אמזון מאותתת לראשונה בפומבי על אפשרות להפוך את שבבי הבינה המלאכותית שלה ממנוע פנימי של AWS לעסק חיצוני רחב יותר. במכתב לבעלי המניות שפורסם ב־9 באפריל 2026 כתב המנכ"ל אנדי ג’סי כי קצב ההכנסות השנתי של עסקי השבבים של החברה — הכוללים את מעבדי Graviton, מאיצי Trainium וכרטיסי הרשת Nitro — כבר עבר את רף 20 מיליארד הדולר, והוא ממשיך לצמוח בשיעורים תלת־ספרתיים משנה לשנה. ג’סי הוסיף כי הנתון הזה אף “ממעיט” עם היקף הפעילות האמיתי, משום שאמזון עדיין ממסחרת את השבבים שלה בעיקר דרך שירותי EC2, ולא כחטיבת שבבים עצמאית שמוכרת ללקוחות חיצוניים כפי שעושות יצרניות שבבים אחרות. לדבריו, אילו עסקי השבבים היו פועלים כעסק עצמאי שמוכר גם ל-AWS וגם לצדדים שלישיים, קצב ההכנסות השנתי היה מגיע לכ־50 מיליארד דולר. הוא אף רמז כי בשל הביקוש הגבוה, “סביר מאוד” שאמזון תמכור בעתיד מדפי שרתים שלמים המבוססים על השבבים שלה ללקוחות חיצוניים.

החשיפה הזאת חשובה משום שהיא משנה את האופן שבו צריך לקרוא את אסטרטגיית השבבים של אמזון. נכון להיום, אמזון לא הכריזה על מכירה ישירה של שבבי Trainium או Graviton כמוצרי מדף נפרדים, ולכן אי אפשר עדיין לומר שהיא נכנסה רשמית לשוק של מכירת שבבים “בקופסה”. אבל מהדברים של ג’סי עולה בבירור שהחברה בוחנת את השלב הבא: לא רק להפעיל שבבים משלה בתוך AWS, אלא גם למכור תשתיות פיזיות שלמות המבוססות עליהם. במובן הזה, אמזון מאותתת על מעבר הדרגתי ממודל של ספקית ענן שמשתמשת בסיליקון פנימי, למודל של ספקית תשתיות AI מלאה, שיכולה בעתיד להתחרות לא רק על זמן ענן אלא גם על מכירת מערכות חומרה מוכנות.

האיתות הזה מגיע ברקע מהלך רחב יותר של אמזון בתחום ה-AI. Reuters דיווחה כי ג’סי חשף באותו מכתב גם שקצב ההכנסות השנתי של שירותי ה-AI של AWS כבר עבר את 15 מיליארד הדולר, וכי אמזון מתכננת להוציא בשנת 2026 כ־200 מיליארד דולר בהשקעות הון, בעיקר עבור תשתיות AI. ג’סי גם הדגיש שחלק ניכר מההשקעות הללו כבר מגובה בהתחייבויות לקוחות. המשמעות היא שאמזון אינה מציגה את השבבים שלה כניסוי הנדסי בלבד, אלא כנדבך מרכזי במודל העסקי החדש של AWS: שליטה בשכבות המפתח של התשתית, מן הסיליקון דרך השרתים והרשת ועד שירותי הענן והמודלים עצמם.

צעד הביניים החשוב ביותר בדרך לשם כבר קיים. בדצמבר 2025 השיקה AWS את AWS AI Factories, שירות שמאפשר לפרוס תשתיות AI ייעודיות של AWS בתוך מרכזי הנתונים של הלקוחות עצמם. לפי ההכרזה הרשמית, השירות משלב מאיצי Trainium החדשים של אמזון לצד GPU של אנבידיה, רשתות בעלות השהיה נמוכה, אחסון מהיר ושירותי AI של AWS, וכל זאת בסביבה ייעודית ומבודדת שנבנית עבור הלקוח. במילים אחרות, אמזון כבר אינה מגבילה את השימוש בשבבים שלה לענן הציבורי שלה בלבד; היא כבר מספקת ללקוחות תשתיות פיזיות מבוססות AWS באתר הלקוח. זה עדיין לא שווה למכירת שבב כיחידה עצמאית, אבל זהו שלב מעשי מאוד בדרך לשם.

גם בצד הלקוחות כבר יש סימנים לכך שהשוק מוכן למהלך כזה. ב־7 באפריל דיווחה Reuters כי Uber מרחיבה את השותפות שלה עם אמזון ומשתמשת במעבדי Graviton כדי לשפר עומסי מחשוב בפעילות הנסיעות והמשלוחים שלה, ובמאיצי Trainium כדי לאמן מודלי AI שמפעילים את האפליקציות שלה. במקביל, AWS הודיעה כבר באוקטובר 2025 כי Project Rainier, אחד מאשכולות מחשוב ה-AI הגדולים בעולם, עלה לאוויר עם כמעט חצי מיליון שבבי Trainium2, כאשר Anthropic כבר מריצה עליו עומסי עבודה, ו-Claude צפוי לפעול עד סוף השנה על יותר ממיליון שבבי Trainium2. בפברואר 2026 הודיעו OpenAI ואמזון על שותפות אסטרטגית שבמסגרתה OpenAI תצרוך כ־2 ג'יגה־ואט של קיבולת Trainium דרך תשתיות AWS, בהסכם שכולל את Trainium3 ואת הדור הבא, Trainium4. שלוש הדוגמאות הללו מראות שהשבבים של אמזון כבר אינם רק טכנולוגיה פנימית: הם הופכים לבסיס שעליו נבנים עומסי עבודה של לקוחות חיצוניים מהגדולים בעולם.

המהלך של אמזון גם משתלב במגמה רחבה יותר בתעשייה. Reuters דיווחה השבוע כי Broadcom חתמה עם גוגל על הסכם ארוך טווח לפיתוח ואספקה של דורות עתידיים של שבבי AI מותאמים אישית עבור מדפי ה-AI של גוגל עד 2031, וכי Anthropic תקבל גישה לקיבולת מחשוב גדולה המבוססת על שבבי גוגל. Reuters ציינה כי הביקוש לשבבים מותאמים אישית כמו TPU של גוגל גדל מאוד בשנים האחרונות, ככל שחברות מחפשות חלופות ל-GPU היקרים של אנבידיה. על הרקע הזה, הרמז של ג’סי כבר אינו נשמע תיאורטי: הוא משתלב במעבר רחב של תעשיית הענן ממודל של רכישת שבבים מצד שלישי בלבד, למודל שבו ענקיות הענן מפתחות, מפעילות ובהדרגה גם מסחריות את הסיליקון שלהן עצמן.

לכן, הידיעה האמיתית אינה שאמזון כבר החלה למכור שבבי Trainium או Graviton לחברות אחרות כמוצר מדף. הידיעה היא שאמזון עברה את נקודת הבשלות שבה עסקי השבבים שלה גדולים מספיק כדי להצדיק מהלך כזה, ושמנכ"ל החברה בחר לומר זאת בגלוי. אם אכן תתחיל בעתיד למכור מדפי שרתים חיצוניים, אמזון לא תהיה רק מפעילת ענן עם שבבים פנימיים, אלא שחקנית חומרה משמעותית בשוק ה-AI העולמי — כזו שתנסה להתחרות לא רק באיכות שירותי הענן, אלא גם במחיר־ביצועים של התשתית עצמה.

הפוסט אמזון מאותתת: שבבי ה-AI שלה לא יישארו רק בתוך AWS הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מנכ"ל אנבידיה, ג'נסן הואנג, אמר בכנס של מורגן סטנלי בסן פרנסיסקו כי ההשקעות האחרונות של החברה ב־OpenAI וב־Anthropic הן כנראה האחרונות בשתיהן. לדבריו, אם החברות אכן יתקדמו להנפקה בהמשך 2026, האפשרות של אנבידיה להמשיך להשקיע בהן תצטמצם משמעותית.

לפי הדיווחים, אנבידיה כבר צמצמה את היקף המחויבות שעליה דובר בעבר מול OpenAI. בעוד שבשלב מוקדם יותר הוזכרה אפשרות להשקעה של עד 100 מיליארד דולר, ההשקעה שעליה סוכם לבסוף בסבב האחרון של OpenAI עמדה על 30 מיליארד דולר. במקביל, אנבידיה השקיעה 10 מיליארד דולר ב־Anthropic.

ההסבר הרשמי של אנבידיה נשען על קו אסטרטגי רחב יותר. בשיחת המשקיעים לרבעון הרביעי אמר הואנג כי כל השקעות החברה ממוקדות "באופן חד מאוד" בהרחבת והעמקת הגעת האקוסיסטם של אנבידיה. כלומר, מבחינת החברה, ההשקעות אינן רק פיננסיות אלא גם אמצעי לחיזוק מעמדה כספקית התשתית המרכזית לעולם ה־AI.

אלא שהמהלך מעלה שאלות רחבות יותר. אחת מהן נוגעת למבנה המעגלי של העסקאות: אנבידיה משקיעה בחברות שהן גם לקוחות ענק של מעבדי ה־AI שלה. לכן, יש מי שרואים בחלק מהעסקאות הללו מצב שכמעט "מאפס" את עצמו כלכלית, או לפחות מייצר רושם של ניפוח הדדי של שווי וצמיחה בשוק הבינה המלאכותית.

ברקע נמצאת גם הסלמה סביב Anthropic. לפי רויטרס, הפנטגון הגדיר את Anthropic כ"סיכון בשרשרת האספקה", צעד שמגביל קבלנים ביטחוניים משימוש בטכנולוגיה שלה בעבודה עבור משרד ההגנה האמריקני. זמן קצר קודם לכן דיווחה רויטרס כי ממשל טראמפ הורה לסוכנויות פדרליות להפסיק את השימוש בטכנולוגיה של Anthropic.

העימות הזה תרם גם לתזוזה בשוק האפליקציות: TechCrunch דיווחה כי Claude של Anthropic טיפסה למקום הראשון בדירוג האפליקציות החינמיות בארה"ב ב־App Store, אחרי המחלוקת סביב עסקת הפנטגון והביקורת הציבורית שהתפתחה בעקבותיה.

מנקודת המבט של תעשיית השבבים, המסר ברור: אנבידיה רוצה להישאר ספקית התשתית של כולם, ולא להיתפס כמזוהה יותר מדי עם מחנה אחד בתוך מאבקי הכוח של שוק ה־AI. כשהיא כבר נהנית מהכנסות עתק ממכירת מאיצים למרכזי נתונים, הצורך שלה להגדיל עוד את החשיפה ההונית לחברות כמו OpenAI ו־Anthropic קטן יחסית. אנבידיה דיווחה על הכנסות רבעוניות של 68.1 מיליארד דולר ועל הכנסות שנתיות של 215.9 מיליארד דולר לשנת הכספים 2026, נתון שממחיש עד כמה מנוע הצמיחה העיקרי שלה נשען על מכירת תשתיות, לאו דווקא על רווחי הון מהשקעות מיעוט.

בשורה התחתונה, ייתכן שהסבר ה"הנפקה סוגרת את החלון" הוא רק חלק מהתמונה. לא פחות סביר שאנבידיה מנסה לצאת בעדינות ממערך יחסים שהפך מורכב: גם ספקית שבבים קריטית, גם משקיעה, גם שותפה אסטרטגית, וגם מי שצריכה לעבוד בעת ובעונה אחת עם שחקניות שנמצאות בעימות הולך ומחריף זו עם זו.

הפוסט ג'נסן הואנג: אנבידיה צפויה לעצור השקעות נוספות ב־OpenAI וב־Anthropic הופיע לראשונה ב-Chiportal.

דוח חדש של BestBrokers טוען כי OpenAI נמצאת בדרך להפוך לאחת מעסקי המנויים הגדולים בעולם: לפי חישובי צוות האנליזה של החברה, הכנסות ChatGPT ממנויים בתשלום עשויות לעמוד על כ־955 מיליון דולר בחודש – כ־11.46 מיליארד דולר בשנה – בהנחה שמספר המנויים המשלמים (35 מיליון) שדווח בתקשורת אכן נכון. (Reuters)

לצד התחזית להכנסות, הדוח מציב תמרור אזהרה סביב ההשפעה האנרגטית של שימוש המוני בבינה מלאכותית: לפי ההערכה, מענה על היקף פעילות של כ־2.5 מיליארד שאילתות ביום ידרוש כ־17.23 מיליארד קוט״ש בשנה (17.23 TWh). אם חשמל זה היה נרכש “על הנייר” לפי תעריפים אמריקניים ממוצעים, העלות השנתית הייתה מתקרבת לכ־2.4 מיליארד דולר – רק עבור החשמל הדרוש לשירות השאילתות. (Fast Company)

מאיפה מגיעים המספרים – ומהן נקודות החולשה

ב־BestBrokers מדגישים כי מדובר באמידה המבוססת על נתונים שנחשפו בפומבי, דיווחים בתקשורת והנחות “שמרניות” לגבי תמהיל תוכניות המנוי והתמחור. אחת הנקודות המרכזיות היא מספר המנויים המשלמים: רויטרס דיווחה (בהסתמך על The Information) כי נכון ליולי 2025 היו ל־OpenAI כ־35 מיליון משתמשים משלמים, וכי היעד הפנימי עשוי להגיע לכ־220 מיליון משלמים עד 2030. (Reuters)

גם היקף השימוש שמניע את חישוב החשמל נשען על דיווחים: TechCrunch ו־The Verge כתבו ביולי 2025, בהסתמך על מידע שנמסר ל־Axios, כי משתמשי ChatGPT שולחים כ־2.5 מיליארד “פרומפטים” ביום. (TechCrunch)

עם זאת, צריך להבחין בין “עלות חשמל תאורטית” לבין עלות תפעול כוללת בפועל. צריכת החשמל היא רק רכיב אחד בעלויות: תשתיות מחשוב, רכישת שרתים ומאיצים, קירור, שטחי דאטה־סנטר, קישוריות, כוח אדם, וכן עלויות מו״פ – אינם נכללים בחישוב החשמל עצמו. בנוסף, OpenAI אינה מפרסמת פירוט מלא של עלויות אנרגיה/תפעול לכל שאילתה, ולכן כל השוואה “דולר מול קוט״ש” תלויה מאוד במודל, בהנחות, ובשאלה איך מגדירים “שאילתה” (אורך, מודל, שימוש בכלים, יצירת תמונות, ועוד). (Fast Company)

2030: הכול תלוי ב־ARPU

הדוח מציג את שנת 2030 כנקודת מבחן: אם OpenAI אכן תגיע לכ־220 מיליון מנויים משלמים, ההכנסה השנתית ממנויים בלבד עשויה להגיע לעשרות מיליארדי דולרים – אך זה תלוי בהכנסה הממוצעת למשתמש (ARPU). לפי תרחישים שמציגים מחברי הדוח:
ב־ARPU של 20 דולר לחודש – כ־52.8 מיליארד דולר בשנה; ב־25 דולר – כ־66 מיליארד; וב־30 דולר – כ־79 מיליארד (בקירוב “כ־80 מיליארד”). (Fast Company)

הטענה המרכזית של BestBrokers היא שמודל המנויים לבדו עשוי לכסות בקלות יחסית את רכיב החשמל המחושב – ולכן, בקנה מידה גדול, ChatGPT יכול להתנהג כלכלית כמו פלטפורמת מנויים גלובלית “בסדר גודל של נטפליקס/ספוטיפיי”, לפחות ברמת ההכנסות. כאן חשוב לזכור: ההשוואה להיקפי הכנסות של ענקיות צריכה אינה בהכרח השוואה לרווחיות, שכן עולם הבינה המלאכותית נושא עלויות הון ותפעול חריגות וגדלות במהירות. (Fast Company)

למה זה מעניין גם מעבר ל־OpenAI

מעבר לסקרנות על “מי מרוויח כמה”, המסמך משתלב בשיח הציבורי בתחילת 2026 סביב אנרגיה, קיימות ועלויות תשתית של בינה מלאכותית: ככל שהשימוש גדל, כך גם צריכת החשמל והלחץ על תשתיות מחשוב. במקביל, דוחות וניתוחים פיננסיים מזהירים שהאקוסיסטם כולו יצטרך להמיר השקעות עתק בהקמת דאטה־סנטרים להכנסות עצומות כדי להצדיק תשואות. (Tom's Hardware)

הפוסט דוח: הכנסות המנויים של OpenAI עשויות להגיע ל־11.46 מיליארד דולר בשנה – והתחזית ל־2030 מטפסת עד כ־80 מיליארד הופיע לראשונה ב-Chiportal.

גוגל מציבה את שבב ה-TPU (Tensor Processing Unit) במרכז המאבק על ההובלה בבינה מלאכותית, במהלך שמטלטל את המשקיעים באנבידיה ומכניס לחץ מחודש על OpenAI. לפי דיווח של Financial Times מ-8.12.2025, מאיצי ה-TPU שימשו בסיס לאימון דגמי Gemini 3, שבמבחני ביצועים בלתי תלויים עקפו את GPT-5, ותרמו למה ש-OpenAI כינתה פנימית “code red” – הוראה לרכז מאמצים בשדרוג המודלים והצ’אטבוט. (Financial Times)

כיתוב תמונה מוצע: מודלים של Gemini 3 מאומנים על גבי מאיצי TPU במרכזי נתונים – המחשה: depositphotos.com

ה-TPU יוצא מהצל: לא רק “עוד שבב”, אלא אסטרטגיית Full-Stack

היתרון של גוגל, כפי שמציגים בחברה, הוא גישה “מלאה” שמחברת חומרה, תוכנה ותשתיות ענן תחת אותה קורת גג: גוגל מפתחת את המאיצים, בונה סביבם את מערכות האימון וההרצה, ומחברת אותם למוצרים עם מאות מיליוני משתמשים. “הדבר הכי חשוב הוא הגישה המלאה (full stack)”, אמר קוראי קאבוקצ’ואולו, ארכיטקט ה-AI של גוגל ו-CTO של DeepMind.
במקביל, לפי הדיווח, גוגל מתכננת להגדיל משמעותית את היקפי הייצור ולהאיץ את קצב הדורות החדשים של TPU – קצב שעבר בעשור האחרון מכשנתיים לעדכונים תכופים יותר.

עסקאות חיצוניות: Anthropic ו-Meta מעלות את מפלס האיום על אנבידיה

עד לאחרונה ה-TPU נתפס בעיקר כ”נשק פנימי” של גוגל. עכשיו הוא מתחיל להיראות כמוצר שיכול לצאת החוצה ולנגוס בביקוש למאיצי GPU של אנבידיה. נקודת ציון מרכזית הייתה ההודעה של Anthropic (23.10.2025) על הרחבת השימוש ב-Google Cloud, כולל גישה לעד 1 מיליון מאיצי TPU, בהיקף של “עשרות מיליארדי דולרים” ותוספת תשתית של מעל ג’יגה־ואט מחשוב ב-2026.
בנוסף, רויטרס דיווחה ב-25.11.2025 כי Meta נמצאת בשיחות להוצאה של “מיליארדים” על שימוש ב-TPU החל מ-2027 (ואפשרות להשכרה דרך Google Cloud מוקדם יותר), התפתחות שתרמה לתנודתיות במניית אנבידיה.

כיתוב תמונה מוצע: מאיצים למרכזי נתונים הופכים לזירת הקרב העיקרית של מרוץ ה-AI – המחשה: depositphotos.com

“Code red” ב-OpenAI והתגובה של אנבידיה

הלחץ התחרותי כבר מתגלגל לתוך לוחות הזמנים של OpenAI: רויטרס דיווחה כי ב-11.12.2025 השיקה החברה את GPT-5.2, לאחר דחיפה פנימית תחת “code red” בתחילת דצמבר, על רקע ההתקדמות של גוגל עם Gemini 3. מנגד, אנבידיה מנסה לצנן את השיח וטוענת שהיא “דור אחד קדימה” ושפלטפורמתה היא “היחידה שמריצה כל מודל”, תוך הדגשה שגם גוגל ממשיכה להיות לקוחה של אנבידיה לצד ה-TPU.
ברקע, אנליסטים כמו SemiAnalysis טוענים שה-TPU כבר “צמוד” לאנבידיה באימון ובהרצה של מערכות AI מתקדמות, והמשמעות היא שהיתרון של אנבידיה כבר אינו מובן מאליו – במיוחד אם כלי קידוד מבוססי AI יקלו על לקוחות לנתק תלות ב-CUDA.

הפוסט שבבי TPU של גוגל מעלים את מפלס הלחץ על OpenAI ומטלטלים את משקיעי אנבידיה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת אנבידיה (Nvidia), יצרנית השבבים הגדולה בעולם, הודיעה כי תזרים עד 100 מיליארד דולר ל־OpenAI – יצרנית ChatGPT – במסגרת שותפות אסטרטגית חדשה. מדובר בהשקעה הגדולה ביותר שנעשתה אי פעם בחברה ממומנת הון סיכון, לפי נתוני PitchBook.

במסגרת ההסכם תספק אנבידיה את שבביה המתקדמים להפעלת ולאימון המודלים של OpenAI, בעוד ש־OpenAI תקים תשתיות מחשוב בהספק של לפחות 10 ג'יגוואט. השלב הראשון של הפרויקט צפוי לצאת לדרך במחצית הראשונה של 2026.

מנכ"ל אנבידיה והמייסד המשותף, ג'נסן הואנג, הגדיר את המיזם כ"הפרויקט הגדול ביותר בהיסטוריה של תשתיות בינה מלאכותית", והוסיף כי המטרה היא "להוציא את ה־AI מהמעבדות אל העולם".

מנכ"ל OpenAI, סם אלטמן, אמר כי "הכול מתחיל בחישוב. תשתיות מחשוב יהיו הבסיס לכלכלה של העתיד. נשתמש במה שאנחנו בונים עם אנבידיה כדי ליצור פריצות דרך חדשות ב־AI ולהנגיש אותן לאנשים ולעסקים בקנה מידה עולמי".

ההשקעה מגיעה זמן קצר לאחר ש־OpenAI התחייבה לרכוש מחשוב בהיקף של 300 מיליארד דולר מאורקל בחמש השנים הקרובות, וגם הכריזה על תוכניות לפתח שבבים ייעודיים יחד עם ברודקום.

ההשפעה ניכרה גם בשוק: מניות אנבידיה עלו בכ־4% בעקבות ההכרזה, והחברה שמרה על מעמדה כחברה הציבורית בעלת שווי השוק הגבוה בעולם – 4.5 טריליון דולר.

מעבר לכך, אנבידיה ממשיכה בהתרחבות עולמית: לאחרונה הבטיחה השקעה של 2 מיליארד ליש"ט בסקטור ה־AI בבריטניה, השקעה של 500 מיליון דולר בחברת הרכב האוטונומי Wayve, והשקעה של 5 מיליארד דולר ביריבתה אינטל.

במידה וההשקעה ב־OpenAI תגיע להיקף המלא של 100 מיליארד דולר, היא תשבור את שיא ההשקעות בהון סיכון ותעצב מחדש את מפת התעשייה הטכנולוגית והבינה המלאכותית בשנים הקרובות.

הפוסט אנבידיה תשקיע עד 100 מיליארד דולר ב־OpenAI – שותפות שתקבע את עתיד תעשיית הבינה המלאכותית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת OpenAI השיקה השבוע (שלישי, 5.8) את gpt-oss, משפחה חדשה של מודלי חשיבה (Reasoning) שאומנו, עברו אופטימיזציה ונפרסו על גבי תשתית הבינה המלאכותית של NVIDIA.

המודלים החדשים אומנו על GPUs מדגם NVIDIA H100, עברו אופטימיזציה באמצעות מערך הטכנולוגיות המלא של NVIDIA והם רצים בצורה המיטבית על גבי שבביNVIDIA Blackwell  ו-RTX. הודות לאופטימיזציות תוכנה של NVIDIA, מודל gpt-oss-120B יכול לעבד עד ל-1.5 מיליון טוקנים לשנייה על גבי ארון שרתים בודד מסוג NVIDIA Blackwell GB200 NVL72, וכך מציג יעילות דרמטית בשלב ההסקה.

ההשקה מאפשרת למפתחים, ארגונים, סטארטאפים וממשלות ברחבי העולם למנף יכולות AI מתקדמות באופן מיידי.

מנכ״ל ומייסד NVIDIA, ג׳נסן הואנג, הדגיש את החשיבות של ההשקה: ״OpenAI הראתה לעולם מה ניתן לבנות על פלטפורמת NVIDIA AI – וכעת היא מניעה חדשנות בתוכנה בקוד פתוח. מודליgpt-oss  מאפשרים למפתחים ברחבי העולם לבנות על גבי תשתית קוד פתוח מהשורה הראשונה, ובכך הם מחזקים את ההובלה הטכנולוגית של ארה״ב בתחום הבינה המלאכותית – והכל על גבי תשתית הבינה המלאכותית הגדולה בעולם״.

הפוסט OpenAI ואנבידיה מניעות חדשנות בתחום ה-AI עם סדרת מודלים בקוד פתוח הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת AMD הודיעה לאחרונה על השקת סדרת שבבי הבינה המלאכותית החדשה שלה – Instinct MI400 – וזכתה לתמיכה פומבית בולטת מצד מנכ"ל OpenAI, סם אלטמן, שהגדיר את השבבים כ"משהו מדהים". מדובר בעדות אמון חשובה בשוק הנשלט עד כה כמעט בלעדית בידי המתחרה אנבידיה.

השבבים החדשים יוצעו כחלק מפתרון כולל בשם Helios, שנבנה כך שיוכל לתפקד כמעין "מנוע חישובי ענק אחוד", לדברי מנכ"לית AMD, ליסה סו. המשלוחים הראשונים ללקוחות צפויים להתחיל בשנה הבאה. OpenAI צפויה להשתמש בשבבים הללו לצרכיה, והעובדה שארגון מוביל כמו זה מצביע עליהם בפומבי כאופציה מועדפת עשויה לשנות את מאזן הכוחות בשוק.

בעוד שמניית אנבידיה זינקה בכ-14% ב-12 החודשים האחרונים (נכון לסוף יוני), מניית AMD רשמה ירידה של 20%. עם זאת, לאחר תקופה של קיפאון יחסי, החברה מצליחה כעת להאיץ את קצב הצמיחה שלה מחדש. נתוני ההכנסות לרבעונים האחרונים מצביעים על מגמת שיפור מובהקת, והציפייה היא שהשבבים החדשים יסייעו לה להגדיל את נתח השוק שלה.

AMD מתכננת למכור את שבבי ה-MI400 במחירים תחרותיים – מהלך שעשוי להאיץ את האימוץ שלהם אך גם לפגוע ברווחיות. נכון לעכשיו, מניית AMD נסחרת לפי מכפיל רווח עתידי של 34 – גבוה ביחס לממוצע מדד S&P 500 (23). שמירה על שיעורי רווחיות טובים תהיה קריטית כדי לשמר את אמון המשקיעים.

שיתוף הפעולה ההולך ומתהדק עם OpenAI מספק ל-AMD לא רק גושפנקה טכנולוגית, אלא גם פלטפורמה לפיתוח מוצרים מותאמים למשתמשים הגדולים ביותר בשוק. בכך היא ממקמת את עצמה כמתחרה לגיטימית לא רק מבחינת ביצועים, אלא גם מבחינת רלוונטיות עסקית.

הפוסט שבבי ה-AI החדשים של AMD זכו לאמון פומבי של סם אלטמן הופיע לראשונה ב-Chiportal.

בשבוע האחרון התפתח עימות ציבורי ועסקי משמעותי בין אילון מאסק לסם אלטמן, שמסמן את אחת הסוגיות החמות ביותר בתחום הבינה המלאכותית. עימות זה, המשקף מתחים עמוקים בין דמויות מפתח שהיו מעורבות בהקמת OpenAI, משקף את המאבק על העתיד האסטרטגי והערכי של הארגון.

מאסק, שהיה בין המייסדים של OpenAI אך פרש לאחר מכן, נקט לאחרונה במהלכים משפטיים וניסיונות לשנות את מבנה החברה. לפי דיווחי רויטרס, מאסק הוביל קבוצה של משקיעים שהציעה רכישה בסך 97.4 מיליארד דולר עבור OpenAI, מהלך שמטרתו הייתה לעכב את המעבר של החברה למודל "לרווח" ולהבטיח שמירה על הערכים שהשקיעו בהם מייסדיה המקוריים. מאסק טען כי הצעתו נועדה למנוע מהחברה, שכיום מתכננת לעבור למודל עסקי גמיש יותר על מנת לגייס הון נרחב, לפגוע במשימתה המקורית – הפצת תועלת הבינה המלאכותית לכלל האנושות.

תגובת מועצת המנהלים של OpenAI

מנגד, מועצת המנהלים של OpenAI הגיבה בצורה חד משמעית ומפורשת לדחיית ההצעה. בכתב רשמי שנשלח לעורך דינו של מאסק, נמסר כי "הצעת הרכישה אינה הצעה אמיתית", והדגישו כי החברה "אינה למכירה". על פי המכתב, כל ניסיון עתידי לשנות את מבנה הארגון או לנצל את המעבר למודל עסקי שונה יהיה מנוגד למשימה ולערכים שעליהם נוסדה OpenAI. בתגובה זו, נשיא מועצת המנהלים, ברט טיילור, ציין כי "כל ארגון מחדש פוטנציאלי יחזק את המוסד ללא מטרת הרווח ואת המחויבות להבטחת שפעת הבינה המלאכותית תיטיב עם כלל האנושות."

עימות ערכי ואסטרטגי בין שני הדמויות

העימות בין מאסק לאלטמן אינו מוגבל רק להיבטים כלכליים או משפטיים, אלא נוגע גם לעקרונות היסוד שעליהם מושתתת פעילות OpenAI. מאסק, בהצעתו ובטענותיו, מנסה להביא למהלך שישנה את המודל העסקי של החברה, בעוד אלטמן ומנהיגי OpenAI מעדיפים לשמר את המסגרת והערכים שמאחוריה הקמת הארגון. סכסוך זה מתבטא גם בהודעות פומביות וברשתות החברתיות, כאשר שני הצדדים מציגים תגובות חדות וביקורת הדדית – עם מאסק הממתאר את הצעתו כ"מהלך למניעת תחרות", ואילו אלטמן חותר להדגיש את החשיבות בשמירה על המחויבות הציבורית והערכית של הארגון.

העימות המתמשך בין מאסק לאלטמן מעורר שאלות מהותיות לגבי עתידה של OpenAI ושל תעשיית הבינה המלאכותית כולה. מצד אחד, המעבר למודל עסקי המיועד לגיוס הון נרחב עשוי להביא לפריצות דרך טכנולוגיות ולהרחבת ההשפעה המסחרית של החברה. מצד שני, שינוי מהותי כזה עלול לסכן את המחויבות לערכים הציבוריים ולשקיפות, אשר היוו עד עתה את הבסיס לפעילותה של OpenAI.

בסופו של דבר, הסכסוך בין מאסק לאלטמן מציג את המתח המורכב בין חדשנות טכנולוגית לבין אחריות חברתית וערכית. בעוד שמאסק מציע מהלך שבא להביא לשינויים דרסטיים במבנה ובמטרות החברה, אלטמן ומנהיגי OpenAI מציגים גישה שמדגישה את חשיבות השמירה על המשימה המקורית – הבטחת שהבינה המלאכותית תשרת את כלל האנושות בצורה אחראית ובטוחה. רק הזמן ייתן מענה לשאלה האם ניתן למצוא את האיזון בין שני הקצוות הללו ומה יהיה העתיד של אחד מהשחקנים המרכזיים בתחום הטכנולוגי של המאה ה-21.

הפוסט OpenAI דחתה הצעה של אילון מאסק לרכוש את החברה תמורת 97 מיליארד דולר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

OpenAI מסיימת את תכנון השבב הראשון שלה לאימון בינה מלאכותית מותאם אישית ונמצאת כעת בשלב "tape out" – השלב האחרון לפני תחילת ייצור השבב.

על פי דיווח של רויטרס, השבב ייוצר על ידי TSMC בטכנולוגיית 3nm. המקורות הלא מזוהים מציינים כי השבב ישתמש באותה ארכיטקטורת מערך סיסטולי עם זיכרון ברוחב פס גבוה, בדומה לשבבים של Nvidia.

אף על פי שהייצור ההמוני מתוכנן לשנת 2026, אין כל ביטחון שהשבב הראשוני שייוצר יהיה תפקודי באופן מלא. נכון לעכשיו, כחמישים איש (בערך 40 עובדים) עוסקים בצוות הסיליקון המותאם של OpenAI, והחברה משתפת פעולה עם חברת Broadcom – שפעילה בפיתוח שבבי TPU של Google.

למרות שהשבב יהיה בעל יכולת לאימון והרצת מודלים של AI, בשלבו הראשוני השימוש בו יהיה מוגבל וישמש תפקיד קטן בתשתית החברה. נמסר כי OpenAI וספק TSMC לא הגיבו לבקשות התגובה של רויטרס.

תוכניות OpenAI לפיתוח שבב מותאם אישית היו נושא לשמועות כבר זמן רב. לראשונה דווחה בשיחת טלפון עם מעצבי שבבים ביולי 2024, אם כי השמועות על כך החלו להתפשט בסוף 2023. לפני שפוטר ונשכר מחדש בנובמבר 2023, נראה כי מנכ"ל החברה, סם אלטמן, חיפש השקעות לבניית חברת שבבים בתחום הבינה המלאכותית תחת שם קוד "Tigris". דיווחים נוספים מציינים כי אלטמן התקיים בשיחות עם משקיעים מהמזרח התיכון וחברות ייצור שבבים במאמץ לגייס סכום של 5 עד 7 טריליון דולר למימוש רשת גלובלית של מתקני ייצור שבבים – תכנית שנראית כיום כמיושנת.

לפי המקורות, OpenAI החליטה לפתח שבבים מותאמים אישית כדי להפחית את התלות ב-GPU של Nvidia, שהם יקרים וקשים להשגה בשל הביקוש הגבוה. בנוסף, בחודש ינואר פתחה החברה את פרויקט "Stargate" למרכזי נתונים, בתמיכה של חברות כגון SoftBank, Oracle וחברת ההשקעות MGX. המיזם, שערכו מוערך ב-500 מיליארד דולר, נועד לפתח יכולת ייצור של גיגה-וואטים לתמיכה בצרכי מעבדות הבינה המלאכותית.

הפוסט OpenAI מסיימת עיצוב שבב אימון AI מותאם אישית לקראת השקה ב-2026 הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת הבינה המלאכותית הסינית דיפסיק (DeepSeek) מטלטלת את עולם הטכנולוגיה עם השקת מודלים חדשניים ויעילים במיוחד, המסוגלים להתחרות במוצרים מתקדמים של חברות ענק אמריקניות כמו OpenAI ואנתרופיק. המודלים הללו, אשר פותחו תוך שימוש במשאבים מוגבלים ובתקציבים נמוכים, מהווים לא פחות ממהפכה בעולם הבינה המלאכותית.

החברה הוקמה בשנת 2023 ובזמן קצר הצליחה להגיע להישגים מרשימים. "דיפסיק הצליחה לשנות את כללי המשחק בתעשייה בזכות שתי גישות חדשניות שהן פורצות דרך. מדובר לא רק במודלים יעילים יותר אלא גם בזמינות רחבה יותר לקהילת המחקר," אומר פרופ' טונגליאנג ליו, מנהל מרכז הבינה המלאכותית באוניברסיטת סידני.

מה עשתה דיפסיק?

בדצמבר האחרון השיקה דיפסיק את מודל V3, מודל שפה גדול (LLM) המציג יכולות דומות לאלו של GPT-4o מבית OpenAI ו-Claude 3.5 מבית Anthropic. מודלים אלה ידועים ביכולתם לענות על שאלות, לכתוב מאמרים, לייצר קוד ועוד. עם זאת, לרוב הם סובלים מטעויות ולעיתים ממציאים מידע.

ה-V3 של דיפסיק מתגבר על חלק מהאתגרים הללו, והוא גם חסכוני בהרבה: בעוד שהכשרת GPT-4 עלתה למעלה מ-100 מיליון דולר, פיתוח V3 עלה כ-5.58 מיליון דולר בלבד. בנוסף, במקום להשתמש בעשרות אלפי יחידות עיבוד חזקות כמו NVIDIA H100, דיפסיק השתמשה ב-2,000 יחידות עיבוד בלבד מסוג H800, שהן פחות חזקות משמעותית.

ב-20 בינואר 2025, הציגה החברה את מודל R1, המתמקד ב"חשיבה" צעד-אחר-צעד, במטרה לפתור בעיות מורכבות בצורה מתודית. מודלים מסוג זה מצטיינים במשימות הדורשות הבנה של הקשר רחב ותכנון אסטרטגי, כמו קריאה ביקורתית ותכנון פרויקטים. ה-R1 הוא למעשה גרסה משופרת של ה-V3, שעברה התאמות על בסיס טכניקת למידה מחוזקת.

ההשקה האחרונה של דיפסיק, שהתרחשה ב-28 בינואר, כללה מודל חדשני המשלב יכולות לעבודה עם תמונות וטקסט בו זמנית. יכולת זו מציבה אותו ישירות בתחרות מול המודלים המתקדמים ביותר של מתחרותיה האמריקניות.

איך עשתה זאת דיפסיק?

הסוד הגדול של דיפסיק טמון בחדשנותה להשגת יעילות מרבית. החברה פיתחה שתי טכניקות ייחודיות שמאפשרות לה להפיק תוצאות טובות יותר עם פחות משאבים:

1. ספארסיות (Sparsity): מודלים של בינה מלאכותית כוללים מספר עצום של פרמטרים – ב-V3 מדובר בכ-671 מיליארד פרמטרים. אולם, רק חלק קטן מהם מופעל עבור כל קלט. דיפסיק הצליחה לזהות באילו פרמטרים יש להתמקד ולבצע הכשרה ממוקדת עליהם בלבד. הדבר צמצם משמעותית את הזמן והמשאבים הדרושים להכשרת המודל.
2. דחיסת מידע בזיכרון: החברה פיתחה דרך חדשנית לדחוס את המידע הרלוונטי בצורה שמאפשרת גישה מהירה ויעילה יותר אליו במהלך הפעולה. שיטה זו חוסכת לא רק בזמן עיבוד אלא גם בעלויות תפעול.

"בזכות חדשנות בתחום הספארסיות ודחיסת מידע, דיפסיק השיגה את מה שרבים חשבו לבלתי אפשרי," מציין פרופ' ליו. "הגישה הזו היא לא רק פורצת דרך מבחינה טכנולוגית, אלא גם מנגישה את התחום לחוקרים נוספים."

משמעות המהפכה של דיפסיק

המודלים והטכניקות של דיפסיק פורסמו תחת רישיון הקוד הפתוח MIT, כך שכל אחד יכול להורידם, להשתמש בהם ואף להתאימם לצרכיו. צעד זה מעורר סערה בעולם הטכנולוגיה. בעוד שחברות רבות עלולות להיפגע, הקהילה המחקרית כולה תיהנה מהשינוי.

"עכשיו, גם חוקרים באוניברסיטאות, שמוגבלים במשאבים, יכולים להתנסות בפיתוחים מורכבים," מסביר פרופ' ליו. לדבריו, המודלים החדשים גם יוזילו את העלויות לצרכנים. במקום להשתמש בשירותי ענן יקרים, חלק מהמודלים יוכלו לפעול ישירות על מחשבים אישיים או טלפונים חכמים.

ההשפעה של דיפסיק מורגשת כבר עכשיו: מנייתה של חברת NVIDIA צנחה ב-600 מיליארד דולר, בעוד הביקוש לאפליקציית הצ'אט של דיפסיק מבוססת V3 זינק בצורה חסרת תקדים.

למרות זאת, לא ברור עדיין אם הגישה של דיפסיק תאפשר פיתוח מודלים חזקים יותר, או שתתרכז בעיקר בשיפור היעילות של המודלים הקיימים.

הפוסט דיפסיק משנה את כללי המשחק בעולם ה-AI: מהפכה טכנולוגית בעלות נמוכה הופיע לראשונה ב-Chiportal.