ברודקום העלתה את תחזית ההכנסות שלה ממוליכים למחצה לבינה מלאכותית לכ־115 מיליארד דולר בשנת הכספים 2027, וצופה כי הסכום יוכפל לכ־230 מיליארד דולר בשנת הכספים 2028. התחזית החריגה בהיקפה מספקת עדות נוספת לכך שההשקעות בתשתיות AI אינן מתמקדות עוד רק במאיצים של אנבידיה, אלא מתרחבות גם לשבבים מותאמים ולמערכות התקשורת המחברות ביניהם.

התחזית הרב־שנתית נמסרה לאחר שברודקום פרסמה תוצאות שיא לרבעון השלישי של שנת הכספים 2026. הכנסות החברה ממוליכים למחצה ל־AI הגיעו ברבעון ל־16.7 מיליארד דולר — זינוק של 221% לעומת התקופה המקבילה ועלייה של 54% מהרבעון הקודם. ברבעון הרביעי צופה החברה שהכנסות אלה יגדלו ל־21.7 מיליארד דולר, עלייה של 236% לעומת הרבעון המקביל אשתקד.

מנוע הצמיחה המרכזי של ברודקום

הכנסות ברודקום הכוללות הסתכמו ברבעון ב־29.6 מיליארד דולר, עלייה של 86% לעומת השנה שעברה. ההכנסות מחטיבת פתרונות המוליכים למחצה הגיעו ל־20.8 מיליארד דולר והיוו כ־70% מהכנסות החברה. הרווח התפעולי המתואם הסתכם ב־20.1 מיליארד דולר ותזרים המזומנים החופשי הגיע לשיא של 13.7 מיליארד דולר.

״הביקוש למאיצי ה־AI המותאמים שלנו ולפתרונות הרשת מוסיף להיות חזק מאוד״, אמר נשיא ומנכ״ל ברודקום הוק טאן. לדבריו, המומנטום צפוי להימשך גם ברבעון הרביעי.

עיקר הפעילות של ברודקום בתחום אינו מבוסס על מכירת מעבד כללי הנושא את שמה. החברה מסייעת לענקיות הענן לתכנן מאיצים ייעודיים, המכונים לעיתים XPU או ASIC, ומספקת במקביל שבבי מיתוג, קישוריות ורכיבים נוספים הדרושים להפעלת אשכולות מחשוב גדולים. המודל מאפשר ללקוחות כמו גוגל, מטא ו־OpenAI להתאים את החומרה לעומסי העבודה שלהן ולהקטין את התלות ב־GPU של אנבידיה, אף כי מערכות רבות ימשיכו להשתמש בשני סוגי המאיצים במקביל.

באפריל דיווח CHIPORTAL כי ברודקום הרחיבה את שיתוף הפעולה עם גוגל ואנתרופיק, לרבות פיתוח דורות עתידיים של מעבדי TPU ואספקת רכיבי רשת עד 2031. התוצאות הנוכחיות מראות שההסכמים הללו כבר מתורגמים לקצב צמיחה מהיר, ולא רק לצבר הזמנות עתידי.

הזמנות של יותר מ־30 מיליארד דולר ברבעון

לפי דיווח רויטרס על שיחת המשקיעים, ההזמנות לשבבי ה־AI של ברודקום עברו ברבעון האחרון את רף 30 מיליארד הדולר. טאן אמר כי החברה הבטיחה את קיבולת הייצור והרכיבים הנדרשים כדי לתמוך בתחזית ל־2027, וכי יש לה ראות לפריסות נוספות עד 2028.

התחזית נשענת על הקמה של תשתיות מחשוב בהיקפי חשמל עצומים. ברודקום הצביעה על יותר מ־10 ג׳יגה־ואט עבור אנתרופיק, יותר מ־5 ג׳יגה־ואט עבור OpenAI וכ־3 ג׳יגה־ואט עבור מטא. המספרים אינם מייצגים רק צריכת חשמל: הם משקפים את היקף מרכזי הנתונים, המאיצים, מערכות הרשת והזיכרונות שיידרשו כדי להפעיל את הדור הבא של מודלי הבינה המלאכותית.

הצמיחה אינה מבטלת את התחרות

למרות התוצאות, מניית ברודקום ירדה במסחר המאוחר. אחת הסיבות היא שתחזית ההכנסות הכוללת לרבעון הרביעי — כ־34.8 מיליארד דולר — הייתה מעט נמוכה מהתחזית הממוצעת של האנליסטים. המשקיעים בוחנים גם אם חברות ה־AI יצליחו להפיק הכנסות שיצדיקו את ההתחייבויות העצומות למרכזי נתונים.

במקביל גוברת התחרות בשוק השבבים המותאמים. באוגוסט דווח כי מארוול העמיקה את השותפות עם גוגל לפיתוח שבבי AI, מה שעורר חשש לפגיעה בחלקה של ברודקום בפרויקטים עתידיים. גם אנבידיה, AMD וספקיות נוספות מרחיבות את פעילותן במאיצים, ברשתות ובסיליקון מותאם.

ובכל זאת, התחזית של ברודקום מצביעה על שינוי מבני בשוק. אם החברה אכן תגיע להכנסות של 230 מיליארד דולר ממוליכים למחצה ל־AI בשנת 2028, שוק מאיצי הבינה המלאכותית לא יהיה עוד תחרות סביב מוצר אחד או ספק אחד. הוא יהפוך למערכת רחבה של שבבים מותאמים, רשתות מהירות, זיכרונות ואריזות מתקדמות — שבה ברודקום מבקשת להיות אחת הספקיות המרכזיות.

הפוסט ברודקום צופה הכנסות של 230 מיליארד דולר משבבי AI ב־2028 הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת ההזנק Architect Labs חשפה מאיץ בינה מלאכותית בשם Redwood, שלטענתה תוכנן, אומת ותוכנת כמעט כולו בידי מערכת בינה מלאכותית בתוך פחות משבועיים. שני מהנדסי שבבים אנושיים הגדירו את המפרט והיעדים הארכיטקטוניים, ואילו המערכת יצרה את יתר רכיבי התכנון.

החברה טוענת כי המערכת יצרה מאפס את מודל הביצועים, קוד ה־RTL, סביבות אימות המבוססות על UVM, הוכחות פורמליות, קושחה, דרייברים וגרעיני חישוב מותאמים. לדבריה, לא נעשה שימוש בקניין רוחני קיים של מאיץ אחר ולא הייתה התערבות אנושית מתחת לרמת המפרט.

מדובר בטענה חריגה בענף שבו פיתוח מערכת על שבב מורכבת נמשך בדרך כלל שנים, מעסיק עשרות או מאות מהנדסים ועלול לעלות מאות מיליוני דולרים.

גרסה מצומצמת כבר פועלת על FPGA

Redwood מיועד להסקת מודלים בהשהיה נמוכה ובצריכת חשמל מוגבלת, בין היתר ברובוטים, ברחפנים ובמערכות בינה מלאכותית בקצה הרשת.

הארכיטקטורה מבוססת על מערך אריחים. כל אריח משלב ליבת בקרה מסוג RISC-V, מנועי מטריצות, יחידת עיבוד וקטורית וזיכרון מקומי בנפח 512 קילובייט. האריחים מחוברים ברשת פנימית שתוכננה להעברת נתונים בין מנועי החישוב בלי להעמיס על המעבד המארח.

גרסה מצומצמת בשם Redwood Nano הוטמעה על רכיב FPGA מסוג AMD Versal VPK180 ופועלת בתדר של 250 מגה־הרץ. בניסוי החברה היא הריצה את המודל Qwen3-0.6B בקצב ממוצע של 12.1 אסימונים בשנייה.

Architect Labs דיווחה כי כל אחד מבלוקי התכנון הגיע לכיסוי קוד ופונקציונליות של לפחות 95%, וכי המעבר הראשון מהדמיה לחומרת FPGA לא חשף תקלות. כל שינוי ארכיטקטוני נוצר מחדש, אומת והוטמע על ה־FPGA בתוך פחות מ־48 שעות.

ההשוואה לאנבידיה עדיין תיאורטית

Architect Labs מעריכה כי אם Redwood Nano ייוצר בתהליך המקביל ל־8 ננומטר של סמסונג, הוא יספק תפוקת פענוח גבוהה פי 1.75 מ־NVIDIA Jetson Orin Nano, בצריכת חשמל נמוכה פי 1.9. שילוב הנתונים אמור להניב שיפור של פי 3.4 בביצועים לוואט.

אלא שההשוואה מבוססת על הקרנה מתוצאות ה־FPGA אל שבב ASIC עתידי. Redwood עדיין לא עבר tape-out ולא יוצר במפעל שבבים. לפיכך, טרם נבדקו ביצועיו, צריכת החשמל שלו, תפוקת הייצור ואמינותו בסיליקון אמיתי.

החברה אומרת כי היא ממשיכה לפתח את התכנון עד לשלב GDSII ומתכוונת להעבירו לייצור ב־TSMC. היא לא מסרה מועד לביצוע ה־tape-out.

זהו הבדל מהותי: FPGA מאפשר לבדוק פונקציונליות ותוכנה, אך אינו מוכיח שהשבב המיוצר יעמוד בתחזיות התדר, ההספק והשטח.

ניסיון לשנות את תהליך התכנון כולו

כלי בינה מלאכותית כבר משמשים את חברות ה־EDA לשיפור הצבת רכיבים, ניתוב, אימות ואופטימיזציה של צריכת חשמל. Architect Labs מנסה ללכת צעד נוסף ולחבר את כל שלבי הפיתוח למערכת אחת, שבה המפרט הוא מקור האמת וממנו נוצרים במקביל החומרה והתוכנה.

המייסדים מכנים את החזון הזה „designless”: כשם שמודל ה־fabless אפשר לחברות לתכנן שבבים בלי להחזיק מפעל, אוטומציה של התכנון עשויה לאפשר לחברות תוכנה ולמפתחי יישומים ליצור מאיצים מותאמים בלי להקים צוות שבבים גדול.

Architect Labs נוסדה ב־2025 בידי אברהים חוסיין ואדיטיה סובדי. ביוני גייסה החברה 24 מיליון דולר בסבב Seed בהובלת Kindred Ventures, בהשתתפות משקיעים ובהם המדען הראשי של Google DeepMind, ג׳ף דין, ובכירים מ־OpenAI ומאנבידיה.

החברה אף הפעילה מודל Qwen על Redwood והשתמשה בו כדי לחפש שיפורים בתזמון ובגרעיני החישוב של הדור הבא. היא מציגה זאת כצעד ראשון לקראת תהליך שבו מודל AI מסייע לשפר את החומרה שעליה ירוצו דורות עתידיים של המודל.

עם זאת, המבחן החשוב יהיה ייצור השבב. רק לאחר tape-out, בדיקות סיליקון והשוואה עצמאית ניתן יהיה לקבוע אם קיצור זמן התכנון אכן מייצר מאיץ תחרותי ולא רק אב־טיפוס מרשים על FPGA.

סוף הכתבה

מקורות:

ההודעה והפרטים הטכניים של Architect Labs

המאמר הטכני על Redwood

בדיקת הטענות והסתייגויות מומחי תכנון שבבים – Business Insider

שדות התמונה:

מקור התמונה: Architect Labs, מתוך עמוד Redwood

כיתוב: תרשים ארכיטקטורת Redwood. החברה טוענת כי מערכת AI יצרה את תכנון החומרה, סביבת האימות והתוכנה בתוך פחות משבועיים. איור: Architect Labs

טקסט חלופי: תרשים ארכיטקטורה של מאיץ הבינה המלאכותית Redwood שפיתחה Architect Labs

שם הקובץ: architect-labs-redwood-ai-chip-architecture.jpg

הפוסט Architect Labs טוענת: מערכת AI תכננה מאיץ שבבים בתוך שבועיים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

השיחות על רכישה אינן פעילות עוד והצדדים דנים כעת בשיתוף פעולה אפשרי. המהלך מעיד על רצונה של מפתחת Claude לפתח שבבים מותאמים ולהקטין את תלותה באנבידיה ובספקיות הענן

מפתחת מודלי הבינה המלאכותית Anthropic בחנה רכישה של חברת השבבים MatX לפי שווי של כ־7 מיליארד דולר, בניסיון להאיץ את פיתוחם של מעבדים מותאמים למודלי Claude. כך דיווחה רויטרס מפי מקורות שתודרכו על השיחות.

לפי הדיווח, המשא ומתן על רכישה אינו פעיל עוד, והשיחות התפתחו לדיון בשיתוף פעולה אפשרי. Anthropic ו־MatX לא אישרו את פרטי העסקה: Anthropic סירבה להגיב, ואילו MatX לא מסרה תגובה.

MatX מגייסת עתה הון לפי שווי מבוקש של כ־4 מיליארד דולר, לפי אחד המקורות. הפער בין השווי שנדון במסגרת הרכישה לבין השווי בסבב המימון עשוי לשקף את הערך שייחסה Anthropic לקליטת צוות התכנון והטכנולוגיה בתוך החברה.

יוצאי צוותי ה־TPU של גוגל

MatX נוסדה ב־2022 בידי ריינר פופ ומייק גונטר, יוצאי גוגל. פופ עסק בתוכנה ובארכיטקטורה עבור PaLM וסייע בגיבוש TPU v5e. גונטר היה ארכיטקט ראשי של אחד ממעבדי למידת המכונה של גוגל.

החברה מפתחת את MatX One – מאיץ שנועד מלכתחילה למודלי שפה גדולים. לפי החברה, הארכיטקטורה מיועדת הן לאימון ולשלב ה־prefill והן לפענוח ולהסקה בהשהיה נמוכה.

בניגוד למעבד גרפי כללי, מאיץ המותאם למודל או לקבוצה מוגדרת של עומסי עבודה עשוי להפחית את מספר הרכיבים שאינם מנוצלים ולשפר את יחס הביצועים לצריכת החשמל. החיסרון הוא עלות פיתוח גבוהה וסיכון שהמודלים ישתנו עוד לפני שהשבב יגיע לייצור.

Anthropic מקימה צוות סיליקון פנימי

Anthropic אישרה כי היא מרחיבה צוות סיליקון פנימי שיפתח שבבים מותאמים להפעלה מהירה ויעילה יותר של Claude. במקביל היא מתכוונת להמשיך לעבוד עם מספר ספקים ולא להסתמך על ארכיטקטורה יחידה.

השבוע הצטרף לחברה אמיר סאלק, מוותיקי פעילות השבבים של גוגל. ביוני גייסה Anthropic את קלייב צ׳אן, מהנדס לשעבר בצוות השבבים של OpenAI.

רכישת MatX הייתה יכולה לספק ל־Anthropic צוות מנוסה ותכנון המתמקד באימון מודלים גדולים. אולם גם לאחר רכישה, פיתוח שבב מותאם עשוי להימשך שנים ולעלות מאות מיליוני דולרים בכל דור.

תלות במתחרות ובספקיות הענן

Anthropic מפעילה את מודליה על כמה סוגי חומרה, ובהם מעבדי אנבידיה, TPU של גוגל ומעבדי Trainium ו־Inferentia של אמזון. הגישה הרב־ספקית מאפשרת לה להשיג קיבולת ממספר מקורות, אך מחייבת התאמת תוכנה לארכיטקטורות שונות.

באפריל הודיעה Anthropic על הרחבת שיתוף הפעולה עם גוגל וברודקום, שבמסגרתו תקבל החל מ־2027 קיבולת של כמה גיגה־ואט המבוססת על דורות חדשים של TPU. לפי רויטרס, החברה מתכננת לרכוש שבבי גוגל בשווי 36 מיליארד דולר וכן חתמה על עסקאות גדולות להשכרת כוח מחשוב מספקיות ענן.

פיתוח שבב עצמי לא יבטל במהירות את ההתקשרויות האלה. הוא נועד בעיקר ליצור אפשרות נוספת, לשפר את כוח המיקוח ולהתאים בעתיד חומרה מסוימת לעומסי העבודה של Claude.

מעבדות ה־AI הופכות לחברות שבבים

המהלך של Anthropic הוא חלק ממגמה רחבה. גוגל פיתחה את TPU, אמזון את Trainium ואת Inferentia, ומיקרוסופט ומטא מפתחות מאיצים משלהן. גם OpenAI הציגה השנה שבב מותאם להסקה.

הסיבה אינה רק זמינותם המוגבלת של מעבדי אנבידיה. בעלת המודל מכירה את דפוסי החישוב שלו ויכולה, לפחות תיאורטית, להסיר פונקציות כלליות ולבנות מאיץ שמבצע את העומס המסוים בעלות ובצריכת חשמל נמוכות יותר.

עם זאת, המעבר מחברת תוכנה לחברת שבבים כרוך בסיכון. יש לבצע tape-out, להבטיח כושר ייצור ואריזה, לפתח מהדרים וספריות ולתמוך בכמה דורות של חומרה. העובדה שהשיחות עם MatX עברו מרכישה אפשרית לשיתוף פעולה עשויה להעיד כי Anthropic עדיין בוחנת מהי הדרך המתאימה ביותר להשיג את היכולת הזאת.

סוף הכתבה

מקורות:

דיווח רויטרס על השיחות בין Anthropic ל־MatX

אתר MatX ותיאור המאיץ MatX One

הודעת Anthropic על שיתוף הפעולה עם גוגל וברודקום

שדות התמונה:

הצעת תמונה: צילום של מייסדי MatX או תמונת מערכת MatX One מאתר החברה. אם אין תמונה לשימוש עיתונאי, עדיף להשתמש בהמחשה של מאיץ AI על גבי לוח שרתים.

כיתוב: MatX מפתחת מאיץ המותאם לאימון ולהפעלת מודלי שפה גדולים. לפי דיווח רויטרס, Anthropic בחנה את רכישתה ולאחר מכן עברה לדון בשיתוף פעולה. צילום: MatX

טקסט חלופי: מערכת שבבי בינה מלאכותית של MatX המיועדת למודלי שפה גדולים

שם הקובץ: anthropic-matx-ai-chip-talks.jpg

הפוסט דיווח: Anthropic מקימה חטיבת שבבים ובחנה רכישת חברת שבבי ה־AI MatX בכ־7 מיליארד דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

גוגל ומארוול (Marvell Technology) הרחיבו את שיתוף הפעולה ביניהן לפיתוח שורה של שבבים מותאמים עבור תשתיות הבינה המלאכותית של גוגל. מהדיווח שהגישה מארוול לרשות ניירות הערך האמריקנית עולה כי השותפות משתרעת על תוכניות שבבים המקושרות לסביבת מאיצי ה־TPU של גוגל.

המוצרים המתוכננים כוללים מאיצים מותאמים לשלב ההסקה של מודלי AI, בקרי אחסון, בקרי ממשקי רשת, בקרי ממשקי זיכרון ורכיבי Near-Memory Computing – שבבים המבצעים חלק מפעולות החישוב בסמוך לזיכרון כדי לצמצם את תנועת הנתונים ואת צריכת האנרגיה.

ההסכם המסחרי נחתם ב־29 ביולי 2026, אך פרטיו נחשפו רק ב־19 באוגוסט במסגרת דיווח של מארוול. כחלק מההתקשרות העניקה מארוול לגוגל אופציה לרכוש עד 58,970,907 מניות במחיר מימוש של 206.58 דולר למניה. אם תמומש האופציה במלואה, מחיר המימוש המצטבר עשוי להגיע לכ־12.18 מיליארד דולר.

עם זאת, אין מדובר בהקצאה מיידית של מלוא המניות. כ־1.36 מיליון מניות יבשילו בתשלומים רבעוניים במהלך השנה הראשונה. יתרת האופציות קשורה להיקף הרכישות של גוגל: מנה נוספת תבשיל עבור כל הכנסה של 500 מיליון דולר שתקבל מארוול ממוצרי השבבים המותאמים, החל מהרבעון השלישי של שנת הכספים 2027 ועד סוף שנת הכספים 2033.

מבנה ההסכם מעניק לגוגל תמריץ כלכלי להרחיב את הרכישות ממארוול, ובמקביל מעניק למארוול נראות ארוכת טווח בשוק השבבים המותאמים למרכזי נתונים. הוא גם מדגיש את המגמה שבה חברות הענן הגדולות מצמצמות את הסתמכותן על מאיצים כלליים ומפתחות מערכות המותאמות לעומסי העבודה שלהן.

מארוול מתחרה בתחום השבבים המותאמים מול ברודקום, שכבר עובדת עם גוגל על דורות שונים של מאיצי TPU, וכן מול ספקיות אחרות של קישוריות, אחסון ורכיבי תשתית למרכזי נתונים. בעקבות חשיפת ההסכם עלתה מניית מארוול בכמעט 10%, בעוד מניית ברודקום ירדה על רקע החשש מפגיעה אפשרית בחלקה בפרויקטים עתידיים של גוגל.

הפוסט גוגל מעמיקה את השותפות עם מארוול לפיתוח מערך של שבבי AI מותאמים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

גוגל מקימה בישראל קבוצת פיתוח חדשה שתעסוק בשבבים לבינה מלאכותית בקצה הרשת – Edge AI – וגייסה לשורותיה בכירים ומהנדסים מחברת היילו. כך דיווח TheMarker. גוגל לא פרסמה הודעה רשמית על הקמת הקבוצה או על גיוס העובדים מהיילו.

לפי הדיווח, השבבים שמפתחת הקבוצה מיועדים להרצת יישומי בינה מלאכותית במכשירים ובמערכות הפועלים בקרבת מקור הנתונים, ובהם רובוטים, מערכות אוטונומיות ומערכות המבוססות על מצלמות וחיישנים. עיבוד מקומי מאפשר לצמצם את התלות בחיבור לענן, לקצר את זמני התגובה ולהפחית את כמות הנתונים שיש להעביר ברשת.

מודעות הגיוס מאשרות את פעילות ה־Edge AI בישראל

אף שגוגל לא הכריזה על הפרויקט, מודעות גיוס שפרסמה החברה מספקות חיזוק עצמאי לחלק המרכזי בדיווח. החברה מגייסת בתל אביב ובחיפה לתפקידים המוקדשים במפורש לפיתוח שבבי Edge AI.

במודעה לתפקיד Edge-AI Verification Lead נכתב כי העובד יוביל את האימות של קניין רוחני – IP – המיועד למוצרי Edge AI של גוגל, וכן ינהל צוות מהנדסי אימות שבבים. בין הדרישות מופיע ניסיון באימות מערכות ASIC ו־SoC מורכבות, בלוגיקת AI ובלמידת מכונה ובעיבוד אותות תמונה.

מודעה נוספת, לתפקיד Design Vision Lead, Edge AI, מתארת הובלת צוות תכנון לאורך כל מחזור הפיתוח של IP ל־Edge AI – משלב הגדרת הארכיטקטורה, דרך פיתוח RTL ואימות, ועד לשילוב במערכת על שבב.

גוגל מגייסת גם מהנדסי תכנון בכירים שיובילו תתי־מערכות ASIC עבור מוצר המספק הסקה מבוזרת בזמן אמת. בתיאור התפקיד מודגשים יישומים שבהם זמן השהיה נמוך ואמינות גבוהה הם תנאים קריטיים.

מכלול המשרות מצביע על פעילות פיתוח מובנית הכוללת ארכיטקטורה, תכנון, אימות, תוכנה ותכנון פיזי – ולא רק על מחקר ראשוני או בדיקת היתכנות.

הרחבה של פעילות השבבים הקיימת של גוגל בישראל

גוגל כבר מפעילה בישראל מרכז פיתוח שבבים בראשות אורי פרנק, לשעבר בכיר באינטל. בשנים האחרונות התמקדה חלק מהפעילות המקומית בשבבים ובקניין רוחני עבור תשתיות מחשוב ותקשורת במרכזי נתונים.

במרץ 2025 דיווח CHIPORTAL כי גוגל מרחיבה את פעילות פיתוח השבבים בישראל ומגייסת מהנדסים לפיתוח שבבי NIC, שנועדו לשפר את התקשורת בין מעבדים ומאיצים במערכות בינה מלאכותית.

הקבוצה החדשה מרחיבה את הפעילות אל מעבר לתשתיות מרכזי הנתונים, לעבר עיבוד בינה מלאכותית המבוצע בתוך מכשירים ומערכות קצה. מודעות הגיוס מזכירות גם מוצרים המיועדים ישירות לצרכנים ומערכות אוטונומיות הפועלות בזמן אמת, אך אינן חושפות את המוצר הסופי או את מועד השקתו.

הגיוס מהיילו טרם קיבל אישור עצמאי

היילו מתמחה בדיוק בתחום שאליו נכנסת הקבוצה החדשה: מעבדים חסכוניים באנרגיה להרצת מודלים של בינה מלאכותית במצלמות, רובוטים, מערכות תעשייתיות ומכשירי קצה. לכן מהנדסיה מחזיקים בניסיון מבוקש בארכיטקטורת מאיצים, עיבוד תמונה, תכנון SoC ושילוב חומרה ותוכנה.

הדיווח מגיע זמן קצר לאחר שמיקרוצ'יפ חתמה על הסכם לרכישת היילו. השלמת העסקה צפויה עד סוף הרבעון המסתיים ב־30 בספטמבר 2026, בכפוף לאישורים הרגולטוריים ולתנאי הסגירה.

אם אכן גייסה גוגל עובדים מהיילו, הדבר ממחיש את התחרות הגוברת על המספר המצומצם של מהנדסים ישראלים בעלי ניסיון מעשי בפיתוח מאיצי AI למכשירי קצה. עם זאת, בחיפוש בפרסומים הרשמיים של גוגל ובכלי תקשורת נוספים לא נמצא בשלב זה אישור עצמאי לזהות העובדים, למספרם או לתפקידים שקיבלו.

הפוסט דיווח: גוגל מקימה בישראל קבוצת שבבי Edge AI וגייסה בכירים ומהנדסים מהיילו הופיע לראשונה ב-Chiportal.

סמסונג אלקטרוניקס וברודקום חתמו על מזכר הבנות להרחבה משמעותית של שיתוף הפעולה ביניהן בתחומי הזיכרונות, שירותי ייצור השבבים והאריזה המתקדמת. שתי החברות מעריכות כי היקף הפעילות המשותפת בחמש השנים הקרובות, עד שנת 2030, יעלה על 200 מיליארד דולר. (Samsung Global Newsroom)

ההסכם הוכרז במהלך ועידת AI שנערכה בסן פרנסיסקו, בהשתתפות הוק טאן, נשיא ומנכ"ל ברודקום; ג'ינמן האן, נשיא ומנהל פעילות הפאונדרי של סמסונג; נציגי הנהלות החברות ונציגי ממשלת דרום קוריאה.

למרות הסכום החריג, אין מדובר בהזמנת שבבים יחידה בהיקף של 200 מיליארד דולר. זהו אומדן מצטבר של שיתוף הפעולה המתוכנן בתחומי הזיכרונות והייצור עד סוף העשור, במסגרת מזכר הבנות שהפרטים המסחריים שלו צפויים להתגבש בהסכמים ובהזמנות נפרדות.

HBM עבור מאיצי הבינה המלאכותית של ברודקום

במסגרת תחום הזיכרונות מתכננות החברות לשתף פעולה באספקת זיכרונות רחבי־פס מסוג HBM למאיצי הבינה המלאכותית מהדור הבא של ברודקום. זיכרונות אלה מותקנים בצמוד למעבד או למאיץ ומאפשרים להעביר כמויות גדולות של מידע בקצב גבוה ובצריכת חשמל נמוכה יחסית למערכות המבוססות על רכיבי DRAM רגילים.

ברודקום הפכה בשנים האחרונות לאחת הספקיות המרכזיות של שבבי AI ייעודיים, ASIC, המפותחים עבור חברות ענן ומפעילות מרכזי נתונים. בניגוד למאיצים כלליים, שבבים אלה מותאמים לעומסי העבודה ולתשתיות התקשורת של כל לקוח.

עבור סמסונג, ההסכם עשוי לפתוח ערוץ נוסף לשיווק מוצרי HBM ולסייע לה להתמודד בשוק הנשלט במידה רבה בידי SK Hynix, לצד מיקרון. הביקוש לזיכרונות רחבי־פס גדל בעקבות העלייה במספר המאיצים המותקנים במרכזי נתונים ובגודל מודלי הבינה המלאכותית.

ייצור בתהליכים של 2 ננומטר ומטה

שיתוף הפעולה אינו מוגבל לזיכרונות. ברודקום מתכננת להשתמש בטכנולוגיות הייצור של סמסונג בתהליכים של 2 ננומטר ומטה עבור חלק ממוצריה, ובהם פתרונות תקשורת אלחוטית בפס רחב.

סמסונג מנסה להרחיב את פעילות הפאונדרי שלה ולמשוך לקוחות גדולים לתהליכי הייצור המתקדמים, תחום שבו היא מתחרה בעיקר ב-TSMC. התחייבות ארוכת טווח מצד ברודקום עשויה לסייע לסמסונג להגדיל את ניצול קווי הייצור המתקדמים שלה ולהפחית את הסיכון הכרוך בהשקעות ההון הגבוהות הנדרשות להקמת מפעלי 2 ננומטר. (Reuters)

החברות מתכננות גם לפתח פתרונות אריזה מתקדמת המבוססים על תהליך ה-2 ננומטר של סמסונג. ההודעה מזכירה אריזות מסוג 2.3D ו-2.5D, המאפשרות לשלב באותה מערכת שבבי לוגיקה, רכיבי תקשורת וערימות זיכרון HBM.

באריזת 2.5D מותקנים מספר שבבונים זה לצד זה על גבי שכבת קישור משותפת, המאפשרת תקשורת מהירה ורחבת־פס ביניהם. סמסונג לא פירטה כיצד מוגדרת אריזת 2.3D במקרה זה, אך מסרה כי הפתרונות מיועדים לשפר את הביצועים ואת יעילות צריכת החשמל של שבבי AI ורשתות תקשורת.

ניסיון להציע ללקוח מערכת מלאה

סמסונג היא אחת החברות היחידות שמפעילות תחת קורת גג אחת חטיבות זיכרון, תכנון שבבים, שירותי פאונדרי ואריזה מתקדמת. ההסכם עם ברודקום מבטא את ניסיונה להציע ללקוחות פתרון משולב הכולל ייצור של שבב הלוגיקה, אספקת זיכרונות HBM ואריזת הרכיבים במערכת אחת.

יאנג היון ג'ון, סגן יו"ר סמסונג ומנכ"ל חטיבת פתרונות ההתקנים, אמר כי הבינה המלאכותית יוצרת ביקוש חסר תקדים לשילוב הדוק בין זיכרון, לוגיקה ואריזה מתקדמת.

צ'רלי קוואס, נשיא קבוצת פתרונות המוליכים למחצה של ברודקום, אמר כי התרחבות תשתיות הבינה המלאכותית מחייבת שיתוף פעולה הדוק יותר בין החברות הפועלות לאורך שרשרת אספקת השבבים.

ההסכם עשוי להעניק לסמסונג לקוח עוגן נוסף לתהליכי הייצור המתקדמים ולחזק את מעמדה כספקית של מערכות שבבים שלמות. עבור ברודקום, שיתוף הפעולה נועד להבטיח גישה ארוכת טווח לזיכרונות, לקיבולת ייצור ולפתרונות אריזה בתקופה שבה הביקוש לתשתיות AI ממשיך לגדול במהירות.

הפוסט סמסונג וברודקום מרחיבות את שיתוף הפעולה בשבבי AI בהיקף מוערך של יותר מ-200 מיליארד דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אינטל ופורטינט הודיעו על שיתוף פעולה לפיתוח Fortinet Security Processor 6, או SP6, הדור הבא של מעבדי האבטחה הייעודיים המשולבים במוצריה של פורטינט.

במסגרת ההסכם, אינטל לא תשמש רק כקבלנית לייצור פרוסות סיליקון. החברה תספק גם יכולות תכנון שבבים, קניין רוחני, אריזה מתקדמת וסיוע בשילוב הרכיבים למעבד אבטחה מלא. פורטינט תביא לפרויקט את הידע שפיתחה במשך יותר משני עשורים בתכנון מעבדי ASIC המותאמים לעיבוד תעבורת רשת ולביצוע פעולות אבטחה.

החברות לא מסרו מפרט טכני של SP6, לא ציינו מתי ייכנס לייצור סדרתי ולא פרסמו את היקף ההסכם. עם זאת, אינטל מסרה לכלי תקשורת בתחום החומרה כי השבב ייוצר בתהליך Intel 4. זהו תהליך ייצור המבוסס על ליתוגרפיית EUV, ששימש עד כה בעיקר מוצרים פנימיים של אינטל. לפי Tom’s Hardware, פורטינט היא הלקוחה החיצונית המזוהה הראשונה שפורסמה עבור תהליך זה.

שבב המיועד להוריד עומס מהמעבד המרכזי

מעבדי האבטחה של פורטינט מיועדים לבצע בחומרה פעולות שאחרת היו מוטלות על המעבד המרכזי של מערכת הפיירוול. אלה כוללות עיבוד של כמויות גדולות של חבילות מידע, הצפנה ופענוח, בדיקת תוכן, זיהוי יישומים וסינון תעבורה.

העברה של הפעולות האלה ל־ASIC ייעודי אמורה לאפשר למערכת לבדוק את התעבורה במהירות גבוהה יותר ובצריכת חשמל נמוכה יותר בהשוואה לביצוע כל המשימות באמצעות CPU כללי.

הדור הנוכחי, FortiSP5, משלב על שבב אחד יכולות עיבוד רשת ותוכן ומשמש בין היתר במערכות המיועדות לסניפים, קמפוסים, תשתיות 5G, מחשוב קצה וסביבות תעשייתיות. פורטינט מציגה את השבבים הייעודיים כאחד הגורמים המבדילים בין מוצריה לבין פתרונות אבטחה המבוססים בעיקר על מעבדים כלליים.

SP6 צפוי להמשיך את האסטרטגיה הזאת ולהתמודד עם העלייה בכמות התעבורה המוצפנת ועם הצורך להריץ מספר גדל של שירותי אבטחה במקביל. בשלב זה אין מידע המאפשר להשוות את ביצועיו לדור SP5 או לשבבים של חברות מתחרות.

עסקה המשלבת תכנון, ייצור ואריזה

עבור אינטל, חשיבות ההסכם חורגת ממספר פרוסות הסיליקון שפורטינט עשויה להזמין. החברה מנסה להציע ללקוחות חיצוניים מסלול הכולל כמה שלבים בשרשרת פיתוח השבב: בחירת ארכיטקטורה ורכיבי קניין רוחני, תכנון פיזי, ייצור, בדיקות ואריזה.

המודל דומה לשירותי Custom Silicon שמציעות חברות אחרות בשוק, ובהן Broadcom ו־Marvell. לקוחות שאינם מעוניינים להקים מערך תכנון מלא יכולים לפתח יחד עם הספק שבב המותאם ליישום מסוים, במקום לרכוש מעבד כללי או לנהל לבדם את הקשר עם מפעל הייצור.

בהודעה המשותפת ציינו החברות כי הפרויקט ישתמש גם בניסיון של אינטל בתכנון שבבים המורכבים ממספר יחידות נפרדות ובטכנולוגיות אריזה המיועדות הן ליישומי בינה מלאכותית עתירי ביצועים והן למוצרים שבהם העלות היא שיקול מרכזי.

ליפ־בו טאן, מנכ״ל אינטל, אמר כי שילוב יכולות התכנון, הייצור והאריזה של החברה נועד לסייע לפורטינט להאיץ את פיתוח טכנולוגיות האבטחה ולגוון את שרשרת האספקה שלה.

קן זי, מייסד, יו״ר ומנכ״ל פורטינט, אמר כי מעבדי ה־ASIC הייעודיים היו גורם מרכזי באסטרטגיית המוצרים של החברה במשך יותר משני עשורים, וכי שיתוף הפעולה עם אינטל נועד לקדם את מפת הדרכים של הדורות הבאים.

הישג לאינטל – אך לא ב־18A

הבחירה ב־Intel 4 מעניקה לאינטל לקוח חיצוני מזוהה ותורמת לניצול מפעלי הייצור שלה, אולם היא אינה מהווה עדיין זכייה של לקוח בטכנולוגיית הדגל החדשה יותר, Intel 18A.

Intel 4 מתאים למוצרי רשת ואבטחה שאינם זקוקים בהכרח לצפיפות הטרנזיסטורים הגבוהה ביותר, אך דורשים שילוב של ביצועים, זמינות ושרשרת אספקה יציבה. עבור פורטינט, מעבר לאינטל עשוי גם לצמצם את התלות ביצרן יחיד ולספק חלופה נוספת לייצור בארצות הברית ובאירופה.

החברות הודיעו כי הן בוחנות שיתופי פעולה נוספים בתחומי השבבים, הייצור והאריזה, אך לא התחייבו למוצרים נוספים. הצלחת הפרויקט תימדד ביכולתה של אינטל להביא את SP6 לייצור בזמן, בתשואה גבוהה ובמחיר שיאפשר לפורטינט לשלב אותו במגוון רחב של מערכות FortiGate.

הפוסט פורטינט בחרה באינטל לפיתוח ולייצור הדור הבא של מעבדי האבטחה שלה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הבינה המלאכותית מוצגת לעיתים כסיפור של תוכנה, מודלים ונתונים, אך דוח חדש של Semiconductor Industry Association ו-Deloitte מזכיר עד כמה היא תלויה בתשתית חומרה יקרה, מורכבת ורחבה. לפי הדוח, יותר מ-95% מערך התוכן של רק שרת AI מתקדם מגיע משבבים, ולא רק ממאיצים גרפיים או ממעבדי AI יוקרתיים. מדובר במערך מלא של טכנולוגיות: לוגיקה מתקדמת, זיכרון, תקשורת, ניהול הספק, שבבים אנלוגיים ושבבים בסיסיים רבים שמאפשרים למערכת כולה לפעול.

הדוח, Powering AI: The Semiconductor Ecosystem at the Foundation of Data Centers, מבוסס על פירוק וירטואלי של חוות שרת AI מתקדם, יחידת הבניין המרכזית של תשתיות AI במרכזי נתונים. לפי SIA ודלויט, ארון אחד כזה כולל יותר מ-4,500 שבבים ארוזים, ובהם כ-20 אלף שבבי die נפרדים. המסקנה המרכזית היא שבינה מלאכותית אינה נשענת על רכיב יחיד, אלא על שרשרת שלמה של טכנולוגיות שבבים, וכל חוליה בה עלולה להפוך לצוואר בקבוק.

לא רק מאיצי AI

הכותרות בענף מתמקדות בדרך כלל במאיצים של אנבידיה, במעבדי AI ייעודיים של ענקיות הענן, או בזיכרון HBM. אבל לפי הדוח, התמונה רחבה יותר. מרכזי נתונים לבינה מלאכותית צריכים יכולות חישוב עצומות, רוחב פס גבוה מאוד לזיכרון, אחסון מהיר, רשתות תקשורת צפופות, חלוקת הספק יעילה וחיישנים ובקרים רבים. כל אלה נשענים על שבבים.

לצד מאיצי AI, ASICs, FPGAs, CPUs, DPUs ושבבי תקשורת, הדוח מדגיש גם את מקומם של זיכרונות HBM, DRAM, SRAM ו-NAND. נוסף עליהם יש שכבה ארוכה של שבבים אנלוגיים ובסיסיים: רכיבי הספק, משדרים ומקלטים, בקרים וחיישנים. חלקם אינם יקרים כמו המאיצים המרכזיים, אך הם קיימים במספרים גדולים מאוד, ובלעדיהם הארון לא יוכל לפעול בצורה יציבה.

זו נקודה חשובה במיוחד עבור תעשיית השבבים הרחבה. גל הבינה המלאכותית אינו יוצר ביקוש רק למעבדים המתקדמים ביותר המיוצרים בטכנולוגיות הקצה. הוא מגדיל גם את הצורך ברכיבים בוגרים יותר, בשבבים אנלוגיים, ברכיבי הספק ובפתרונות תקשורת. לכן השפעתו מגיעה כמעט לכל שכבות שרשרת הערך: תכנון, ייצור, זיכרון, מארזים מתקדמים, בדיקות, ציוד ייצור וחומרים.

שוק של טריליוני דולרים

לפי ההערכה בדוח, ממשלות והתעשייה ישקיעו יותר מ-4 טריליון דולר בתשתיות מרכזי נתונים חדשות עד 2028, ועד 2.8 טריליון דולר מתוך סכום זה עשויים להיות מופנים לשבבים. ההכנסות השנתיות משבבים המשולבים במרכזי נתונים לבינה מלאכותית עשויות להגיע ליותר מ-1.2 טריליון דולר עד 2028 – כמעט פי עשרה בתוך ארבע שנים, ולמעלה מסך מכירות השבבים העולמיות ב-2025 בכל השימושים יחד, לפי הערכת הדוח.

המספרים האלה ממחישים את עומק השינוי שעוברת התעשייה. AI כבר אינו רק יישום חדש שמוסיף ביקוש נקודתי לשבבים. הוא הופך למנוע ביקוש מרכזי, שמשפיע על סדרי עדיפויות של יצרניות שבבים, ספקיות ציוד, חברות זיכרון, חברות תכנון וענקיות ענן. הוא גם מסביר מדוע מדינות רואות בתשתיות AI וביכולת ייצור שבבים סוגיה של תחרות אסטרטגית ולא רק שוק מסחרי.

עם זאת, חשוב להתייחס להערכות בזהירות. תחזיות כאלה תלויות בהמשך קצב ההשקעות של ענקיות הענן, בזמינות חשמל וקירור, בהתקדמות המודלים, במחירי הזיכרון, בשרשרות אספקה ובמדיניות יצוא. אם חלק מההשקעות יתעכבו, או אם יתברר שמודלי AI יעילים יותר מפחיתים את הצורך בתשתיות ענק, קצב הצמיחה עלול להיות נמוך מהתחזית. מנגד, מעבר רחב יותר לאימון ולהסקה במרכזי נתונים עשוי לשמור על ביקוש גבוה לשבבים לאורך זמן.

מסר מדיניות אמריקני ברור

הדוח מתפרסם על רקע מאמצי הממשל האמריקני לשמר הובלה בבינה מלאכותית ובשבבים. SIA משתמשת בממצאים כדי לטעון כי מדיניות שבבים אינה יכולה להתמקד רק במפעלים מתקדמים או רק במאיצי AI. לדבריה, הובלה ב-AI דורשת מערכת שלמה: מחקר, תכנון, ייצור, זיכרון, מארזים, ציוד, גישה לשווקים גלובליים ושרשראות אספקה עמידות.

ג’ון נויפר, נשיא ומנכ”ל SIA, אמר כי “עתיד ה-AI ייקבע על ידי מכלול טכנולוגיות השבבים שמפעילות אותו”. לדבריו, כדי שאימוץ ה-AI בעולם יתבסס על שבבים אמריקניים, נדרשת מדיניות ממשלתית שתבטיח גישה לשווקים גלובליים ותחזק את התחרותיות של ארצות הברית.

מבחינת התעשייה, המסר הרחב הוא שהבינה המלאכותית הופכת את מרכז הנתונים למערכת שבבים אחת גדולה. המאיץ המרכזי מושך את רוב תשומת הלב, אבל סביבו נבנה אקוסיסטם שלם של זיכרונות, תקשורת, הספק, בקרים, חיישנים ומארזים. מי שירצה להשתתף בצמיחת שוק ה-AI לא יוכל להסתכל רק על שבב הדגל. הערך נמצא בכל הארון.

הפוסט דוח SIA-Deloitte: השבבים מייצגים מעל 95% משווין של חוות שרתי בינה מלאכותית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

קוואלקום הודיעה על רכישת חברת Alphawave Semi הקנדית – בריטית תמורת 2.4 מיליארד דולר – מהלך אסטרטגי שמסמן את כניסתה העמוקה לתחום מרכזי הנתונים והבינה המלאכותית. Alphawave ידועה בטכנולוגיית SerDes מתקדמת (Serializer/Deserializer) המבוססת על עיבוד ספרתי (DSP), המאפשרת העברת מידע במהירויות גבוהות במיוחד – מרכיב קריטי ביישומי AI עתירי נתונים.

מעבר לתחום ה-IP, Alphawave עוסקת גם בפיתוח רכיבי chiplet ו־ASIC מותאמים אישית. רק לאחרונה הכריזה על הצלחת tape-out של תת-מערכת UCIe בתהליך N2 של TSMC, עם קצב העברת נתונים של 36 גיגה־ביט לשנייה בין רכיבים.

נשיא ומנכ"ל קוואלקום, כריסטיאנו אמון, אמר: "תחת הנהגתו של טוני, Alphawave Semi פיתחה טכנולוגיות תקשורת קווית מהירה ועיבוד מתקדם, שמשלימות באופן טבעי את ליבות ה־CPU וה־NPU החסכוניות שלנו. השילוב יאפשר ביצועים מחוברים ברמה הבאה, בתחומים מתפתחים כגון תשתיות מרכזי נתונים."

המהלך מציב את קוואלקום בעמדת תחרות מול ענקיות כמו ברודקום, מדיהטק ומרוול, שכבר מחזיקות בעסקי ASIC פעילים. בשנת 2022 רכשה Alphawave את חטיבת ה-ASIC של SiFive (לשעבר Open-Silicon) תמורת 210 מיליון דולר – צעד שאפשר לה להציע פתרונות מערכת שלמים מבוססי IP איכותי.

על פי עדכון הרבעון הראשון של 2025, Alphawave רשמה הזמנות שבבים ותמלוגים בסך 21.9 מיליון דולר, וזכתה בחמישה פרויקטי עיצוב IP חדשים – ביניהם הסכם עם ספק ענן מהשורה הראשונה ועיצוב Chiplet חדש בטכנולוגיית 3 ננומטר במהירות 224G.

העסקה צפויה להיסגר ברבעון הראשון של 2026, בכפוף לאישורים רגולטוריים ולבית המשפט הגבוה בבריטניה, לפי קוד הרכישות המקומי.

כזכור, באוקטובר 2022 רכשה Alphawave את חברת בניאס לאבס הישראלית תמורת 240 מליון דולר. היה זה אחד האקזיטים המהירים ביותר של חברת שבבים שנמכרה שנתיים בלבד לאחר הקמתה.

הפוסט קוואלקום רוכשת את Alphawave Semi ב־2.4 מיליארד דולר: צעד אסטרטגי לתחום מרכזי הנתונים והבינה המלאכותית הופיע לראשונה ב-Chiportal.