave Logic הדגישו שהמטרה היא להכניס את יתרונות הביצועים של המודולטורים מבוססי הפולימרים לסביבת פאונדרי נגישה ורחבה יותר.

מבחינת לוח הזמנים, החברות מתכננות כמה tapeouts הנדסיים כבר במהלך 2026, כדי לאמת יעדי ביצועים עבור ארכיטקטורות מודולטור דלות־הספק של 200G ו־400G. שתי החברות גם מתכוונות לאפשר ללקוחות להשתתף בריצות ההנדסיות הללו, כדי לאשר מוקדם תכנונים המבוססים על המודולטורים החדשים בפלטפורמת PH18. זהו פרט חשוב, משום שהוא מעיד שהמהלך מכוון לא רק למחקר עתידי אלא גם למסלול אימוץ מסחרי בפועל.

ההסכם עם Lightwave Logic משתלב במאמץ רחב יותר של טאואר לבסס את עצמה כפאונדרי מרכזי לתשתיות פוטוניקה עבור עידן ה־AI. רק בשבוע שעבר הודיעה החברה כי תגיע ל־OFC 2026 כדי להציג את מפת הדרכים של פלטפורמת הסיליקון־פוטוניקס שלה ליישומי AI, טלקום ויישומים מתפתחים, ובהם optical transceivers, אופטיקה משולבת־מארז, לייזרי DWDM, מיתוג אופטי, LiDAR ומחשוב קוונטי. גם ברצף ההודעות האחרון של טאואר ניכר שהחברה בונה סביב PH18 וקרובותיה אקו־סיסטם רחב של שותפים, כולל Scintil Photonics בתחום לייזרי DWDM לתשתיות AI ו־Salience Labs בתחום מתגים אופטיים למרכזי נתונים. (Tower Semiconductor)

גם המספרים של טאואר מספקים הקשר עסקי ברור למהלך. בחודש פברואר דיווחה רויטרס כי הביקוש לשבבי הסיליקון־פוטוניקס של טאואר, המשמשים להעברת נתונים מהירה בתשתיות AI, תרם לתוצאותיה הכספיות, וכי החברה הגדילה את השקעתה בציוד לייצור סיליקון־פוטוניקס ל־920 מיליון דולר בסך הכל. לפי אותו דיווח, טאואר שואפת להגדיל פי יותר מחמישה את קצב האספקה החודשי של שבבים אלה עד סוף 2026, ואף ציינה שלקוחות כבר התחייבו לרכוש את הקיבולת הנוספת. במילים אחרות, שיתוף הפעולה עם Lightwave Logic אינו מהלך מבודד, אלא עוד נדבך במהלך רחב שבו טאואר מנסה להפוך את הסיליקון־פוטוניקס ממוצר נישה למרכיב תעשייתי מרכזי בתשתיות מחשוב ובינה מלאכותית.

לכן, גם אם הכותרות בשוק ההון התמקדו בזינוק רגעי במניית Lightwave Logic, עיקר הסיפור הוא אחר: ניסיון לחבר בין טכנולוגיית חומרים ייעודית של חברת photonics קטנה יחסית לבין פלטפורמת ייצור ותכנון רחבה של פאונדרי מבוסס. אם החיבור הזה יעמוד ביעדי הביצועים, הוא עשוי לקצר את הדרך של לקוחות מ־design kit אל אבטיפוס וממנו אל יישומי תקשורת אופטית מהירים יותר וחסכוניים יותר באנרגיה.

הפוסט טאואר ו־Lightwave Logic ישלבו מאפננים מהירים בפלטפורמת PH18 הופיע לראשונה ב-Chiportal.

כאן נכנסת לתמונה הפוטוניקה (Photonics) – השימוש בפוטונים (חלקיקי אור) במקום באלקטרונים להעברת ועיבוד מידע. אם המאה ה-20 הייתה שייכת לאלקטרוניקה, המאה ה-21 מסתמנת כעידן הפוטוניקה, והשילוב שלה עם בינה מלאכותית הוא לא פחות משידוך משמיים (או לפחות משולחן השרטוט של המהנדסים המבריקים ביותר).

צוואר הבקבוק של "חוק מור" והקיר התרמי

במשך עשורים הסתמכנו על "חוק מור" – המזעור הבלתי פוסק של טרנזיסטורים. אבל כשמגיעים לרמה של ננומטרים בודדים, הפיזיקה מתחילה להתמרד. אלקטרונים שנעים בתוך מוליכים צפופים מייצרים התנגדות, והתנגדות משמעה חום. בחוות השרתים הענקיות של NVIDIA או גוגל, חלק נכבד מהעלות ומהאנרגיה מושקע לא בעיבוד עצמו, אלא בקירור השבבים ובשינוע המידע ביניהם דרך כבלי נחושת.

כאן טמון היתרון הראשון של האור: פוטונים נעים במהירות האור, הם חסרי מסה (במנוחה) ואינם מייצרים אינטראקציה זה עם זה באותו אופן שבו אלקטרונים מתנגשים. המשמעות? העברת מידע כמעט ללא איבוד אנרגיה כחום ורוחב פס רחב בעשרות מונים מזה של חוטי הנחושת.

למה AI זקוקה דווקא לאור?

כדי להבין למה שבבים פוטוניים הם ה"גביע הקדוש" של ה-AI, צריך להסתכל על מה שקורה "מתחת למכסה המנוע" של מודל שפה כמו GPT-4. בליבת העיבוד של בינה מלאכותית עומדת פעולה מתמטית עיקרית: מכפלת מטריצות (Matrix Multiplication).

במחשוב קלאסי, הפעולה הזו מתבצעת באופן דיגיטלי, שלב אחר שלב, בתוך ליבות העיבוד. בשבב פוטוני, ניתן לבצע את החישוב הזה בצורה אנלוגית באמצעות התאבכות של גלי אור. קרני אור עוברות דרך רשת של "אינטרפרומטרים" (Interferometers), והתוצאה המתמטית מתקבלת בקצה השני של השבב כמעט באופן מיידי, במהירות האור ובצריכת חשמל אפסית יחסית.

היכולת לבצע חישובים במקביל (Parallelism) היא טבעית לאור. ניתן לשלוח אלפי קרני אור באורכי גל שונים (WDM – Wavelength Division Multiplexing) דרך אותו נתיב אופטי מבלי שהן יפריעו זו לזו, מה שמאפשר "דחיסה" של כוח עיבוד ששום שבב אלקטרוני לא יכול להתחרות בו.

יעילות אנרגטית: מצילים את כדור הארץ (ואת התקציב)

צריכת החשמל של מרכזי נתונים ברחבי העולם היא נושא בוער. ההערכות מדברות על כך שתוך שנים ספורות, ה-AI לבדה תצרוך אחוזים נכרים מתפוקת החשמל העולמית. שבבים פוטוניים מציעים פתרון לבעיה האקולוגית והכלכלית הזו. מכיוון שעיבוד פוטוני דורש פחות אנרגיה להזזת מידע ואינו זקוק למערכות קירור מסיביות באותה מידה, מדובר בטכנולוגיה "ירוקה" יותר שתאפשר להמשיך ולפתח מודלי AI גדולים יותר מבלי להקים תחנת כוח ליד כל חוות שרתים.

האתגרים בדרך למסחור

למרות ההבטחה הגדולה, הדרך לשליטה פוטונית מלאה עדיין רצופה אתגרים. המרכזי שבהם הוא האינטגרציה עם עולם הסיליקון הקיים (Silicon Photonics). רוב המידע שלנו עדיין נשמר ומעובד בפורמט אלקטרוני, והצורך להמיר אותות מאלקטרונים לפוטונים ובחזרה (O-E-O Conversion) יוצר הפסדים.

בנוסף, ייצור של שבבים אופטיים דורש דיוק קיצוני – ברמת הננומטר – כדי למנוע דליפת אור. עם זאת, חברות ענק וסטארט-אפים (רבים מהם עם שורשים ישראליים עמוקים) כבר מציגים פתרונות של "Chiplets" אופטיים שיושבים לצד המעבד האלקטרוני ומאיצים רק את המשימות הכבדות ביותר.

הזווית הישראלית: מרכז כובד עולמי

אי אפשר לדבר על שבבים ועל פוטוניקה בלי להזכיר את ישראל. האקוסיסטם המקומי, המשלב ידע שנצבר ביחידות הטכנולוגיות של צה"ל עם מחקר אקדמי מוביל בטכניון, בעברית ובבר-אילן, הפך את ישראל למעצמת פוטוניקה. חברות ישראליות נמצאות בחזית הפיתוח של תקשורת אופטית בין שבבים ועיבוד אופטי ל-AI, וזהו בדיוק התחום שבו השקעות ה-Deep-Tech מתרכזות כיום.

סיכום

אנחנו נמצאים בנקודת מפנה היסטורית. אם ה-GPU הביא אותנו אל סף המהפכה של ה-AI היוצרת (Generative AI), הרי שהשבבים הפוטוניים הם אלו שיאפשרו לנו לעבור את הסף הזה אל עבר בינה מלאכותית כללית (AGI) ומחשוב בקנה מידה של "אקסטה-סקייל" (Exascale).

עבור תעשיית ההייטק הישראלית, ההזדמנות כאן היא כפולה: לא רק להיות הצרכנים של הטכנולוגיה הזו, אלא להיות אלו שמתכננים ובונים את ה"פנסים" שיאירו את עתיד המחשוב העולמי. ככל שהאור יחליף את החשמל במסלולי הסיליקון, כך תהפוך הבינה המלאכותית למהירה יותר, ירוקה יותר, ובעיקר – עוצמתית יותר מכל מה שדמיינו.

הפוסט המהפכה המוארת: מדוע שבבים פוטוניים הם המפתח לעתיד ה-AI ומקומה של ישראל במהפכה הופיע לראשונה ב-Chiportal.