בנוסף, הכנס מאגד השנה רשימה נדירה של מנהלים בכירים, יזמים פורצי דרך ומובילי חדשנות עולמיים שיגיעו כדי לדבר על מה באמת קורה בתעשייה שמניעה הלכה למעשה את מהפכת הבינה המלאכותית .בין המרצים:

איל וולדמן –  האיש שמכר את חברת מלאנוקס לאנבידיה ב-7 מיליארד

דב מורן – מייסד M Systems  ומנכ"ל שותף קרן Grove Ventures

רונן לוינגר – מנכ"ל חברת Dustphotonics שנמכרה לאחרונה ב 1.3 מילארד דולר

טל ענבר, דירקטור בכיר לתכנון SOC בחברת אפל

גיא אזרד, לשעבר מנכ"ל מרוול ישראל וכיום מנכ"ל Astera Labs  בישראל

דדה גולדשמידט – סגן נשיא בכיר ומנהל עולמי של קרן ההשקעות, Samsung

משה תנך– מנכ"ל חברת השבבים המבטיחה Neureality

שלמה גרדמן, יו"ר משותף של כנס ChipEx2026 : "קיבלנו החלטה אסטראגית לקיים את הכנס במועדו למרות ועל אף המצב. שמחנו לגלות את התמיכה הגלובלית לה זוכה הכנס גם בשנה מאתגרת זו. זוהי הוכחה נוספת לחשיבות תעשיית השבבים הישראלית לחברות הטכנולוגיה המובילות בעולם".

פרופ' רן גינוסר, יו"ר משותף של ChipEx2026 הוסיף ואמר: "השנה בנינו תוכנית אטראקטיבית במיוחד הכוללת מרצים מהחברות המובילות בתעשיה. האתגרים העומדים כיום בפני מפתחי השבבים רק הולכים וגדלים ובכוונתינו לאפשר למבקרים בכנס להיחשף לטכנולוגיות ה- AI החדישות והמתקדמות ביותר אשר יסייעו להם לפתח את דור המוצרים הבא שלהם באופן קל יותר ומהיר יותר."

בכנס הנחשב לאחד הגדולים והחשובים בתחומו בעולם, ישתתפו גם עשרותספקי כלי פיתוח, רכיבים ושירותים, מארה"ב, גרמניה, איטליה, צרפת, בריטניה, הולנד, בלגיה, הודו וטיוואן אשר יציגו בתערוכה כלים ושירותים חדשניים המוצעים לתעשיית השבבים וה- AI המקומית. הכנס יפתח במושב מליאת בוקר, ולאחריו יתפצל לארבעה מסלולים מקבילים בשני סבבי הרצאות. בסה"כ יכלול הכנס 10 מושבים מקצועים וישתתפו בו כ-50 מרצים ומנחים.

בכנס צפויים להשתתף כ-1,500 מאנשי התעשייה בהם מהנדסים, מנהלי פיתוח, סמנכ"לים, מנכ"לי חברות בתחום השבבים וה- AI משקיעי הון סיכון ומומחים מקצועיים לתעשייה.

מושב הנעילה החגיגי של הכנס יתקיים ב-13 במאי, 2026 במרכז פרס לשלום וחדשנות, בחסות רשות החדשנות ובהשתתפות ד"ר אלון סטופל, יו"ר הרשות לחדשנות. במהלך המושב בו ישתתפו מאות מבכירי התעשיה מהארץ והעולם יוענקו כמדי שנה אותות ה- Global Industry Leader"" לכמה אישים אשר תרמו תרומה מהותית להתפתחות תעשיית השבבים העולמית והמקומית.

כנס ChipEx2026  מאורגן ע"י חברת איי אס ג'י בע"מ  בשיתוף עם  SIA – איגוד התעשיה בארה"ב ורשות החדשנות בישראל.

לצפיה בתוכנית הכנס לחץ כאן.

הפוסט כמה מהחברות המובילות בעולם יחשפו ב ChipEx2026 את הפיתוחים החדשנים ביותר שלהן בינהן אנבידיה, ,AMD אמזון ו-Sandisk 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.

דמיינו רובוט ביתי שנע בין הספה לשולחן, מזהה כוס מים, מושיט אליה זרוע, אוחז בה בלי למעוך אותה, נזהר מהחתול שעובר לידו, ומגיש אותה לאדם מבוגר שיושב בכורסה. עכשיו דמיינו רכב שנוסע במהירות, מזהה מכשול על הכביש, ומחליט בתוך שבריר שנייה אם לבלום, לסטות או להמשיך. בשני המקרים אין זמן לשלוח את השאלה לענן, להמתין לתשובה ולפעול אחר כך. כשהעולם הפיזי זז, גם המחשוב צריך לזוז איתו.

זו הנקודה שממנה מתחיל הסיפור החדש של MIPS. החברה, ששמה מוכר כבר עשרות שנים מתעשיית המעבדים, חוזרת כעת לשוק עם מיקוד אחר: לא עוד מאבק כללי על ארכיטקטורת מעבדים, אלא ניסיון לבנות את שכבת הסיליקון של ה־Physical AI – בינה מלאכותית שמחוברת למצלמות, חיישנים, מנועים, מערכות בלימה, זרועות רובוטיות, שערי תקשורת ומערכות בקרה בזמן אמת.

בראיון ל־CHIPORTAL  אומר משה הלל, דירקטור לפרויקטים אסטרטגים   MIPS בישראל, כי כדי להבין את הכיוון החדש של החברה צריך להפריד בין שלושה עולמות של AI. הראשון הוא הענן – ChatGPT, Gemini  ושאר המודלים הגדולים שרצים במרכזי נתונים. השני הוא ה־AI במחשב האישי, שמסייע לערוך מסמכים, לנתח גיליונות או ליצור מצגות. השלישי, והוא התחום שבו MIPS מתמקדת, הוא AI בקצה: מערכות שנמצאות בתוך מכונית, רובוט, מפעל, רחפן או מכשיר תעשייתי, וצריכות לקבל החלטות במקום, בלי תלות בתקשורת לענן.

הלל מתאר זאת בפשטות: רכב שנוסע במהירות של 100 קמ"ש לא יכול להמתין אפילו כמה שניות לתשובה מהענן. רובוט שנע בבית לא יכול לעצור בכל פעם שהוא צריך להבין אם לפניו כיסא, אדם או קיר. הוא חייב לראות, להבין ולפעול בעצמו. במובן הזה, ה־AI יוצא מהמסך ונכנס אל תוך המנועים, הגלגלים, המפרקים והחיישנים.

החזון הזה מתורגם אצל MIPS לארכיטקטורה שלמה סביב ארבע פעולות: Sense, Think, Act, Communicate.  קודם המערכת חשה את הסביבה באמצעות מצלמות, מיקרופונים וחיישנים. אחר כך היא חושבת – כלומר מעבדת את המידע, מזהה תבניות ומחליטה מה לעשות. בשלב השלישי היא פועלת: מפעילה מנוע, משנה כיוון, עוצרת, מאיצה, מאזנת זרוע או שולחת פקודה למערכת בקרה. לבסוף היא מתקשרת עם מערכות אחרות או עם הענן, מדווחת מה קרה, ומאפשרת למערכת ללמוד מהאירוע.

מיפס אינה מנסה להיות ספקית החיישנים עצמם. היא אינה בונה את המצלמה של הרובוט או את חיישן הטמפרטורה של המכונה. המיקוד שלה מתחיל מהרגע שבו המידע נכנס למערכת וצריך להפוך להחלטה. זהו המקום שבו נדרשים מעבדים ייעודיים, מיקרו־בקרים בזמן אמת, תקשורת מהירה ותוכנה שיודעת לעבוד יחד תחת מגבלות הספק, השהיה ובטיחות.

בצד ה־Think מציבה החברה את ליבות ה־AI  שלה, ובראשן משפחת S8200. תפקידה הוא לעבד את המידע שמגיע מהחיישנים ולהריץ מודלי AI מקומיים. אלה אינם בהכרח מודלים ענקיים כמו בענן, אלא מודלים שמותאמים למערכות קצה: זיהוי תמונה, הבנת סביבה, פענוח פקודות קוליות, חיזוי תנועה וקבלת החלטות מהירה.

בצד ה־ Act נמצאת משפחת M8500, המיועדת לבקרת פעולה בזמן אמת. כאן ה־AI הופך לתנועה. אם ה־S8200 הוא החלק שמבין שיש מכשול, ה־M8500 הוא החלק שאמור לגרום למערכת לבלום, לסובב מנוע, לשנות זווית או לייצב זרוע. זהו עולם שבו מיקרו־שניות חשובות, במיוחד במערכות רכב, רובוטיקה, המרת הספק, ניהול סוללות ובקרת מנועים.

בצד ה־Communicate  מציבה החברה את I8500, שנועד לטפל בתנועת נתונים ובתקשורת בין המערכת המקומית לבין מערכות אחרות. בעולם של Physical AI, גם התקשורת אינה פעולה צדדית. הרכב צריך לדווח, הרובוט צריך להתעדכן, המכונה במפעל צריכה להעביר נתוני מצב, והמערכת צריכה ללמוד מאירועים קודמים. התקשורת היא הדרך שבה אירוע מקומי הופך לידע מערכתי.

החידוש מבחינת מיפס אינו רק ברמת המוצר, אלא גם במודל העסקי. לאחר רכישת MIPS על ידי GlobalFoundries, החברה יכולה להציג הצעה רחבה יותר: לא רק IP של ליבה, אלא שילוב של ליבות, תוכנה, תכנון מותאם ויכולת להגיע עד ASIC ייעודי. הלל מדגיש כי לקוח יכול לקחת ליבה אחת, כמה ליבות, או שילוב מלא, ולהתאים את הרכיב לצרכים שלו: יותר זיכרון, פחות זיכרון, ממשק כזה או אחר, דגש על ביצועים, הספק, תקשורת או בטיחות.

כאן נכנסת גם הבחירה ב־- RISC-V. מיפס החדשה מבוססת על ארכיטקטורת RISC-V, והמסר שלה לשוק הוא שהלקוחות אינם צריכים להינעל על ארכיטקטורה קניינית אחת. RISC-V מאפשר סביבת ספקים רחבה יותר, גמישות גבוהה יותר והתאמה טובה יותר לשבבים ייעודיים. חשוב להדגיש: התקן פתוח, אך המימושים המסחריים יכולים להיות שונים זה מזה. הערך שמיפס מנסה להביא הוא מימוש מסחרי, יציב ומותאם ליישומים תובעניים, ולא רק עצם השימוש בסט הפקודות הפתוח.

עבור תעשיית השבבים, הסיפור של MIPS משקף שינוי רחב יותר. אחרי שנים שבהן מרכז הכובד של ה־AI  היה במרכזי נתונים, גדל הצורך להעביר חלק מהחוכמה אל הקצה. לא כל החלטה יכולה לעבור דרך שרת מרוחק. לא כל מערכת יכולה להרשות לעצמה השהיה, צריכת אנרגיה גבוהה או תלות בקישוריות. המכונית, הרובוט, הרחפן והמכונה התעשייתית צריכים להפוך למערכות חכמות בפני עצמן.

לכן התחרות הבאה לא תהיה רק על מי מריץ את המודל הגדול ביותר. היא תהיה גם על מי יודע להריץ מודל קטן מספיק, מהיר מספיק, חסכוני מספיק ובטוח מספיק בתוך סביבה פיזית אמיתית. בעולם הזה, ביצועים נמדדים לא רק במספר פעולות לשנייה, אלא גם בשאלה אם הרובוט עצר בזמן, אם הזרוע תפסה נכון, אם הרכב בלם בלי היסוס, ואם המערכת המשיכה לפעול גם כשהקישור לענן נחלש.

MIPS מבקשת למקם את עצמה בדיוק בצומת הזה: בין RISC-V לבין AI בקצה, בין IP לבין   ASIC, בין תוכנה לבין תנועה פיזית. אחרי שנים שבהן שמה היה חלק מההיסטוריה של עולם המעבדים, החברה מנסה כעת להפוך אותו שוב לרלוונטי – הפעם לא במרכז הנתונים, אלא בתוך המכונות שינועו סביבנו.

הפוסט לקראת ChipEx2026:חב' MIPS רוצה להיות המוח שמחבר בין AI לבין העולם הפיזי הופיע לראשונה ב-Chiportal.

השנה האחרונה הייתה קשה ומטלטלת עבור ההייטק הישראלי, בעיקר משום שלא ניתן היה לנתק בין מצב התעשייה לבין המלחמה והשלכותיה על המשק אבל תעשיית ההייטק כבר מתחילה לרוץ קדימה והמשקיעים מחו"ל מתחילים לחזור. כך אומר דב מורן, שותף מנהל בקרן Grove Ventures ואחד מדוברי הכנס.

כנס ChipEx2026, יתקיים ב־12 במאי 2026 במרכ הכנסים אקספו תל אביב. האירוע יכלול יצרנים, מפתחים וספקים של טכנולוגיות חומרה ושירותי פיתוח מתקדמים, לצד סמינר מקצועי שיתמקד באתגרים ובחידושים המרכזיים של התעשייה.

לקראת הכנס אומר מורן כי "השנה האחרונה הייתה קשה ומטלטלת עבור ההייטק הישראלי, בעיקר משום שלא ניתן היה לנתק בין מצב התעשייה לבין המלחמה והשלכותיה על המשק. הוא תיאר תקופה שבה היה קשה יותר לגייס, עובדים רבים נקראו למילואים, ואי־הוודאות הורגשה גם בשוק ההשקעות. עם זאת, אחד המאפיינים הבולטים של ההייטק הישראלי הוא כושר ההתאוששות שלו. אני כבר מזהה חזרה של פעילות, אנרגיה ועניין מצד משקיעים זרים, כולל חידוש של עסקאות."

"ה-AI “הפך את היוצרות” והחזיר את הדיפ־טק לקדמת הבמה על חשבון התוכנה. אמנם התוכנה לא נעלמת אבל נדרשים היום הרבה פחות מתכנתים כדי לעשות את אותה עבודה. כדי לאפשר את גל הבינה המלאכותית הבא נדרשים יותר ויותר רכיבי תשתית: שבבים, זיכרונות, אחסון, תקשורת מהירה, מקורות אנרגיה וחומרים מתקדמים. במילים אחרות, אם בשנים קודמות מוקד השיח היה לא פעם באפליקציות ובשירותי תוכנה, כעת מרכז הכובד חוזר אל הליבה ההנדסית הקשה של התעשייה." מסביר מורן.

מורן מוסיף כי מבחינת ישראל, זו התפתחות בעלת משמעות מיוחדת: "בתחומים כמו סייבר, בריאות, רובוטיקה ושבבים כבר נבנו כאן לאורך השנים יכולות עמוקות. המפגש בין הצרכים החדשים של ה-AI לבין החוזקות ההנדסיות של התעשייה המקומית עשוי לפתוח חלון הזדמנויות חדש. "

""כיום אנו רואים פחות התלהבות משכבת היישומים בלבד, ויותר עניין בטכנולוגיות היסוד שמאפשרות לבינה המלאכותית לפעול בקנה מידה גדול."

הפוסט לקראת ChipEx2026: דב מורן מעריך שהבינה המלאכותית מחזירה את תעשיית השבבים למרכז הופיע לראשונה ב-Chiportal.

"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.