מפעלי בינה מלאכותית שמערכות המחשוב שלהם יותקנו בתוך שבועיים במקום חצי שנה, מתקנים שיפחיתו בעצמם את צריכת החשמל כשהרשת עמוסה, ורובוטים דמויי אדם שיהיו נגישים גם לאוניברסיטאות ולחברות קטנות. אלה כמה מהחידושים שמציגה היום (ד') ענקית השבבים אנבידיה בכנס GTC בברלין. לצדם הכריזה החברה על שיתופי פעולה חדשים לפיתוח מכוניות אוטונומיות, על טכנולוגיות שיאפשרו לבינה מלאכותית לבצע פעולות בעולם הפיזי ועל מערכות אבטחה המיועדות לסוכני AI, תוכנות שמסוגלות לבצע משימות באופן עצמאי.
● מנכ"ל אנבידיה הציג את הטכנולוגיה הישראלית שתגן על סוכני ה-AI
● ענקיות ה-AI מסתערות על השוק הישראלי. היעד: בנקים, קופות חולים ומשרדי ממשלה
במרכז ההכרזות עומדת תפיסה שאנבידיה מקדמת בשנים האחרונות: המעבר ממרכזי נתונים מסורתיים ל"מפעלי AI". אלה אינם מפעלים במובן התעשייתי המוכר, אלא מתקני מחשוב שתוכננו במיוחד לאימון ולהפעלה של מערכות בינה מלאכותית בהיקפים גדולים. בעוד שמרכזי נתונים מסורתיים משמשים למגוון משימות, ובהן אחסון מידע והפעלת שירותים דיגיטליים, מפעלי AI מתמקדים בהפעלת מודלים שמייצרים תשובות, מנתחים מידע ומבצעים פעולות. לשם כך הם דורשים מערכות מחשוב רבות־עוצמה, תקשורת מהירה וכמויות גדולות של חשמל.
אלא שהביקוש למערכות האלה גדל במהירות, בעוד שהקמת התשתיות הדרושות להפעלתן נותרה תהליך ממושך ויקר. בניית מתקני מחשוב חדשים דורשת ציוד מורכב, כוח אדם מיומן וחיבור לרשתות חשמל שלא תמיד מסוגלות לספק את האנרגיה הנדרשת. אנבידיה, שהפכה לאחת המרוויחות הגדולות ואולי לגדולה ביותר ממהפכת הבינה המלאכותית בזכות המעבדים שלה, מבקשת כעת להתמודד גם עם החסמים האלה. במקביל, היא פועלת להרחיב את פעילותה מעבר למרכזי המחשוב, אל תעשיות הרכב, הרובוטיקה והרפואה.
משישה חודשים לשבועיים: המחשבים מגיעים מוכנים מהמפעל
אחת ההכרזות המרכזיות היא DSX Pod, מערכת מודולרית שנועדה לקצר את הזמן הדרוש להתקנת תשתיות המחשוב במפעלי AI. במקום להביא לאתר אלפי רכיבים, להרכיב אותם ולבצע את הבדיקות במקום, אנבידיה מציעה לבצע את מרבית העבודה מראש במפעל. המערכת מבוססת על יחידות מחשוב גדולות המגיעות בתוך מבנה דמוי מכולה, לאחר שהרכיבים כבר הורכבו, חוברו ונבדקו. כאשר היחידה מגיעה לאתר, נותר לחבר אותה לתשתיות ולהפעיל אותה. לפי אנבידיה, השיטה עשויה לקצר את משך ההתקנה משישה חודשים ל־14 ימים בלבד. עם זאת, ההבטחה אינה מתייחסת להקמת מפעל AI שלם מאפס. כדי להציב את היחידות, האתר צריך להיות מוכן מראש, לרבות תשתיות החשמל והקירור. מדובר בקיצור שלב התקנת מערכות המחשוב, ולא בפתרון שמבטל את הצורך בהקמת התשתיות שסביבן.
כל יחידה כוללת שבע מערכות מחשוב מהדור החדש של אנבידיה, Vera Rubin, ומשקלה מגיע לכ־28 טונות. לפי החברה, היא מכילה כעשרה מיליון רכיבים ועשרות קילומטרים של כבלים. הנתונים האלה ממחישים את מורכבות ההרכבה, ואת הסיבה לכך שהחברה מבקשת להעביר חלק גדול מהעבודה אל המפעל.
הרעיון דומה לשיטות בנייה מתועשות המוכרות מענפים אחרים: במקום לבצע את כל העבודה באתר, מייצרים מראש יחידות גדולות בתנאים מבוקרים ומשנעים אותן כשהן מוכנות כמעט לחלוטין. אנבידיה מבקשת ליישם את השיטה במפעלי AI, שהפכו לפרויקטים יקרים ומורכבים במיוחד. מבחינה עסקית, קיצור זמני ההתקנה עשוי להיות בעל ערך רב. חברות הטכנולוגיה משקיעות סכומי עתק בתשתיות מחשוב, אך כל חודש שבו הציוד אינו פועל הוא חודש שבו ההשקעה עדיין אינה מייצרת הכנסות. השאלה היא עד כמה ההבטחה של אנבידיה תתממש גם בפרויקטים מסחריים גדולים, שבהם זמינות החשמל והכנת האתר עלולות להמשיך לעכב את ההפעלה.
כשהרשת עמוסה, מפעל ה־AI יצרוך פחות חשמל
אלא שגם אם אפשר יהיה להתקין את מערכות המחשוב במהירות, נותרת בעיה קשה יותר: החשמל הדרוש להפעלתן. מתקני מחשוב לבינה מלאכותית צורכים כמויות גדולות של אנרגיה, ובאזורים מסוימים רשת החשמל מתקשה לעמוד בקצב הגידול בביקוש. כדי להתמודד עם הבעיה מציגה אנבידיה מערכת נוספת, DSX Flex, שנועדה לאפשר למפעלי AI להפחית באופן אוטומטי את צריכת החשמל שלהם כאשר נרשם עומס ברשת. כך, למשל, אם בשעות מסוימות הביקוש לחשמל מזנק, המתקן יוכל לדחות חלק ממשימות המחשוב או להאט פעולות שאינן דחופות, מבלי להפסיק לחלוטין את השירותים שהוא מספק. החשמל שלא ייצרך במפעל ה־AI יוכל לשמש צרכנים אחרים. לדברי אנבידיה, כיום מתבצע תיאום כזה בחלק מהמקרים באופן ידני, ולעיתים מפעיל רשת החשמל נדרש לפנות ישירות למפעיל מרכז הנתונים ולבקש ממנו להפחית את הצריכה. החברה מבקשת להפוך את התהליך לאוטומטי.
אין פירוש הדבר שמפעל ה־AI ייצר חשמל ויעביר אותו בחזרה לרשת. בשלב זה מדובר בעיקר בצמצום הצריכה שלו עצמו. אנבידיה מציינת כי נבחנות גם אפשרויות עתידיות להשתמש במערכות גיבוי של מרכזי נתונים כדי לספק חשמל לרשת, אך אלה עדיין אינן חלק מהיכולת המרכזית שהיא מציגה. לצד זאת, החברה מציגה שיטות קירור שנועדו לצמצם את השימוש במים, באמצעות מערכת סגורה שאינה דורשת אידוי מים לצורך פיזור החום. היא גם מבקשת לנהל בצורה יעילה יותר את חלוקת החשמל בין מערכות המחשוב, כך שניתן יהיה להפיק מהן יותר עבודה ביחס לכמות האנרגיה הנצרכת.
הפתרונות האלה אינם מבטלים את הצורך בהקמת תחנות כוח וברשתות חשמל חדשות, אבל הם עשויים לאפשר ניצול יעיל יותר של התשתיות הקיימות. מבחינת אנבידיה, זהו תנאי חשוב להמשך התרחבות התעשייה, שכן גם המעבד המתקדם ביותר אינו מועיל אם אין מספיק חשמל כדי להפעיל אותו.
אירופה הופכת לחלק משרשרת הייצור
הבחירה להציג את ההכרזות בברלין אינה מקרית. אנבידיה מבקשת להרחיב את פעילות הייצור שלה באירופה, ולשלב חברות מקומיות בהקמת התשתיות שיידרשו למפעלי ה־AI החדשים.
בצרפת מתוכנן מפעל חדש של חברת Bull בעיר אנז'ה, בשטח של כ־20 אלף מ"ר, שייצר מערכות מחשוב מהדור החדש של אנבידיה. המפעל צפוי להתחיל לפעול ב־2027. בצ'כיה משתפת החברה פעולה עם פוקסקון, שמפעילה קווי ייצור אוטומטיים לרכיבי מחשוב, ובאירלנד משתתפת דל בייצור שרתים המבוססים על הטכנולוגיה שלה. לצדן פועלות חברות תעשייה נוספות המספקות רכיבים למערכות החשמל והקירור. בסך הכול, לפי אנבידיה, שרשרת הייצור האירופית שלה משתרעת על פני יותר מעשר מדינות.
המהלך נועד לסייע לחברה להגדיל את היקף הייצור ולצמצם את התלות במספר מצומצם של אתרי ייצור והרכבה. אנבידיה מציגה גם תוכניות להרחבה משמעותית של כושר הייצור של רכיבים חיוניים, ובהם רכיבי תקשורת אופטית המשמשים להעברת מידע בין מערכות מחשוב. בתחום הזה החברה מתכננת להגדיל את כושר הייצור פי 15 עד אמצע 2027 ופי 30 עד סוף 2028. הרחבת הייצור משקפת את השינוי שעוברת תעשיית הבינה המלאכותית. האתגר כבר אינו רק לפתח שבבים מהירים יותר, אלא לייצר ולהתקין כמויות עצומות של ציוד מחשוב, תקשורת וחשמל בקצב שיאפשר לענות על הביקוש.
יותר מ־10 מיליארד דולר מבינה מלאכותית פיזית
במקביל להרחבת פעילות התשתיות, אנבידיה מנסה לבסס את מעמדה גם בתחום שהיא מכנה "בינה מלאכותית פיזית": מערכות AI שאינן מסתפקות ביצירת תוכן או בניתוח מידע, אלא מסוגלות לפעול בעולם האמיתי. לפי נתונים שהציגה החברה, הכנסותיה מפעילות שהיא משייכת לתחום הזה הסתכמו ביותר מ־10 מיליארד דולר במחצית הראשונה של 2026.
אנבידיה מעריכה כי מדובר בשוק בעל פוטנציאל כלכלי של יותר מ־50 טריליון דולר. אחת ההכרזות הבולטות בתחום היא הרחבת שיתופי הפעולה עם יצרניות רכב וחברות תחבורה באירופה. וולוו מפתחת כלי רכב אוטונומיים באמצעות הטכנולוגיה של אנבידיה, ואילו חטיבת הרכב המסחרי של פולקסווגן וחברת הניידות בולט מקדמות פיתוח של מוניות אוטונומיות. לפי אנבידיה, אובר ובולט מתכננות יחד צי עתידי של יותר מ־200 אלף מוניות אוטונומיות המבוססות על מערכותיה.
לצד שיתופי הפעולה, אנבידיה מציגה גרסה חדשה של מודל בינה מלאכותית שנועד לפעול ישירות בתוך הרכב ולסייע לו להבין את סביבתו ולקבל החלטות נהיגה. החברה מציגה גם מערכת בדיקות שנועדה לאפשר לגופים חיצוניים להעריך את בטיחותן של מכוניות אוטונומיות, לרבות באמצעות סימולציות של מצבים מסוכנים או נדירים שקשה לשחזר בכביש אמיתי.
תחום נוסף שבו אנבידיה מרחיבה את פעילותה הוא הרובוטיקה. החברה הכריזה על שיתוף פעולה עם Agile Robots הגרמנית לפיתוח רובוט דמוי אדם בשם Agile ONE SN, שצפוי להיות זמין בתחילת 2027. הרובוט כולל ידיים בעלות חמש אצבעות, המאפשרות לבצע פעולות אחיזה מורכבות, ונועד לשמש פלטפורמת מחקר שתהיה נגישה גם לאוניברסיטאות ולחברות קטנות.
המטרה היא לאפשר לחוקרים להתמקד בפיתוח הבינה המלאכותית שתשלוט ברובוט, במקום להשקיע משאבים רבים בבניית הרובוט עצמו. עם זאת, גם באנבידיה מבהירים שהאתגר המרכזי בתחום עדיין לא נפתר: פיתוח רובוט שיכול לבצע באופן אמין מגוון רחב של משימות בסביבות משתנות.
החברה מרחיבה את פעילותה גם לתחום הרפואי. בשיתוף עם Siemens Healthineers היא מפתחת טכנולוגיות שנועדו לסייע בתכנון טיפולי קרינה מותאמים אישית, בין היתר באמצעות הדמיות שמאפשרות לבחון כיצד למקד את הקרינה בגידול תוך צמצום הפגיעה ברקמות בריאות. במסגרת שיתוף הפעולה מפותחות גם יכולות שיאפשרו למערכות הטיפול להגיב בזמן אמת לתנועות ולנשימה של המטופל.
גם אבטחת סוכני AI על הכוונת
תחום נוסף שבו אנבידיה מבקשת להרחיב את פעילותה הוא סוכני הבינה המלאכותית, מערכות שמסוגלות לבצע משימות עבור המשתמש, למשל לחפש מידע במערכות ארגוניות, להפעיל תוכנות ולבצע פעולות ללא צורך בהנחיה אנושית בכל שלב. היכולות האלה מעוררות גם חששות חדשים. ככל שסוכן AI מקבל גישה למידע רגיש ולמערכות פנימיות של ארגון, כך גדל הסיכון שיבצע פעולה שלא התכוונו לאפשר לו, או שמידע יגיע לגורם לא מורשה.
אנבידיה מציגה ארכיטקטורת אבטחה חדשה המבוססת על OpenShell שהוצגה מוקדם יותר השנה, שנועדה לאפשר לארגונים להגדיר אילו פעולות סוכני AI רשאים לבצע ולאילו מערכות ומקורות מידע הם יכולים לגשת. המערכת משלבת רכיבי תוכנה וחומרה, ומיועדת לפקח על פעילות הסוכנים גם כאשר הם מבצעים משימות ממושכות ומורכבות. החברה משתפת פעולה בתחום עם אנתרופיק, מפתחת מודלי Claude, ומציגה גם כלים שנועדו לאפשר לסוכני AI להשתמש במידע הארגוני לצורך חיפוש, ניתוח וחיזוי.
המהלך עשוי להיות בעל משמעות גם לתעשיית הסייבר הישראלית, שבה פועלות חברות המפתחות פתרונות להגנה על מערכות בינה מלאכותית. מצד אחד, התרחבות השימוש בסוכנים עשויה להגדיל את הביקוש לפתרונות אבטחה. מצד שני, כניסתה של אנבידיה לתחום עשויה להגביר את התחרות מול ספקיות אבטחה עצמאיות.
מאחורי שורת ההכרזות עומדת שאיפה אחת: אנבידיה רוצה להיות הרבה יותר מחברה שמוכרת את השבבים שעליהם פועלת הבינה המלאכותית. היא מבקשת לספק גם את התשתיות הדרושות להקמת מפעלי AI, את הכלים להפעלת המודלים ואת הטכנולוגיות שיאפשרו לבינה מלאכותית לפעול במכוניות, ברובוטים ובמערכות תעשייתיות. ככל שהשימוש ב־AI יתרחב, כך תוכל אנבידיה להשתלב בחלקים נוספים של התעשייה שנבנית סביבו.
***גילוי מלא: הכתבת הינה אורחת אנבידיה בכנס GTC בברלין
