ה־AI זולל שבבים וחשמל — אבל ייתכן שכל העולם ממחפש בינתיים את המטבע מתחת לפנס בעודו רובץ כבר במוחם הקודח של גאוני 8200 או 9900
מאת רמי יצהר Rami Yitzhar
״עניין מרכזי״
סמסונג מייקרת את ייצור השבבים בעד 15%, מפעלי TSMC מתקשים לעמוד בתיאבון העולמי, מרכזי הנתונים מחפשים חשמל וחברות הטכנולוגיה משקיעות סכומים דמיוניים בתשתיות. לכאורה הבינה המלאכותית עומדת להיתקע במחסור בשבבים ובאנרגיה. אלא שהמרוץ הגדול באמת כבר אינו רק מי יבנה את הבינה החכמה ביותר — אלא מי יצליח להפעיל פי מאות יותר כוח מחשוב בשבריר מהמחיר ומהחשמל. ולא בטוח כלל שהאמריקנים יהיו אלה שינצחו בו.
הבעיה הגדולה ביותר של הבינה המלאכותית כיום אינה מחסור בבינה. הבעיה היא שהמוח של העתיד עדיין מחובר לתשתיות של העבר.
אנחנו בונים מודלים המסוגלים לכתוב תוכנה, לנתח בדיקות רפואיות, לנהל שיחה, לתכנן מוצרים, לתרגם שפות ולבצע בתוך שניות עבודות שבעבר דרשו שעות וימים — ואז מחברים אותם למפלצות מחשוב שעולות מיליארדים, צורכות חשמל כמו יישובים שלמים ומייצרות כל כך הרבה חום שצריך להקים סביבן מערכי קירור אדירים.
זה המצב בשנת 2026. אבל יהיה מסוכן מאוד להניח שכך תיראה גם שנת 2036.
הסימן האחרון לטירוף הנוכחי הגיע מסמסונג. החברה העלתה מחירים של חלק משירותי ייצור השבבים המתקדמים שלה להזמנות חדשות בשיעור המגיע עד 15%. ההתייקרות נרשמה בחלק מתהליכי הייצור המתקדמים, כאשר קווי ייצור מסוימים כבר פועלים בתפוסה מלאה.
הסיבה אינה שסמסונג הפכה לפתע לשליטה בשוק. להפך. היא עדיין נמצאת הרחק מאחורי TSMC הטייוואנית, המובילה בפער עצום את שוק ייצור השבבים עבור חברות אחרות. אלא שהביקוש ליכולת ייצור הפך כה גדול, שכאשר המפעלים המתקדמים מתמלאים, גם הקיבולת של המתחרים נעשית יקרה יותר.
גם בסין נרשמת אותה תופעה. SMIC, יצרנית השבבים הגדולה במדינה, פועלת בניצולת גבוהה במיוחד ומעלה מחירים על רקע הביקוש המקומי הגובר, שחלק משמעותי ממנו קשור למהפכת הבינה המלאכותית.
כלומר, זו כבר אינה בעיה אצל יצרן אחד. המערכת כולה נמתחת.
העולם רוצה מוח — ואין מספיק מפעלים לבנות אותו
TSMC מתכוונת להשקיע השנה כ־60 עד 64 מיליארד דולר, חלק עצום מהם בטכנולוגיות ייצור מתקדמות, אריזה ובדיקות. אלה סכומים של מדינה קטנה המושקעים בשנה אחת על ידי חברה אחת כדי לענות על התיאבון החדש לכוח מחשוב.
אלא שכאן צריך להבין משהו חשוב: שבב AI אינו רק המעבד שעליו כתוב אנבידיה.
סביבו נמצאת מערכת שלמה.
המודלים הגדולים זקוקים לזיכרונות מהירים במיוחד, ובראשם זיכרונות בעלי רוחב פס גבוה. הם זקוקים לאריזה מתקדמת המחברת מעבדים וזיכרונות, לקישורי תקשורת מהירים בין אלפי מעבדים וליכולת להזרים כמויות אדירות של מידע בלי שהמעבדים היקרים יישבו ויחכו.
לכן צוואר הבקבוק יכול לנדוד. היום חסר מעבד, מחר זיכרון, אחר כך יכולת אריזה — וביום שאחרי מתברר שהכול כבר הגיע למרכז הנתונים אבל חברת החשמל אינה מסוגלת לחבר אותו לרשת.
וזה כבר קורה.
אפשר להזמין שבבים. אי אפשר להזמין עיר חשמלית באמזון
מרכזי הנתונים של הדור החדש דורשים כמויות עצומות של אנרגיה. בארצות הברית כבר נוצר מחסור בציוד רשת, ובמיוחד בשנאים גדולים, כאשר זמני האספקה של חלק מהציוד נמדדים בשנים.
מרכזי AI גדולים דורשים מאות מגה־ואטים, והמתקנים העצומים המתוכננים לשנים הקרובות מגיעים כבר לסדרי גודל שבעבר היו מזוהים עם ערים או אזורי תעשייה שלמים.
וכך נוצרה סביב הבינה המלאכותית כלכלה חדשה. חברות המייצרות שנאים, ציוד הולכת חשמל, מערכות קירור, גנרטורים, אגירת אנרגיה וציוד למרכזי נתונים הפכו לפתע לחלק משרשרת הזהב של ה־AI.
זה חשוב מאוד גם למשקיעים.
בשלב הראשון של המהפכה כולם רצו לקנות את מי שמייצר את המוח. בשלב הבא עשויים לעשות הון גם מי שמספקים למוח דם, חמצן ומזון.
אבל כאן מסתתר גם הסיכון הגדול ביותר בהשקעות ה־AI של 2026: לא בהכרח שהבינה המלאכותית תיכשל — אלא שהיא תצליח כל כך מהר, עד שחלק מהתשתיות היקרות שנבנות עבורה היום יתיישנו מוקדם בהרבה מהמתוכנן.
ומה אם אנחנו בכלל פותרים בעיה זמנית באמצעות השקעות קבועות?
זו השאלה שמתחילה להיות מעניינת באמת.
מה אם מרכזי הנתונים האדירים שאנחנו בונים כיום הם המקבילה הטכנולוגית של חדרי המחשבים משנות השישים?
כוח מחשוב שפעם דרש אולם שלם נמצא כיום בטלפון שבכיס. אין שום חוק טבע הקובע שהיחס הנוכחי בין אינטליגנציה מלאכותית, גודל המחשב וצריכת החשמל חייב להישאר כפי שהוא.
להפך.
כל הפרס הכלכלי הגדול הבא נמצא בדיוק שם.
מי שיצליח לייצר אותה כמות חישוב במחצית האנרגיה מחזיק מוצר ששווה הון. מי שיעשה זאת בעשירית מחזיק מהפכה. ואם השילוב בין חומרה חדשה, ארכיטקטורה אחרת ותוכנה יעילה יביא לאורך השנים שיפור של שניים או שלושה סדרי גודל — כל תחזיות צריכת האנרגיה שאנחנו מפרסמים היום יצטרכו להיכתב מחדש.
וכבר עכשיו מתחילים לראות לאן זה יכול ללכת
חברת Cerebras האמריקנית חשפה מערכת חדשה המבוססת על גישה שונה מהמקובל בתעשייה. במקום לבנות כוח מחשוב באמצעות מספר עצום של שבבים קטנים המחוברים ביניהם, החברה משתמשת במעבדים עצומים בקנה מידה של פרוסת סיליקון ומנסה לצמצם את אחת הבעיות הבזבזניות ביותר במחשוב המודרני — העברת מידע בין רכיבים.
החברה מציגה שיפורים דרמטיים במהירות ובתפוקה ביחס לצריכת החשמל במשימות מסוימות. אלה עדיין נתוני היצרן וצריך לראות כיצד יתורגמו לעבודה אמיתית בקנה מידה גדול, אבל Cerebras מעניינת כאן בעיקר כדוגמה: הארכיטקטורה שעליה נבנתה מהפכת ה־AI הנוכחית אינה סוף פסוק.
והיא רק אחת האפשרויות.
המעבדים של היום עשויים להיות נורות הליבון של ה־AI
ההיסטוריה הטכנולוגית מלאה בתחזיות שחישבו את צורכי העתיד באמצעות היעילות של טכנולוגיית ההווה.
נורת הליבון הפכה חלק גדול מהחשמל שהוזן אליה לחום ורק חלק ממנו לאור נראה. אילו היינו מחשבים את צורכי התאורה של העולם המודרני רק באמצעות הטכנולוגיה ההיא, היינו מגיעים למספרי צריכת חשמל מפלצתיים.
אבל האנושות לא פתרה את הבעיה רק באמצעות בניית עוד ועוד תחנות כוח.
היא שינתה את הדרך שבה היא הופכת חשמל לאור.
וזה עשוי להיות בדיוק מה שיקרה למחשוב.
המעבד הגרפי של 2026 הוא יצירה הנדסית מופלאה, אבל אין שום סיבה להניח שזו הצורה הסופית שבה האנושות תייצר אינטליגנציה מלאכותית.
והמרד הטכנולוגי כבר מתחיל
אחד הכיוונים הוא מחשוב פוטוני — שימוש באור להעברת מידע ובחלק מהמקרים גם לביצוע פעולות חישוב. כיוון אחר הוא מחשוב בתוך הזיכרון, שמנסה לצמצם את הבזבוז העצום הנוצר מהעברת מידע הלוך ושוב בין יחידות החישוב לבין הזיכרון.
יש גם אריזות תלת־ממדיות, חומרים חדשים ומחשוב נוירומורפי, המנסה לשאוב השראה מאופן פעולתו של המוח הביולוגי.
ופה הטבע קצת משפיל אותנו.
המוח האנושי מפעיל עשרות מיליארדי תאי עצב בצריכת אנרגיה בסדר גודל של נורה קטנה. מרכז AI עושה דברים שונים מאוד ולכן אין מקום להשוואה ישירה, אבל המוח מוכיח לפחות עיקרון אחד חשוב: אינטליגנציה אינה חייבת מבחינה פיזיקלית להגיע עם חשבון חשמל של תחנת כוח.
אנחנו פשוט עדיין לא יודעים לבנות אותה ביעילות של הטבע.
ולא הכול חומרה
גם התוכנה יכולה לחסוך כמויות אדירות של חישוב.
לא כל משימה דורשת מודל מפלצתי בעל מאות מיליארדי פרמטרים. מודלים קטנים ומתמחים יכולים לבצע משימות רבות, וטכניקות של דחיסה, זיקוק, הפחתת דיוק חישובי וניתוב חכם מאפשרות להשתמש רק בחלק מהמערכת כאשר אין צורך בכולה.
וזו מכפלה חשובה.
אם התוכנה תלמד לבצע משימה בעשירית מכמות החישובים והשבב שיבצע אותה יהיה יעיל פי עשרה, השיפור הכולל כבר מגיע לפי מאה.
ואז כל המשוואה משתנה.
וזה עלול להיות איום גם על אנבידיה
אנבידיה היא אחת המנצחות הגדולות של השלב הראשון במהפכה, ובצדק. היא אינה מוכרת רק מעבד אלא מערכת שלמה של חומרה, תוכנה ותקשורת שקשה מאוד להתחרות בה.
אבל ההיסטוריה של הטכנולוגיה אכזרית במיוחד כלפי מי שמאמין שהארכיטקטורה המנצחת של דור אחד מוכרחה לשלוט גם בדור הבא.
חברות הענן הגדולות כבר אינן רוצות להיות תלויות לחלוטין בספק אחד. גוגל מפתחת מעבדי AI משלה, אמזון מפתחת מאיצים משלה וחברות נוספות משקיעות מיליארדים בשבבים ייעודיים.
לכן השאלה הגדולה אינה בהכרח מי ייצר מעבד גרפי טוב יותר מאנבידיה.
ייתכן שהמנצח יהיה מי שימציא עולם שבו חלק גדול מהעבודה כלל אינו זקוק למעבד הגרפי כפי שאנחנו מכירים אותו היום.
IBM שלטה פעם בעולם המחשוב. אינטל שלטה בדור אחר. נוקיה נראתה בלתי ניתנת לעצירה בטלפונים סלולריים.
ההיסטוריה אינה מחלקת בעלות נצחית על מהפכות טכנולוגיות.
ואז מגיעה סין
וזו הסיבה שאנחנו ב״עניין מרכזי״ לא משוכנעים כלל שהקפיצה הגדולה הבאה תגיע דווקא מארצות הברית.
לאמריקנים יתרונות עצומים: אנבידיה, AMD, ענקיות הענן, אוניברסיטאות, הון, תוכנה ושרשרת חדשנות שאין לה כיום כמעט מקבילה.
אבל לסינים יש תמריץ מסוג אחר.
אין להם ברירה.
הגבלות הייצוא האמריקניות מקשות על סין להשיג חלק מהשבבים וציוד הייצור המתקדמים ביותר. בייג׳ינג משקיעה הון עתק בניסיון לצמצם את התלות הזאת.
ולחץ כזה יכול להוליד שתי תוצאות.
אפשר להישאר מאחור.
ואפשר להפסיק לנסות לנצח במשחק של היריב — ולהמציא משחק אחר.
לסין יש שוק פנימי עצום, תעשיית אלקטרוניקה אדירה, יכולת להפנות משאבים לאומיים למחקר ולייצור ומוטיבציה אסטרטגית להשתחרר מהתלות האמריקנית.
אין פירוש הדבר שסין תנצח.
פירוש הדבר שמי שמניח שאנבידיה, עמק הסיליקון וארצות הברית יכתיבו בהכרח גם את ארכיטקטורת המחשוב של 2040 עושה הימור הרבה יותר גדול מכפי שנדמה לו.
ומה זה אומר למשקיע?
צריך להפריד בין שתי אמירות שונות לחלוטין.
הבינה המלאכותית יכולה להיות המהפכה הכלכלית הגדולה של דורנו — ובאותו זמן חלק מהשקעות ה־AI של 2026 יכולות להתברר כהשקעות גרועות.
היום זורמים מאות מיליארדים למעבדים, מרכזי נתונים, תחנות כוח, קירור, שנאים וקרקעות.
מי שמוכר את האתים בתקופת הבהלה לזהב יכול לעשות הון.
אבל מה יהיה ערכו של מרכז נתונים שנבנה היום בעלות של מיליארדים סביב ארכיטקטורה מסוימת, אם בעוד שבע שנים תופיע טכנולוגיה המבצעת אותה עבודה בעשירית המקום ובשבריר מהחשמל?
זו אינה סיבה לברוח מהתחום.
זו סיבה להבין שהבורסה אינה מהמרת רק על הצלחת הבינה המלאכותית. היא מהמרת גם על איזו טכנולוגיה תפעיל אותה.
ואלה שני הימורים שונים לחלוטין.
וישראל?
לישראל יש נכס חשוב מאוד במשחק הזה: ידע.
פועלים כאן מהנדסים וחוקרים בתחומי תכנון שבבים, תקשורת מהירה, פוטוניקה, סייבר ובינה מלאכותית, וחלק מענקיות הטכנולוגיה מפעילות בארץ מרכזי פיתוח משמעותיים.
אבל ישראל אינה יכולה לנצח את ארצות הברית וסין באמצעות הקמת יותר מרכזי נתונים או באמצעות שפיכת מאות מיליארדי דולרים שאין לה.
דווקא משום שאנחנו מדינה קטנה, ללא עודפי קרקע וחשמל בלתי מוגבלים, מהפכת היעילות יכולה להיות הזדמנות אסטרטגית.
ישראל אינה חייבת לבנות את חוות המחשבים הגדולה בעולם.
היא יכולה לנסות להמציא את הטכנולוגיה שתגרום לעולם להזדקק לחוות קטנות בהרבה.
מבולבלים? אתם לא לבד
אבל אנחנו ב״עניין מרכזי״ משוכנעים שאלה בעיקר חבלי קליטה ראשוניים של מהפכה הנמצאת בסך הכול בכיתה א׳, בשליש הראשון שלה.
השבבים יקרים מדי, מתחממים מדי וצורכים יותר מדי חשמל. מרכזי הנתונים מסורבלים ויקרים ורשתות החשמל מתקשות להדביק את הקצב.
להערכתנו, רוב הקשיים האלה זמניים.
מהר יותר מכפי שנדמה יימצאו דרכים להוזיל דרמטית את כוח המחשוב ובד בבד לחזק אותו לאין שיעור, תוך צריכת שבריר מהאנרגיה הדרושה למערכות הנחות יחסית של ימינו.
איננו יודעים אם הפתרון יהיה פוטוני, נוירומורפי, תלת־ממדי, בתוך הזיכרון, בחומר חדש שעדיין מסתתר במעבדה, באלגוריתם שדורש הרבה פחות פעולות — או, וסביר יותר, בשילוב של כמה מהם.
ועוד אנחנו חושדים שלא בהכרח האמריקנים יובילו את השלב הבא.
הטעות היא לחשב כמה תחנות כוח תצטרך הבינה המלאכותית של 2035 באמצעות המעבדים של 2026.
זה בערך כמו לחשב את צריכת החשמל של עולם מואר באמצעות נורות הליבון של פעם, רגע לפני שטכנולוגיה יעילה בהרבה שינתה את המשוואה.
ובעצם, מצבנו כיום מזכיר תקופה קדומה עוד יותר.
פעם, כדי להדליק אש, היה צריך לחכך, להקיש ולהתאמץ. אחר כך הגיעה קופסת הגפרורים והכניסה לכיס טכנולוגיה שהפכה פעולה קשה לנגיעה קטנה.
לאדם הראשון שהחזיק גפרור זה בוודאי נראה כמו פלא.
והוא צדק.
הוא פשוט לא יכול היה לדמיין כמה פרימיטיבי ייראה גם הגפרור יום אחד.
מאז ביקענו את האטום, הנחתנו בני אדם על הירח, שלחנו מכונות אל מאדים והנחתנו חלליות בצדו הרחוק של הירח.
אז כשמספרים לכם היום שהבינה המלאכותית עומדת להיתקע מפני שאין מספיק שבבים, שנאים וחשמל — כדאי לזכור באיזה שלב של הסרט אנחנו נמצאים.
האנושות אינה מתקרבת לסופה של מהפכת הבינה המלאכותית. היא עדיין בכיתה א׳ — ומגששת אחר המתג שמדליק את האור.
עניין מרכזי
חדשות וסקופים מאז 1999
Inyan Merkazi www.news-israel.net
