במפגש הבכירים של כנס ChipEx2025 ערך יו"ר הכנס ומנכ"ל ASG שלמה גרדמן שיחה עם מיכאל כגן, ה-CTO של אנבידיה, שצמח באינטל ולאחר מכן במלאנוקס שנרכשה על ידי אנבידיה.

גרדמן: מיכאל, נולדת בסנט פטרבורג למשפחה שסבלה מרדיפות פוליטיות קשות ובנוסף אמך נפטרה בילדותך כיצד השפיעו כל הארועים הללו על אתגריך האישיים והמקצועיים?
כגן: “אני נושא איתי את המורשת של סבי, שנרצח ב־1937 לאחר שסירב לוותר על עקרונותיו, ואת סיפורו של אבי, פיזיקאי דוקטורנט שנשלח לכלא למשך 11 שנה בשל ביקורת על המשטר. הבינו אותי שלא מדובר רק בטראומה אישית, אלא בשיעור לא רגיל בחוסן נפשי ובמאבק למען ערכים. מהר מאוד הבנתי שהיכולת להמשיך קדימה למרות כישלונות היא לא בחירה, אלא הכרח. בקריירה, כשמשהו לא הלך כפי שתיכננתי – דחייה, כישלון טכני או מחסור במשאבים – תמיד חיפשתי כמה צעדים קדימה כדי להבין איך להפוך את המכשול להזדמנות. המוטו שלי הפך להיות: אם משהו נראה כמו סוף העולם, זו ההזדמנות הגדולה ביותר שלך. ערך זה הוא זה שהוביל אותי לחקור רעיונות חדשניים, להקים מיזמים חדשים ואף לקחת סיכונים שאחרים היו נרתעים מהם.”

גרדמן: בגיל 18 נידחת ממוסדות הלימוד ברוסיה בשל שמך היהודי – מה שאילץ אותך לברוח מרוסיה אך לא לוותר על עתיד אקדמי?
כגן: “הדחייה ממוסדות ההשכלה הגבוהה ברוסיה הייתה קשה ומרגיזה. הסתכלתי סביב וראיתי שאם אלך לצבא הרוסי, אני עלול למצוא את עצמי מותש, ברוטציה אינסופית שמונעת ממני לבנות עתיד. זה הוביל אותי למחשבה שיש מקום אחר שבו אוכל להגשים את שאיפותיי – ישראל. לא הכרתי אף אחד בארץ, לא ידעתי אפילו מילה בעברית או אנגלית, אבל הייתי נחוש. הנחישות הזו ניזונה מאמונה שעולם גדול מחכה, ושכדי להצליח צריך לפעמים לקבל החלטות קיצוניות. ההגירה לישראל הייתה צעד ראשון במסע למצות את הפוטנציאל שלי: שכירת דירת חדר קטן, לימוד השפות בעזרת חברים דוברי רוסית, והסתגלות לתרבות חדשה. ערך קבלת הסיכון הזה מלווה אותי עד היום, כשאני מנתח פעולות ואסטרטגיות עסקיות מורכבות של NVIDIA.”

גרדמן: איך למדת להסתדר בטכניון ללא שליטה בעברית או אנגלית, ולפתח יכולת למידה עצמאית ברמה אקדמית גבוהה?
כגן: “ההגעה לטכניון הייתה שיא האתגר. ההרצאות התקיימו בשפה זרה לי, ולכן הייתי מסתמך על קבוצת חברים דוברי רוסית שתרגמו במילים פשוטות את החומר. עם הזמן פיתחתי שיטה: אני מאזין להרצאה פעם ראשונה כדי לתפוס את הקו הכללי, פוגש חבר שמסביר לי בעילום שם ובעיבוד מילולי, ואז קורה חיבור פנימי בין לבין. בנוסף, הייתי מגיע לספריה שעות אחר שעות, לומד מהספרים והמחברות, מתרגל בעזרת תרגילי סוף פרק, ומשחזר לעצמי את השפה הטכנית באנגלית דרך מילון. עם סיום כל סמסטר, הבנתי לא רק חומר לימודי, אלא גם צברתי מיומנות למידה מהירה בסביבה רבת מידע ושפה מורכבת—מיומנות שהיום מסייעת לי להתעדכן בטכנולוגיות חדשות ולהטמיע מידע במהירות בארגון גלובלי כמו NVIDIA.”

גרדמן: במהלך עבודתך השתתפת בצוות פיתוח המעבד Intel 487 והובלת את ארכיטקטורת השבבים של אינטל, מה למדת על החדשנות בעיצוב חומרה וכיצד זה משפיע על אסטרטגיה טכנולוגית?
כגן:“בתקופת Intel 487 למדתי שכל הצלחה טכנית היא תוצאה של שילוב בין ראייה רחבה ותשומת לב לפרטים קטנים. המעבד 487 דרש איזון בין מהירות חישובית, צריכת אנרגיה וקומפקטיות פיזית. הבנתי שיש שתי דרכים: אחת, להמשיך לדחוס את מה שיש ולנסות לשפר בו את הביצועים, והשנייה — לצאת לגמרי מפרדיגמת העיצוב הנוכחית וליצור ארכיטקטורה שמנצל פלטפורמות חדשות, דרכי תקשורת ואופטימיזציה של זיכרון. המחקר שם הוביל אותי למסקנה שאם רק נמשיך לדחוף תוספים לחומרה נוכחית, נגיע לגבול פיזיקלי מהר. לכן למדנו לחשוב ‘במחזור הבא’ — לחשוב על פלטפורמה שלמה, ולא על שבב בודד. גישה זו הובילה בהמשך לפיתוחים ב־Mellanox ולאחר מכן לפלטפורמות ה- AI של NVIDIA, שבהן החומרה והפרוטוקולים עובדים כיחידה אחת.”

גרדמן: בשיא הקרירה באינטל וממש מיד לאחר שאשתך ילדה את ילדתכם המשותפת החלטת לעזוב ולהצטרף לחברת סטרטאפ האם אתה הרפתקן?
כגן:“ב־1999 הייתי מנהל בפרויקט גדול באינטל, עם הצעה לנדוד לסנטה קלרה ולנהל צוות בארה״ב. באותם ימים נולדה הבת הרביעית שלי, והייתי במחלוקת בין המשך ביטחון תעסוקתי לבין הצורך ליצור משהו חדש. כשאייל ולדמן, שהיה עובד שלי באינטל, הציע לי להצטרף לסטארט-אפ שיפתח רשת חישובית חדשה (InfiniBand), הבנתי שההזדמנות לעצב פרוטוקול שיחבר מרכזי נתונים כישות אחת היא נדירה. השיקול היה גם אישי: רציתי להישאר בישראל ליד המשפחה, וגם מקצועי: הרגשתי שאני יכול להשפיע בצורה עמוקה בהרבה סטארט-אפ קטן מאשר במגדל השן של אינטל. לקח לי דקה של חשיבה ועוד דקה לשכנע את אשתי , לגבי סיכונים כלכליים ותמיכה משפחתית. כשהשתכנעתי שבתוך הסטארטאפ אצליח לממש רעיון שיקבע את עתיד התשתיות, חתמתי – ואחרי כמה שנים ראינו את Mellanox מובילה את שוק חיבורי הענן.”

גרדמן: כיצד צמח במוחך הלהט של פיתוח InfiniBand, ואיזה תפקיד שיחקה גישת ה־“Morphing Cloud” בעיצוב מרכזי הנתונים המודרניים?
כגן: “הרעיון נולד מתוך תסכול מול מגבלות התקשורת במחשוב-על. כשעבדנו ב־Intel על תהליכי סימולציה, גילינו שהקשר לשרת מירכזות ירושלים נעשה פקוק ויקר. חשבנו: מה אם נרשה למחשבים שוליים לשתף זיכרון ויכולות חישוב כאילו הם חלק ממחשב ענק אחד? כך נוצר הקונספט של “Morphing Cloud” — שינוי מצב הדינמי שבו כל יחידת חישוב מתפקדת כחלק ממערכת משותפת. בפרקטיקה, זה אומר קישוריות רשת ברוחב פס גבוה מאוד ושיהוי נמוך – המרכיבים העיקריים של InfiniBand. החזון הזה סלל את הדרך למבני ענן שבהם שרתים, זיכרון ואמצעי אחסון פועלים כיחידה אחת, מה שמאפשר כיום להריץ מודלי AI ענקיים בסקלות שלא היינו מצליחים להגיע אליהן עם ארכיטקטורת TCP/IP קונבנציונלית.”

גרדמן: כ־CTO של NVIDIA, כיצד אתה רואה את תפקידה של הבינה המלאכותית והשפעתה על חיינו?
כגן: “אני מביט על AI לא ככלי סטטי, אלא כישות למידה מתמשכת. בכל פעם שהמודל לא מספק את הפלט הרצוי, אני לא זורק אותו — אני מלמד אותו מחדש באמצעות דוגמאות נוספות או התאמת פרמטרים. זו אינטראקציה, תהליך שני־כיווני שבו אתה מוביל ומכוון את ה־AI. כלי סטטי, לעומת זאת, מבצע פקודה חד־פעמית. ב־AI, התהליך הוא כמו עבודה עם עמית: אתה מסביר, מתקן, נותן פידבק, והמנוע משתפר בכל סבב. גישה זו מאפשרת לנו בפיתוח שבבים ומערכות חישוב להתאים את החומרה לדרישות המודל, ולתכנת את התוכנה כך שתנצל את המשאבים הקיימים באפקטיביות מרבית. השותפות הזו מאפשרת ל־NVIDIA להעביר אסטרטגיה עסקית וטכנולוגית למרחבים חדשים ללא גבולות שהיו קיימים לפני כן.”

גרדמן: מהם האתגרים העיקריים שאתה מזהה בניהול מרכזי נתונים בסדרי גודל, במיוחד בכל הנוגע לצריכת אנרגיה?
כגן:" אם בעבר בנינו מרכזי נתונים קרוב למקור כוח ולכן קרוב לעיר, היום אנחנו נדרשים לחשוב בקנה מידה גלובלי: הבעיה המרכזית היא לא רק אספקת חשמל בכמות מספקת, אלא גם הפצתו והטמעתה במקום שיכול להתמוטט מבחינה לוגיסטית. יש אזורים בעולם — למשל באוקיינוסים או באזורים מדבריים — שבהם יש עושר של אנרגיה מתחדשת שלא מנוצל. הפתרון שאני רואה הוא פריסה מבוזרת של “מצבורי” מודלים מרוחקים, בהם מאמנים את ה־AI במקומות עם אנרגיה זמינה, ואז שולחים רק משקלי המודל ונתוני ההפעלה למרכזים היותר קרובים למשתמש. כך מצמצמים תעבורת נתונים כבדה, חוסכים עלויות חשמל ותפעול, ומייעלים את הניהול הבינלאומי של המשאבים. זה דורש תכנון רשתות תקשורת חוסכות עצם, מערכות קירור חדשניות, ותשתיות תוכנה שמסנכרנות בין אתרים מרוחקים בזמן אמת.”

גרדמן: וכעת לאן פנך ופני אנבידיה?
כגן: “הרעיון המרכזי הוא להתייחס ל־Data Center כמחשב יחיד גדול, עם מערכת הפעלה ייעודית. מצד אחד יש לנו את מעבדי הווקטורים הגרפיים של NVIDIA שמבצעים מיליארדי חישובים במקביל, ומצד שני את רכיבי ה-BlueField של Mellanox שמנהלים את התקשורת והאבטחה ברמת הברזל. השילוב הזה מאפשר למנותבי התעבורה להעביר נתונים בתוך ובין שרתים בקצבים אסטרונומיים ובשיהוי של אלפיות השנייה. השכבה של התוכנה — SDKs, ספריות תקשורת יעילות, מערכות קירוּר מבוזרות — מפעילה את הרכיבים החומרתיים כך שהאינטגרציה תהיה חלקה ונטולת כשלים. התוצאה היא פלטפורמה שבה AI, סימולציות מדעיות ואינטליגנציה ארגונית רציפה יכולים לרוץ כעל מחשב-על אחד, בלי פשרות בין חומרה לתוכנה.”

גרדמן: לסיום, מה העיקרון המנחה אותך לאורך כל הקריירה, מיום בריחתך לישראל ועד לתפקידך הנוכחי כ־CTO של ענקית הטכנולוגיה NVIDIA? כגן:“העיקרון שקבע את מסע חיי הוא פשוט אך עוצמתי: ‘עשה מה שצריך להיעשות.’ בכל פעם שנתקלתי במחסום, בין אם זה דחייה מגורמים אקדמיים, אתגרים טכניים בפרויקטים גדולים, או הצורך לאזן בין עבודה לחיי משפחה, חיפשתי קודם כל את הצעדים הממשיים שנדרשים כדי להתגבר. גישה זו מחייבת אחריות אישית, מנהיגות באמון ובנתינת דוגמה, וקבלת החלטות שלעיתים דורשות אומץ ולאו דווקא נובעות מנתונים טהורים. כשאנשים שואלים אותי איך הגעתי עד הלום, התשובה היא: לא היה לי מדד אחר. כשאתה מתרכז בלבצע את המשימה הנכונה – כל יתר ההצלחות נוצרות מאליהן.”סיים כגן.

הפוסט מסעו הבלתי יאמן של מיכאל כגן: מתלאות ילדותו ברוסיה עד לפסגת ההייטק כ- CTO של NVIDIA הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת ASML ההולנדית, יצרנית ציוד הליתוגרפיה החיוני לייצור שבבים מתקדמים, עומדת בפני זינוק חד בביקושים בשל העלייה המהירה בשימוש במודלי בינה מלאכותית מתקדמים מסוג "מודלי חשיבה" (Reasoning Models). דגמים אלה מייצרים דרישה עצומה ליכולות עיבוד, תוך הפחתת עלויות השימוש בבינה מלאכותית בצורה דרמטית. כך קובע אתר האנליסטים סיקינג אלפא.

החברה מחזיקה במונופול אסטרטגי בתחום ציוד הליתוגרפיה בטכנולוגיית EUV, המאפשרת ייצור שבבים ברזולוציה נמוכה במיוחד (עד 3 ננומטר). חברות ענק כגון NVIDIA, גוגל ו-TSMC תלויות לחלוטין במכונות של ASML כדי לייצר את שבבי הבינה המלאכותית שלהן.

הפרדוקס של ג'בונס (Jevons Paradox), שמסביר כיצד התייעלות בשימוש במשאב מביאה דווקא לעלייה בצריכתו, פועל במקרה זה בצורה קיצונית: ככל שהשימוש ב-AI נעשה זול יותר, הביקוש ליכולות עיבוד דווקא מתגבר, משום שהוא מאפשר יישומים חדשים שלא היו כדאיים כלכלית קודם לכן. כתוצאה מכך, הביקוש למכונות EUV של ASML עשוי לגדול משמעותית, כאשר צבר ההזמנות של החברה כבר עומד על כ-36 מיליארד אירו וצפוי להמשיך ולגדול.

עם זאת, החברה ניצבת בפני סיכונים משמעותיים. המתיחות הגאופוליטית בין ארה"ב וסין, הכוללת הגבלות על ייצוא טכנולוגיות מתקדמות, עלולה לפגוע בשוק שלה. בנוסף, סין מתקדמת במהירות בפיתוח טכנולוגיית ליתוגרפיה מתקדמת משלה, מה שעלול לאיים על מעמדה של ASML בטווח הארוך.

למרות האיומים, האנליסטים מעריכים כי המיצוב הייחודי של ASML בשוק יאפשר לה להמשיך לצמוח במהירות, עם שיפור ניכר בשולי הרווח שלה בשנים הקרובות.

הפוסט ASML נהנית מביקוש שיא הודות לפריחת המודלים המתקדמים של בינה מלאכותית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

איחוד האמירויות הערביות (UAE) התחייבה למסגרת השקעות בהיקף של 1.4 טריליון דולר בארה"ב בעשור הקרוב, כך הודיע הבית הלבן ביום שישי.

"מסגרת ההשקעה החדשה תגדיל באופן משמעותי את השקעותיה הקיימות של איחוד האמירויות בכלכלה האמריקנית בתשתיות בינה מלאכותית, שבבים, אנרגיה וייצור מקומי," נכתב בהצהרת הבית הלבן.

ההצהרה פורסמה לאחר פגישה שנערכה ב-18 במרץ בין הנשיא דונלד טראמפ לבין היועץ לביטחון לאומי של איחוד האמירויות, טחנון בן זאיד אל נהיאן.

חברות MGX מאבו דאבי, בלאקרוק, מיקרוסופט ו-Global Infrastructure Partners (GIP) הזמינו את אנבידיה ו-xAI להצטרף לשותפות תשתיות הבינה המלאכותית (AIP), שתוביל להשקעה כוללת של עד 100 מיליארד דולר ביצירת הדור הבא של מרכזי נתונים ותשתיות אנרגיה לתמיכה במאמצי הבינה המלאכותית של ארה"ב.

בנוסף, קרן ההשקעות ADQ של איחוד האמירויות הודיעה על מיזם משותף בשווי 25 מיליארד דולר עם השותפה האמריקנית Energy Capital Partners, להשקעה בתשתיות אנרגיה ומרכזי נתונים בארה"ב.

מספר חברות מאיחוד האמירויות הודיעו על התחייבות לתמוך בייצור וייצוא הגז הטבעי האמריקני באמצעות השקעה במתקן ייצוא הגז הטבעי הנוזלי של חברת Next Decade בטקסס.

שתי המדינות גם סיכמו על הקמת שותפות כרייה בשווי 1.2 מיליארד דולר להבטחת אספקה של מינרלים חיוניים.

ייצור האלומיניום בארה"ב היה גם הוא נושא במסגרת ההשקעה. "חברת Emirates Global Aluminum מתכננת להשקיע במפעל האלומיניום החדש הראשון בארה"ב מזה 35 שנים, מה שיכפיל כמעט את ייצור האלומיניום המקומי בארה"ב," נמסר.

הפוסט איחוד האמירויות מתחייבת להשקיע 1.4 טריליון דולר בארה"ב בעשור הקרוב בתחומי הטכנולוגיה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

בהרצאתו בכנס CES 2025, ג'נסן הואנג, מייסד ומנכ"ל NVIDIA, הציג חזון שאפתני על עתיד הבינה המלאכותית (AI) וכיצד היא תשנה את פני העולם. דבריו שיקפו לא רק את החדשנות הטכנולוגית שהחברה מובילה, אלא גם את השפעת הבינה המלאכותית על תחומי חיים רבים ותעשיות מגוונות.

בינה מלאכותית בכל תעשייה ובכל יישום

הואנג הדגיש כי הבינה המלאכותית תהפוך למיינסטרים ותשולב בכל יישום ותעשייה. "בינה מלאכותית תשנה כל תעשייה ותהיה חלק בלתי נפרד מכל יישום, לא משנה היקפו או מטרתו," אמר הואנג. לדבריו, התקדמות טכנולוגית זו כבר נמצאת בתהליך מואץ, ומובילה לשיפורים מהותיים בתחומים כמו רפואה, חינוך, תחבורה ותעשייה.

אחת מהתחזיות המרכזיות של הואנג נוגעת לתעשיית הרובוטיקה והרכבים האוטונומיים. הוא ציין כי "מהפכת הרכב האוטונומי כבר כאן," והעריך שתעשייה זו תהיה הראשונה להגיע לשווי שוק של טריליוני דולרים. NVIDIA מתמקדת בפיתוח מערכות שמאפשרות לרובוטים ולרכבים אוטונומיים ללמוד ולהסתגל לתרחישים מורכבים בעולם האמיתי, בעזרת פלטפורמת Cosmos החדשה.

הפלטפורמה כוללת מודלי עולם (World Models), שמדמים את הדינמיקה של העולם הפיזי. באמצעות סימולציות מתקדמות, חברות יכולות לאמן מערכות נהיגה אוטונומיות ורובוטים בסביבה וירטואלית מבלי להסתמך על נתוני שטח יקרים.

חזון נוסף שהציג הואנג הוא הנגשת כוח מחשוב-על למפתחים, חוקרים וסטודנטים. עם Project DIGITS, NVIDIA מציעה מחשב-על אישי, שמאפשר להריץ מודלים מורכבים עד 200 מיליארד פרמטרים ישירות משולחן העבודה. "המחשב הקטן הזה נמצא כבר בייצור מלא," אמר הואנג, כשהתייחס ל-GB10, שבב ה-AI החדש שעליו מבוססת המערכת. לדבריו, הפרויקט מייצג את הדמוקרטיזציה של הבינה המלאכותית, ומאפשר לכל אחד לקחת חלק בעיצוב עתיד הטכנולוגיה.

"NVIDIA לא שוכחת את שורשיה בתעשיית הגיימינג. בהרצאתו, הציג הואנג את סדרת כרטיסי המסך החדשה GeForce RTX 50, שכוללת את RTX 5090, שמבטיח ביצועים כפולים לעומת הדור הקודם. הוא ציין כי השיפורים מבוססים על טכנולוגיות AI מתקדמות כמו DLSS, המאפשרות עיבוד ויצירת פריימים למשחקים בזמן אמת."

בינה מלאכותית פיזית: העתיד כבר כאן

לסיכום, הואנג ציין כי הבינה המלאכותית הפיזית (Physical AI) תעצב מחדש תעשיות רבות, כולל ייצור, לוגיסטיקה וספורט. "אנחנו רק בתחילת עידן שבו כל מה שזז – החל ממכוניות ומשאיות ועד רובוטים תעשייתיים – יתפקד באמצעות AI," אמר הוא. הוא רואה בפלטפורמות כמו NVIDIA Cosmos ו-Omniverse כלים מרכזיים להאצת תהליכים אלו.

החזון של ג'נסן הואנג מדגיש את הפוטנציאל האדיר של הבינה המלאכותית להפוך את העולם לטוב יותר, תוך הנגשת הטכנולוגיה לכל אחד. מדובר בלא פחות ממהפכה שתשנה את הדרך שבה אנו עובדים, יוצרים וחיים.

עיקרי ההכרזות

אנבידיה חשפה פרויקטים פורצי דרך כמו Project DIGITS, פלטפורמת Cosmos למודלי עולם, ופיתוחים מתקדמים בתחום הרכבים האוטונומיים – כל אלה מבטיחים לשנות את עתיד הטכנולוגיה.

מחשב-על אישי: Project DIGITS

בכנס CES 2025 בלאס וגאס, אנבידיה הכריזה על Project DIGITS, מחשב-על שולחני לבינה מלאכותית, המספק ביצועי AI ברמה של פטה-פלופ. המחשב מבוסס על הסופר-שבב החדש NVIDIA GB10, המשולב בארכיטקטורת Grace Blackwell של החברה.

בכנס CES 2025, הושקה מהפכה נוספת בעולם הבינה המלאכותית בדמות Project DIGITS, המאפשרת הרצה של מודלים מורכבים עד לרמת פטה-פלופ של ביצועים. שילוב טכנולוגי של Grace Blackwell ו-GB10 שם את המחשב השולחני בקדמת הפיתוח הגלובלי.

מחשבי DIGITS יאפשרו למפתחים, חוקרים וסטודנטים להריץ מודלי בינה מלאכותית גדולים – עד 200 מיליארד פרמטרים – ישירות משולחן העבודה. בנוסף, ניתן לפרוס את המודלים לתשתיות ענן בקלות.
לדברי ג'נסן הואנג, מנכ"ל ומייסד אנבידיה, "DIGITS מביא את הכוח של מחשוב-על למיליוני מפתחים, ופותח את הדלת לעידן חדש של AI מיינסטרים."

מחשבי DIGITS מאפשרים פריסה חלקה של מודלים גדולים, והם חלק מתפיסת עולם חדשה של מחשוב נגיש. דברי ג'נסן הואנג ממחישים את חזון החברה להפוך את מחשוב העל לזמין לכל מדען, חוקר או סטודנט.

פלטפורמת Cosmos: מודלי עולם עבור רובוטים ורכבים אוטונומיים

אנבידיה הציגה גם את NVIDIA Cosmos – פלטפורמה לפיתוח ואימון מערכות בינה מלאכותית פיזית (Physical AI).
פלטפורמת Cosmos כוללת מודלים המסוגלים "להבין" את הדינמיקה הפיזית של העולם, ולשמש בסיס לפיתוח סביבות סימולציה למכונות אוטונומיות. הפלטפורמה מאפשרת ייצור דאטה סינתטי מבוסס פיזיקה, המקצר את זמני האימון ומוזיל את עלויות הפיתוח.

פלטפורמת Cosmos מציגה את הדור הבא של מודלים המסוגלים לחקות את חוקי הפיזיקה ולשמש תשתית לפיתוח רובוטיקה מתקדמת. שילוב של דאטה סינתטי מתקדם ומודלים מותאמים מאפשר בניית תרחישי סימולציה מורכבים בפשטות יחסית.

לדברי הואנג: "כמו שמודלי שפה גדולים חוללו מהפכה בתחומי הטקסט, מודלי עולם מבוססי Cosmos יחוללו דמוקרטיזציה בתחום הרובוטיקה והרכבים האוטונומיים."

לדברי מייסד ומנכ"ל אנבידיה, מודלי העולם מהווים קפיצה משמעותית בהתפתחות הבינה המלאכותית הפיזית, ומסייעים להנגשת הטכנולוגיה למפתחים ולארגונים ברחבי העולם.

הרחבת טכנולוגיות לרכב אוטונומי

בתחום הרכבים האוטונומיים, אנבידיה הכריזה על הצטרפות של ענקיות כמו טויוטה, אורורה וקונטיננטל לרשימת שותפותיה. חברות אלה יפתחו את הדור הבא של רכבים על בסיס פלטפורמת NVIDIA DRIVE.

טויוטה, אורורה וקונטיננטל אינן לבד – הן מצטרפות לשורה ארוכה של שותפות טכנולוגיות בולטות שמובילות את עתיד הרכב האוטונומי על גבי פלטפורמות DRIVE המתקדמות של אנבידיה.

בנוסף, הפלטפורמה DRIVE Hyperion קיבלה אישורי בטיחות ואבטחת מידע מגורמי צד שלישי מובילים, ומבטיחה עמידה בתקנים המחמירים ביותר בתעשייה. הפלטפורמה כוללת מערכות מתקדמות לנהיגה אוטונומית ומבוססת על שבבי DRIVE AGX Thor בארכיטקטורת Blackwell.

פלטפורמת Hyperion מייצגת את חזית החדשנות בעולם הרכב, ומוכיחה שוב כי בטיחות ואמינות עומדים במרכז הפיתוח של אנבידיה. מערכת השבבים DRIVE AGX Thor מספקת את התשתית להובלה בתעשייה הצומחת.

סיכום: עידן חדש של טכנולוגיות מואצות

לדברי הואנג: "ההכרזות של אנבידיה בכנס CES 2025 ממקדות את הזרקור על עתיד הבינה המלאכותית, הרובוטיקה והרכבים האוטונומיים. החברה מציבה סטנדרטים חדשים לחדשנות טכנולוגית עם פתרונות המאפשרים למפתחים ולחברות להאיץ את אימוץ ה-AI בתעשיות מגוונות.אנבידיה ממשיכה לעמוד בראש מהפכת המחשוב המואץ, ומספקת כלים שמעצבים מחדש את הטכנולוגיה המודרנית. הפתרונות שהוצגו בכנס מחזקים את מעמדה כחלוצה בתעשיית ה-AI. החל ממחשבי-על אישיים ועד פלטפורמות רובוטיקה מתקדמות, אנבידיה ממשיכה להוביל את המהפכה הטכנולוגית."

לסיכום אומר הואנג: "החדשנות של אנבידיה מגדירה מחדש את גבולות האפשר, ומבטיחה לעצב את הדור הבא של פתרונות טכנולוגיים פורצי דרך."

תגיות: בינה מלאכותית, מחשבי-על, רובוטיקה, רכבים אוטונומיים, CES 2025, NVIDIA, Project DIGITS, פלטפורמת Cosmos, מודלי עולם, Grace Blackwell, DRIVE Hyperion

הפוסט ג'נסן הואנג: "אנחנו רק בתחילת עידן שבו כל מה שזז – החל ממכוניות ועד רובוטים יתפקד באמצעות AI" הופיע לראשונה ב-Chiportal.

תעשיית השבבים נערכת לעוד שנה סוערת, כאשר שלוש חברות מובילות ממשיכות לשלוט בשוק. בעוד ענקיות הטכנולוגיה ממשיכות להתחרות על הבכורה בתחום הבינה המלאכותית (AI), חברות אלו נמצאות בעמדות אסטרטגיות להישגים יוצאי דופן בשנת 2025. הנה מבט על האלופים של עולם השבבים שמעצבים את העתיד.

NVIDIA: הכוח הבלתי ניתן לעצירה

NVIDIA נשארת ללא מתחרים כמובילת שוק ה-GPU, ומניעה את מהפכת ה-AI בטכנולוגיה פורצת דרך. הביקוש יוצא הדופן למוצרים החדשניים שלה ממשיך לעלות, ככל שתעשיות רבות מאמצות תשתיות מבוססות AI. למרות תחרות מצד חברות כמו AMD, NVIDIA ממשיכה להוביל במונחי ביצועים וחדשנות.

Broadcom מתבלטת בזכות פיתוח ASIC (מעגלים משולבים ייעודיים) מותאמים אישית, שמספקים פתרונות ייחודיים לצרכים ספציפיים של לקוחות. הדו"ח האחרון של החברה הציג עלייה מרשימה, עם גידול של 220% בהכנסות הקשורות ל-AI. צירוף לקוחות חדשים מהתחום ההיפר-סקיילינג מצביע על הכנסות משמעותיות בעתיד.

חברת TSMC היא חיונית לתעשיית השבבים, מייצרת את רוב השבבים המתקדמים בעולם. בצל מתחים גיאופוליטיים, TSMC מרחיבה את פעילות הייצור שלה בארה"ב ומבטיחה את מעמדה בתעשייה.

שלוש החברות – NVIDIA, Broadcom ו-TSMC – כל אחת עם יתרונות ייחודיים, מעצבות את עתיד תעשיית השבבים. הן מובילות את השוק בחדשנות, אסטרטגיות שותפות והשפעה עולמית.

להשילוב של AI, 5G, ו-IoT צפוי לחולל מהפכה בתעשיות. שבבים מבוססי AI ימלאו תפקיד מרכזי, החל ממערכות אוטומטיות ועד ערים חכמות.

הפוסט שנת ענקיות השבבים,2024 הביאה את אנבידיה, TSMC וברודקום לשיאים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

כצפוי, אנבידיה ושותפיה נאלצו לספק כמויות מוגבלות של שרתים מבוססי Blackwell  בשנת 2024, מכיוון שהחברה תצטרך להשתמש בB200-  שלה בעל התפוקה הנמוכה עבורם. עם זאת, Dell כבר משגרת מדפי שרתים מבוססי Blackwell .עם זאת, למרות שגרסאות משופרות של מעבדי B200 של  אנבידיה  נכנסו לייצור המוני באוקטובר, הם צפויים להגיע לידי החברה בינואר2025 . TrendForce לא צופה כי עליית הייצור ההמוני של שרתים מבוססי B200 ו-GB200 תמריא באופן מיידי. על פי TrendForce בשל צריכת מתח גבוהה יותר וצורך בחיבורי רשת מהירים יותר, ייצור המוני ומשלוחי שיא יתרחשו בין הרבעון השני לשלישי של 2025.

רק לפני מספר חודשים דווח כי מדף NVL72 של Nvidia המבוסס על פלטפורמת GB200 עם 72 מעבדי B200 יצרוך 120 קילוואט חשמל, שכבר גבוה משמעותית ממדפי שרתים מבוססי בינה מלאכותית קיימים . ההספק הטיפוסי של מדף צפוף הוא עד 20 קילוואט, בעוד שמדף מבוסס H100 צורך כ-40 קילוואט.  TrendForce טוענת כעת כי אנבידיה עדכנה את מפרטי המכשיר, וכעת הוא צורך 140 קילוואט, שהינו גבוה יותר ממה שמרכזי נתונים טיפוסיים יכולים לספק למדף יחיד.

נראה שהבעיה נעוצה בכך שמעבדי Blackwell של אנבידיה נוטים (לכאורה) להתחמם יתר על המידה בשרתים המצוידים ב-72 מעבדים, גם כאשר המדפים צורכים עד 120 קילוואט לכל מדף. בעיה זו אילצה את אנבידה לבצע שינויים חוזרים ונשנים בתכנון מדפי השרתים, שכן התחממות יתרה לא רק מפחיתה את ביצועי ה-GPU אלא גם מסכנת את שלמות החומרה. צריכת חשמל של 140 קילוואט לכל מדף מצריכה שינויים נוספים בתכנון השרתים ועכב כך צפוי עיכוב באספקת השרתים החדשים.

צריכת מתח מוגברת עשויה לגרום לצריכה נוספת של מערכת קירור. קירור נוזלי חיוני עבור שרתים מבוססי Blackwell אך יחידות חלוקת נוזל קירור (CDU) צדדיות מודרניות יכולות לטפל רק ב-60-80 קילוואט של הספק תרמי. לשם כך, ספקי מערכות קירור מנסים לייעל את עיצוב לוחות הקירור ולשדך את קיבולת ה-CDU פי שניים או שלושה .TrendForce צופה כי ביצועי ה-CDU נוזל-נוזל בשורה ישיגו יותר מ-1.3 מיליוואט, עם אפשרות לשיפורים נוספים, כך שבסופו של דבר פיזור חום מוגזם יפסיק להיות בעיה משמעותית.

הפוסט אנבידיה עלולה לדחות ייצור המוני של שרתים מבוססי Blackwell בשל צריכת מתח גבוהה מהצפוי הופיע לראשונה ב-Chiportal.

NVIDIA חושפת מחשב-על קומפקטי חדש עבור מפתחי בינה מלאכותית, סטודנטים ויוצרים, שמציע ביצועי GenAI משופרים בכרבע מהמחיר של סמארטפון מתקדם. ערכת המפתחים החדשה NVIDIA Jetson Orin Nano Super מאפשרת, בין היתר, ליצור צ'אטבוטים מבוססי מודלי שפה גדולים (LLMs) עם יכולת RAG לאיחזור מידע, לבנות סוכני בינה מלאכותית לניתוח תמונות וסרטונים, ולפתח רובוטים מבוססי בינה מלאכותית. מחשב העל הקומפקטי יימכר החל מהיום במחיר של 249 דולר בלבד – מחשב העל הנגיש ביותר לעידן הבינה המלאכותית היוצרת.

Jetson Orin Nano Super מציג שיפור של פי 1.7 בביצועי הסקה (Inference), זינוק של 70% בביצועים ל-67 INT8 TOPS, וגידול של 50% ברוחב הפס של הזיכרון ל-102GB/s לעומת הדור הקודם. הביצועים המשופרים של ערכת המפתחים Jetson Orin Nano Super תציג ביצועים משודרגים למגוון מודלי בינה מלאכותית יוצרת פופולריים ומודלי ה-Transformer לראייה ממוחשבת, לרבות מודלים של עליבאבא, גוגל, OpenAI, מיקרוסופט, מטא, Hugging Face וכמובן אנבידיה עצמה.

ערכת המפתחים מורכבת מ-System-on-Module (SoM) עם 8GB ו-Reference Carrier Board, שמהווים פלטפורמה אידיאלית ליצירת אבות טיפוס של יישומי בינה מלאכותית למחשוב קצה (edge). ה-SoM כולל GPU של אנבידיה בארכיטקטורת Ampere עם ליבות טנסור ומעבד CPU מבוסס ARM עם 6 ליבות, שמאפשר להריץ מספר יישומי AI במקביל. הוא יכול לתמוך בעד ארבע מצלמות, עם רזולוציה וקצבי פריימים גבוהים יותר בהשוואה לגרסאות הקודמות.

על הערכה החדשה ניתן להריץ מגוון יישומי בינה מלאכותית של אנבידיה, כמו למשל NVIDIA Isaac ליישומי רובוטיקה, NVIDIA Metropolis ליישומי ראייה ממוחשבת ו-NVIDIA Holoscan לעיבוד נתוני חיישנים. ניתן להפחית את זמני הפיתוח בעזרת תוכנת Omniverse Replicator NVIDIA ליצירת דאטה סינתטי, ובעזרת NVIDIA TAO Toolkit לכוונון-עדין (Fine-tuning) של מודלי AI שאומנו מראש מתוך קטלוג NGC.

בנוסף, מעבדת NVIDIA Jetson AI מציעה תמיכה מיידית במודלים מתקדמים מקהילת הקוד הפתוח, ומספקת הדרכות קלות לשימוש. מפתחים יכולים גם לקבל תמיכה והשראה ממפתחים אחרים בקהילת Jetson. השותפים באקוסיסטם של Jetson מציעים תוכנות AI ומערכות נוספות, וכלי פיתוח תוכנה מגוונים, ויכולים גם לסייע בכל הקשור למצלמות וחיישנים, Carrier boards ושירותי עיצוב למוצרים.

עדכוני התוכנה הזמינים ל-Jetson Orin Nano Super החדש ישפרו גם את ביצועי הבינה המלאכותית היוצרת עבור מפתחים שכבר יש ברשותם ערכות Jetson Orin NX ו-Orin Nano.

הפוסט אנבידיה חושפת מחשב-על קומפקטי לבינה מלאכותית במחיר של 249 דולר בלבד הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת Taiwan Semiconductor Manufacturing Co (TSMC) צפויה לצמוח בהכנסותיה בכ-25% לשיא חדש של כ-98 מיליארד דולר בשנה הבאה, בזכות ביקוש גובר לטכנולוגיות מתקדמות בתחום הבינה המלאכותית (AI) וכריית מטבעות קריפטוגרפיים, כך לפי דו"ח של חברת International Data Corp (IDC) שפורסם בשבוע שעבר.

תחזית זו מציינת כי TSMC תחזיק ב-67% מנתח השוק העולמי בשוק המוליכים למחצה בשנה הבאה, לעומת 64% השנה, כך אמר גלן זנג, מנהל המחקר הבכיר לתחום המוליכים למחצה ב-IDC. לפי הגדרה רחבה יותר של תחום הייצור, החברה תגדיל את נתח השוק שלה ל-36% לעומת 33% השנה, הוסיף.

כדי להתמודד עם חששות בנוגע לשליטתה בשוק, השיקה החברה בחודש יולי הגדרה חדשה לשוק הייצור בשם "Foundry 2.0", הכוללת אריזה, בדיקה, ייצור מסכות וכל היצרנים המשולבים (IDM), כמו חברת Intel Corp, אך ללא יצרני שבבי הזיכרון. "זוהי תחזית ש-TSMC תמשיך לשלוט בשוק הייצור, בין אם לפי ההגדרה Foundry 1.0 או Foundry 2.0," ציין זנג.

TSMC, יצרנית השבבים הגדולה בעולם, מאיצה את ייצור השבבים בטכנולוגיות 3, 4 ו-5 ננומטר כדי לעמוד בביקוש לקוחותיה, באמצעות תהליך ייצור מזורז במיוחד המכונה "super-hot-run", תהליך הייצור הקצר ביותר שמיועד להזמנות דחופות, הוסיף זנג. לדבריו, שיעור הניצול בטכנולוגיות אלו עומד על יותר מ-95%.

החברה מתכננת להוסיף 70,000 פרוסות שבבים מתקדמות בחודש בשנה הבאה, בנוסף לכושר הייצור הקיים של שבבי 2, 3, 4 ו-5 ננומטר.

בנוסף, צפויה החברה להכפיל את כושר הייצור בטכנולוגיית האריזה המתקדמת שלה, הידועה כ-CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Silicon), המשמשת בעיקר לשבבים מתקדמים של Nvidia, לכ-660,000 יחידות בשנה הבאה, לעומת 330,000 יחידות השנה, אמר זנג. עם זאת, הוא ציין כי כושר ייצור זה יישאר בלתי מספק גם בשנה הבאה.

IDC מעריכה כי שוק המוליכים למחצה העולמי יצמח ב-15% בהיקפו לערך של 782 מיליארד דולר, בעוד שתחום הייצור הגלובלי יצמח ב-20% בשנה הבאה.

חברת סמסונג צפויה להאיץ את ייצור טכנולוגיית 2 ננומטר בשנה הבאה, ציין הדו"ח. מהלך זה של סמסונג צפוי להתרחש מוקדם יותר מזה של TSMC בטווח של רבעון עד חצי שנה, אך החברה עדיין מתמודדת עם בעיות תשואה נמוכה, נאמר.

TSMC צפויה להתחיל בייצור בנפח משמעותי בטכנולוגיית 2 ננומטר במחצית השנייה של השנה הבאה, עם משלוחים בהיקף קטן ל-Apple בסוף השנה או בתחילת 2026, הוסיפה IDC.

הפוסט TSMC צפויה לצמוח ב-25% בשנת 2025 ל-96 מיליארד ד' בעקבות ביקוש גובר לטכנולוגיות מתקדמות הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אילון מאסק, מייסד xAI, מתכנן להרחיב את מחשב-העל Colossus של החברה ליותר ממיליון מעבדי GPU, כך מדווח ה-Financial Times. ההתרחבות תהפוך את Colossus לאחד ממחשבי-העל החזקים בעולם, אך היא תלויה בהשקעות משמעותיות ובזמינות של אספקה ותשתיות.

כיום, Colossus כבר מפעיל מעל 100,000 מעבדי H100 מבית Nvidia, והחברה מתכננת להכפיל את המספר הזה בטווח הקרוב, מה שיהפוך אותו למחשב-העל הגדול ביותר הממוקם במבנה יחיד. לשם כך, xAI משתפת פעולה עם Nvidia, Dell ו-Supermicro. בנוסף, עיריית ממפיס שבטנסי, שם ממוקם Colossus, הקימה צוות ייעודי לתמוך בפרויקט.

לא ברור אם החברה תשתמש במעבדים מהדור הנוכחי (Hopper) או מהדור הבא (Blackwell), אשר צפויים להציע שיפור משמעותי בביצועים. עם זאת, הצורך ברכישת מאות אלפי מעבדי GPU, הנחשבים למבוקשים מאוד, מהווה אתגר מרכזי. כמו כן, נדרשת תשתית מורכבת שתאפשר למיליון מעבדי GPU לעבוד יחד באופן יעיל.

השקעות עתק

ההשקעה בפרויקט עצום כזה צפויה להגיע לעשרות מיליארדי דולרים, בהתחשב בעלויות הגבוהות של מעבדי ה-GPU והתשתיות הנדרשות עבור קירור ואספקת חשמל. xAI גייסה עד כה כ-11 מיליארד דולר השנה והוסיפה לאחרונה 5 מיליארד נוספים, כאשר שווי החברה נאמד ב-45 מיליארד דולר.

בשונה מחברות מתחרות כמו OpenAI הנתמכת על ידי מיקרוסופט, ו-Anthropic שנתמכת על ידי אמזון, xAI בונה את התשתית שלה באופן עצמאי. גישה זו ממקמת את החברה בתחרות גבוהה על רכישת חומרה מתקדמת, אך ההשקעות האסטרטגיות של xAI עשויות להעניק לה יתרון על מתחרותיה.

למרות ההתקדמות המרשימה, הפרויקט ספג ביקורת על היעדר אישורי תכנון והשפעתו על רשת החשמל האזורית. החברה פועלת להתמודד עם החששות באמצעות טכנולוגיית Tesla Megapack המיועדת לנהל את הדרישות האנרגטיות.

בעוד Colossus זוכה להערכה כבסיס טכנולוגי פורץ דרך, המוצר המסחרי המרכזי של xAI, Grok, עדיין מפגר מבחינת יכולות וקהל משתמשים בהשוואה למתחרים כמו ChatGPT ו-Gemini. עם זאת, משקיעים רואים ב-Colossus הוכחה ליכולתה של xAI להוביל חדשנות טכנולוגית במהירות גבוהה.

הפוסט אילון מאסק מתכנן להרחיב את מחשב-העל xAI למיליון מעבדי GPU של אנבידיה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

בעיות ייצור מאיימות לעכב את הדור הבא של שבבי הבינה המלאכותית של Nvidia, הנמצאים בשלבי ייצור על ידי Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC). מדובר בשבבי Blackwell המיועדים למרכזי נתונים, אשר נתקלים בקשיים טכניים לפני הכניסה לייצור המוני.

נראה כי ,תכנוני השבבים החדשים, המתבססים על תהליך ייצור חדש של TSMC, גרמו לסיבוכים במודלים מסוימים של משפחת שבבי Blackwell. נושאים אלו עלולים לעכב את השקת השבבים שתוכננה לשנה זו, מה שמאיים על אספקת השבבים ללקוחות גדולים כמו Microsoft, Google, Meta ו-Amazon, וכן לסטארטאפים מובילים בתחום ה-AI כמו OpenAI.

בעקבות דיווח על העיכובים, מניות Nvidia ירדו בכ-15% במסחר המוקדם בניו יורק, בעוד שמניות TSMC נסגרו בירידה של 10% בבורסה בטייוואן.

המעבר לייצור המוני נתקל בקשיים הקשורים ל-"Interposer" – שכבה המחברת בין רכיבי השבב השונים. Nvidia התמקדה בהצגת דוגמאות הנדסיות לשבבים החדשים, אך הבעיות הטכניות מדגישות את האתגרים ההנדסיים הכרוכים בפיתוח שבבי AI מתקדמים.

עם זאת, הביקוש לשבבי Hopper הקיימים של Nvidia נשאר חזק, ונראה כי העיכוב בייצור של שבבי Blackwell לא ישפיע על הסיפור ארוך הטווח של Nvidia או על אימוץ טכנולוגיית AI. מומחים מעריכים כי הפתרון לבעיות הייצור ייקח כשניים עד שלושה חודשים.

בסופו של דבר, העיכוב עלול להוביל לירידה בהכנסות של Nvidia ברבעון הראשון של 2024, אך אלו עשויות להתאזן ברבעון הבא. התקלות בייצור עשויות לשמש כהזדמנות עבור המתחרה הקרובה ביותר של Nvidia, AMD.

Nvidia ו-TSMC לא השיבו לבקשות תגובה על הבעיות בייצור, אך Nvidia הבהירה כי התהליך לייצור המוני יתחיל במחצית השנייה של 2024.

הפוסט בעיות בייצור ב-TSMC מאיימות לעכב את הדור הבא של שבבי ה-AI של Nvidia הופיע לראשונה ב-Chiportal.