פאנל הסיום של מושב הבכירים בכנס ChipEx2026, בהנחיית שלמה גרדמן, עסק בשאלה שמעסיקה כיום את כל תעשיית השבבים: האם עידן הבינה המלאכותית מחייב את ישראל להרחיב את פעילותה מעבר לתכנון שבבים ולחדשנות, ולהיכנס גם לעולמות ייצור מתקדמים. הדיון התפתח סביב כמה שאלות מרכזיות: מהם צווארי הבקבוק של התעשייה בחמש השנים הקרובות, האם מדיניות “Just in Time” צריכה להתחלף במדיניות “Just in Case”, האם יש הצדקה להקמת פאבים בישראל, ומה צריך להיות מקומה של ישראל בעשור הבא.

בפאנל השתתפו דב מורן, שרון לב יוגב, סמנכ"לית התפעול של KLA בישראל, טל שוורץ מסמסונג, ואושר שפירא מקבוצת עוז. כל אחד מהם הציג זווית אחרת של אותה מציאות: תעשיית השבבים נמצאת בנקודת צמיחה נדירה, אך גם בנקודת עומס. הביקוש ל־AI דוחף קדימה את החומרה, אך במקביל חושף מגבלות עמוקות בהספק, תקשורת, זיכרון, ייצור, אריזה וקירור.

השאלה הראשונה: איפה יהיה צוואר הבקבוק הבא?

גרדמן פתח בשאלה רחבה לכל חברי הפאנל: מהי הנקודה הקריטית ביותר שתשפיע על תעשיית השבבים בחמש השנים הקרובות, ומהו צוואר הבקבוק שעלול לעכב את המשך ההתקדמות.

דב מורן השיב מן הזווית ההיסטורית של מחזורי התעשייה. לדבריו, עולם הטכנולוגיה נע במחזורים בין חומרה לתוכנה: תקופה אחת מתמקדת בתשתיות חומרה, אחריה מגיעים יישומים, ולאחר מכן חוזרת שוב הדרישה לחומרה חזקה יותר. מורן הזכיר את הסיסמה המוכרת “Software is eating the world”, אך הדגיש כי תוכנה אינה יכולה להתקיים בלי חומרה שמסוגלת לתמוך בה. לכן, בעידן ה־AI, חברות כמו אנבידיה, AMD, אינטל ו־ARM חוזרות למרכז הבמה. לדבריו, השוק זקוק גם לחלופות ולמתחרים לאנבידיה, משום שלא בריא שתשתית מרכזית כל כך תתרכז בידי שחקן אחד. מורן הצביע על בעיות הספק ותקשורת כאתגרים מרכזיים להמשך הדרך.

שרון לב יוגב התמקדה בצד הייצור. לדבריה, ככל שתכנון השבבים נעשה מורכב יותר, בעיקר בעקבות התפתחות ה־AI, כך המעבר מן התכנון לייצור המוני הופך קשה יותר. היא הצביעה על HVM, כלומר ייצור בנפחים גבוהים, ועל בעיות Yield במפעלי הייצור הגדולים בעולם כצווארי בקבוק מרכזיים. כאן, לדבריה, נכנסות לתמונה חברות בקרת תהליכים כמו KLA, המסייעות ליצרניות שבבים לייצר רכיבים מורכבים יותר בתפוקה גבוהה יותר. היא הדגישה כי החברה משתמשת גם ב־AI בתוך מוצריה כדי לנתח כמויות גדולות של נתונים, לזהות מגמות ותקלות בתהליך הייצור, ולהחזיר את המידע הזה מוקדם ככל האפשר לקו הייצור.

טל שוורץ הציג את האתגר מן הזווית של סמסונג. לדבריו, התעשייה עוברת ממבנים מונוליתיים אל אינטגרציה הטרוגנית תלת־ממדית. במילים אחרות, במקום שבב אחד שמבצע הכול, נבנות כיום מערכות שמחברות לוגיקה, זיכרון ורכיבים אופטיים בערימות צפופות. שוורץ אמר כי Advanced Packaging, אריזה מתקדמת, הופכת לגורם שקובע את הטון בתעשייה. הוא סימן את ניהול החום ואת דינמיקת ההספק כצוואר הבקבוק המרכזי, והוסיף כי המדד החשוב כבר אינו רק מהירות שעון, אלא ביצועים לוואט.

אושר שפירא, שהציג את עצמו כשחקן חדש יחסית במשפחה של תעשיית השבבים, הצטרף לזיהוי מגבלות ההספק והתקשורת, אך הוסיף גם “צוואר בקבוק נסתר”: פוטוניקה וחומרים שאינם סיליקון. לדבריו, לצד פוטוניקת סיליקון, יש חשיבות גוברת לשילוב חומרים כמו Indium Phosphide כמקורות אור לתקשורת אופטית. שפירא ציין כי ייתכן שהעולם עדיין אינו מעריך מספיק את מגבלת הקיבולת בתחומים אלה. הוא הוסיף עוד נקודה: ככל שמרכז נתונים הופך למתקן יקר וחיוני יותר, מתעצם גם הצורך להגן עליו פיזית, לא רק בסייבר.

הוויכוח המרכזי: האם ישראל צריכה להקים פאבים?

השאלה הבאה של גרדמן הייתה ישירה יותר: האם המעבר מתפיסת “Just in Time” לתפיסת “Just in Case” מצדיק הקמת תשתית ייצור רחבה יותר בישראל, גם אם במדינות אחרות הייצור יעיל וזול יותר.

אושר שפירא השיב ראשון, והציג גישה פרקטית ולא טוטלית. לדבריו, ישראל לא יכולה לעשות הכול, ולכן עליה לבחור תחומים שבהם יש סיכוי ריאלי לבניית יתרון. הוא הבחין בין פאב סיליקון מתקדם, שעלות הקמתו יכולה להגיע לעשרות מיליארדי דולרים, לבין פאבים מתמחים בתחומי Compound Semiconductors. לדבריו, מוליכים למחצה מורכבים עשויים לעלות עשירית ואף פחות מפאב סיליקון מתקדם, ובמקביל להפוך לצוואר בקבוק עולמי. לכן, ישראל יכולה וצריכה לפתח יכולות ייצור בתחומים כמו GaN, SiC, רכיבי RF, רכיבי הספק גבוה, לייזרים ופוטוניקה שאינה מבוססת רק על סיליקון. שפירא ציין גם את תחום האריזה המתקדמת כיעד ריאלי יותר עבור ישראל.

טל שוורץ הציג עמדה זהירה יותר. הוא אמר כי אינו בטוח שכדאי לישראל להשקיע בג'יגה־פאבים, לא בזיכרון ולא בלוגיקה מתקדמת. לדבריו, השקעות כאלה יקרות מאוד ודורשות היקף ומומחיות עצומים. עם זאת, הוא תמך בגיוון מקורות אספקה ובהקמת יכולות ייחודיות שיכולות לשפר את העמידות של ישראל מול בעיות גיאופוליטיות או מגבלות קיבולת. שוורץ הדגיש כי ישראל צריכה לבצר את מעמדה כמובילה בארכיטקטורה של שבבים. אם ישראל תוביל בהגדרת המטרות ובתכנון, אחרים ירצו לספק לה את מה שחסר לה.

שרון לב יוגב הדגישה כי ישראל כבר חזקה בתחומים מסוימים בשרשרת הערך, ובהם בקרת תהליכים, מטרולוגיה, בדיקה ואופטיקה. היא הזכירה את KLA, אפלייד מטריאלס, נובה וקמטק כדוגמאות לחברות שפועלות בישראל בתחומים קריטיים לייצור שבבים. לדבריה, יש לחזק את מה שכבר חזק, משום שגם יתרונות קיימים עלולים להיחלש אם לא משקיעים בהם. היא הדגישה כי חברות גלובליות בוחנות את ישראל מול מדינות כמו סינגפור, שבהן הממשלה מעניקה תמריצים, משקיעה במו"פ, מסייעת בתשתיות ותומכת בתעשייה באופן אקטיבי.

דב מורן היה הספקן ביותר ביחס להקמת פאב מתקדם בישראל. הוא אמר כי יש “פאב ויש פאב”: פאב לוגי מתקדם או פאב זיכרון הם מפעלים שעלותם עשרות מיליארדי דולרים ודורשים ידע תפעולי ומומחיות שאין בישראל בהיקף הנדרש. מורן הזכיר כי בעבר לכל חברת שבבים כמעט היה פאב משלה, אך התעשייה עברה להפרדה בין תכנון לבין ייצור. לדבריו, ידע בתכנון שבבים וידע בהפעלת פאב הם שני דברים שונים לחלוטין. הוא ציין כי הפאבים של אינטל בישראל היו מוצלחים מאוד, אך לדבריו הם נבנו במסגרת תהליכים גלובליים של החברה ובמודל של “copy-paste” ממפעלים קיימים. מסקנתו הייתה שישראל מצטיינת בחדשנות וביזמות, אך לא בהכרח בבניית מערך ייצור המוני מושלם וממושמע בקנה מידה עצום. לדבריו, אם שוקלים את הדברים באופן לוגי, הכף נוטה נגד הקמת פאב מתקדם גדול בישראל.

השאלה לדב מורן: במה משקיעים בעולם שבבים?

לאחר הדיון על ייצור, הפנה גרדמן לדב מורן שאלה על השקעות בסטארט־אפים בתחום השבבים. בעבר, אמר, השקעות רבות זרמו לתוכנה ול־SaaS, ואילו כיום חוזרים לדבר על חומרה, AI ושבבים. מה בודקת קרן השקעות כאשר מגיע אליה יזם בתחום הזה?

מורן השיב כי מבחינתו קיימים שלושה P: People, Product, Potential. במקום הראשון נמצאים האנשים. הוא הדגיש את חשיבות היכולות האישיות, הניסיון, החוסן והאינטליגנציה של הצוות. לאחר מכן מגיע המוצר: הוא צריך להיות חדשני באמת ולא מוצר “גם אני”. השלב השלישי הוא הפוטנציאל, ובעיקר הבנת השוק. מורן אמר כי יזמים רבים מגיעים עם רעיון טכנולוגי מצוין, אך בלי שהבינו לעומק מי הלקוח, מה הבעיה ומהו גודל השוק. הוא קרא ליזמים לדבר עם לקוחות פוטנציאליים עוד לפני שהם בונים את המוצר, ולהגיע למשקיעים עם סימנים מוקדמים לכך שהשוק באמת צריך את הפתרון.

בהמשך סיפר מורן כי קבוצת עוז משקיעה בחברות שבבים בישראל, והזכיר את Modu Chip כיוזמה שמבקשת לבנות פלטפורמה לשיתופי פעולה סביב קונספטים חדשים בתחום השבבים. הוא הדגיש כי גם כאשר יש רעיון גדול, אי אפשר לעשות הכול לבד. תעשיית השבבים דורשת שותפים, מומחיות, קשרים ויכולת ביצוע. לדבריו, יזמים צריכים לדעת לשתף פעולה, לוותר על חלק מהעוגה, ולתת לשותפים אסטרטגיים מקום אמיתי במיזם.

שרון לב יוגב: האתגר היומיומי הוא אנשים, חלפים ומיקום

גרדמן שאל את שרון לב יוגב מהם האתגרים הגדולים של מי שמנהלת פעילות תפעולית של חברת שבבים בישראל. לב יוגב השיבה כי גם ל־KLA יש שלושה P, אך שונים משל מורן: People, Parts, Place. כלומר כוח אדם, רכיבים וחלפים, ומיקום.

לדבריה, בשנים האחרונות הפך נושא המשכיות האספקה לאחד האתגרים המרכזיים. ישראל פועלת בסביבה ביטחונית מורכבת, אך חברות כמו KLA חייבות להמשיך לספק ללקוחותיהן גם בשעת חירום. היא סיפרה כי החברה המשיכה להביא מאות עובדים למפעל גם אחרי 7 באוקטובר וגם בתקופות מתוחות נוספות, אך הדגישה כי הדבר מחייב תכנון עסקי מתמשך ופרואקטיבי. בהקשר זה היא הזכירה את סגירת נתב"ג לכמה ימים כאירוע שפגע באספקות ובמוניטין, וטענה כי המדינה צריכה לוודא שתוכניות גיבוי כמו הפעלת שדה התעופה ברמון אכן פועלות בזמן אמת.

בהמשך נשאלה לב יוגב כיצד KLA משתמשת ב־AI כדי להתמודד עם בעיות Yield בעולם ה־Deep Submicron והננו־טכנולוגיה. לדבריה, התשובה היא חד־משמעית כן. מערכות החברה אוספות כמויות עצומות של נתונים מתהליכי ייצור, וה־AI מסייע להפוך את הנתונים האלה למגמות ולתובנות שניתן לפעול לפיהן. המטרה היא לזהות בעיות מוקדם ככל האפשר, לפני שפרוסות יקרות רבות נפגעות. בכך, לדבריה, KLA אינה רק משרתת את תעשיית ה־AI, אלא גם משתמשת ב־AI כדי לאפשר את ייצור השבבים שעליהם רצות מערכות AI.

טל שוורץ: זיכרון חכם ואריזה מתקדמת הופכים לליבת התחרות

גרדמן הפנה לטל שוורץ שאלה על טשטוש הגבולות בין לוגיקה לזיכרון. שוורץ הסביר כי בעבר היו זיכרון ולוגיקה שני עולמות נפרדים יחסית. בעידן ה־AI, כמות הנתונים שצריכה לנוע ביניהם גדלה מאוד, והדבר הופך לצוואר בקבוק. לדבריו, ב־HBM4 סמסונג משלבת בבסיס הזיכרון בקר שמיוצר בטכנולוגיית לוגיקה של ארבעה ננומטר, ומתפקד במידה מסוימת כ־Co-processor. הוא מכין חלק מן הנתונים ומאפשר זרימה מהירה יותר. לדבריו, HBM5 ימשיך את הכיוון הזה בעוצמה רבה יותר, והחזון הוא זיכרון חכם יותר, שמשלב ידע מעולם הלוגיקה ומעולם הזיכרון.

בהמשך נשאל שוורץ מהו האתגר הגדול ביותר כיום מבין לוגיקה, זיכרון ואריזה. לדבריו, אף שסמסונג כבר ירדה לתהליכי שני ננומטר בלוגיקה וממשיכה להתקדם, נקודת הזמן הנוכחית שייכת לאריזה מתקדמת. האריזה, שהייתה במשך שנים תחום אפור יחסית, הפכה לחלק מרכזי במוצר. כאשר בונים “מגדל” של שבבים, האינטרקונקט, הצפיפות והחום קובעים את הביצועים. אם החום אינו מתפזר היטב, הביצועים נפגעים. לכן, לדבריו, סמסונג משקיעה רבות באריזה מתקדמת ובאינטגרציה תלת־ממדית.

אושר שפירא: The Rise כמודל לייצור מתמחה בישראל

גרדמן שאל את אושר שפירא כיצד קבוצת השקעות יכולה להצדיק כלכלית השקעה בפאבים בישראל. שפירא השיב כי קבוצת עוז הפכה מקרן השקעות לקבוצת השקעות שמבקשת לפעול גם בתשתיות טכנולוגיות. לדבריו, לאחר 7 באוקטובר קיבלה הקבוצה החלטה אסטרטגית לבחון אילו תשתיות טכנולוגיות הן קריטיות למדינת ישראל. שלושת הכיוונים שסומנו הם מרכזי נתונים, שבבים ואנרגיה למרכזי נתונים.

לדבריו, לאחר כשנתיים וחצי עד שלוש של בחינה, הגיעה הקבוצה למסקנה שייצור סיליקון מתקדם אינו ריאלי בישראל, אלא אם המדינה תשנה לחלוטין את סדרי העדיפויות שלה. במקום זאת, הקבוצה בחרה להתמקד ביכולות ייצור מתמחות. שפירא הציג את פרויקט The Rise, שאמור לקום בדרום כמעין אזור תעשייה טכנולוגי עמוק. לדבריו, המיזם יחבר נדל"ן ייעודי לחדרים נקיים, שותפים תעשייתיים, הון סיכון, מוסדות פיננסיים, שותפים בין־לאומיים וביקוש עוגן מן התעשייה הביטחונית.

שפירא אמר כי הקבוצה מתמקדת בשלושה תחומים: רכיבי הספק ו־RF המבוססים על GaN ו־SiC, לייזרים ורכיבים פוטוניים מבוססי Indium Phosphide ו־Gallium Arsenide, ואריזה מתקדמת. לדבריו, המטרה אינה להקים TSMC ישראלית, אלא לבנות יכולות ייצור מתמחות בתחומים שבהם יש ביקוש ביטחוני, פוטנציאל אזרחי וצווארי בקבוק עולמיים. הוא הדגיש כי המימון ייבנה בשלבים, באמצעות שיתופי פעולה עם חברות רב־לאומיות, הפחתת סיכוני ביצוע והפחתת סיכוני ביקוש, ורק לאחר מכן גיוס ההון הכבד לקאפקס ולהון חוזר.

השאלה האחרונה: האם תעשיית השבבים תמשיך לצמוח?

לקראת סיום שאל גרדמן את כל המשתתפים האם תעשיית השבבים תמשיך לצמוח בחמש עד עשר השנים הקרובות, ומה יהיה מקומה של ישראל.

אושר שפירא אמר כי זהו כנראה הזמן המרתק ביותר להיות בו בעולם השבבים. לדבריו, ככל שיותר מערכות בעולם הופכות לחכמות ומחוברות, כך גדלה כמות השבבים הנדרשת. אם מוסיפים לכך עתיד של רובוטים, מערכות לבישות ותשתיות AI, הצורך בשבבים רק ילך ויגדל. הוא הדגיש כי ישראל צריכה להישאר חזקה מאוד בתכנון ובחדשנות, אך גם לפתח יכולות ייצור בתחומים שבהם הדבר אפשרי, בעיקר מוליכים למחצה מורכבים ואריזה מתקדמת. לדבריו, הקשר בין תכנון לייצור נעשה חשוב יותר, משום שהאופטימיזציה עוברת לרמת המערכת כולה.

טל שוורץ אמר כי הוא אופטימי מאוד. לדבריו, מי שנמצא שנים בתעשייה זוכר תקופות שבהן שבבים לא היו מילת באז, אך כיום ברור שהם עמוד השדרה של מהפכת ה־AI. הוא הדגיש כי ישראל צריכה להתמקד ב־setting the goals: הגדרת המטרות, החדשנות והארכיטקטורה. שם, לדבריו, ישראל יכולה להביא את הערך הגבוה ביותר.

שרון לב יוגב הצטרפה לאופטימיות ואמרה כי בעבר נדרשה להסביר לאנשים מה הם מוליכים למחצה, ואילו כיום כבר ברור שמדובר בתשתית חיונית לחברות ולמדינות. לדבריה, כדי שהתעשייה בישראל תמשיך לצמוח, נדרשת תמיכה ממשלתית אמיתית: השקעה, תמריצים, תשתיות וסיוע מול התחרות הבין־לאומית.

דב מורן סיים בנימה אופטימית אך מפוכחת. כיזם, אמר, הוא חייב להיות אופטימי, אך הזכיר כי תעשיית השבבים היא תעשייה מחזורית מאוד, עם עליות וירידות חדות. הוא סיפר על קשריו עם סנדיסק ועל תרומתם של מרכזי פיתוח ישראליים להצלחת חברות גלובליות, והדגיש כי ישראל היא מקום חזק ליזמות מוקדמת. עם זאת, הוא חזר לרעיון המרכזי שלפיו הצלחה בתעשיית השבבים מחייבת מיקוד, שותפים ויכולת ביצוע, ולא רק רצון טוב.

בסיכום הפאנל עלתה תמונה ברורה: תעשיית השבבים צפויה להמשיך לצמוח, אך הצמיחה הבאה לא תישען רק על הקטנת טרנזיסטורים. היא תגיע משילוב של תכנון חכם, זיכרון קרוב יותר לעיבוד, אריזה מתקדמת, פוטוניקה, בקרת תהליכים, ניהול תרמי ויכולות ייצור מתמחות. עבור ישראל, האתגר הוא לא להעתיק את המודלים של טאיוואן, קוריאה או ארצות הברית, אלא לבחור את המקומות שבהם היא יכולה להיות חיונית: ארכיטקטורה, חדשנות, בקרת תהליכים, אופטיקה, מוליכים למחצה מורכבים ואריזה מתקדמת.

הפוסט פאנל הבכירים ב־ChipEx2026: ישראל צריכה לבחור היכן לייצר שבבים, ולא לנסות לשכפל את טאיוואן הופיע לראשונה ב-Chiportal.

ד"ר אלון סטופל, יו"ר רשות החדשנות והמדען הראשי לחדשנות במשרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה, הציג בכנס ChipEx2026 את תפיסת רשות החדשנות לקידום תעשיית השבבים בישראל. בהרצאה שנשא במושב הבכירים אמר סטופל כי ישראל אינה יכולה להסתפק עוד במעמדה כמרכז מצוינות במו"פ, אלא צריכה להרחיב את נוכחותה גם לתחומים משלימים בשרשרת הערך: תכנון מתקדם, בדיקות, תשתיות פיילוט, ייצור מתמחה והכשרת כוח אדם. לפי אתר רשות החדשנות, סטופל מכהן כיו"ר הרשות וכמדען ראשי לחדשנות, לאחר ששימש בעבר כסמנכ"ל ומדען ראשי באלביט מערכות וכיהן בתפקידים בכירים במפא"ת. (רשות החדשנות)

סטופל פתח בתיאור מקומה הייחודי של ישראל כאחת ממערכות החדשנות הדינמיות בעולם. לדבריו, כוחה של ישראל אינו נשען על משאבי טבע, אלא על הון אנושי, מצוינות מדעית ויכולת להפוך רעיונות פורצי דרך להשפעה גלובלית. על הרקע הזה, אמר, תחום השבבים נעשה אחד ממנועי הצמיחה החשובים ביותר של העשור הקרוב. “השבבים אינם עוד רק רכיבים”, הסביר. הם הפכו לאחד היסודות של מהפכת ה־Deep Tech, והם עומדים בבסיס תחומים כמו בינה מלאכותית, מחשוב קוונטי, ביוטכנולוגיה, פוטוניקה וביטחון.

מעבר ממו"פ למצוינות תעשייתית רחבה יותר

המסר המרכזי בהרצאה היה כי כדי לשמר את יתרונה של ישראל, עליה להרחיב את פעילותה מעבר למחקר ופיתוח. ישראל ידועה ביכולותיה בתכנון שבבים, ארכיטקטורה, תוכנה, סייבר וחדשנות מערכתית. אך בעולם שבו מדינות משקיעות בתשתיות שבבים כמרכיב של ביטחון כלכלי וטכנולוגי, מצוינות במו"פ אינה מספיקה לבדה. סטופל אמר כי על ישראל להרחיב את טביעת הרגל שלה גם לתחומים של התמחות, בדיקות וייצור מתקדם.

לדבריו, רשות החדשנות בנתה אסטרטגיה דו־שכבתית. השכבה הראשונה היא שכבת רוחב לכל האקוסיסטם. מטרתה להוריד חסמי כניסה, לקצר זמני פיתוח, ולספק לסטארט־אפים ולחברות צעירות תשתיות ושירותים שאין ביכולתן להקים לבדן. השכבה השנייה היא שכבה אנכית, הממוקדת בטכנולוגיות שבהן לישראל יש יתרון יחסי ברור ופוטנציאל להפוך לשחקנית משמעותית.

במסגרת השכבה הרוחבית, סטופל ציין כי רשות החדשנות מקדמת הקמת חממות, תשתיות מו"פ ושירותים משותפים בתחום השבבים. לדבריו, בשנה האחרונה הפכה האסטרטגיה לתוכנית פעולה קונקרטית. בין היתר, הרשות פרסמה קול קורא להקמת Venture Studio בתקציב של כ־60 מיליון שקל, והזוכה צפוי להתפרסם עד סוף השנה. התקווה, לדבריו, היא שלפחות אחד מגופי הסטודיו שייבחרו יתמחה בהשקעות בתחום השבבים, ויספק ליזמים תמיכה מקצה לקצה, החל מהרעיון ועד בניית חברה. רשות החדשנות פרסמה בשנים האחרונות גם מסלולים להכשרת יזמים בתחומי Deep Tech, ובהם שבבים, קוונטום וביו־קונברג'נס, במטרה להרחיב את בסיס החברות שיוקמו בתחומים אלה. (רשות החדשנות)

מטרת המהלך, לפי סטופל, היא לבנות מחדש צנרת חזקה של סטארט־אפים בתחום השבבים. בניגוד לתחומי תוכנה, הקמת חברת שבבים דורשת הון גדול יותר, מחזורי פיתוח ארוכים יותר, גישה לכלי תכנון יקרים, יכולות בדיקה, ולעיתים גם תשתיות פיזיות. לכן המדינה יכולה למלא תפקיד חשוב ביצירת שכבת תשתית משותפת שתאפשר ליותר יזמים להיכנס לתחום.

פוטוניקה, אריזה מתקדמת וחומרים חדשים

השכבה השנייה באסטרטגיה שהציג סטופל מתמקדת בתחומים אנכיים בעלי פוטנציאל גבוה. הוא הזכיר אלקטרוניקת הספק, מחשוב נוירומורפי, אריזה מתקדמת וחומרים חדשים. אלה אינם בהכרח התחומים שבהם נדרשת הקמת פאב לוגי מתקדם בעלות של עשרות מיליארדי דולרים, אלא אזורים שבהם ניתן לבנות יכולת ישראלית ייחודית, רלוונטית לצרכים של תעשיית ה־AI, הביטחון, התקשורת והאנרגיה.

אחד המהלכים המרכזיים שעליהם דיבר סטופל הוא שיתוף פעולה מתוכנן עם מפא"ת במשרד הביטחון להקמת פיילוט לאומי בתחום הפוטוניקה האינטגרטיבית. לדבריו, מדובר בקול קורא ייעודי להקמת קו פיילוט לאומי, בתקציב מתוכנן של יותר מ־150 מיליון שקל. סטופל הדגיש כי זה אינו רק שירות טכנולוגי לחברות, אלא נכס אסטרטגי. קו כזה אמור לשרת גם סטארט־אפים וגם חברות בוגרות, ולבנות בסיס לתעשייה בת קיימא בתחום שהופך קריטי בנוף הטכנולוגי העולמי.

הדגש על פוטוניקה משתלב במגמה רחבה יותר בתעשיית השבבים. מרכזי נתונים ל־AI זקוקים לחיבוריות מהירה וחסכונית באנרגיה, ופוטוניקת סיליקון ורכיבים פוטוניים הופכים לחלק מרכזי ממפת הדרכים של תשתיות מחשוב גדולות. רשות החדשנות כבר הודיעה בנובמבר 2025 על קונסורציומים יישומיים חדשים, בהם קונסורציום לרכיבי שבבים מבוססי יהלום בשיתוף מפא"ת, כחלק ממאמץ להעמיק את פעילות ישראל בתחומי שבבים וחומרים מתקדמים.

סטופל קשר את המהלך גם לצורך כלכלי רחב יותר. לדבריו, השקעה בשבבים היא השקעה בפריון, ביצירת ערך, ביצוא, בחוסן ובתחרותיות ארוכת הטווח של ישראל. תעשיית השבבים אינה רק עוד ענף בהיי־טק, אלא אחת התעשיות בעלות התרומה הגבוהה ביותר למשק מבחינת ערך מוסף, תעסוקה איכותית ופוטנציאל יצוא.

בלי כוח אדם, אין תעשיית שבבים

הצלע השלישית במשולש שהציג סטופל היא כוח האדם. לדבריו, תשתיות ומימון אינם מספיקים אם אין מספיק מהנדסים, חוקרים, טכנאים, מומחי אריזה, אנשי תהליך ומנהלי מוצר שמבינים את צרכי התעשייה. בשנה הקרובה, אמר, רשות החדשנות תבצע ניתוח מקיף של היצע וביקוש של אנשי מקצוע בתחום השבבים בישראל. הניתוח לא אמור להיות דו"ח סטטי, אלא בסיס לתוכנית עבודה ממוקדת בשיתוף המועצה להשכלה גבוהה והוועדה לתכנון ולתקצוב.

המטרה היא לוודא שמסלולי ההכשרה האקדמיים והיישומיים מסונכרנים עם הצרכים המשתנים של התעשייה. זהו אתגר לא פשוט: תעשיית השבבים דורשת הכשרה עמוקה, רב־תחומית וארוכת טווח. היא משלבת הנדסת חשמל, פיזיקה, חומרים, תוכנה, אלגוריתמיקה, ארכיטקטורה, תהליכי ייצור ובדיקות. לכן, ללא תכנון כוח אדם מוקדם, ישראל עלולה להגיע למצב שבו יש לה רעיונות, חברות ומימון, אך לא מספיק אנשים שיוכלו להוביל את הצמיחה.

סטופל הצביע גם על שני אירועים מן השנה האחרונה שממחישים את מעמדה האסטרטגי של ישראל בתעשיית השבבים העולמית. הראשון הוא תוכנית אנבידיה להקים קמפוס גדול בקריית טבעון, שצפוי להעסיק עד 10,000 עובדים ולהעמיק את פעילות החברה בישראל. הדיווחים על התוכנית הדגישו כי ישראל הפכה לאחד ממרכזי הפיתוח החשובים של אנבידיה מחוץ לארצות הברית. השני הוא המשך התרחבותה של טאואר סמיקונדקטור, כולל הודעת החברה על הרחבת קיבולת ייצור 300 מ"מ ביפן ועל חוזים משמעותיים בתחום פוטוניקת הסיליקון למרכזי נתונים ל־AI.

לדברי סטופל, שתי הדוגמאות האלה מוכיחות כי אקוסיסטם עמיד אינו יכול להישען רק על סטארט־אפים או רק על חברות ענק. הוא צריך לשלב בין חברות צעירות, מרכזי פיתוח גלובליים, תשתיות ייצור, ידע אקדמי, יכולות בדיקה, ותמיכה ממשלתית ממוקדת. הסינרגיה הזו חיונית במיוחד בשבבים, תחום שבו מחזורי הפיתוח ארוכים, ההשקעות גדולות, והקשר בין תכנון, ייצור, בדיקה ושוק סופי הדוק במיוחד.

בסיום דבריו פנה סטופל לתעשייה וביקש ממנה לאתגר את רשות החדשנות. זו הייתה אמירה חריגה יחסית לנאום ממשלתי: לא רק הבטחה מלמעלה, אלא הזמנה לחברות, יזמים ומשקיעים להציב דרישות, להצביע על חסמים, ולסייע בגיבוש תוכניות עבודה רלוונטיות. המסר היה ברור: אם ישראל רוצה לשמור על מעמדה הטכנולוגי בעשור הבא, תחום השבבים חייב לעבור ממעמד של מומחיות נישתית למרכיב מרכזי באסטרטגיית הצמיחה הלאומית.

הפוסט ד"ר אלון סטופל: ישראל חייבת לעבור ממצוינות במו"פ גם לתשתיות שבבים, בדיקות וייצור מתקדם הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הביקוש הגובר למחשוב בינה מלאכותית משנה לא רק את שוק המעבדים, אלא גם את האופן שבו מרכזי נתונים מעבירים מידע בין שבבים, שרתים, מדפים ומרכזי נתונים שלמים. בהרצאה שנשא ד"ר יעקב רויזין מטאואר סמיקונדקטור בכנס ChipEx2026, הוא הציג את פוטוניקת הסיליקון כאחת הטכנולוגיות המרכזיות שיאפשרו להמשיך להגדיל את תשתיות ה-AI בעשור הקרוב.

רויזין התמקד בהרצאתו בנושא Scaling Silicon Photonics for Artificially Intelligent Data Centers. לדבריו, אחד האתגרים המרכזיים של תעשיית המחשוב כיום אינו רק בניית מעבדים חזקים יותר, אלא העברת כמויות עצומות של מידע ביניהם במהירות גבוהה, בצריכת הספק נמוכה ובשטח פיזי קטן ככל האפשר. כאן נכנסת לתמונה פוטוניקת הסיליקון, המשתמשת באור במקום באלקטרונים לצורך העברת מידע על גבי שבבים ובין מערכות.

הצורך הזה נובע משלוש מגבלות מוכרות בתשתיות מחשוב גדולות. הראשונה היא מגבלת ההספק: ככל שמעבירים יותר מידע דרך חוטי נחושת, גדלים ההפסדים והחום. השנייה היא מגבלת הקלט-פלט: מערכות AI נדרשות להזרים כמויות עצומות של נתונים מחיישנים, זיכרונות ומערכות חיצוניות. השלישית היא מגבלת הזיכרון: המעבדים נעשים מהירים יותר, אך הגישה לזיכרון אינה תמיד עומדת בקצב. חיבורים אופטיים יכולים להקל על שלוש המגבלות האלה, משום שהם מאפשרים העברת נתונים מהירה יותר ובצריכת אנרגיה נמוכה יותר.

בהרצאה הוצגו שלושה סוגי הרחבה של תשתיות AI. הראשון הוא Scale-Up, כלומר הגדלת כוח החישוב בתוך מדף או מערכת אחת. השני הוא Scale-Out, שבו מחברים מספר גדול של מדפים בתוך מרכז נתונים. השלישי הוא Scale-Across, כלומר חיבור בין מרכזי נתונים מרוחקים. פוטוניקת סיליקון רלוונטית לכל הרמות האלה, משום שכל אחת מהן דורשת יותר רוחב פס, פחות השהיה ופחות צריכת הספק לכל ביט מידע.

רויזין הסביר כי השוק נשען כיום במידה רבה על רכיבים אופטיים ניתנים לשליפה, Pluggable Optics. רכיבים אלה ממירים אותות חשמליים לאותות אופטיים ולהפך, ומאפשרים חיבור מהיר בין שרתים ומתגים באמצעות סיבים אופטיים. זהו שוק גדול מאוד, המשמש בעיקר להרחבת מרכזי נתונים ברמת Scale-Out. אולם הדור הבא מתקדם לעבר Co-Packaged Optics, שבו החלק האופטי משולב קרוב הרבה יותר למעבד או למתג עצמו. צמצום המרחק שהאות החשמלי צריך לעבור לפני שהוא מומר לאור מפחית הספק, מקצר השהיה ומאפשר רוחב פס גבוה יותר.

אחד המסרים החשובים בהרצאה היה שפוטוניקת סיליקון אינה מחייבת בהכרח את קווי הייצור המתקדמים ביותר מבחינת גודל טרנזיסטור. בניגוד למעבדי עיבוד כלליים או מאיצי AI, שבהם כל דור מתקדם לננומטרים קטנים יותר, בפוטוניקה ההתקדמות נמדדת גם ברוחב פס, באיכות המודולטורים, בשילוב מקורות אור, בהפסדים אופטיים נמוכים ובצמצום שטח המעגל הפוטוני. לכן מפעלי ייצור CMOS קיימים יכולים למלא תפקיד מרכזי בהאצת התחום.

לפי המצגת, לטאואר יש כבר פעילות רחבה בתחום. ארבעה מתוך ששת מפעלי הייצור של החברה, ובהם גם המפעל במגדל העמק, מייצרים רכיבי פוטוניקת סיליקון. לפי רויזין, קיבולת הייצור בתחום גדלה פי ארבעה בשנה שעברה, וצפויה לגדול פי חמישה השנה. המוצרים המרכזיים הם משדרים-מקלטים אופטיים, כאשר הדור הנוכחי מגיע לקצבים של 1.6 טרה-ביט לשנייה, והיעד הבא הוא 3.2 טרה-ביט לשנייה.

מערכת פוטונית טיפוסית מבוססת על פרוסות Silicon-on-Insulator, שבהן שכבת סיליקון דקה בעובי של כ-220 ננומטר משמשת להובלת אור. בתוך השבב משולבים מוליכי גל מסיליקון או מסיליקון ניטריד, מודולטורים, גלאי גרמניום לאור בתחום האינפרא-אדום, ומבנים שמאפשרים לחבר את האור אל סיב אופטי או ממנו. המטרה היא להפוך את האור למוביל מידע בתוך עולם שנבנה במקור סביב אותות חשמליים.

רויזין תיאר גם כמה אבני בניין חדשות שמאפשרות להמשיך להגדיל את הביצועים. אחת מהן היא שילוב מקורות אור בתוך שבב הפוטוניקה עצמו. דוגמה לכך היא שילוב שבבי לייזר מבוססי אינדיום פוספיד בתוך שבבי פוטוניקת סיליקון. כיוון נוסף הוא שימוש במודולטורים מתקדמים, ובהם מודולטורים מבוססי אינדיום פוספיד או ליתיום ניובט, שיכולים לפעול בתדרים גבוהים במיוחד. טכנולוגיות כאלה נועדו לאפשר העברת מידע בקצבים גבוהים יותר ובצריכת אנרגיה נמוכה יותר.

תחום נוסף שהוזכר בהרצאה הוא שימוש בסיליקון ניטריד, חומר שמאפשר הפסדים אופטיים נמוכים מאוד ומתאים גם ליישומים רגישים כמו מחשוב קוונטי. לצד זאת, רויזין התייחס למטה-חומרים, כלומר מבנים זעירים שמנצלים תכנון ננומטרי מדויק כדי להשפיע על התנהגות האור בדרכים שאינן אפשריות באופטיקה רגילה. השימוש במטה-חומרים עשוי לאפשר רכיבים קטנים יותר, מהירים יותר ויעילים יותר.

המעבר ל-Co-Packaged Optics מחייב גם טכנולוגיות שילוב מתקדמות. בהרצאה הוזכרו TSV, חיבורי Through-Silicon Via, קישור בין פרוסות, ושילוב חומרים אורגניים לצורך יצירת עדשות או מבנים אופטיים מיוחדים. כל אלה נועדו לקרב בין השבב החשמלי והשבב האופטי, לקצר את המסלול החשמלי ולהעביר כמה שיותר מהתקשורת אל המרחב האופטי.

החשיבות של פוטוניקת הסיליקון גדלה משום שמרכזי הנתונים של AI כבר אינם מתמודדים רק עם כוח עיבוד. הם מתמודדים עם בעיית תנועה של מידע. מודלים גדולים דורשים העברה רציפה של נתונים בין מאיצים, זיכרונות, מתגים ואחסון. אם התקשורת בין הרכיבים אינה עומדת בקצב, המעבדים עצמם ממתינים לנתונים והמערכת כולה מאבדת יעילות. לכן התעשייה מחפשת פתרונות שיקטינו את עלות האנרגיה של כל ביט מידע ויגדילו את רוחב הפס הזמין.

המסר המרכזי מהרצאתו של רויזין הוא שפוטוניקת סיליקון עוברת ממעמד של טכנולוגיה נישתית לתשתית הנדסית מרכזית של עידן ה-AI. היא אינה מחליפה את השבבים האלקטרוניים, אלא משלימה אותם ומאפשרת להם לפעול בקנה מידה גדול יותר. ככל שמרכזי הנתונים נעשים צפופים, מהירים ותובעניים יותר, החיבור בין עולם ה-CMOS לעולם האופטי הופך לאחד המפתחות להמשך ההתרחבות של תשתיות הבינה המלאכותית.

הפוסט ד"ר יעקב רויזין מטאואר: פוטוניקת סיליקון הופכת לתשתית מרכזית של מרכזי נתונים ל-AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מושב הנעילה של ChipEx2026 הוקדש לאחת השאלות המורכבות ביותר של תעשיית ההייטק הישראלית: כיצד ממשיכים להקים בישראל חברות שבבים חדשות, כאשר עלויות הפיתוח, הסיכון הטכנולוגי ומשך הזמן עד למוצר מסחרי הולכים וגדלים. השיחה נערכה בין איל וולדמן, ממייסדי מלאנוקס ואחד היזמים המזוהים ביותר עם תעשיית השבבים הישראלית, לבין צביקה גולצמן מרשות החדשנות, העוסק בתחומי הבינה המלאכותית והשבבים. על פי פתיחת המושב, הכנס התקיים למרות ביטולים רבים של מרצים ומציגים מחו"ל, אך משך יותר מ־1,200 משתתפים.

זו לא הייתה הרצאה רגילה וגם לא הנחיה חד־כיוונית. מדובר היה בשיחת במה שבה בתחילה גולצמן הציב את השאלות המרכזיות בפני ולדמן, ובהמשך התהפכו התפקידים והשניים בחנו יחד את האתגרים מנקודת מבט יזמית, תעשייתית ומדינתית. השאלה שעמדה במרכז הדיון הייתה מדוע סטארטאפ שבבים אינו דומה לסטארטאפ תוכנה, ומה ישראל צריכה לעשות כדי לוודא שגם בעתיד יקומו בה חברות עמוקות טכנולוגית בתחום הסיליקון.

גולצמן פתח בהבחנה בין תרבות הסטארטאפים המוכרת מעולמות התוכנה לבין המציאות של פיתוח שבבים. בעולם התוכנה אפשר להוציא גרסה, לבדוק אותה, לתקן במהירות ולשחרר עדכון. בעולם השבבים, כל החלטה נעשית מוקדם יותר, יקרה יותר וקשה יותר לתיקון. לדבריו, סטארטאפים בתחום השבבים הם מבחן קיצון לא רק ליזמים, אלא גם למשקיעים, לאקו־סיסטם ולמדיניות המדינה שבה הם קמים.

ולדמן הסביר מהניסיון שלו כי כאשר מפתחים סיליקון, רמת הסיכון והעלות שונה לחלוטין. העלות של תכנון רכיב והעברתו לייצור עולה בכל דור חדש של תהליך ייצור. המעבר מתכנון דיגיטלי למסכות פיזיות ולייצור הוא שלב קריטי, יקר ומסוכן, שבו טעות אינה דומה לבאג תוכנה שאפשר לתקן בעדכון מהיר. לכן חברת שבבים צעירה זקוקה מהיום הראשון למשמעת הנדסית, להון משמעותי, לשותפים נכונים וליכולת לתכנן כמה צעדים קדימה.

מהדיון עלה כי הקושי בהקמת חברת שבבים אינו רק טכנולוגי. הוא נוגע גם למבנה ההשקעה, לזמינות של כוח אדם מנוסה, לגישה לכלי תכנון יקרים, לקשרים עם מפעלי ייצור ולנכונות של לקוחות אסטרטגיים להמר על חברה צעירה. בניגוד לחברת תוכנה, שיכולה להגיע לשוק במהירות יחסית ולבנות הכנסות תוך כדי תיקון המוצר, חברת שבבים נדרשת להשקיע סכומים גדולים עוד לפני שהמוצר הראשון מגיע ללקוח.

השיחה בין וולדמן לגולצמן הציבה את תעשיית השבבים כחלק מהשאלה הרחבה יותר של עצמאות טכנולוגית ויכולת תחרות לאומית. ישראל מחזיקה בידע הנדסי עמוק, במסורת של חברות שבבים מצליחות ובניסיון משמעותי בתחומי תקשורת, עיבוד, זיכרון ומערכות מורכבות. אבל כדי לשמר את היתרון הזה נדרש פייפליין מתמשך של חברות חדשות. פייפליין כזה אינו נוצר מעצמו. הוא דורש שילוב בין יזמים מנוסים, משקיעים שמבינים את לוחות הזמנים של חומרה עמוקה, תמיכה ממשלתית ממוקדת, אקדמיה רלוונטית ותעשייה שמסוגלת ללוות חברות צעירות בשלבי הסיכון הגבוהים ביותר.

המסר המרכזי של השיחה היה כי שבבים אינם עוד תחום אחד בתוך ההייטק. הם התשתית המרכזית שעליה נשענים בינה מלאכותית, תקשורת, ביטחון, רכב, מחשוב ענן ותעשיות עתידיות נוספות. לכן לשאלה כיצד מקימים בישראל עוד חברות שבבים יש חשיבות אסטרטגית אשר תשפיע על מקומה של ישראל בשרשרת הערך הטכנולוגית העולמית.

הפוסט איל וולדמן וצביקה גולצמן: למה סטארטאפ שבבים הוא מבחן קיצון לישראל 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.

משרד הכלכלה והתעשייה מציב יעד שאפתני לתעשיית השבבים הישראלית: מעבר ממעמד של מרכז מו"פ חשוב למעמד של מוקד גלובלי רחב יותר, שיכלול תשתיות, בדיקות, פיתוח עסקי, שיתופי פעולה תעשייתיים וחיבור לשווקים בין־לאומיים. הדברים הוצגו באירוע הבכירים של ChipEx2026 על ידי שלמה לוי, מנכ"ל מינהלת הצמיחה במשרד הכלכלה.

משרד הכלכלה והתעשייה מציב יעד שאפתני לתעשיית השבבים הישראלית: מעבר ממעמד של מרכז מו"פ חשוב למעמד של מוקד גלובלי רחב יותר, שיכלול תשתיות, בדיקות, פיתוח עסקי, שיתופי פעולה תעשייתיים וחיבור לשווקים בין־לאומיים. הדברים הוצגו באירוע הבכירים של ChipEx2026 על ידי נציגת/נציג מינהלת הצמיחה במשרד הכלכלה. מינהלת הצמיחה היא גוף ביצוע שהוקם ליישום התוכנית הלאומית לצמיחה כלכלית של משרד הכלכלה והתעשייה, ומבוססת על מודל הקלאסטרים התחרותיים של פרופ' מייקל פורטר. (מנהלת הצמיחה הלאומית)

לפי הדברים שהוצגו באירוע, מינהלת הצמיחה רואה בשבבים תשתית לאומית, בדומה לחשמל, מים ואנרגיה. בעולם שבו בינה מלאכותית, רפואה מתקדמת, רכב אוטונומי, ביטחון, חקלאות חכמה ותעשייה מתקדמת תלויים כולם במוליכים למחצה, יכולת בתחום השבבים הופכת ליכולת אסטרטגית של מדינות.

הדוברת/הדובר הציג/ה נתון מרכזי: שוק השבבים העולמי צפוי להגיע לכ־1.6 טריליון דולר עד 2030, בעוד ישראל מחזיקה כיום בכ־3% ממנו בלבד. יעד שהוצג בהרצאה הוא להגיע לכ־10% מהשוק העולמי, לא באמצעות ניסיון להתחרות בכל שרשרת הייצור, אלא באמצעות התמקדות בתחומים שבהם לישראל יש יתרון יחסי: מו"פ עמוק, תוכנה, סייבר, תכנון מערכות, יזמות, קשרים עם חברות רב־לאומיות ויכולת לפתור צווארי בקבוק טכנולוגיים.

המסר המרכזי היה כי ישראל אינה צריכה לבנות בהכרח אקוסיסטם מלא של מפעלי ייצור בכל שכבה, כפי שעושות מעצמות גדולות. במקום זאת, עליה לבחור בחוכמה את נקודות ההתערבות שבהן היא יכולה לייצר ערך גבוה: תשתיות אבטיפוס, יכולות ולידציה, מתקני בדיקה, תשתיות פיתוח מתקדמות לחברות קטנות ובינוניות, וחיבור בין חברות גדולות, סטארט־אפים, ממשלה, אקדמיה ומשקיעים.

אחד הרעיונות המרכזיים שהוצגו הוא הקמת "חוק שבבים ישראלי" – מסגרת אסטרטגית שתאגד את הממשלה והתעשייה סביב מפת דרכים לאומית. מסגרת כזו אמורה לספק ודאות, השקעות, תכנון ארוך טווח ויכולת למשוך השקעות גלובליות נוספות לישראל. הדוברת/הדובר הזכיר/ה כי ארה"ב, קוריאה, הודו ומדינות נוספות כבר מחזיקות באסטרטגיות לאומיות לתחום השבבים, וכי ישראל אינה יכולה להישאר מחוץ למהלך הזה.

לצד הקריאה למעורבות ממשלתית, הושם דגש ברור על אחריות התעשייה. לפי הדוברת/הדובר, שינוי כזה לא יתרחש מהממשלה לבדה. הוא יקרה רק אם חברות גדולות יפתחו דלתות לשיתופי פעולה, אם תאגידים ישקיעו בפיילוטים ובתשתיות, ואם ארגוני ייצור, אינטגרציה והנדסה ישתתפו בבניית שרשרת ערך מקומית.

היעד הרחב יותר אינו רק הגדלת היצוא, אלא בניית מנוע צמיחה חדש למשק הישראלי. מנוע כזה אמור לשלב פריון גבוה, תעסוקה איכותית, חדשנות, חוסן לאומי וצמיחה אזורית. המסר שהוצג ב־ChipEx2026 היה כי לישראל יש חלון הזדמנויות להפוך מאומת מו"פ לאחת המדינות המשפיעות על עיצוב תעשיית השבבים העולמית בעשור הקרוב.

אמפמ
כותרת: משרד הכלכלה: ישראל צריכה חוק שבבים משלה כדי להפוך למרכז עולמי בתחום
כותרת משנה: מינהלת הצמיחה הציגה ב־ChipEx2026 יעד שאפתני: הגדלת חלקה של ישראל בשוק השבבים העולמי מכ־3% לכ־10% באמצעות תשתיות משותפות, תוכנית לאומית ושיתוף פעולה עם התעשייה
תגים: שבבים,
ביטוי מפתח: חוק שבבים ישראלי
נרדפים: אסטרטגיית שבבים לאומית, תעשיית מוליכים למחצה, תשתיות שבבים, קלאסטר שבבים, תכנון שבבים
israel-chip-act-growth-administration-chipex2026

הפוסט שלמה לוי מנכ"ל מינהלת הצמיחה במשרד הכלכלה: ישראל צריכה חוק שבבים משלה כדי להפוך למרכז עולמי בתחום הופיע לראשונה ב-Chiportal.

טל ענבר, מנהל בכיר להנדסת שבבים באפל ישראל, הציג בכנס ChipEx הצצה נדירה יחסית לאופן שבו אפל מתכננת את משפחות השבבים שלה. אפל ידועה כחברה שאינה מרבה לחשוף את פרטי תהליכי הפיתוח שלה בכנסים מקצועיים, ולכן ההרצאה סיפקה מבט מעניין על הדרך שבה החברה מצליחה להרחיב את אותה תפיסת תכנון ממכשירים קטנים כמו שעונים ואוזניות ועד מחשבי Mac עתירי ביצועים.

ענבר הזכיר כי אפל החלה את מסע השבבים שלה עם שבבי האייפון הראשונים, ובהמשך הרחיבה את הפורטפוליו לשבבים לאייפד, לשעון, לאוזניות ולבסוף גם למחשבי Mac. נקודת המפנה המרכזית הייתה בשנת 2020, עם הצגת M1, השבב הראשון של אפל למחשבי מק. מאז התפתחה משפחת ה־M לדורות מתקדמים יותר, וכיום היא כוללת את שבבי M5 Pro ו־M5 Max, שמבוססים על ארכיטקטורה חדשה בשם Fusion Architecture. אפל עצמה מתארת את M5 Pro ו־M5 Max כשבבים שנבנו מהיסוד לעומסי AI ומשלבים שני dies למערכת אחת על שבב.

המסר המרכזי של ענבר היה שההצלחה של אפל אינה נשענת רק על הגדלת מספר הליבות או על מעבר לתהליך ייצור מתקדם יותר. לדבריו, האתגר האמיתי הוא יצירת ארכיטקטורה שיכולה לגדול בצורה מבוקרת בין מוצרים שונים. אותה מערכת צריכה לתמוך במספר שונה של ליבות CPU ו־GPU, ברמות שונות של זיכרון, במעטפות הספק שונות ובדרישות שונות של השהיה ורוחב פס. מחשב שמריץ משחק, עיבוד גרפי, שמע ותקשורת חיצונית במקביל, למשל, צריך לתעדף את זרימת המידע כך שלא ייפלו פריימים, שלא יהיו ניתוקים בשמע ושכל רכיב יקבל את המשאבים הדרושים בזמן.

אחד העקרונות המרכזיים שעליהם דיבר ענבר הוא ארכיטקטורת הזיכרון האחוד של אפל. במקום שכל רכיב במערכת ינהל מרחב זיכרון נפרד, המעבד המרכזי, המעבד הגרפי ורכיבים נוספים רואים מרחב זיכרון משותף. מבחינת התוכנה, המשמעות היא פישוט גדול: פחות העתקות מיותרות, פחות תיאום בין אזורי זיכרון שונים ויכולת להעביר משימות בין רכיבים בצורה יעילה יותר. לפי ענבר, מימוש עיקרון כזה בשבבים קטנים יחסית הוא מורכב, אך ככל שעולים לשבבים גדולים יותר הוא הופך לאתגר הנדסי משמעותי הרבה יותר.

העיקרון השני הוא שימוש חוזר בבלוקים הנדסיים. אפל אינה מתכננת כל שבב כפרויקט נפרד לחלוטין. במקום זאת, היא משתפת רכיבי IP, ממשקי תוכנה, מנגנוני בקרה ובלוקים פיזיים בין מוצרים שונים. כך ניתן לקצר את זמן הפיתוח, לצמצם סיכונים ולהבטיח שהתוכנה תזהה דפוסים מוכרים גם כאשר החומרה גדולה או קטנה יותר. ענבר הזכיר כדוגמה את הצורך בממשקי חומרה־תוכנה ברורים, בקרי פסיקות ומנגנוני ניהול ביצועים והספק שפועלים באופן דומה בין משפחות מוצרים שונות.

בדור החדש של שבבי M5 Pro ו־M5 Max מודגש גם המעבר לאריזה מתקדמת. אפל מתארת את Fusion Architecture כדרך לחבר שני dies למערכת אחת על שבב. לפי הנתונים הרשמיים, M5 Pro תומך בעד 64 גיגה־בייט זיכרון אחוד וברוחב פס של עד 307 גיגה־בייט לשנייה, בעוד M5 Max תומך בעד 128 גיגה־בייט וברוחב פס של עד 614 גיגה־בייט לשנייה. הנתונים האלה ממחישים את הקשר בין תכנון הזיכרון, רוחב הפס והיכולת להריץ עומסי AI ועיבוד גרפי כבדים במחשב נייד.

ההרצאה הדגישה כי מבחינת אפל, שבב אינו רכיב מבודד. הוא חלק ממערכת שלמה הכוללת חומרה, מערכת הפעלה, תוכנה, ניהול אנרגיה וממשקי משתמש. זו אחת הסיבות לכך שהחברה יכולה להתאים את אותה פילוסופיית תכנון למוצרים שונים מאוד: משעון עם מעטפת הספק מצומצמת ועד מחשב מקצועי. במובן זה, הדור החדש של שבבי M אינו רק עוד קפיצה בביצועים, אלא המחשה לאופן שבו אפל הופכת ארכיטקטורה פנימית משותפת למנוע פיתוח רב־שנתי.

הפוסט אפל חשפה ב־ChipEx2026 את עקרונות התכנון של שבבי M הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הצמיחה המהירה של יישומי בינה מלאכותית מציבה את מרכזי הנתונים בפני מגבלה פיזיקלית והנדסית ברורה: קשה יותר ויותר להעביר כמויות עצומות של מידע באמצעות חיבורי נחושת רגילים, בלי להיתקל בצריכת חשמל גבוהה, התחממות, השהיות ומגבלות קלט־פלט. בהרצאה שנשא בכנס ChipEx2026, הציג יעקוב רויזין מטאואר סמיקונדקטור את פוטוניקת הסיליקון כאחת הטכנולוגיות המרכזיות שיאפשרו להמשיך להגדיל את תשתיות ה־AI בשנים הקרובות.

לדברי רויזין, המגבלות המרכזיות של מערכות אלקטרוניות גדולות אינן נובעות רק מכוח החישוב של המעבדים עצמם. הן קשורות גם ליכולת להזיז נתונים במהירות בין מעבדים, זיכרונות, שרתים וארונות תקשורת. תשתיות AI מודרניות זקוקות להעברת מידע בהיקפים עצומים, ולעיתים צוואר הבקבוק אינו החישוב אלא התקשורת. כאן נכנסת לתמונה פוטוניקת הסיליקון: שימוש באור, במקום באלקטרונים בלבד, כדי להעביר מידע בקצבים גבוהים יותר ובצריכת אנרגיה נמוכה יותר.

רויזין חילק את האתגר לשלושה ממדי הרחבה. הראשון הוא Scale Up – הגדלת צפיפות החישוב בתוך ארון שרתים יחיד. השני הוא Scale Out – חיבור יעיל בין ארונות רבים באותו מרכז נתונים. השלישי הוא Scale Across – חיבור בין מרכזי נתונים במרחקים גדולים. בכל אחד מהמקרים, החיבור האופטי אמור להפחית את העומס על החיבורים החשמליים ולשפר את היחס בין ביצועים, רוחב פס וצריכת חשמל.

ממקלטים אופטיים נשלפים לאופטיקה משולבת במעבד

השימוש המסחרי המרכזי כיום בפוטוניקת סיליקון נמצא במקמ"שים אופטיים, רכיבים שממירים אותות חשמליים לאותות אופטיים ולהפך. רכיבים אלה מחברים בין שרתים, מתגים ומערכות מחשוב עתירות ביצועים. לפי רויזין, זהו כבר שוק גדול מאוד, בעיקר עבור חיבורי Scale Out במרכזי נתונים.

השלב הבא הוא מעבר ל־Co-Packaged Optics, או CPO. בגישה זו, הרכיבים האופטיים אינם נמצאים רק בקצה המערכת, אלא משולבים קרוב הרבה יותר לרכיבי החישוב והתקשורת החשמליים. קיצור המרחק שאותו צריכים לעבור האותות החשמליים מפחית הספק, מקטין השהיה ומאפשר רוחב פס גבוה יותר. טאואר עצמה הודיעה בנובמבר 2025 על טכנולוגיית יציקה חדשה ל־CPO, המבוססת על אינטגרציה תלת־ממדית בקנה מידה של פרוסות שבבים ועל שילוב בין פוטוניקת סיליקון לבין רכיבי SiGe BiCMOS. (Tower Semiconductor)

רויזין הדגיש כי אחד היתרונות של פוטוניקת סיליקון הוא התאמתה לתשתיות ייצור קיימות של CMOS. מפעלי יציקה שכבר צברו ניסיון של עשרות שנים בייצור שבבים יכלו להיכנס לתחום במהירות יחסית, כאשר הביקוש מצד מרכזי הנתונים, תשתיות AI ותקשורת 5G ו־6G החל לגדול. לפי הנתונים שהוצגו בהרצאה, טאואר מפעילה שישה מפעלי ייצור בעולם, וארבעה מהם מעורבים בייצור רכיבי פוטוניקת סיליקון, כולל המפעל במגדל העמק. החברה מדווחת על הרחבה מהירה של הקיבולת בתחום זה, עם גידול של פי ארבעה בשנה שעברה וצפי לגידול נוסף השנה.

הכיוון הטכנולוגי ברור: רוחבי הפס עולים במהירות. כיום מדובר במערכות של 1.6 טרה־ביט לשנייה, כאשר היעד הבא הוא 3.2 טרה־ביט לשנייה. במרץ 2026 הודיעו טאואר ו־Coherent על הדגמה של העברת נתונים בקצב 400 גיגה־ביט לשנייה לערוץ, באמצעות מודולטור סיליקון בתהליך פוטוניקת סיליקון המתאים לייצור, כצעד לעבר מקמ"שים אופטיים של 3.2 טרה־ביט לשנייה. (Tower Semiconductor)

האתגר הבא: מקורות אור, מודולטורים ואינטגרציה תלת־ממדית

לצד הייצור עצמו, רויזין הצביע על כמה אבני בניין שיקבעו את קצב ההתקדמות של התחום. אחת מהן היא שילוב מקורות אור על גבי שבב פוטוני. בין הפתרונות שהוזכרו נמצאים לייזרים מבוססי אינדיום פוספיד, המשולבים כ־chiplets בתוך שבבי פוטוניקת סיליקון, וכן מקורות אור מסוג VCSEL, שמתחילים להראות יכולות מודולציה גבוהות במיוחד.

מרכיב מרכזי נוסף הוא המודולטור – הרכיב שמקודד מידע על גבי האור. מודולטורים מבוססי אינדיום פוספיד או ליתיום ניובט יכולים לפעול בקצבים גבוהים מאוד, ובכך להגדיל את כמות המידע שניתן להעביר בכל ערוץ אופטי. לצד זאת, רויזין התייחס גם לרכיבי סיליקון ניטריד, המתאימים ליישומים שבהם נדרש אובדן אופטי נמוך במיוחד, למשל בתחומים כמו מחשוב קוונטי או רכיבים לא־ליניאריים.

תחום נוסף שהוזכר הוא מטא־חומרים. אלה מבנים זעירים מאוד, שמאפשרים לשלוט באור בדרכים שקשה להשיג באופטיקה קלאסית. באמצעות תכנון וייצור מדויקים של מבנים כאלה ניתן ליצור אלמנטים אופטיים חדשים, לשפר ביצועים ולהקטין את שטח הרכיבים.

בסופו של דבר, המסר המרכזי של ההרצאה היה שפוטוניקת סיליקון אינה רכיב נלווה בלבד, אלא שכבת תשתית מרכזית בדור הבא של מרכזי הנתונים. היא אינה מחייבת בהכרח את צומתי הייצור האלקטרוניים המתקדמים ביותר, אך היא דורשת שליטה עמוקה בחומרים, ליתוגרפיה, אינטגרציה תלת־ממדית, תכנון אלקטרוני־אופטי וייצור בנפחים גדולים. בעולם שבו מודלי AI גדולים דורשים עוד ועוד רוחב פס, הטכנולוגיה הזאת עשויה לקבוע לא רק כמה מהר המערכות יחשבו, אלא גם כמה ביעילות הן יצליחו לדבר זו עם זו.

הפוסט פוטוניקת סיליקון תהפוך לתשתית מרכזית בדור הבא של מרכזי הנתונים ל־AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

 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.