דלויט ישראל הקימה מרכז מצוינות המתמקד ברובוטיקה ובבינה מלאכותית פיזית (Physical AI), כחלק מהשותפות הרחבה של Deloitte עם אנבידיה. המרכז פועל מתוך פעילות הטכנולוגיה והייעוץ של דלויט בישראל ומכוון לפיתוח ולהטמעה של מערכות שבהן בינה מלאכותית פועלת בעולם הפיזי – ברובוטים, כלי רכב, מתקנים תעשייתיים, מצלמות וחיישנים.

את המרכז מובילים אליהו רבונה, המוגדר Head of Global Center of Excellence ב-NVIDIA Alliance בדלויט ישראל, ותומר גל, Global CTO ב-NVIDIA Alliance. השניים הציגו את פעילות המרכז בכנס Physical AI שנערך בתל אביב בספטמבר.

הפעילות נשענת על תשתיות התוכנה והמחשוב של אנבידיה. בין הכלים שנמצאים בליבת המענה נמצאים CUDA לחישוב מקבילי ומואץ, Omniverse לבניית סימולציות ותאומים דיגיטליים, ומשפחת Isaac לפיתוח, אימון ובדיקה של רובוטים ומערכות אוטונומיות. השימוש בסימולציות מאפשר לאמן ולבחון מערכות לפני פריסתן בעולם הפיזי, ובכך לצמצם זמן, עלויות וסיכון.

דלויט הרחיבה במהלך 2026 את הפעילות הגלובלית שלה בתחום ה-Physical AI בשיתוף אנבידיה. החברה מציעה פתרונות בתחומי תאומים דיגיטליים, ראייה ממוחשבת, מחשוב קצה ורובוטיקה, ומתארת את התחום כשלב שבו מערכות AI אינן מסתפקות בניתוח מידע או ביצירת תוכן, אלא מקבלות החלטות ומבצעות פעולות בסביבה פיזית.

המרכז הישראלי נשען גם על יכולות מו"פ מקומיות של דלויט. פעילות זו כוללת מהנדסים וחוקרים בתחומי AI, ראייה ממוחשבת, אוטומציה ותוכנה, והיא נועדה לתרגם את טכנולוגיות הבסיס לפתרונות יישומיים עבור תעשייה, תחבורה, לוגיסטיקה, אנרגיה, תשתיות ותחומים נוספים.

לפי Deloitte, השימוש ב-Physical AI נמצא בעלייה: בדוח State of AI in the Enterprise לשנת 2026 ציינה החברה כי 58% מהארגונים שנבדקו כבר משתמשים במידה מסוימת במערכות AI פיזיות, וכי שיעור זה עשוי להגיע ל-80% בתוך שנתיים. הנתונים הם תחזית המבוססת על סקר מנהלים ולא מדידה של פריסה בפועל בכל המשק.

הקמת מרכז המצוינות בישראל מדגישה גם את ההתחברות ההולכת וגוברת בין תחום ה-AI לבין שוק השבבים והמחשוב המואץ: ככל שמודלים עוברים מהרשת ומהענן לרובוטים ולמערכות קצה, גדלה הדרישה למעבדים גרפיים, מאיצים, מערכות זמן אמת ותוכנות שמאפשרות להריץ מודלים בהשהיה נמוכה ובצריכת הספק מתאימה.

הפוסט דלויט ישראל הקימה מרכז מצוינות ל-Physical AI במסגרת שיתוף הפעולה עם אנבידיה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

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

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

לא רק מאיצי AI

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

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

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

שוק של טריליוני דולרים

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

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

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

מסר מדיניות אמריקני ברור

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

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

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

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