קוואלקום הודיעה כי תרכוש את חברת תוכנת הבינה המלאכותית Modular בעסקת מניות המוערכת בכ־3.92 מיליארד דולר. במסגרת העסקה תנפיק קוואלקום עד 19.2 מיליון מניות חדשות לבעלי המניות של Modular. השלמת הרכישה צפויה במחצית השנייה של 2026, בכפוף לקבלת האישורים הרגולטוריים הנדרשים.

הרכישה אינה מוסיפה לקוואלקום רק צוות נוסף של מהנדסים, אלא שכבת תוכנה שנועדה להתמודד עם אחת הבעיות המרכזיות בשוק מאיצי הבינה המלאכותית: הקושי להעביר מודלים ויישומים בין ארכיטקטורות חומרה שונות.

המערכת של Modular מאפשרת למפתחים להפעיל מודלים על מעבדים מרכזיים, מעבדים גרפיים, מעבדים עצביים ושבבים ייעודיים, בלי לכתוב מחדש חלקים נרחבים מהתוכנה עבור כל רכיב. החברה מנסה למצב את עצמה כשכבת תוכנה אופקית, שאינה תלויה ביצרן חומרה יחיד ויכולה לפעול על שבבים של אנבידיה, AMD וספקים נוספים.

האתגר האמיתי נמצא בתוכנה

הרכישה מדגישה כי התחרות בשוק שבבי הבינה המלאכותית אינה מתנהלת רק סביב מספר הליבות, רוחב הפס לזיכרון או ביצועי החישוב. אחד מיתרונותיה המרכזיים של אנבידיה הוא סביבת CUDA, הכוללת כלי פיתוח, ספריות תוכנה ותשתיות שעברו התאמה במשך שנים למעבדים הגרפיים של החברה.

השימוש הנרחב ב־CUDA מקשה על לקוחות לעבור למאיצים מתחרים, גם כאשר אלה מציעים מחיר נמוך יותר או יעילות אנרגטית גבוהה יותר. מעבר לחומרה חדשה מחייב לעיתים התאמות תוכנה, בדיקות ביצועים ושינויים בתהליכי ההפעלה של המודלים.

Modular מבקשת לצמצם את התלות הזאת באמצעות שכבת תוכנה המפרידה בין מודל הבינה המלאכותית לבין המעבד שעליו הוא מופעל. מבחינת קוואלקום, רכישת החברה עשויה לספק לה את החלק החסר באסטרטגיית מרכזי הנתונים: סביבת תוכנה שתאפשר ללקוחות להשתמש במאיציה בלי לוותר על יכולת להעביר עומסי עבודה בין פלטפורמות שונות.

לדברי מנכ"ל קוואלקום, כריסטיאנו אמון, התרחבות הבינה המלאכותית הסוכנת במרכזי נתונים ובמערכות קצה מובילה לשימוש בארכיטקטורות מבוזרות המשלבות מוצרים של כמה ספקים. לדבריו, מערכות כאלה דורשות תשתית תוכנה פתוחה ומודרנית יותר, המאפשרת ללקוחות לבחור היכן וכיצד להפעיל את היישומים שלהם.

מפיתוח שפת Swift לתשתיות AI

Modular הוקמה בשנת 2022 בידי כריס לאטנר וטים דייוויס. לאטנר מוכר בתעשייה כאחד ממפתחי תשתית המהדרים LLVM וכיוצר שפת התכנות Swift של אפל. בהמשך מילא תפקידים בטסלה ובגוגל, שם עסק גם בתשתיות תוכנה עבור מעבדי הבינה המלאכותית TPU.

החברה פיתחה סביבת תוכנה לביצוע היסק – הפעלת מודלים שכבר אומנו – וכן את שפת Mojo, שנועדה לשלב תחביר הדומה ל־Python עם ביצועים והתאמה לעבודה קרובה יותר לחומרה. לפי דיווחים, כ־150 עובדי Modular, ובהם שני המייסדים, צפויים להצטרף לקוואלקום עם השלמת העסקה.

ההתמקדות בהיסק משמעותית במיוחד. בשלב הראשון של פריחת הבינה המלאכותית הושקע חלק גדול מההון באימון מודלים גדולים. ככל שמספר המודלים והמשתמשים גדל, מרכז הכובד עובר בהדרגה לעלות הפעלת המודלים: צריכת החשמל, ניצול הזיכרון, זמני התגובה ומספר הבקשות שכל שרת מסוגל לעבד.

שכבת תוכנה המאפשרת לבצע אופטימיזציה של ההיסק על סוגים שונים של חומרה עשויה להקל על מפעילי ענן וחברות גדולות לשלב מאיצים מתחרים לצד מעבדי אנבידיה.

קוואלקום מחפשת צמיחה מעבר לטלפונים

שבבים לטלפונים חכמים עדיין מהווים חלק מרכזי מפעילותה של קוואלקום, אך החברה מנסה להרחיב את נוכחותה במחשבים אישיים, במכוניות, במערכות קצה ובמרכזי נתונים.

בתחום האחרון היא מתמודדת לא רק עם אנבידיה, אלא גם עם AMD, אינטל וספקיות הענן הגדולות המפתחות מאיצים ושבבים ייעודיים בעצמן. קוואלקום מתכננת להתחיל לספק מעבדי ומאיצי בינה מלאכותית למרכזי נתונים, והרכישה נועדה לחזק את יכולתה לספק לצד החומרה גם סביבת פריסה וניהול של מודלים.

עם זאת, רכישת Modular אינה מבטיחה שקוואלקום תוכל לשחזר במהירות את האקוסיסטם שבנתה אנבידיה. CUDA נהנית מבסיס גדול של מפתחים, מספריות שעברו אופטימיזציה למגוון יישומים ומקשרים עמוקים עם ספקיות ענן, חברות תוכנה ומוסדות מחקר.

בנוסף, קוואלקום תצטרך לאזן בין שאיפתה להפוך את Modular לפלטפורמה ניטרלית התומכת בשבבים של ספקים רבים לבין הרצון להשתמש בה כדי לקדם את מוצריה שלה. הצלחת העסקה תיבחן בשאלה האם מפתחים ולקוחות ימשיכו לראות בפלטפורמה שכבה עצמאית – ולא כלי שנועד בעיקר להכניס אותם לסביבת החומרה של קוואלקום.

אם תצליח בכך, הרכישה עשויה לאפשר לקוואלקום להתחרות בשוק הבינה המלאכותית לא רק באמצעות שבבים חדשים, אלא גם בנקודה שבה חלק גדול מהיתרון התחרותי נוצר כיום: הקשר שבין התוכנה לחומרה.

הפוסט קוואלקום רוכשת את Modular בכ־3.9 מיליארד דולר ומכוונת לחומת התוכנה של אנבידיה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת OXMIQ Labs, שהקים ארכיטקט השבבים הוותיק ראג'ה קודורי, השלימה גיוס סדרה A בהיקף של 35 מיליון דולר. בעקבות הסבב הגיע סך ההון שגייסה החברה ל־60 מיליון דולר. החברה מבקשת לפתח מודל חדש בשוק מאיצי הבינה המלאכותית: במקום למכור שבבים מוגמרים, היא תציע ליצרניות שבבים ולמפעילות מרכזי נתונים ארכיטקטורת GPU וקניין רוחני שאפשר לשלב בשבבים מותאמים אישית.

הסבב הובל בידי Samsung Catalyst Fund וקרן Fundomo. בין המשקיעות הנוספות נמצאות MediaTek, ‏Pegatron Venture Capital, ‏AM Intelligence Labs, ‏CDIB-TEN, ‏Darwin Ventures, ‏Morgan Creek Digital ואינטל קפיטל. MediaTek, שהשתתפה גם בגיוס הקודם של החברה, השקיעה פעם נוספת. (intelcapital.com)

קודורי שימש בעבר בתפקידי הנדסה וניהול בכירים באפל, ב־AMD ובאינטל. בין היתר, הוא ניהל את קבוצת Radeon של AMD ובהמשך היה הארכיטקט הראשי של אינטל, שם היה מעורב בהקמת פעילות המעבדים הגרפיים ובפיתוח מאיצים למרכזי נתונים. לאחר שעזב את אינטל הוא הקים את OXMIQ, המחזיקה משרדים בקמפבל שבקליפורניה ובהיידראבאד שבהודו.

לדברי קודורי, מטרתה של החברה היא להיות “ה־Arm של העידן הבא”. ההשוואה מתייחסת בעיקר למודל העסקי: Arm אינה מייצרת את רוב השבבים המבוססים על הארכיטקטורה שלה, אלא מעניקה רישיונות לליבות ולמערכות ההוראות שלה. בדומה לכך, OXMIQ רוצה לאפשר לחברות לפתח מאיצי AI מבלי להשקיע שנים ומאות מיליוני דולרים ביצירת ארכיטקטורת חישוב ומערכת תוכנה מן היסוד. (Reuters)

שלושה מנועי חישוב בליבה אחת

המוצר המרכזי של החברה נקרא OxCore. זוהי ליבת GPU הניתנת לרישוי, המשלבת מנוע עיבוד גרפי התואם לעקרונות החישוב של CUDA, מנוע Tensor לחישובי בינה מלאכותית ומנוע תזמון דמוי CPU, האחראי לתיאום עומסי העבודה במערכת.

במערכות AI קיימות, המעבד המרכזי, המאיץ הגרפי ומנועי ה־Tensor פועלים לעיתים קרובות כרכיבים נפרדים. OXMIQ מבקשת להצמיד את שלושת סוגי העיבוד בתוך בלוק קניין רוחני אחד. לטענתה, הדבר עשוי להפחית את הצורך בהעברת מידע בין רכיבים ולהקטין את צריכת החשמל ואת זמני ההמתנה לזיכרון. הארכיטקטורה תוכננה גם לעיבוד בקרבת הזיכרון, כדי להתמודד עם צוואר הבקבוק הנוצר כאשר כמויות גדולות של נתונים מועברות שוב ושוב בין הזיכרון למאיץ. (intelcapital.com)

OxCore אמורה להתאים לטווח רחב של מוצרים: מליבה יחידה במכשיר קצה או ברובוט ועד למערכות הכוללות אלפי ליבות במרכזי נתונים. עם זאת, בשלב זה הליבה פועלת במימוש FPGA בלבד. החברה מציגה הדגמות חיות, אך עדיין לא חשפה שבב מסחרי המבוסס על הארכיטקטורה או מבחני ביצועים עצמאיים מול מאיצים קיימים.

לצד הליבה מפתחת החברה את OxQuilt, פלטפורמה להרכבת מערכת ממספר שבבונים. הארכיטקטורה נועדה לחבר באותה מארזת שבבוני חישוב, זיכרון וקישוריות, ולאפשר ללקוח לבחור את היחס ביניהם בהתאם לסוג עומס העבודה.

לדוגמה, מערכת המיועדת לאימון מודלים יכולה להקצות שטח גדול יותר למנועי חישוב, ואילו מערכת המיועדת להרצת מודלי שפה גדולים עשויה לדרוש יותר זיכרון ורוחב פס. החברה אומרת כי OxQuilt לא תהיה קשורה למפעל ייצור, סוג זיכרון או תהליך ייצור מסוים, ותוכל לתמוך בתקני קישוריות ובטכנולוגיות אריזה ממקורות שונים.

ניסיון לצמצם את התלות ב־CUDA

החלק המשמעותי ביותר במערכת התוכנה של OXMIQ הוא OxPython. לדברי החברה, השכבה נועדה לאפשר ליישומי Python שפותחו עבור CUDA של אנבידיה לפעול על מאיצים של חברות אחרות, ללא שינויים בקוד או הידור מחדש.

גרסה ראשונה של המערכת מיועדת לפעול על מאיצי Wormhole ו־Blackhole של Tenstorrent. מנכ"ל Tenstorrent, ג'ים קלר, אמר כי הטכנולוגיה עשויה לשפר את ניידות התוכנה ולאפשר למפתחים להעביר עומסי Python ו־CUDA בין פלטפורמות חומרה שונות. (oxmiq.ai)

זהו יעד שאפתני במיוחד. כוחה של אנבידיה אינו נובע רק מביצועי המעבדים הגרפיים שלה, אלא גם מסביבת CUDA, הכוללת ספריות, כלי פיתוח, מהדרים ומערכות תוכנה שנבנו במשך קרוב לשני עשורים. חברות רבות ניסו ליצור שכבות תאימות או כלי המרה, אך תאימות ליישום מסוים אינה שקולה בהכרח לתמיכה מלאה בכל המערכת האקולוגית של CUDA.

גם OXMIQ עצמה מרחיבה את ההתמקדות מעבר לתאימות ברמת היישום. החברה מפתחת את OxCapsule, מערכת המאפשרת לנהל חומרה הטרוגנית ולהקצות עומסי עבודה למעבדים ולמאיצים שונים. לפי EE Times, חלק מהתוכנה מבוסס על טכנולוגיה שקיבלה OXMIQ ברישיון מאינטל.

למרכזי נתונים גדולים מפתחת החברה מערכת נוספת בשם OxFactory. לדברי קודורי, ניהול אלפי מאיצים מחייב טיפול בתקלות חומרה, שיבושי רשת וחלוקת משימות בהיקף השונה מהותית מזה של מחשב אישי או מערכת קצה. OxFactory אמורה לשמש שכבת תזמור עבור “מפעלי AI” הכוללים אלפי מעבדים ומאיצים מסוגים שונים.

לא רק ספקית IP

למרות ההשוואה ל־Arm, OXMIQ אינה מתכוונת להסתפק במכירת רישיונות. החברה מתכננת לספק גם שירותי תכנון לשבבים מותאמים אישית ולמערכות שלמות למרכזי נתונים. בכך היא עשויה להתחרות, לפחות בחלק מהפרויקטים, בברודקום, מארוול ו־MediaTek, המסייעות לענקיות ענן לפתח מאיצים ייעודיים.

קודורי טוען כי העלייה החדה בעלות הקמת תשתיות AI משנה את הכלכלה של פיתוח שבבים מותאמים. לדבריו, כאשר ציוד מרכז נתונים בהספק של 100 מגה־ואט המבוסס על מאיצים מתקדמים עשוי לעלות מיליארדי דולרים, השקעה של כמאה מיליון דולר בפיתוח שבב ייעודי עשויה להפוך לכדאית. עם זאת, מדובר בהערכות של החברה, ולא בנתונים שהוכחו עדיין באמצעות פרויקט מסחרי המבוסס על OxCore. (EE Times)

החברה מסרה כי היא כבר פועלת עם מספר לקוחות לקראת הפיכת הקניין הרוחני שלה לשבבים ממשיים. כספי הגיוס ישמשו להשלמת חבילות ה־IP הראשונות, להרחבת פעילות התכנון ולגיוס מהנדסים נוספים. קודורי אמר כי הוא מעוניין לשמור על צוות קטן יחסית, המונה עשרות עובדים, ולהסתייע בכלי תכנון מבוססי בינה מלאכותית ובשותפים חיצוניים.

OXMIQ מציגה שילוב מעניין של מודל רישוי המזכיר את Arm, ליבת GPU מותאמת ל־AI, שבבונים ותוכנה שנועדה לצמצם את התלות באנבידיה. אולם הדרך מהדגמת FPGA למוצר מסחרי ארוכה. הצלחתה תהיה תלויה ביכולת להציג שבבים מיוצרים, לקוחות משלמים, תאימות תוכנה רחבה ותוצאות ביצועים וצריכת חשמל שניתן להשוות למאיצים הקיימים בשוק.

הפוסט OXMIQ גייסה 35 מיליון דולר ומבקשת להפוך ל־Arm של מאיצי ה-AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.

NVIDIA וסינופסיס הודיעו על שותפות אסטרטגית רב־שנתית שנועדה לשנות מהיסוד את עולם ההנדסה והתכנון – מהשבב הבודד ועד מערכות מורכבות במוליכים למחצה, תעופה, רכב, תעשייה ובריאות. במסגרת ההסכם תשלב סינופסיס את יכולות ה־AI והאצת החישוב של NVIDIA, ובהן CUDA והפלטפורמות לעיבוד פיזיקלי וסוכנים חכמים (agentic AI), בתוך סל פתרונות התכנון, הסימולציה והניתוח שלה. במקביל השקיעה NVIDIA סכום של 2 מיליארד דולר ברכישת מניות רגילות של סינופסיס במחיר של 414.79 דולר למניה.

החברות מציגות את המהלך כתשובה לעלייה המתמדת במורכבות תהליכי ה־R&D: יותר וריאנטים לעיצוב, יותר דרישות אימות, עלויות פיתוח ותפעול מזנקות ולחץ זמן אדיר להגיע לשוק. הרעיון הוא לרתום את כוח החישוב של GPU ואת ה־AI – כולל מודלים פיזיקליים מתקדמים – כדי לאפשר למהנדסים להריץ סימולציות מדויקות בהרבה, בקנה מידה ובמהירות שלא היו אפשריים בעבודה מבוססת CPU בלבד, וכך לתכנן מוצרים חכמים מהר יותר ובעלות נמוכה יותר.

ג’נסן הואנג, מייסד ומנכ״ל NVIDIA, אמר בהודעה כי חישוב מואץ מבוסס CUDA כבר משנה את עולם התכנון, ומאפשר לבצע סימולציות "מהאטומים ועד הטרנזיסטורים, מהשבב ועד מערכת שלמה", ולבנות בתוך המחשב "אחים דיגיטליים" (Digital Twins) של מוצרים ומערכות. לדבריו, השותפות עם סינופסיס נועדה “להמציא מחדש את ההנדסה והעיצוב” באמצעות שילוב AI וחישוב מואץ, ולהעניק למהנדסים את היכולת להעלות יותר רעיונות ולבחון אותם במהירות.

ססין גאזי, נשיא ומנכ״ל סינופסיס, הדגיש כי המורכבות והעלות של פיתוח מערכות חכמות דור הבא מחייבות פתרונות הנדסיים המשולבים לעומק בין אלקטרוניקה לפיזיקה, ומואצים באמצעות AI וחישוב עתיר ביצועים. "אין שתי חברות ממוקמות טוב יותר מסינופסיס ו־NVIDIA כדי לספק פתרונות תכנון מערכתיים, מונעי AI, מקצה לקצה", אמר, והוסיף כי השותפות נועדה "להנדס מחדש את ההנדסה" ולאפשר למפתחים לממש רעיונות במהירות וביעילות.

מבחינה טכנולוגית, השותפות כוללת כמה צירים מרכזיים. ראשית, האצה רחבה של יישומי סינופסיס באמצעות ספריות CUDA-X וטכנולוגיות AI פיזיקליות של NVIDIA. מדובר ביישומים עתירי חישוב כמו תכנון שבבים (EDA), וולידציה פיזיקלית, סימולציות מולקולריות, ניתוח אלקטרומגנטי, סימולציה אופטית ועוד – תחומים שבהם מעבר מ־CPU ל־GPU יכול לקצר מאוד זמני ריצה ולהגדיל את רזולוציית המודלים.

שנית, החברות ירחיבו את שיתוף הפעולה סביב agentic AI – סוכני AI אוטונומיים עבור תהליכי תכנון ואימות. סינופסיס תחבר את טכנולוגיית AgentEngineer שלה לערימת ה־agentic AI של NVIDIA, הכוללת את מיקרו־שירותי NIM, ערכת הפיתוח NeMo Agent Toolkit ומודלי Nemotron. המטרה היא לאפשר ל־AI לא רק “לייעץ” למהנדס, אלא לבצע בעצמו, באופן מבוקר, חלקים משמעותיים מזרימת ה־EDA והסימולציה: יצירת גרסאות עיצוב, הרצת ניתוחים, השוואת תוצאות והצעת אופטימיזציות.

ציר שלישי הוא חיבור העולם הפיזי והדיגיטלי באמצעות תאומים דיגיטליים. סינופסיס ו־NVIDIA ישתפו פעולה בהקמת דור חדש של סביבות תכנון, בדיקה ואימות המבוססות על NVIDIA Omniverse ועל NVIDIA Cosmos, כדי לאפשר דמויות וירטואליות מדויקות במיוחד של שבבים, רובוטים, מפעלים, כלי רכב, מערכות אנרגיה, מכשור רפואי ועוד. כך יוכלו מהנדסים לבחון התנהגות של מערכות מורכבות תחת מגוון רחב של תרחישים – עוד לפני הייצור או ההטמעה בפועל.

החברות מדגישות גם את ההיבט הענני: הכוונה היא להנגיש את פתרונות ההנדסה המואצת בענן, כך שגם צוותים קטנים או חברות ללא תשתית GPU מקומית יוכלו להשתמש באותם כלים. בנוסף יפתחו החברות יוזמות משותפות ליציאה לשוק – שילוב של מכירות, שיווק ותמיכה – כדי להגדיל את אימוץ הפתרונות בקרב צוותי הנדסה במגוון תעשיות. סינופסיס תשתמש ברשת הגלובלית שלה, המונה אלפי אנשי מכירות ושותפים, ותבנה על בסיס ההסכם הקיים לרישוי, מכירה ותמיכה בטכנולוגיית Omniverse המשולבת כבר היום בחלק מפתרונות הסימולציה שלה.

השותפות אינה בלעדית: שתי החברות מדגישות שהן ימשיכו לעבוד גם עם גורמים נוספים באקו־סיסטם של מוליכים למחצה ו־EDA. עם זאת, ההשקעה הכספית המפורשת של NVIDIA בסינופסיס וההיקף הטכנולוגי של התוכנית מציבים את הקשר הזה כאחד הצירים המרכזיים במאמץ "להאיץ את ההנדסה" בעידן ה־AI – ולפתוח, כפי שהן מנסחות זאת, הזדמנויות שוק חדשות במגוון רחב של תחומים.

הפוסט NVIDIA משקיעה 2 מיליארד דולר בסינופסיס: שותפות אסטרטגית להאצת ההנדסה בעזרת AI ותאומים דיגיטליים הופיע לראשונה ב-Chiportal.