אינטל מקבלת סימן מעודד במיוחד למאמץ שלה להפוך את Intel Foundry לחלופה אמיתית בייצור שבבים מתקדמים. לפי דיווח של The Information, גוגל הזמינה מאינטל ייצור של יותר מ-3 מיליון יחידות עיבוד טנזור, TPU, במהלך 2028. במקביל, אנבידיה בוחנת שימוש בטכנולוגיות הייצור והאריזה של אינטל לשבבים עתידיים, אף שטרם דווח על הזמנה חתומה מצדה.

הדיווחים הובילו לזינוק במניית אינטל, משום שהם נוגעים בדיוק בנקודה הרגישה ביותר בתוכנית ההתאוששות שלה: היכולת למשוך לקוחות חיצוניים גדולים לזרוע הייצור שלה. במשך שנים איבדה אינטל את ההובלה בייצור שבבים מתקדם ל-TSMC, אך כעת היא מנסה לחזור למשחק באמצעות תהליכי ייצור חדשים, טכנולוגיות אריזה מתקדמות והשקעות גדולות במפעלים בארצות הברית ובאירופה.

גוגל מחפשת קיבולת ל-TPU

החלק הממשי יותר בדיווח נוגע לגוגל. TPU הוא מאיץ הבינה המלאכותית הפנימי של החברה, שמיועד לאימון ולהרצה של מודלי AI גדולים. בניגוד לרוב חברות הענן, שנשענות בעיקר על מאיצי GPU של אנבידיה, גוגל מפתחת כבר שנים שבבים ייעודיים משלה ומשלבת אותם בתשתיות Google Cloud ובמערכות הפנימיות שלה.

הזמנה של יותר מ-3 מיליון שבבים מאינטל, אם תאושר רשמית ותבוצע, לא תסמן נטישה של TSMC. סביר יותר שהיא תסמן פיזור סיכונים. הביקוש לשבבי AI גדל מהר יותר מקיבולת הייצור הזמינה, ולקוחות ענק כמו גוגל אינם יכולים להרשות לעצמם להיות תלויים לחלוטין ביצרן אחד, גם אם מדובר ב-TSMC.

עבור גוגל, אינטל יכולה לשמש ספקית ייצור נוספת למאיצי TPU עתידיים. עבור אינטל, גוגל היא לקוח עוגן מהסוג שיכול לשנות את האופן שבו השוק תופס את Intel Foundry. ייצור של מיליוני שבבים ללקוח כזה מחייב לא רק תהליך ייצור מתקדם, אלא גם תפוקות גבוהות, איכות יציבה, אריזה מתקדמת ותיאום הנדסי צמוד.

אנבידיה עדיין לא מזמינה, אבל בודקת

החלק השני בדיווח נוגע לאנבידיה, והוא חשוב אך צריך לנסח אותו בזהירות. לפי הדיווחים, אנבידיה עדיין לא ביצעה הזמנה מאינטל, אך היא בוחנת אם ניתן להשתמש בטכנולוגיות של החברה לייצור שבבים עתידיים. אחת האפשרויות שנבחנות היא שילוב של כמה שבבי GPU במארז אחד, מהלך שמתאים למגמה הרחבה של מעבר ממעבד יחיד גדול למערכות מרובות שבבים.

המשמעות היא שאנבידיה אינה עומדת להעביר מחר את ייצור המאיצים המרכזיים שלה מ-TSMC לאינטל. TSMC עדיין מחזיקה ביתרון ברור בייצור המתקדם ובטכנולוגיות אריזה המשמשות את מאיצי ה-AI המובילים. אבל עצם העובדה שאנבידיה בוחנת את אינטל היא איתות חשוב. כאשר הלקוחה החשובה ביותר של TSMC מחפשת חלופות או רכיבי ייצור משלימים, זה אומר שהעומס על שרשרת האספקה הגיע לרמה שבה גם השחקניות החזקות ביותר מחפשות גמישות נוספת.

הבדיקה של אנבידיה עשויה להתמקד תחילה ברכיבים שאינם ליבת ה-GPU המרכזית, כגון רכיבי I/O, אריזה מתקדמת או שילוב שבבים בתוך מארז אחד. גם תרחיש כזה יהיה משמעותי לאינטל. בעולם ה-AI, הערך אינו נמצא רק בליבת החישוב, אלא גם ביכולת לחבר שבבים, זיכרונות ורכיבי תקשורת למערכת אחת יעילה.

צוואר הבקבוק של TSMC

המכנה המשותף בין גוגל לאנבידיה הוא TSMC. החברה הטייוואנית הפכה בעשור האחרון לשחקנית הדומיננטית בייצור שבבים מתקדמים, והיא מספקת קיבולת קריטית לאנבידיה, לאפל, ל-AMD, לגוגל ולחברות רבות נוספות. אבל מהפכת ה-AI יצרה ביקוש חריג לשבבים מתקדמים ולאריזה מתקדמת, והקיבולת הזמינה מוגבלת.

לכן, גם חברות שמרוצות מ-TSMC מחפשות ספקים משלימים. זו אינה רק שאלה של מחיר. זו שאלה של זמינות, גיאופוליטיקה, קצב צמיחה ושליטה בשרשרת האספקה. תלות גבוהה מדי בטייוואן נחשבת כיום סיכון אסטרטגי עבור חברות אמריקניות, במיוחד כאשר ממשלת ארצות הברית משקיעה סכומי עתק בהחזרת ייצור שבבים מתקדם לשטחה.

אינטל מנסה להיכנס בדיוק אל הפער הזה. היא אינה צריכה להחליף את TSMC כדי להצליח; בשלב הראשון, די בכך שתהפוך לספקית שנייה אמינה עבור חלק מהלקוחות הגדולים. אם גוגל תייצר אצלה מיליוני TPU ואם אנבידיה תשלב בעתיד טכנולוגיות ייצור או אריזה שלה, זה יהיה הישג משמעותי גם בלי שאינטל תעקוף את TSMC.

מבחן גדול ל-Intel Foundry

עבור אינטל, הדיווחים האלה הם הזדמנות אך גם מבחן. החברה הציגה בשנים האחרונות מפת דרכים אגרסיבית, הכוללת תהליכי ייצור כמו 18A ו-14A וטכנולוגיות אריזה מתקדמות כמו EMIB. אבל בעולם הפאונדרי, מצגות אינן מספיקות. לקוחות גדולים בוחנים זמינות, ביצועים, תשואות ייצור, אמינות, עלויות ויכולת לספק בכמויות גדולות לאורך זמן.

גוגל ואנבידיה הן בדיוק הלקוחות שיכולים להעניק לאינטל חותמת אמון, אך גם לחשוף חולשות אם התהליכים לא יהיו בשלים בזמן. שבבי AI הם מהמוצרים התובעניים ביותר בתעשייה. הם גדולים, יקרים, צורכים הרבה חשמל ודורשים שילוב מורכב של לוגיקה, זיכרון, תקשורת ואריזה מתקדמת. כל עיכוב או בעיית תפוקה עלולים לפגוע בלוחות הזמנים של לקוחות ענן ומרכזי נתונים.

לכן, הדיווח הנוכחי אינו “חזרה לניצחון” של אינטל, אלא אולי תחילתה של בדיקת אמון מחודשת. אם החברה תעמוד במבחן, היא תוכל להציג את עצמה לא רק כיצרנית שבבים לעצמה, אלא כשותפת ייצור אסטרטגית לעידן ה-AI.

לא מהפך מיידי, אבל שינוי כיוון

TSMC עדיין מובילה את שוק הייצור המתקדם, והיתרון שלה אינו צפוי להיעלם במהירות. אבל הדיווחים על גוגל ואנבידיה מצביעים על שינוי בשוק: חברות ה-AI הגדולות אינן מסתפקות עוד בשרשרת אספקה אחת. הן מחפשות קיבולת נוספת, ספקים חלופיים, אריזה מתקדמת וגמישות הנדסית.

עבור אינטל, זו עשויה להיות ההזדמנות הגדולה ביותר זה שנים להחזיר לעצמה רלוונטיות בתחום שבו פיגרה אחרי המתחרות. הזמנה גדולה מגוגל תספק הוכחה מסחרית. בחינה רצינית מצד אנבידיה תספק איתות אסטרטגי. שילוב של השניים יכול להפוך את Intel Foundry משחקנית שמבטיחה קאמבק לשחקנית שהלקוחות הגדולים באמת מתחילים לבדוק בשטח.

בסופו של דבר, המרוץ לשבבי AI אינו מתנהל רק בין אנבידיה לגוגל או בין GPU ל-TPU. הוא מתנהל גם בין מפעלי ייצור, תהליכי ליתוגרפיה, טכנולוגיות אריזה ושרשראות אספקה. אם אינטל תצליח להשתלב במעגל הזה, גם כספקית שנייה או משלימה, זו תהיה תפנית חשובה בתעשיית השבבים העולמית.

הפוסט גוגל מזמינה, אנבידיה בוחנת – ייצור שבבים באינטל פאונדרי הופיע לראשונה ב-Chiportal.

קיידנס ואנבידיה הודיעו במסגרת Computex 2026 על שלב חדש בשילוב סוכני בינה מלאכותית בתהליכי תכנון ואימות שבבים. ההכרזה מתמקדת ב-ChipStack AI Super Agent של קיידנס, מערכת סוכני AI שמיועדת לבצע חלקים משמעותיים מתהליך אימות התכנון ברמת RTL, אחד השלבים הארוכים והיקרים בפיתוח שבבים מתקדמים. לפי קיידנס, המערכת הורחבה ליכולת שהיא מכנה Level 5 autonomy – כלומר ביצוע עצמאי של תהליכי תכנון ואימות מורכבים, תוך אפשרות למהנדסים לעקוב, לכוון ולהתערב בעת הצורך.

הטענה המרכזית של קיידנס היא שהמערכת יכולה לקצר מחזור אימות RTL טיפוסי, שאורך כחמישה שבועות, לפחות מיום אחד בסביבות פריסה מתקדמות – האצה של יותר מפי 40. ההדגמה מתבססת על הרצת מאות סימולציות דינמיות באמצעות כלי Cadence, ובהם Xcelium Logic Simulation ו-Jasper Formal Verification, במסגרת תהליכי אימות של אנבידיה. חשוב לציין כי מדובר בנתון שמקורו בהודעת החברה ובהוכחת היתכנות מוקדמת, ולכן הוא אינו בהכרח משקף כל תכנון, כל צוות או כל סביבת עבודה.

לא רק צ’אטבוט למהנדסים

החידוש שעליו מדברות קיידנס ואנבידיה אינו שימוש כללי במודל שפה גדול, אלא שילוב של סוכן AI עם כלי EDA קיימים ומאומתים. שכבת הבינה המלאכותית מנהלת את הרצף: הבנת מפרטים, תכנון בדיקות, הרצת סימולציות, ניתוח תוצאות, איתור כשלים והצעת תיקונים. עם זאת, הפעולות עצמן נשענות על מנועי האימות של קיידנס, ולא על “ניחוש” חופשי של מודל שפה.

המערכת מבוססת על פורטפוליו ה-EDA של קיידנס, על מודלי NVIDIA Nemotron, ופועלת בתוך NVIDIA OpenShell – סביבת הרצה מבודדת לסוכנים אוטונומיים, שנועדה לאכוף בקרת מדיניות, הרשאות וגישה מבוקרת לכלים, לתשתיות ולנתוני תכנון רגישים. עבור תעשיית השבבים, שבה קניין רוחני הוא נכס קריטי, השילוב הזה חשוב לא פחות מהאוטומציה עצמה.

צוואר הבקבוק של אימות השבבים

אימות RTL הוא שלב שבו בודקים אם התכנון הלוגי של השבב אכן מתנהג כפי שנדרש לפני המעבר לשלבים יקרים יותר של מימוש פיזי וייצור. ככל ששבבי AI ומערכות על שבב הופכים גדולים ומורכבים יותר, מספר הבדיקות, התרחישים והחריגות האפשריות גדל במהירות. כתוצאה מכך, צוותי הפיתוח משקיעים זמן רב בהרצת סימולציות, בניתוח תקלות ובתיקון מקרי קצה.

במובן זה, ChipStack אינו מחליף את המהנדסים אלא משנה את נקודת הכובד של עבודתם: פחות כתיבת בדיקות חוזרת, פחות ניהול ידני של רגרסיות ופחות חיפוש ידני אחרי מקור הכשל; יותר הגדרת מטרות, פיקוח על התהליך וקבלת החלטות ארכיטקטוניות. זו גם הדרך שבה קיידנס מציגה את המערכת – מעבר מ-AI שמסייע למהנדס, ל-AI שמבצע משימות הנדסיות מוגדרות תחת בקרה.

ד"ר זיאד חנא, מנכ"ל מרכזי הפיתוח של Cadence בישראל וראש תחום ה-AI בקיידנס העולמית, אמר כי “מורכבות הסיליקון של מערכות הבינה המלאכותית עולה על קצב הגידול של כוח האדם ההנדסי, ולכן האוטונומיה הופכת כיום לצורך קיומי ולא רק לתוספת רצויה. התעשייה שלנו מתמודדת עם מחסור מובנה במהנדסים; הטכנולוגיה החדשה שהצגנו הופכת את העבודה השוחקת והחזרתית של שלב האימות לאוטומטית, ומאפשרת למהנדסים להתמקד בחדשנות, בארכיטקטורה ובאסטרטגיה בעלת ערך גבוה יותר”.

קיידנס ציינה כי יכולות Level 5 של ChipStack, יחד עם מסגרת התיאום AgentStack, צפויות להיות זמינות ללקוחות Early Access במחצית השנייה של 2026. המשמעות היא שהטכנולוגיה כבר עברה שלב הדגמה משמעותי, אך עדיין תיבחן בשטח לפני שתהפוך לכלי סטנדרטי בתהליכי פיתוח שבבים רחבים.

הפוסט קיידנס ואנבידיה מציגות סוכן AI לאימות שבבים: מקצר מחזור RTL משבועות לפחות מיום הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אינטל ניצלה את תערוכת Computex 2026 בטייוואן כדי להציג כיוון אסטרטגי ברור: מעבר מעידן שבו הבינה המלאכותית נשענת בעיקר על אימון מודלים במרכזי נתונים גדולים, לעידן שבו המודלים רצים ברציפות – במרכזי נתונים, בארגונים וברובוטים בשטח. החברה חשפה שורת מוצרים חדשים למרכזי נתונים ולמחשוב קצה, ובהם Xeon 6+ בתהליך Intel 18A, בקר רשת חדש, פרטים ראשונים על כרטיס AI ייעודי לאינפרנס, ומערך תוכנה וחומרה לרובוטיקה פיזית.

לפי אינטל, עד 2030 אינפרנס – כלומר הרצה שוטפת של מודלים בשירותים פעילים – יהווה 37% מקיבולת מרכזי הנתונים העולמית, לעומת 13% בלבד לאימון מודלים. המשמעות מבחינת החברה היא שינוי ביחסי הכוחות: ה־GPU ימשיך להיות רכיב חיוני באימון ובחלק מעומסי ה־AI, אך ככל שסוכני AI ירוצו ברציפות, ייגשו לנתונים, יתזמרו משימות ויפעילו שירותים רבים במקביל, המעבד המרכזי יחזור להיות רכיב מפתח בארכיטקטורת המערכת.

קבורק קצ'יצ'יאן, סגן נשיא בכיר ומנכ"ל קבוצת מרכזי הנתונים של אינטל, אמר כי “אי אפשר ש־AI יגדל רק על ידי הוספת עוד כרטיסים גרפיים. צריך שכל המערכת תעבוד יחד”. לדבריו, כאשר AI הופך לסוכן שרץ ברציפות, האתגר אינו רק כוח חישוב, אלא ניהול מקבילי של תהליכים והעברת נתונים מהירה.

Xeon 6+ ו־Intel 18A: הרבה ליבות לעומסי AI סוכני

ההכרזה המרכזית למרכזי נתונים היא Intel Xeon 6+, מעבד שרתים חדש עם עד 288 ליבות יעילות על שבב אחד. זהו המעבד הראשון של אינטל למרכזי נתונים המיוצר בתהליך Intel 18A, הכולל את טכנולוגיות PowerVia ו־RibbonFET. המעבד מיועד לעומסי עבודה שבהם נדרש מספר גדול של ליבות הפועלות במקביל, כגון שירותי ענן, רשתות 5G ותזמור סוכני AI.

אינטל מציגה את המעבד כחלק מתפיסה שהיא מכנה “מרכז בינה” – מרכז נתונים שמריץ סוכני AI עבור לקוחות, בשונה ממרכז נתונים המיועד בעיקר לאימון מודלים גדולים. לפי החברה, במרכזים כאלה היחס בין CPU ל־GPU צפוי להתקרב ל־1:1, משום שחלק גדול מהעומסים יישארו סביב בסיסי נתונים, רשתות, אחסון, שירותי ענן ארגוניים ותזמור תוכנה.

בהשוואה שהציגה אינטל מול AMD EPYC 9755, המעבד העליון בסדרת Xeon 6+ מציג לטענתה יתרון ממוצע של 30% בביצועים ו־30% בביצועים לכל ואט. מול הדור הקודם של אינטל עצמה, החברה מדווחת על שיפור של פי 2.26 בביצועים ממוצעים ועל שיפור של פי 1.55 ביעילות האנרגטית.

רשת וכרטיס AI חדש: אינטל מחזקת את שכבת התשתית

לצד המעבד הכריזה אינטל על Intel Ethernet E835, בקר רשת ומתאמי רשת חדשים במהירויות של עד 200GbE. החברה מציבה את המוצר מול פתרונות של אנבידיה וברודקום וטוענת ליתרון ביעילות אנרגטית. הבקר תומך ב־RDMA להפחתת עומס על המעבד, כולל מנגנוני אבטחה חומרתיים, ומתוכנן למחזור חיים של יותר מעשר שנים. בין השותפות התומכות כבר במוצר: Cisco, Dell, HPE, Lenovo ו־Supermicro.

בנוסף חשפה אינטל פרטים ראשונים על כרטיס AI חדש למרכזי נתונים בשם הקוד Crescent Island. הכרטיס מבוסס על ארכיטקטורת Xe3P, מיועד לאינפרנס של סוכני AI, וכולל 480GB זיכרון LPDDR5X על כרטיס יחיד. העיצוב מיועד לשרתים קיימים, בתצורת PCIe ובקירור אוויר של 350 ואט, ללא צורך בתשתית קירור נוזלי. מבחינת אינטל, זהו ניסיון למצב פתרון יעיל יותר עבור מודלים עתירי זיכרון וטוקנים, שלא בהכרח דורשים את כוח החישוב המרבי של כרטיסי אימון.

מהרובוט במעבדה לרובוט בשטח

החלק השני בהכרזות של אינטל מתמקד ברובוטיקה. החברה הציגה את Physical AI OpenVINO, ערכת כלים בקוד פתוח שנועדה לקצר את הדרך מפיתוח אב־טיפוס של רובוט לפריסה מסחרית. הרעיון הוא לספק שכבת תוכנה אחידה עבור דרייברים, חיישנים, מנועי הסקה ובקרה, במקום שכל יצרן רובוטים יבנה את כל השכבות האלה מחדש.

לצד הערכה הציגה אינטל גם את Physical AI Studio, סביבת פיתוח לאיסוף נתונים, כוונון מודלים, אופטימיזציה וקוונטיזציה, וכן ייצוא מודלי VLA – Vision-Language-Action. אלה מודלים שמקבלים תמונה, מבינים הקשר ומייצרים פעולה פיזית של הרובוט, בדומה לאופן שבו מודל שפה מקבל טקסט ומייצר תגובה, אך הפלט כאן הוא תנועה בעולם הפיזי.

אינטל טוענת כי יותר מ־130 מוצרי קצה כבר נמצאים בפיתוח על בסיס המעבדים החדשים שלה. החברה מציגה את המהלך כחלופה לשוק שבו אנבידיה מחזיקה כיום נוכחות חזקה באמצעות משפחת Jetson. בבדיקת ביצועים שהציגה אינטל, מעבד Intel Core Ultra 7X 358H הריץ מודל רובוטי המקבל קלט משלוש מצלמות ומחליט בזמן אמת על פעולת הרובוט. לפי נתוני החברה, הביצועים היו מהירים ב־50% מ־NVIDIA Jetson AGX Orin, ואיטיים בכ־10% בלבד מ־NVIDIA Jetson Thor T5000, שמחיר המערכת שלו כפול.

Ella כדוגמה מסחרית

אחת הדוגמאות שהציגה אינטל היא Ella של SensoryAI, עמדת קפה רובוטית שמקבלת הזמנות בשיחה רגילה, מכינה משקאות ומשרתת לקוחות ללא התערבות אנושית. עד לאחרונה, לפי אינטל, המערכת השתמשה במעבד שליטה ובמאיץ AI נפרד. SensoryAI החליפה את שניהם בשבב אחד ממשפחת Intel Core Ultra Series 3, שמריץ במקביל שלושה סוכני AI: סוכן שיחה עם הלקוח, סוכן תפעולי וסוכן ניתוח ביצועים עסקיים ברמת העמדה.

המשמעות הרחבה יותר היא שאינטל מנסה להחזיר את הדיון מ”כמה GPU צריך” לשאלה מערכתית יותר: כיצד מריצים AI באופן רציף, יעיל וזול יותר, גם במרכזי נתונים וגם במכונות פיזיות בשטח. זו אינה הכרזה שמבטלת את הצורך בכרטיסים גרפיים, אלא ניסיון למצב את אינטל כשחקנית שמציעה ארכיטקטורה מלאה – מעבד, רשת, מאיץ AI, תוכנה וכלי פיתוח – לעומסי AI שהולכים ומתקרבים להפעלה שוטפת בעולם האמיתי.

הפוסט אינטל בקומפיוטקס 2026: ה־CPU חוזר למרכז בעידן סוכני ה־AI והרובוטיקה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אנבידיה דיווחה הלילה על עוד רבעון שיא, שממחיש עד כמה שוק תשתיות הבינה המלאכותית ממשיך להתרחב סביב מרכזי הנתונים. ברבעון הראשון של שנת הכספים 2027, שהסתיים ב־26 באפריל 2026, רשמה החברה הכנסות של 81.6 מיליארד דולר. מדובר בעלייה של 20% לעומת הרבעון הקודם ובזינוק של 85% לעומת הרבעון המקביל אשתקד. הכנסות מרכזי הנתונים הגיעו לשיא של 75.2 מיליארד דולר, עלייה של 92% לעומת השנה שעברה.

הנתונים מציבים את אנבידיה לא עוד כחברת שבבים גרפיים, אלא כספקית התשתית המרכזית של כלכלת ה־AI. לפי הדוח, הכנסות מחשוב מרכזי הנתונים הגיעו ל־60.4 מיליארד דולר, ואילו הכנסות הרשתות במרכזי הנתונים הגיעו ל־14.8 מיליארד דולר – כמעט פי שלושה לעומת השנה שעברה. הרווח הנקי לפי GAAP הסתכם ב־58.3 מיליארד דולר, והרווח המדולל למניה הגיע ל־2.39 דולר. הרווח המתואם למניה עמד על 1.87 דולר.

מנכ״ל ומייסד החברה, ג׳נסן הואנג, תיאר את המגמה כ״האצה בבניית מפעלי AI״, כלומר מרכזי נתונים שתפקידם לייצר שירותי בינה מלאכותית בקנה מידה תעשייתי. לדבריו, עידן ה־Agentic AI כבר החל, והמערכות אינן רק משיבות לשאלות אלא מבצעות עבודה ממשית בארגונים. בשיחת הוועידה לאחר פרסום הדוחות אמר הואנג כי “הביקוש הפך לפרבולי”, וכי בעידן החדש “קיבולת מחשוב היא הכנסות ורווחים”.

מרכזי נתונים, ענן ו־AI ריבוני

אנבידיה משנה במקביל את אופן הדיווח שלה, כדי לשקף טוב יותר את מקורות הצמיחה. החברה תחלק מעתה את פעילותה לשתי פלטפורמות שוק עיקריות: מרכזי נתונים ומחשוב קצה. בתוך מרכזי הנתונים היא תדווח על שני תתי־שווקים: Hyperscale, הכולל את ענקיות הענן וחברות האינטרנט הגדולות, ו־ACIE, הכולל ענני AI, תעשייה וארגונים. מחשוב הקצה יכלול מחשבים אישיים, קונסולות משחק, תחנות עבודה, תחנות בסיס לרשתות AI-RAN, רובוטיקה ורכב.

לפי סמנכ״לית הכספים קולט קרס, הכנסות ההייפרסקייל ברבעון הסתכמו ב־38 מיליארד דולר והיוו כמחצית מהכנסות מרכזי הנתונים. הכנסות תחום ACIE הסתכמו ב־37 מיליארד דולר וצמחו ב־31% לעומת הרבעון הקודם. החברה ציינה גם כי הכנסות ענני ה־AI יותר משלשו את עצמן לעומת השנה שעברה, וכי הכנסות AI ריבוני צמחו ביותר מ־80%.

המשמעות היא שהצמיחה של אנבידיה אינה נשענת רק על חמש או שש ענקיות ענן. החברה מנסה להראות למשקיעים כי גל הביקוש מתרחב גם לענני AI ייעודיים, מרכזי נתונים לאומיים, תשתיות ארגוניות ומערכות תעשייתיות. זהו מסר חשוב במיוחד בשלב שבו השוק בוחן אם השקעות הענק ב־AI הן מחזור זמני, או שינוי מבני ארוך טווח בתשתיות המחשוב.

בלקוול עכשיו, ורה רובין בדרך

ארכיטקטורת Blackwell ממשיכה להיות מנוע הצמיחה המרכזי של אנבידיה. החברה אמרה כי הביקוש למערכות GB300 ו־NVL72 חזק במיוחד בקרב בוני מודלים גדולים וענקיות ענן. קרס ציינה בשיחת הוועידה כי זהו קצב ההשקה המהיר ביותר בתולדות החברה.

הדור הבא כבר בדרך. אנבידיה הודיעה כי תחל משלוחי ייצור של פלטפורמת Vera Rubin במחצית השנייה של השנה, החל מהרבעון השלישי. לפי החברה, ורה רובין תשלב מעבד Vera ייעודי ל־Agentic AI עם מאיצי Rubin ורכיבי תקשורת מהירים. הואנג אמר בשיחה כי ורה פותחת בפני אנבידיה שוק חדש של מעבדים מרכזיים, תחום שבו החברה לא פעלה בעבר בהיקף דומה, וטען כי כל יצרני המערכות וענקיות הענן הגדולות נערכים לפריסה שלה.

זהו שינוי אסטרטגי משמעותי. אנבידיה כבר אינה מסתפקת במכירת מאיצים גרפיים. היא מציעה מערכות שלמות: GPU, CPU, תקשורת, אחסון, תוכנה, שכבות אבטחה וכלי פיתוח. בכך היא מנסה להגדיל את חלקה מכל דולר שמושקע במרכזי נתונים ל־AI, ולהקשות על מתחרים שמציעים רכיב בודד בלבד.

סין נשארת מחוץ לתחזית

נקודת האזהרה המרכזית בדוח היא סין. אנבידיה צופה הכנסות של 91 מיליארד דולר ברבעון השני של שנת הכספים 2027, פלוס או מינוס 2%, אך מדגישה כי התחזית אינה כוללת הכנסות ממכירות מחשוב מרכזי נתונים לסין. החברה ציינה כי אף שהממשל האמריקני אישר רישיונות למשלוח H200 ללקוחות בסין, עדיין לא נרשמו הכנסות כאלה, ולא ברור אם הרשויות בסין יאפשרו את היבוא.

המשמעות היא שהתחזית החזקה של אנבידיה נשענת על ביקוש מחוץ לסין. מצד אחד, זה מצביע על עומק הביקוש העולמי. מצד אחר, הוא משאיר מקור אי־ודאות גיאופוליטי משמעותי, במיוחד בשוק שבו שבבי AI הפכו לנכס אסטרטגי.

חלוקת כסף לבעלי המניות – וסימן לביטחון עצמי

לצד ההשקעה האדירה בתשתיות, אנבידיה מגדילה גם את ההחזר לבעלי המניות. החברה החזירה ברבעון כ־20 מיליארד דולר באמצעות רכישה עצמית של מניות ודיבידנד. הדירקטוריון אישר תוכנית רכישה עצמית נוספת של 80 מיליארד דולר, ללא תאריך תפוגה, והדיבידנד הרבעוני יעלה מסנט אחד ל־25 סנט למניה.

המהלך מאותת שהנהלת החברה רואה את תזרים המזומנים הנוכחי כבר־קיימא לפחות בטווח הקרוב. קרס אמרה בשיחה כי החברה מתכוונת להחזיר השנה לבעלי המניות כ־50% מתזרים המזומנים החופשי, תוך המשך השקעות במחקר ופיתוח, בשרשרת האספקה ובאקוסיסטם של AI.

הרבעון של אנבידיה משקף חברה שנמצאת במרכז גל ההשקעות הגדול ביותר כיום בטכנולוגיה. השאלה המרכזית אינה אם הביקוש ל־AI קיים, אלא כמה זמן יימשך קצב ההשקעות הזה, מי יוכל לממן אותו, והאם אנבידיה תצליח לשמור על היתרון כאשר יותר חברות מנסות לפתח שבבים, מערכות ורכיבי רשת משלהן. בינתיים, המספרים מראים שהשוק ממשיך לרדוף אחרי קיבולת מחשוב – ואנבידיה עדיין עומדת במרכז המרוץ.

הפוסט אנבידיה שוברת שיא: הכנסות של 81.6 מיליארד דולר ברבעון, כמעט כולן ממרכזי נתונים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

במשך שנים נראתה הקריפטוגרפיה הפוסט־קוונטית כמו נושא עתידי, כזה שמעניין בעיקר חוקרים, גופי ביטחון ויצרני תשתיות. בהרצאה שנשא דותן פינקלשטיין מ-NVIDIA בכנס ChipEx2026, היא הוצגה כאתגר הנדסי מיידי לתעשיית השבבים, לתשתיות הענן ולחברות שמפתחות ומפעילות מודלי בינה מלאכותית. המסר המרכזי היה כי מערכות אבטחה שנבנות היום יצטרכו להמשיך להגן על מידע גם בעולם שבו מחשבים קוונטיים חזקים יוכלו לשבור חלק גדול מן ההצפנה האסימטרית המקובלת כיום.

הבעיה אינה שכל סוגי ההצפנה יקרסו באותה מידה. הצפנה סימטרית חזקה, כמו AES עם מפתחות של 256 ביט, נחשבת לעמידה יותר גם בתרחישים קוונטיים, ולכן האיום המרכזי מתמקד בקריפטוגרפיה אסימטרית: RSA, Diffie-Hellman וקריפטוגרפיה אליפטית. אלה משמשות כיום לזיהוי, החלפת מפתחות, חתימות דיגיטליות, חתימת קוד, אימות קושחה ובניית שרשראות אמון. ה-NSA הזהירה כבר ב-2022 כי מחשב קוונטי רלוונטי לקריפטואנליזה עלול לשבור מערכות מפתח ציבורי שנמצאות בשימוש כיום, ולכן יש להתחיל לתכנן, לתקצב ולהיערך למעבר לאלגוריתמים עמידים בפני מחשוב קוונטי. (nsa.gov)

הדחיפות נובעת גם מן האיום המכונה Harvest Now, Decrypt Later: גורם עוין יכול לאסוף היום מידע מוצפן, לשמור אותו, ולנסות לפענח אותו בעתיד כאשר יהיו בידיו יכולות קוונטיות מתאימות. במערכות AI בענן, הסיכון אינו מוגבל למסמכים או לתעבורה מוצפנת. הוא נוגע גם למשקלי מודלים, למידע אימון, למפתחות זהות, לשרשראות אספקה של תוכנה וליכולת לוודא שהקוד שרץ בפועל הוא אכן הקוד שאושר.

לכן, לפי פינקלשטיין, ההיערכות אינה יכולה להישאר בשכבת התוכנה בלבד. היא צריכה להתחיל בשלב תכנון השבבים. אם שורש האמון נמצא בתוך הסיליקון, גם התמיכה בקריפטוגרפיה פוסט־קוונטית צריכה להיבנות שם מראש. במונחי תעשיית השבבים, זהו מקרה קלאסי של shift left: טיפול בבעיה מוקדם ככל האפשר במחזור הפיתוח, לפני שהחומרה כבר נשלחה לשוק וקשה או בלתי אפשרי לעדכן אותה.

הרקע הרגולטורי כבר קיים. NIST אישר באוגוסט 2024 שלושה תקני FIPS ראשונים לקריפטוגרפיה פוסט־קוונטית: FIPS 203 עבור ML-KEM, מנגנון לקביעת מפתחות המבוסס על CRYSTALS-Kyber; FIPS 204 עבור ML-DSA, תקן חתימה דיגיטלית המבוסס על CRYSTALS-Dilithium; ו-FIPS 205 עבור SLH-DSA, חתימה דיגיטלית חסרת מצב המבוססת על SPHINCS+. (csrc.nist.gov) במקביל, מסמך CNSA 2.0 של ה-NSA קובע לוחות זמנים למעבר במערכות ביטחון לאומי בארה"ב: חתימת תוכנה וקושחה אמורה לתמוך ולהעדיף אלגוריתמים חדשים כבר ב-2025, ולעבור לשימוש בלעדי בהם עד 2030; ציוד רשת מסורתי אמור לתמוך ולהעדיף CNSA 2.0 עד 2026 ולעבור לשימוש בלעדי עד 2030; מערכות הפעלה ושירותי ענן מקבלים לוחות זמנים ארוכים יותר, עד 2033 לשימוש בלעדי.

פינקלשטיין הבחין בין שתי משפחות מרכזיות של פתרונות. הראשונה היא אלגוריתמים מבוססי סריגים, ובהם ML-KEM ו-ML-DSA. היתרון שלהם הוא איזון טוב בין רמת אבטחה, ביצועים וגודל מפתחות או חתימות. הם גם חסרי מצב, ולכן מתאימים יותר לסביבות גדולות שבהן קשה לנהל מצב פנימי לכל פעולת חתימה. המשפחה השנייה היא אלגוריתמים מבוססי Hash, כמו LMS ו-XMSS. אלה נבדקו במשך שנים, אך הם שומרי מצב: כל חתימה משנה את המצב הפנימי של המערכת, ואם המצב אובד, משוכפל או נפגע, עלולה להיפגע גם האבטחה. במסמך CNSA 2.0 ה-NSA ממליצה על LMS ו-XMSS לחתימת תוכנה וקושחה, אך מדגישה את הצורך לנהל מצב כראוי וליישם את החתימה בחומרה.

המעבר לא יתבצע ביום אחד. לכן הגישה המעשית שמוצגת כיום בתעשייה היא גישה היברידית: שילוב של קריפטוגרפיה קלאסית וקריפטוגרפיה פוסט־קוונטית בתוך אותה שרשרת אמון. במערכת כזו, השבב מחזיק גם מפתחות קלאסיים וגם מפתחות פוסט־קוונטיים. שלבי האתחול הראשונים — BootROM, קושחה ראשונית ורכיבי firmware נוספים — מאומתים באמצעות שני העולמות במקביל. כך ניתן לשמור על תאימות לאחור, אך להתחיל לבנות בסיס אבטחה שיחזיק גם מול איומים קוונטיים עתידיים.

החיבור לעולם ה-AI בענן הוא החלק המשמעותי בהרצאה. מודלי AI גדולים אינם רק קוד. הם נכסים כלכליים עצומים. משקליהם, נתוני האימון שלהם, תהליכי ההסקה והסביבה שבה הם רצים דורשים רמת אמון גבוהה. כאשר לקוח או ספק מודל מפעיל מערכת בענן, הוא צריך לדעת שהחומרה, הקושחה, מערכת ההפעלה ושכבת התוכנה פועלות במצב צפוי ומאובטח. כאן נכנס תהליך ה-attestation: השבב מודד בזמן האתחול את רכיבי המערכת, חותם על המדידות באמצעות מפתחות שמוגנים בתוך הסיליקון, ומאפשר לגורם חיצוני לאמת שהמערכת לא שונתה.

בארכיטקטורה פוסט־קוונטית, גם תהליך האימות הזה צריך להיות עמיד לעתיד. שורש אמון היברידי בתוך השבב יכול לחתום על זהות המערכת גם באמצעות מפתח קלאסי וגם באמצעות מפתח פוסט־קוונטי, למשל ML-DSA. כך אפשר לבנות שרשרת זהות מלאה שמתחילה בסיליקון, ממשיכה לקושחה, עוברת למערכת ההפעלה ומסתיימת בשכבת התוכנה שמריצה את מודל ה-AI. עבור ספקיות ענן ולקוחות גדולים, זו דרך לוודא שהמודל שלהם רץ בסביבה שהם יכולים לסמוך עליה.

האתגר נעשה מורכב יותר משום שעולם ה-AI מתקדם בהדרגה משרתי Bare Metal, שמוקדשים ללקוח יחיד, אל סביבות ענן מרובות דיירים. זהו מעבר חיוני מבחינה כלכלית ותפעולית, משום שהוא מאפשר ניצול יעיל יותר של חומרה יקרה. אבל הוא מחייב מנגנוני בידוד ואימות חזקים יותר. כאשר כמה לקוחות או כמה מודלים חולקים תשתית פיזית, כל חולשה בזהות החומרה, באתחול המאובטח או בשרשרת האמון עלולה להפוך לסיכון עסקי ואבטחתי.

המשמעות עבור יצרני שבבים היא ברורה: קריפטוגרפיה פוסט־קוונטית אינה שכבת תוספת שאפשר להדביק בסוף. היא צריכה להיות חלק מתכנון המוצר, ממבנה שורש האמון, ממנגנוני secure boot, ממערכות attestation ומהקשר בין השבב לענן. מי שיתחיל בכך רק כאשר מחשבים קוונטיים יהיו זמינים בפועל, עלול לגלות שמחזורי הפיתוח של חומרה, קושחה וענן ארוכים מדי.

המסר המרכזי מהרצאתו של פינקלשטיין הוא שהעידן הפוסט־קוונטי אינו מתחיל ביום שבו מחשב קוונטי ישבור RSA. הוא מתחיל עכשיו, בתכנון המערכות שיצטרכו להיות מאובטחות בעוד חמש, עשר וחמש־עשרה שנים. עבור תעשיית השבבים, ועבור עולם ה-AI בענן, זו אינה רק סוגיית קריפטוגרפיה. זו שאלה של אמון בתשתית שעליה ירוצו המודלים החשובים ביותר של העשור הבא.

הפוסט דותן פינקלשטיין מ-NVIDIA: אבטחת ה-AI בענן חייבת להיערך כבר עכשיו לעידן הפוסט־קוונטי הופיע לראשונה ב-Chiportal.

בהרצאתו, שכותרתה "Hardening the AI Core"  יחשוף פינקלשטיין תוכנית עבודה הוליסטית  (Blueprint)  שנועדה להבטיח חסינות מלאה של מערכות ה-AI מהרמה הפיזית של הסיליקון ועד לרמת המערכת הכוללת. החשיפה מגיעה על רקע החשש הגובר בקרב מנהלי תשתיות ומומחי סייבר מפני יום הדין הקוונטי – הנקודה שבה מחשבים קוונטיים יהיו חזקים מספיק כדי לפצח את פרוטוקולי ההצפנה הסטנדרטיים המשמשים כיום להגנה על מרכזי נתונים.

לא מדובר רק על הגנת תוכנה. כדי להגן על ליבת ה AI -אנחנו נדרשים כיום לגישת ה- Full-Stack  – זה מתחיל בשינויים ארכיטקטוניים עמוקים בתוך השבב עצמו, ממשיך דרך נתיבי התקשורת בתוך השרת, ומגיע עד למערכות האקו-סיסטם שמנהלות את המודלים.

הטכנולוגיה החדשנית שתוצג מתמקדת ב-חסינות פוסט-קוונטית. (Post-Quantum Resilience) פינקלשטיין צפוי להציג כיצד NVIDIA משלבת אלגוריתמים קריפטוגרפיים חדשים ומתקדמים בתוך המעבדים הגרפיים (GPUs) ויחידות עיבוד הנתונים (DPUs) שלה. מטרת הפיתוח היא להבטיח שגם כאשר המחשוב הקוונטי יהפוך למציאות מסחרית, המידע הרגיש שזורם במערכות ה-AI יישאר מוגן מפני ציתות או שיבוש.

מעבר לצד הטכני, פינקלשטיין יתמקד בהנחה כי האבטחה היא צוואר הבקבוק האמיתי של תעשיית ה-AI  .ללא אמון מוחלט בתקינות הנתונים ובחסינותם, ארגונים יחששו לפרוס תשתיות AI רחבות היקף. הפתרון של NVIDIA, המשלב אבטחה מובנית בסיליקון, מציב סטנדרט חדש בתעשייה ומבהיר כי ענקית השבבים לא מסתפקת רק בכוח מחשוב גולמי, אלא בונה את המבצר שיגן על המידע של העתיד.

כבר עכשיו נראה כי ההרצאה מעוררת עניין רב בקרב בכירי התעשייה הצפויים להגיע לכנס  ChipEx2026  . זוהי הוכחה נוספת לכך שישראל ממשיכה להוות מוקד פיתוח קריטי עבור NVIDIA ואילו המקום להציג את החידושים החשובים המפוחים בישראל הוא כנס ChipEx2026  .

הפוסט המהפכה הבאה של NVIDIA: תציג ב ChipEx2026 פתרון להגנה על ה-AI בעידן המחשוב הקוונטי הופיע לראשונה ב-Chiportal.

קבוצת BST נבחרה להקים מגדל משרדים חדש שיושכר לאנבידיה (NVIDIA) בפארק ההייטק עופר יקנעם של מליסרון. לפי הודעת החברה, היקף עבודות הקבלן הראשי מוערך בכ־167 מיליון שקל, והפרויקט מתוכנן לכלול מגדל בן 11 קומות משרדים מעל 3.5 קומות חניה עיליות, בשטח כולל של כ־43 אלף מ"ר. מתוך השטח הכולל, כ־29 אלף מ"ר מיועדים למשרדים ולשטחי הסעדה לעובדי החברה.

העבודות צפויות להתחיל במהלך 2026, לאחר מתן צו התחלת עבודה, עם יעד למסירה חלקית בספטמבר 2027 ולאכלוס מלא במאי 2028. המבנה החדש יוקם בסמיכות לשני מבנים קיימים של אנבידיה בפארק, והוא מצטרף למהלך רחב יותר של הרחבת פעילות החברה בישראל בכלל ובאזור יקנעם בפרט. בפברואר דווח כי מליסרון חתמה עם אנבידיה על הסכם שכירות לעשר שנים לשטח של כ־29 אלף מ"ר במבנה החדש בעופר יקנעם. לפי Calcalist Tech, שווי הסכם השכירות נאמד בכ־73 מיליון דולר.

הפרויקט מדגיש את המשך התבססותה של יקנעם כאחד ממוקדי פעילות השבבים והתקשורת הבולטים בישראל. אנבידיה ירשה חלק משמעותי מפעילותה המקומית עם רכישת מלאנוקס בשנת 2020, ומאז הרחיבה את פעילותה בישראל בתחומי תקשורת מהירה, שבבי עיבוד, תוכנה ותשתיות לבינה מלאכותית. רויטרס דיווחה ב־2025 כי החברה בחנה אתרי קרקע לקמפוס גדול נוסף בצפון, בהיקף שעשוי להגיע עד 180 אלף מ"ר, על רקע הגידול בביקוש העולמי לתשתיות AI.

מבחינת מליסרון, המגדל החדש מחזק את פארק עופר יקנעם כנכס משרדים משמעותי עבור חברות טכנולוגיה בינלאומיות. החברה מציינת כי הפרויקט מתוכנן לעמוד בתקן בנייה ירוקה LEED Gold, וכי התכנון האדריכלי מבוצע על ידי משרד יסקי מור סיון. ניהול הפרויקט ייעשה על ידי אלה בן נון, והקונסטרוקציה על ידי דוד מהנדסים.

עם זאת, מאחורי ההודעה העסקית עומדת גם שאלה רחבה יותר על פיזור תעסוקת ההייטק בישראל. הרחבת הפעילות ביקנעם משתלבת במגמה שבה חברות טכנולוגיה גדולות מחזקות מוקדי פעילות מחוץ לתל אביב והרצליה, בעיקר באזורים שבהם כבר קיימת תשתית של כוח אדם, תחבורה, מוסדות אקדמיים ותעשייה טכנולוגית. במקרה של אנבידיה, הקרבה למוקד ההיסטורי של מלאנוקס ולמערך העובדים הקיים באזור היא ככל הנראה גורם מרכזי בהחלטה להמשיך ולהתרחב שם.

לצד זאת, לוח הזמנים שהוצג לפרויקט נחשב שאפתני: ביצוע של כ־25 חודשים, מסירה חלקית עוד לפני השלמת כל המבנה, ושימוש במערכות BIM לניהול ותיאום בין תכנון לביצוע. אם היעדים יישמרו, המגדל החדש יאפשר לאנבידיה להרחיב את פעילותה ביקנעם עוד לפני סוף 2027, לקראת אכלוס מלא ב־2028.

הפוסט אנבידיה מרחיבה את הנוכחות ביקנעם: BST תקים עבורה מגדל חדש 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.

רשות החדשנות מסמנת את תחומי השבבים והבינה המלאכותית כאחד ממוקדי הפעולה המרכזיים שלה בשנה האחרונה. לקראת ChipEx2026, שיתקיים באקספו תל אביב ב-12 במאי, ד"ר אלון סטופל, יו"ר רשות החדשנות והמדען הראשי לחדשנות במשרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה, שישתתף בכנס, מציג את המהלכים המרכזיים שקידמה הרשות בתחומי המוליכים למחצה וה-AI, ואת האתגרים שעומדים בפני התעשייה הישראלית בשנה הקרובה.

לדברי ד"ר סטופל, השנה האחרונה הייתה שנה שבה הצליחה הרשות לתרגם חזון אסטרטגי לפעולות מעשיות בשטח:

"השנה האחרונה הייתה מבחינתנו שנה מאוד משמעותית, בעיקר כי הצלחנו לתרגם חזון אסטרטגי לפעולות קונקרטיות בשטח, במיוחד בתחומי המוליכים למחצה והבינה המלאכותית. אם אני מתמקד רגע בתחום השבבים, פעלנו בשני צירים מרכזיים. הראשון הוא ציר אופקי, שמטרתו להנגיש טכנולוגיות ולהוריד חסמי כניסה. אנחנו מדברים על תחום עם עלויות כניסה מאוד גבוהות, ולכן אחד המהלכים המרכזיים היה פרסום קול קורא להקמת Venture Studio בהיקף של כ 60 מיליון ש"ח. המטרה כאן היא ממש לייצר מחדש צבר של סטארטאפים בתחום, לתת ליזמים מעטפת מקצועית ולצמצם את הסיכון בשלבים הראשונים.

"במקביל, פעלנו גם בציר ורטיקלי, שמתמקד בטכנולוגיות שבהן יש לישראל יתרון תחרותי ברור, כמו פוטוניקה משולבת, אלקטרוניקת הספק, מחשוב נוירומורפי, מארזים מתקדמים וחומרים חדשניים. בתוך זה, אחד המהלכים המשמעותיים שאנחנו מקדמים הוא הקמה של קו פיילוט לאומי לפוטוניקה משולבת, שצפוי לשמש כתשתית מחקר ופיתוח גם לסטארטאפים וגם לחברות בוגרות יותר.

"בתחום הבינה המלאכותית, השנה האחרונה הייתה נקודת מפנה: השלמנו את אחד הפרויקטים המרכזיים של התוכנית הלאומית עם השקת מחשב העל לאימון מודלים גדולים, בשיתוף חברת נביוס ובמקביל התחלנו להעניק שוברים לשימוש מוזל לחברות ישראליות ולחוקרים. מעבר לזה, קידמנו שורה של מהלכים משלימים, הקמה של נכסי דאטה לאומיים, רגולציה ניסיונית בתחומים כמו חינוך ובריאות, ליווי של מערכת החינוך בהטמעת AI פרויקטים בסקטור הציבורי, וגם עבודה מאוד מעמיקה על נושא ההון האנושי.

"ובסוף, חשוב לומר שגם מה שקורה מסביב הוא חלק מהתמונה: השנה ראינו מהלכים מאוד משמעותיים מצד חברות גלובליות, כמו ההחלטה של NVIDIA להקים קמפוס גדול בישראל עם יותר מעשרת אלפים עובדים, וההתרחבות של Tower Semiconductor. כל זה לא קורה במקרה, זה משקף את החוזק של האקו סיסטם המקומי."

לצד ההתקדמות, ד"ר סטופל מצביע על כמה אתגרים מבניים שמחייבים טיפול בשנה הקרובה. בתחום השבבים מדובר בעיקר במספר נמוך מדי של סטארטאפים חדשים, בעלויות כניסה גבוהות ובצורך בכוח אדם מיומן. בתחום הבינה המלאכותית האתגרים נוגעים גם לתשתיות מחשוב, דאטה ורגולציה.

לדבריו: "יש כמה אתגרים מאוד ברורים שאנחנו מתמודדים איתם: בתחום השבבים, האתגר המרכזי הוא ירידה במספר הסטארטאפים החדשים. זה תחום עם חסמי כניסה מאוד גבוהים, גם מבחינת עלויות וגם מבחינת מורכבות טכנולוגית, וזה משהו שמייצר פער בשרשרת הערך לאורך זמן.

"אתגר נוסף הוא ההון האנושי. יש פער בין הביקוש לאנשי מקצוע לבין ההיצע הקיים, ואנחנו מבינים שבלי טיפול עמוק בנושא הזה יהיה קשה לשמור על קצב הצמיחה של התעשייה.

"בבינה מלאכותית, האתגרים הם קצת שונים אבל לא פחות משמעותיים: מדובר בצורך בתשתיות מתקדמות, זמינות של דאטה איכותי, התאמות רגולטוריות, וגם כאן כמובן נושא ההון האנושי. התחום מתקדם מאוד מהר, והאתגר הוא להבטיח שהמערכת כולה, ממשלה, אקדמיה ותעשייה, מתקדמת יחד איתו.

"וברמה הרחבה יותר, יש גם אתגר של איזון. לשמור על אקו סיסטם מגוון, כזה שמשלב סטארטאפים בשלבים מוקדמים, חברות צמיחה ושחקנים תעשייתיים גדולים. זה קריטי כדי לשמור על היתרון התחרותי של ישראל בזירה הגלובלית."

המענה של רשות החדשנות, כפי שמתאר אותו ד"ר סטופל, מבוסס על שילוב של תשתיות, מסלולי תמיכה, רגולציה מותאמת והכשרה. לדבריו, אין פתרון יחיד, אלא צורך בבניית מערכת שלמה שתאפשר ליזמים, לחברות ולאקדמיה להתקדם יחד.

"אנחנו פועלים בכמה מישורים במקביל, מתוך הבנה שאין פתרון אחד אלא מערכת שלמה של צעדים משלימים:

"בציר הראשון, אנחנו מתמקדים בהורדת חסמי כניסה. זה כולל הקמה של Venture Studio חממות ותשתיות מחקר ופיתוח שיתופיות, כדי לאפשר ליותר יזמים להיכנס לתחום השבבים ולהצליח בו.

"בציר השני, אנחנו משקיעים בטכנולוגיות אסטרטגיות שבהן לישראל יש יתרון. זה בא לידי ביטוי במסלולים ייעודיים וביוזמות כמו קו הפיילוט לפוטוניקה משולבת, שנועד לשמש תשתית לאומית ולאפשר חדשנות עמוקה.

"בציר השלישי, בתחום הבינה המלאכותית, אנחנו ממשיכים לבנות תשתיות, כמו מחשוב ודאטה, לצד קידום רגולציה מותאמת והטמעה של טכנולוגיות במגזר הציבורי.

"נושא נוסף שהוא מאוד מרכזי הוא ההון האנושי. במהלך השנה הקרובה אנחנו מתכוונים לבצע בחינה מעמיקה של היצע וביקוש בתחום המוליכים למחצה, ועל בסיס זה לגבש תוכניות הכשרה ממוקדות בשיתוף מערכת ההשכלה הגבוהה.

"המטרה הכוללת היא לא רק לפתור בעיות נקודתיות, אלא לבנות אקו סיסטם חזק, יציב ובר קיימא, שיכול להוביל את ישראל קדימה לאורך זמן."

במסגרת הכנס צפוי ד"ר סטופל להציג כמה נתונים מרכזיים, שממחישים את היקף המהלכים שמקדמת הרשות בתחומי השבבים והבינה המלאכותית.

ד"ר סטופל גם מבקש להציג כמה נתונים ומספרים מרכזיים:

• · הקול הקורא להקמת Venture Studio בהיקף של כ 60 מיליון ש"ח, שנועד להגדיל את מספר הסטארטאפים בתחום השבבים.
• · התכנון להקמת קו פיילוט לאומי לפוטוניקה משולבת בהיקף של לפחות 150 מיליון ש"ח, שמהווה תשתית אסטרטגית.
• · מהצד התעשייתי, יש את ההכרזה של NVIDIA על הקמת קמפוס בישראל עם מעל עשרת אלפים עובדים, לצד ההתרחבות של Tower Semiconductor.
• · בתחום הבינה המלאכותית, יש את השקת מחשב העל הלאומי והתחלת הענקת שוברים של 30% הנחה לחברות.

"כל אלה יחד מציירים תמונה של השקעה רחבה, גם בתשתיות, גם ביזמות וגם בשחקנים הגדולים בתעשייה."

הפוסט ד"ר אלון סטופל: רשות החדשנות מציבה את השבבים וה-AI במרכז סדר היום הטכנולוגי של ישראל הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אנבידיה אינה מסתפקת עוד בתפקיד של ספקית מאיצים למרכזי נתונים. שלוש ההכרזות המרכזיות שלה ב־GTC 2026 מציגות אסטרטגיה רחבה בהרבה: בניית תשתית מלאה למפעלי בינה מלאכותית, הרחבת האקוסיסטם הפתוח של סוכני AI, והעברת יכולות עיבוד מתקדמות גם לסביבות חלל. כאשר מחברים בין שלוש ההודעות, מתקבלת תמונה ברורה: אנבידיה מבקשת למצב את עצמה כספקית הפלטפורמה השלמה של עידן ה־Agentic AI, מהליבה של הדאטה סנטר ועד לקצה המרוחק ביותר של מערכות אוטונומיות במסלול סביב כדור הארץ.

הבסיס למהלך הזה הוא פלטפורמת NVIDIA Vera Rubin, שנכנסה לדבריה לייצור מסחרי ומאחדת שבעה שבבים חדשים שנועדו לעבוד כמערכת אחת עבור כל שלבי מחזור החיים של יישומי AI: אימון מוקדם, אימון המשך, Test-Time Scaling והסקה עבור סוכנים אוטונומיים. הפלטפורמה משלבת CPU, GPU, תקשורת ואחסון בארכיטקטורה מתואמת, במטרה לאפשר הקמה של “מפעלי AI” בקנה מידה גדול במיוחד. אנבידיה מדגישה כי המעבר לעולם של סוכני בינה מלאכותית מחייב לא רק מאיצים חזקים יותר, אלא תכנון משותף של מחשוב, רשת ואחסון.

אחד המרכיבים הבולטים בפלטפורמה הוא Vera Rubin NVL72 Rack, המחבר 72 שבבי Rubin GPU ו־36 שבבי Vera CPU באמצעות NVLink 6, ‏ConnectX-9 ו־BlueField-4. לפי החברה, התצורה הזו מאפשרת לאמן מודלים גדולים מסוג Mixture of Experts עם רבע ממספר ה־GPU שנדרש בפלטפורמת Blackwell, ובשלב ההסקה להגיע לתפוקה גבוהה משמעותית לוואט ובעלות נמוכה יותר לכל טוקן. זהו מסר חשוב לתעשייה: הקרב הבא על שוק ה־AI לא יוכרע רק ברמת השבב הבודד, אלא ביכולת להעמיד מערכת שלמה, צפופה ויעילה יותר, עם חיבור הדוק בין כל רכיבי התשתית.

לצד ארון השרתים הראשי, אנבידיה הציגה גם רכיבי תשתית משלימים, בהם Vera CPU Rack, ‏BlueField-4 STX Storage Rack ו־Spectrum-6 SPX Ethernet Rack, שנועדו לטפל בעומסים החדשים שיוצרים ריבוי סוכני AI, חלונות הקשר ארוכים במיוחד ודרישות גוברות לתעבורת נתונים בין ארונות שרתים. עבור מפעילי דאטה סנטר, המשמעות היא שיפור לא רק בכוח העיבוד, אלא גם ביכולת להזין, לנהל ולתזמר עומסי עבודה מורכבים לאורך כל המערכת.

במקביל לחומרה, אנבידיה הרחיבה גם את שכבת התוכנה והמודלים. החברה הכריזה על NVIDIA NemoClaw עבור קהילת OpenClaw, במטרה לאפשר בנייה של סוכני בינה מלאכותית תוך שמירה על אבטחה ופרטיות. בנוסף חשפה שורת מודלים פתוחים חדשים ממשפחת Nemotron, בהם Ultra, ‏Omni ו־VoiceChat, לצד כלים ומודלים לתחומי Physical AI, רובוטיקה, רכב אוטונומי ורפואה. אנבידיה גם הכריזה על NVIDIA Nemotron Coalition, קואליציה גלובלית לפיתוח מודלים מתקדמים בקוד פתוח, ועל Dynamo 1.0, תוכנה פתוחה להאצת משימות הסקה בקנה מידה רחב. בכך היא מאותתת שהיא אינה רוצה לשלוט רק בשכבת החומרה, אלא גם באקוסיסטם של הפיתוח, ההרצה והאימוץ של יישומי AI.

החזון של אנבידיה אינו נעצר על הקרקע. בהכרזה נוספת הודיעה החברה כי פלטפורמות המחשוב המואץ שלה מיועדות להניע גם מרכזי נתונים במסלול סביב כדור הארץ, תפעול אוטונומי של חלליות ויישומי מודיעין גיאוגרפי־מרחבי. בלב המהלך נמצא NVIDIA Space-1 Vera Rubin Module, המותאם לשימוש בחלל ומיועד להביא ביצועי AI ברמת מרכז נתונים לסביבות מוגבלות בגודל, משקל וצריכת חשמל. לפי אנבידיה, המודול מאפשר הרצת מודלי שפה גדולים ומודלי בסיס ישירות בחלל, ומספק ביצועי הסקה גבוהים עד פי 25 לעומת H100 במשימות חלל.

לצד Space-1 הציגה החברה גם את IGX Thor ו־Jetson Orin כפלטפורמות למשימות קצה קריטיות, כולל עיבוד מקומי של נתוני חיישנים, שיפור זמני תגובה והפחתת התלות בהעברת כל הנתונים בחזרה לקרקע. היישומים שאנבידיה מסמנת כוללים זיהוי מהיר של שריפות יער, שיטפונות ודליפות נפט, לצד ניטור דפוסי מזג אוויר ושינויים אקלימיים ארוכי טווח. שורת חברות חלל, בהן Aetherflux, ‏Axiom Space, ‏Kepler Communications, ‏Planet Labs PBC, ‏Sophia Space ו־Starcloud, כבר הוזכרו כמי שמשתמשות בפלטפורמות שלה למשימות הדור הבא.

המסר החשוב ביותר אינו רק טכני אלא תעשייתי: אנבידיה בונה לעצמה אחיזה רוחבית בכל שכבות שוק ה־AI. היא מציעה תשתיות ליבה למפעלי AI, כלי תוכנה ומודלים פתוחים לסוכנים אוטונומיים, וגם הרחבה של אותן יכולות אל תחומים עתירי ערך כמו חלל, אוטונומיה ומודיעין גיאוגרפי. אם בעבר היא נתפסה בעיקר כחברת GPU, הרי שכעת היא מציגה את עצמה כארכיטקטית של תשתית מחשוב מלאה לעשור הבא.

הפוסט אנבידיה מרחיבה את חזון ה־AI: משרתי Vera Rubin, דרך סוכנים פתוחים ועד מרכזי נתונים בחלל הופיע לראשונה ב-Chiportal.