חברת proteanTecs הישראלית השיקה חבילת פתרונות לניהול הבריאות, ההספק והביצועים של מערכות מרובות־שבבים. הפתרונות מרחיבים את טכנולוגיית הניטור מתוך הסיליקון שפיתחה החברה, ומיישמים אותה ברמת המארז השלם ובכל אחד מה־Chiplets המשולבים בו.

המעבר למארזים מרובי־שבבים מואץ בעקבות הדרישות של מערכות בינה מלאכותית ומחשוב עתיר ביצועים. במקום לייצר שבב מונוליתי גדול, היצרניות משלבות במארז אחד מעבדים, מאיצים, רכיבי קלט ופלט וערימות זיכרון HBM. השיטה מאפשרת להגדיל את מספר הטרנזיסטורים ואת רוחב הפס, אולם היא גם מייקרת את מחירו של כשל המתגלה בשלב מאוחר.

רכיב סיליקון שנראה תקין בבדיקת Pass/Fail רגילה עלול להתגלות כגבולי רק לאחר שחובר לרכיבים יקרים נוספים. במקרה כזה עשוי היצרן לאבד לא רק את הרכיב הבעייתי, אלא את המארז כולו.

מיון חכם יותר לפני ההרכבה

הפתרון של proteanTecs נועד לספק מידע פרמטרי על כל Die כבר בשלב מיון הפרוסה. במקום להסתפק בחלוקה לרכיבים תקינים ופסולים, המערכת יכולה לדרג אותם לפי נתונים דוגמת מהירות, צריכת הספק וזליגת זרם.

כך ניתן לזהות רכיבים הנמצאים קרוב לגבולות המפרט ולבחור בצורה מושכלת אילו מהם יורכבו יחד. החברה מכנה את התהליך Chiplet Mix & Match. הוא נועד לשפר את איכותם של רכיבי Known Good Die ו־Known Good Stack ולהגדיל את התפוקה הכוללת של המארזים.

לאחר ההרכבה משווה המערכת את התנהגות הרכיבים למידע שנאסף לפני האריזה. ההשוואה יכולה לחשוף שינויים שנוצרו בעקבות השילוב, ובהם הפרשי טמפרטורה, רעשים ברשתות אספקת החשמל והשעון, מאמצים מכניים והשפעות המשתנות בהתאם לעומס העבודה.

“מארזים מתקדמים יוצרים יחסי גומלין חשמליים, תרמיים ומכניים עדינים שבדיקות רגילות של תקין או לא־תקין אינן מסוגלות לחשוף”, מסרה אוולין לנדמן, מייסדת משותפת וסמנכ״לית הטכנולוגיות של proteanTecs. לדבריה, ניטור נפרד של כל Chiplet מאפשר להבין לא רק אם המארז פועל, אלא כיצד כל רכיב מתנהג וכיצד הרכיבים משפיעים זה על זה.

ניטור של כל ערוץ תקשורת

הטכנולוגיה של החברה מבוססת על מעגלי ניטור זעירים המכונים Agents, המוטמעים בתוך הסיליקון בזמן תכנון השבב. הם מודדים משתנים דוגמת מתח, טמפרטורה, השהיה, שולי תזמון וצריכת הספק, ומעבירים את הנתונים לתוכנה המנתחת את מצב הרכיב.

במערכות מרובות־שבבים ניתן להטמיע את מעגלי הניטור בתוך ה־Chiplets עצמם, בממשקי ה־PHY ובשבבי הבסיס של זיכרונות HBM. החברה מציעה גם ניטור פרמטרי של ערוצי התקשורת בין הרכיבים, לרבות רוחב עין האות, ריצוד, היסט ושולי הפעולה של כל ערוץ.

הניתוח אמור לזהות ערוצים גבוליים ותקלות סמויות שאינן גורמות בהכרח לכשל מיידי. במקרים מסוימים ניתן להשתמש במידע להפעלת ערוץ חלופי, להחלפת מודול או להתאמת תנאי ההפעלה לפני שההידרדרות הופכת לתקלה.

הפתרונות מיועדים לארכיטקטורות מארז מסוג 2.5D ו־3D ולמערכות הכוללות מעבדי CPU, מאיצים גרפיים, מעבדי NPU, רכיבי תקשורת ו־HBM. הם תומכים גם בממשקי UCIe ובמערכות זיכרון ממשפחת HBM, לרבות HBM4.

לדברי החברה, היכולות החדשות כבר משולבות בהתקשרויות רב־שנתיות ורב־דוריות עם לקוחות, אולם היא לא מסרה את שמותיהם או נתונים כמותיים על היקף הפריסה. ההכרזה ממחישה כיצד הופך המארז המתקדם ממעטפת המחברת רכיבים למערכת מחשוב מורכבת, הדורשת כלי בדיקה וניטור משלה.

proteanTecs הוקמה בשנת 2017 ומרכזה בישראל. החברה תערוך ב־26 באוגוסט וובינר משותף עם יצרנית המארזים Amkor Technology, שיעסוק באתגרי ההספק, הביצועים והאמינות של מערכות מבוססות Chiplets המגיעות לייצור המוני.

proteantecs-multi-die-chiplet-monitoring.jpg

מקור: הודעת החברה המלאה ועמוד פתרונות המארזים המתקדמים של proteanTecs.

הפוסט proteanTecs מרחיבה את הניטור מתוך הסיליקון למארזים מרובי־שבבים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת השבבים האמריקנית TYLsemi יצאה ממצב חשאי והודיעה על גיוס של 43 מיליון דולר בסבב מוקדם, שנועד לממן פיתוח פלטפורמה המבוססת על Chiplets עבור שבבי בינה מלאכותית מותאמים אישית. בסבב השתתפה קרן ההון־סיכון הישראלית Viola Ventures, לצד הקרן המובילה Matter Venture Partners,‏ GHOVC, חברת Egis Technology ומשקיעים אסטרטגיים מתעשיות השבבים ותשתיות ה־AI.

החברות לא מסרו כיצד התחלקה ההשקעה בין המשתתפים או מהו הסכום שהשקיעה ויולה. TYLsemi, שמרכזה בסן חוזה ופועלת גם בבנגלור שבהודו, הוקמה ב־2026 בידי מוהיט גופטה וסוניל בהרדוואג'. השניים מילאו בעבר תפקידים בכירים ב־Alphawave Semi, שנרכשה בידי קוואלקום, וכן ב־SiFive,‏ Cadence,‏ Rambus וחברות שבבים נוספות.

ההשקעה נעשתה מטעם ויולה בהובלת צביקה אורון, שותף מנהל ב־Viola Ventures, האחראי להשקעות בתחומי השבבים, תשתיות AI, סייבר ויישומי בינה מלאכותית. Viola Ventures היא זרוע ההשקעות בחברות צעירות של קבוצת ויולה הישראלית, המנהלת לפי אתר הקבוצה נכסים בהיקף של יותר מ־7 מיליארד דולר.

אורון אמר כי TYLsemi מפתחת פלטפורמת Chiplets היכולה לשרת הן חברות ענן גדולות והן חברות AI צעירות. לדבריו, הפלטפורמה עשויה להפוך את פיתוחם של שבבים מותאמים אישית מתהליך הזמין בעיקר לחברות הגדולות ביותר לתשתית שנגישה לקבוצה רחבה יותר של מפתחים.

פירוק השבב לאבני בניין

Chiplet הוא רכיב סיליקון קטן המבצע תפקיד מוגדר, ומשולב במארז אחד עם רכיבים נוספים. במקום לתכנן ולייצר שבב גדול ומונוליתי הכולל את כל יכולות העיבוד, הזיכרון והתקשורת, ניתן להרכיב מערכת מכמה רכיבים, שלעתים אף מיוצרים בטכנולוגיות תהליך שונות.

המעבר הזה צובר תאוצה בתעשיית ה־AI, שבה גודלם ומורכבותם של השבבים מתקרבים למגבלות הייצור. חלוקת המערכת ל־Chiplets יכולה לשפר את תפוקת הייצור, לאפשר שימוש חוזר ברכיבים קיימים ולשלב במארז אחד יחידות שיוצרו בתהליכים המתאימים לכל אחת מהן.

עם זאת, הפיצול יוצר אתגר אחר: יש צורך להעביר כמויות גדולות של נתונים בין הרכיבים, לספק להם חשמל ביעילות ולשלב אותם במארז מתקדם. TYLsemi מבקשת לספק את שכבות התשתית האלה באמצעות רכיבים מוכנים המבוססים על תקנים פתוחים, ובראשם תקן הקישור UCIe.

החברה הציגה ארבע משפחות מוצרים מתוכננות:

• TYL.IO – רכיבי קישוריות התומכים בין היתר ב־PCIe וב־UALink, עם מפת דרכים לשילוב תקשורת אופטית במארז.
• TYL.Power – וסת מתח משולב המיועד לספק ולנהל את החשמל בתוך מארזי XPU.
• TYL.Mem – משפחת רכיבים מתוכננת לקישור בין המעבד לזיכרונות.
• TYL.Forge – שירות מקצה לקצה לפיתוח שבבים מותאמים, הכולל תכנון, קניין רוחני, אריזה, עבודה מול מפעלי הייצור והכנה לייצור המוני.

לפי החברה, דוגמאות ראשונות של רכיבי TYL.IO ו־TYL.Power צפויות להימסר ללקוחות מתאימים במהלך 2027, בשיתוף עם TSMC. בשלב זה לא נמסרו שמות הלקוחות, אולם החברה טענה כי היא כבר מקיימת התקשרויות עם לקוחות מדרג ראשון.

ניסיון לצמצם את התלות בספק יחיד

שוק השבבים המותאמים למרכזי נתונים נשלט כיום במידה רבה בידי חברות דוגמת ברודקום ומארוול, המספקות לענקיות הענן שילוב של קניין רוחני, תכנון שבבים ויכולות תקשורת מהירה. חלק מהטכנולוגיות שלהן קנייניות, ולכן הלקוח נדרש לעבוד עם אותו ספק לאורך חלק גדול מתהליך הפיתוח.

TYLsemi מציעה מודל המבוסס על תקנים פתוחים, שבו הלקוחות יוכלו לשלב את רכיביה עם מעבדים וטכנולוגיות של ספקים אחרים. המייסד והמנכ"ל מוהיט גופטה אמר ל־רויטרס כי סטנדרטיזציה עדיפה לדעתו על נעילה לספק יחיד, גם אם המודל הקנייני עשוי להעניק לספק יתרון בטווח הקצר.

החברה טוענת כי שימוש ברכיבים מוכנים עשוי להפחית בעד 50% את הזמן והעלות הדרושים לפיתוח שבב AI מותאם, משלב הארכיטקטורה ועד לייצור ההמוני. מדובר בשלב זה ביעד שמציגה החברה, והוא טרם הוכח באמצעות מוצרים שהגיעו לייצור מסחרי רחב.

האתגר המרכזי של TYLsemi יהיה להוכיח שרכיבים של ספקים שונים אכן יכולים להשתלב במארז אחד בלי לפגוע בביצועים, בצריכת החשמל או באמינות. הצלחתה תלויה גם בהתרחבות השימוש בתקני קישור פתוחים ובנכונותן של יצרניות שבבים וענקיות ענן להחליף פתרונות משולבים של ספק יחיד במערכת מודולרית.

הפוסט ויולה משקיעה ב־TYLsemi: גייסה 43 מיליון דולר לפיתוח Chiplets עבור שבבי AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מהפכת הבינה המלאכותית אינה משנה רק את הביקוש לשבבים. היא משנה גם את הדרך שבה מתכננים אותם. משה (מושיקו) אמר (Moshe Emmer), המוביל בקיידנס את תחום הצ'יפלטים ואת פיתוח Janus, ‏IP מסוג non-coherent NoC, מתאר את השינוי הזה משתי זוויות: מצד אחד, קיידנס מספקת פתרונות סיליקון שנדרשים לבניית מערכות AI. מצד שני, היא משלבת יכולות AI בתוך כלי התכנון עצמם, כדי לשנות את הדרך שבה מהנדסים מגיעים לסגירת תכנון, וריפיקציה ואופטימיזציה.

אמר עובד בקיידנס מעט יותר משנתיים ומשתייך ל-Silicon Solutions Group, חטיבה העוסקת בפתרונות סיליקון מקצה לקצה: מ-IP, דרך תתי־מערכות ועד פתרונות מותאמים ללקוחות, כולל שירותי תכנון של שבבים שלמים. לפני כן עבד במשך כ-20 שנה באינטל בישראל. לדבריו, אחד המאפיינים המרכזיים של עידן ה-AI הוא שהמגבלה אינה נמצאת רק בכוח החישוב, אלא גם בגישה לזיכרון. מערכות אימון והסקה זקוקות לרוחב פס גבוה, זמן השהיה נמוך ויכולת להזרים כמויות גדולות של נתונים אל המאיצים ומהם.

לכן, קיידנס משקיעה כיום בשורה של רכיבי IP וממשקים המיועדים לעולם הזה. אחד התחומים המרכזיים הוא זיכרון, ובמיוחד HBM, שהפך לרכיב קריטי במערכות AI מתקדמות. לצד זאת החברה מפתחת ממשקי תקשורת מהירים בין רכיבים, ובהם PCIe, Ethernet בקצבים גבוהים, SerDes ו-UCIe, שמאפשר חיבור מהיר בין צ'יפלטים שונים בתוך אותו מארז. המטרה היא לאפשר בניית מערכות AI שבהן רכיבי החישוב, הזיכרון והתקשורת עובדים כמערכת אחת צפופה ומהירה.

הצ'יפלטים הם אחד המוקדים המרכזיים בעבודתו של אמר. לדבריו, התחום עדיין חדש יחסית, אך הוא עובר תהליך מהיר של סטנדרטיזציה והנגשה. בעבר, שימוש בצ'יפלטים היה בעיקר נחלתן של חברות גדולות מאוד, שיכלו להרשות לעצמן אינטגרציה יקרה ולא תמיד סטנדרטית בתוך המארז. כעת, בזכות תקנים כמו UCIe, התקדמות בכלי התכנון ושיפור יכולות האינטגרציה אצל הפאונדריז, השימוש בצ'יפלטים הופך נגיש יותר גם לחברות קטנות ובינוניות.

בקיידנס רואים בצ'יפלט לא רק רכיב טכנולוגי, אלא גם שירות תכנוני. לקוח אחד יכול לבקש רק תכנון פיזי עבור ארכיטקטורה קיימת. לקוח אחר יכול לבקש פתרון מלא, מהארכיטקטורה ועד סיליקון עובד. יש מי שירצה לקבל GDS ולבצע את ה-tapeout בעצמו, ויש מי שיבקש לקבל שבב מתפקד. הגמישות הזו, לדברי אמר, היא חלק מהשינוי שעובר שוק הסיליקון.

לצד ביצועים ותקשורת, תחום נוסף שמקבל משקל גובר הוא אבטחה. אמר מציין כי קיידנס שילבה בתוך Silicon Solutions Group את חברת SecureIC הצרפתית, שנרכשה על ידי החברה, וכי יכולות האבטחה שלה כבר משולבות כחלק מהפתרונות שמוצעים ללקוחות. בעולם של צ'יפלטים ותתי־מערכות מורכבות, אבטחה אינה יכולה להיות תוספת מאוחרת. היא צריכה להיות חלק מארכיטקטורת המערכת.

הציר השני שבו מתמקדת קיידנס הוא הכנסת AI לתוך כלי ה-EDA עצמם. כאן הדגש עובר מ-AI כחומרה אל AI ככלי עבודה למהנדסים. אמר מתאר את הכיוון הזה כמעבר לעבודה ברמת הפשטה גבוהה יותר. במקום שהמהנדס יריץ כלי בודד, יבחר ידנית קונפיגורציות וינסה סדרה של ריצות, סוכני AI יכולים לסייע בבניית חלופות, בהרצת ניסויים מקבילים, בהמלצה על תצורות מתאימות ובקישור בין כלים שונים לאורך זרימת העבודה.

לדבריו, אחד השינויים החשובים הוא שהפתרונות החדשים אינם נשארים בתוך כלי יחיד. בעבר עולם ה-EDA היה מחולק לכלים נפרדים: כלי אימפלמנטציה, כלי ניתוח תזמון, כלי סגירת תכנון, סימולטורים, כלי דיבאג וכלי וריפיקציה. Agentic AI מחייבת אינטגרציה חזקה יותר בין הכלים האלה, משום שסוכן AI יעיל צריך להבין את התמונה הרחבה ולא רק פעולה נקודתית אחת. המטרה היא לאפשר למהנדס לעבוד מול מערכת שמסייעת לו לייעל את התכנון כולו, ולא רק להריץ פקודה בכלי מסוים.

לישראל יש תפקיד משמעותי במאמץ הזה של קיידנס. אמר מציין כי לקיידנס מרכז פיתוח חשוב בארץ, הכולל בין היתר את פיתוח Jasper, שאותו מוביל זיעד חנה, וכן פעילות משמעותית סביב שילוב Agentic AI בתוך כלי החברה. לדבריו, קבוצת Silicon Solutions Group משמשת במידה רבה כ-Customer Zero פנימי: אנשי התכנון של קיידנס משתמשים ביכולות החדשות ראשונים, מסייעים להגדיר את הסוכנים ומספקים משוב שמאפשר לשפר אותם לפני הגעה רחבה יותר ללקוחות.

תחומי פעילות נוספים בישראל כוללים וריפיקציה, VIP ו-Verisium. אף שאמר עצמו יושב באוסטין, טקסס, ולא מנהל צוות פיתוח בישראל, הוא מדגיש כי הוא עובד באופן הדוק עם הצוותים בארץ, בעיקר סביב לקוחות, מכירות ותמיכה טכנית. לדבריו, החיבור לישראל חשוב לו גם ברמה האישית, והוא רואה בהשתתפות בכנס בישראל בתקופה הנוכחית עניין בעל משמעות מעבר להיבט העסקי.

אחת התופעות שאמר רואה בכנסים ובמפגשים עם לקוחות בעולם היא פתיחה מחודשת של תחום הסיליקון גם בפני קבוצות קטנות. אם לפני עשור סטארט-אפ של חמישה או עשרה אנשים היה כמעט תמיד סטארט-אפ תוכנה, כיום ניתן לראות קבוצות קטנות שמקימות חברות סיליקון ומכוונות להגיע לשבב אמיתי. בעבר רק חברות עם כיסים עמוקים מאוד וארגוני פיתוח גדולים יכלו לדבר ברצינות על tapeout. כיום, בזכות התקדמות בכלי התכנון, נגישות גבוהה יותר לייצור ופתרונות IP ותכנון מוכנים יותר, גם חברות קטנות יכולות לקחת IP חדשני, לבנות סביבו סיליקון, להדגים אותו במעבדה ולעיתים להפוך אותו למוצר.

אמר רואה בכך התפתחות חיובית לתעשייה. ההייפר־סקיילרים והחברות הגדולות ימשיכו להיות לקוחות מרכזיים, אך הגיוון בשוק מביא חדשנות ממקומות חדשים. עבור קיידנס, המשמעות היא צורך לספק פתרונות שמתאימים לא רק לענקיות הטכנולוגיה, אלא גם לחברות צעירות שמבקשות להגיע מהר יותר לאב־טיפוס או למוצר סיליקון ראשון.

השלב הבא של עולם הצ'יפלטים צפוי להתרחב מעבר לדאטה סנטרים ולתשתיות AI. לפי אמר, בעולמות אלה הצ'יפלטים כבר צוברים תאוצה, אך בעולמות הקצה התהליך עדיין בתחילתו. כאשר צ'יפלטים נכנסים למערכות ניידות, כמו רכב, רובוט, רחפן או מערכת הגנה ניידת, נדרשות בדיקות נוספות מעבר לאמינות חשמלית ותרמית רגילה. צריך לוודא גם אמינות מכנית: שהחיבורים בין הצ'יפלטים לא ייפגעו בתנועה, ברעידות או בתנאי סביבה משתנים. אלה אתגרים חדשים יחסית, והם עדיין בתהליך התגבשות בתעשייה.

התמונה שמציג אמר היא של תעשייה שעוברת משבב יחיד למערכת סיליקון מורכבת יותר. זיכרון, תקשורת, אבטחה, צ'יפלטים, אריזה מתקדמת וכלי EDA מבוססי AI כבר אינם תחומים נפרדים. הם מתחברים למערכת אחת, שבה קצב החדשנות תלוי ביכולת לשלב בין ארכיטקטורה, IP, תכנון פיזי, וריפיקציה ותשתיות ייצור. עבור קיידנס, זהו בדיוק המקום שבו היא מבקשת למצב את עצמה: לא רק כספקית כלים, אלא כשותפה בבניית הדור הבא של הסיליקון לעידן הבינה המלאכותית.

הפוסט ChipEx2026: קיידנס מסמנת את השלב הבא בשבבים ל-AI: צ'יפלטים, זיכרון מהיר ו-Agentic AI בתכנון סיליקון הופיע לראשונה ב-Chiportal.

כבר בחודש נובמבר החולף הודיעה חברת סינופסיס (Synopsys) כי תפטר כ־10% מכוח האדם הגלובלי שלה — כ־2,000 עובדים כחלק מתוכנית ארגון מחדש שמטרתה להפנות השקעות ל“הזדמנויות צמיחה”. המהלך מגיע לאחר השלמת רכישת אנסיס (Ansys) בעסקת מזומן ומניות בהיקף של כ־35 מיליארד דולר, ולאחר שהחברה החמיצה בספטמבר את תחזיות האנליסטים להכנסות הרבעון השלישי.

בישראל העסיקה סינופסיס כ-180 איש בתמיכה בקהילת הEDA הגדולה כאן, וגם אנסיס העסיקה כמה עשרות עובדים. בשל המיזוג חלק מהתפקידים הפכו לכפולים. כתוצאה מכך פוטרו לאחרונה 3 אנשי מכירות ועוד 10 אנשי תמיכה טכנית בסינופסיס ישראל. הפיטורים לוו ברה-ארגון גדול באגף המכירות כמו גם באגף הטכני. בנוסף צפויים פיטורים נוספים ב 2026 ורה ארגון נוסף.

ברקע משפיעה האטה בפעילות בסין, על רקע מגבלות יצוא אמריקניות שפגעו בפתיחת פרויקטי תכנון חדשים שם ואתגרים אצל לקוח ייצור מרכזי; בתחילת יולי הוסרו מגבלות שהוטלו בסוף מאי על יצוא תוכנות תכנון שבבים לסין.

במקביל, רכישת אנסיס מחדדת נקודה ישראלית מהותית: בישראל יש קהילה פעילה של משתמשי סימולציה רב־תחומית (מכני, תרמי, אלקטרומגנטי, זרימה ועוד). אנסיס עצמה מקיימת אירוע ייעודי בשם Simulation World Israel (לשעבר Ansys Tech Day), שמכוון לקהל המקומי ומציג סיפורי הצלחה תעשייתיים. גם באקדמיה, למשל בטכניון, מתועדת נגישות ל“חבילת אנסיס” כמערך כלים ללימוד ולמחקר הנדסי.

סינופסיס מציגה את המיזוג כבסיס לאינטגרציה עמוקה בין עולמות ה־EDA (תכנון שבבים) לבין סימולציות פיזיקליות של מערכות, כולל שימוש ב־AI כדי להתמודד עם מורכבות הולכת וגוברת. באתר החברה לאחר סגירת העסקה מופיע ציטוט של המנכ״ל סאסין גאזי על הצורך ב“אינטגרציה עמוקה יותר של אלקטרוניקה ופיזיקה, משופרת ב־AI”. באותה רוח, פרסום מקצועי מציין שסינופסיס מצפה למסור סט ראשון של יכולות משולבות במחצית הראשונה של 2026, עם “מיזוג מולטיפיזיקס לאורך כל ערימת ה־EDA”.

בתחילת החודש נמסר כי אנבידיה השקיעה 2 מיליארד דולר בסינופסיס במסגרת שיתוף פעולה רב־שנתי לפיתוח כלים חדשים הממנפים יכולות AI לתהליכי תכנון, אימות וסימולציה. עבור ישראל — שבה אנבידיה היא שחקן מרכזי במו״פ שבבים ומערכות — זה מאותת שהציר “EDA+סימולציה+AI” הוא לא סיפור שולי, אלא יעד השקעה אסטרטגי.

הפוסט הפיטורים בסינופסיס הגיעו גם לישראל. לאחר רכישת Ansys צפויה לפטר בין 20 ל-25 עובדים! חלקם כבר פוטרו הופיע לראשונה ב-Chiportal.