המלך של ה-AI מסביר איך הכל התחיל - "מתחום הגיימינג" ומעריך שזו רק ההתחלה
ג'נסן הואנג, האיש שהפך את אנבידיה ממפתחת כרטיסי מסך לחברת ענק שמובילה את מהפכת הבינה המלאכותית והרובוטיקה, מספר איך זה קרה – ולמה העולם רק מתחיל להבין את השינוי
ממשחקי מחשב למהפכת הבינה המלאכותית
ג'נסן הואנג הקים את אנבידיה אי שם בשנות ה-90, כשהמחשבים היו עדיין מגושמים והאינטרנט היה בחיתוליו. מה שהוא רצה לעשות אז היה פשוט – לאפשר למשחקי מחשב להיראות טוב יותר. אבל מה שהוא והצוות שלו פיתחו אז, בסך הכול כדי לשפר את הגרפיקה במשחקים, הפך במרוצת השנים לאחת מפריצות הדרך המשמעותיות ביותר בעולם המחשוב.
"הכול התחיל ממשחקים," הואנג סיפר בעבר בראיונות שונים לתקשורת האמריקאית. "ראינו שהמעבדים שהיו קיימים פשוט לא מספיק טובים בשביל להתמודד עם חישובים מסובכים של גרפיקה תלת-ממדית, אז חיפשנו דרך אחרת לעשות את זה."
הדרך האחרת הזו הייתה המעבד הגרפי (GPU), שההבדל המרכזי בינו לבין המעבד הרגיל (CPU) הוא שהוא יודע לחשב המון פעולות בו-זמנית. במקום שהמחשב יעבד כל תמונה בנפרד, המעבד הגרפי יכול לטפל בכמה חישובים במקביל – וזה בדיוק מה שהפך אותו לאידיאלי לא רק למשחקים, אלא לכל תחום שדורש כוח חישובי רציני.
איך גיימינג הפך למנוע צמיחה של תחום שלם?
בשנות ה-90 וה-2000 אנבידיה הייתה קודם כול חברת משחקים. המעבדים שלה עזרו להפוך משחקים כמו GTA, Doom ו-FIFA למרשימים יותר וגרמו למחשבים להריץ גרפיקה מתקדמת. אבל אז קרה משהו שהואנג לא צפה – מדענים, חוקרים ומהנדסים הבינו שה-GPU יכול לשמש גם לתחומים אחרים.
- אנבידיה ירדה, אבל האנליסט הזה מתעקש - "אפסייד של מעל 50%"
- ג'נסן הואנג בהופעה - איך הוא הזניק את אנבידיה ב-5%
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
"היה לנו ברור שהמעבד הזה מהיר בטירוף, אבל פתאום התחילו לפנות אלינו חוקרים מתחומים אחרים, כמו רפואה, אקלים ופיזיקה קוונטית, שרצו לבדוק איך הם יכולים להשתמש בזה," סיפר הואנג. "הם הבינו שמה שעובד עבור משחקים יכול לעבוד גם בתחומים הרבה יותר רחבים."
וזה בדיוק מה שקרה – מעולם שהסתובב סביב משחקים, אנבידיה הפכה להיות החברה שמובילה את מהפכת הבינה המלאכותית. והכול התחיל מניסוי קטן ב-2012.
הנקודה שבה הבינה המלאכותית התפוצצה
הפריצה האמיתית של אנבידיה לעולם הבינה המלאכותית קרתה בשנת 2012. צוות חוקרים מאוניברסיטת טורונטו פיתח רשת נוירונים בשם AlexNet, שהייתה מסוגלת לזהות תמונות בצורה טובה בהרבה מכל מערכת אחרת באותה תקופה. אבל הדבר הכי מעניין היה שהם אימנו את המודל שלהם על כרטיסי המסך של אנבידיה.
- Lumia, המספקת הגנה בזמן שימוש ב-AI, מגייסת 18 מיליון דולר
- מהפכת ה-AI בהייטק הישראלי: 15 אלף מפתחים כבר בשטח
- תוכן שיווקי שוק הסקנדרי בישראל: הציבור יכול כעת להשקיע ב-SpaceX של אילון מאסק
- אמזון משיקה שבב AI חדש שיתחרה באנבידיה- "השבב שלנו יעיל...
"זה היה רגע של הארה," אומר הואנג. "פתאום ראינו שהטכנולוגיה שלנו, שהייתה אמורה רק לעזור לשחקנים לראות גרפיקה יפה יותר, יכולה לשמש כדי ללמד מחשבים לזהות תמונות, להבין דיבור ואפילו להפיק תובנות על סמך כמויות מידע אדירות."
מאותו רגע הכול השתנה. חברות הבינו שאפשר להשתמש ב-GPU של אנבידיה כדי לאמן את מערכות הבינה המלאכותית שלהן במהירות שיא, וזה הפך את החברה לשם דבר בעולם הטכנולוגיה.
אז מה בעצם אנבידיה עושה היום?
היום אנבידיה כבר מזמן לא רק חברת חומרה. נכון, היא עדיין מייצרת את כרטיסי המסך הכי טובים בשוק, אבל רוב ההכנסות שלה מגיעות מאזורים אחרים לגמרי – בינה מלאכותית, מחשוב ענן, מכוניות אוטונומיות ורובוטיקה.
כמה דוגמאות למה שאנבידיה עושה היום:
מאמנת מודלי בינה מלאכותית – כמעט כל מערכת AI מתקדמת רצה על החומרה של אנבידיה.
מפתחת כלים לרובוטים – החברה פיתחה מערכת בשם Omniverse, שמאפשרת לאמן רובוטים בעולם וירטואלי, כך שהם יגיעו מוכנים לעולם האמיתי.
משפרת את עולם הרפואה – השבבים של אנבידיה עוזרים לחוקרים לבצע סימולציות רפואיות ולמצוא תרופות חדשות במהירות גדולה פי כמה.
מסייעת לתעשיית הרכב האוטונומי – לא מעט חברות שמפתחות מכוניות ללא נהג משתמשות בטכנולוגיה של אנבידיה כדי לאמן את הרכבים שלהן.
שאלות ותשובות – כל מה שרציתם לדעת על אנבידיה
למה דווקא אנבידיה
הפכה לחברה המובילה בבינה מלאכותית?
כי היא הייתה הראשונה לזהות את הפוטנציאל של מחשוב מקבילי ולפתח טכנולוגיות כמו CUDA, שמאפשרות לנצל את כוח המעבדים שלה בתחומים שלא קשורים רק לגרפיקה.
מה ההבדל בין CPU ל-GPU?
ה-CPU (מעבד מרכזי) מבצע חישובים בצורה סדרתית – אחד אחרי השני. ה-GPU (מעבד גרפי) יודע לבצע חישובים מקבילים – מאות ואלפי חישובים בו-זמנית, מה שהופך אותו לאידיאלי עבור בינה מלאכותית,
הדמיות מדעיות ועוד.
איך אנבידיה הפכה משחקנית גיימינג לחברה טכנולוגית ענקית?
בהתחלה זה היה מקרי – חוקרים גילו שהשבבים של אנבידיה
יכולים לשמש גם לתחומים אחרים. אבל אז החברה זיהתה את הפוטנציאל והתחילה להשקיע מיליארדים בפיתוח פתרונות מתקדמים במיוחד.
העתיד של אנבידיה?
החברה
כבר מסתכלת קדימה. הואנג אומר שבעתיד הקרוב, "כל מה שזז – יהפוך לרובוטי", וזה אומר שגם מכוניות, גם מפעלים וגם אפילו שירותים שאנחנו משתמשים בהם ביום-יום יתבססו על מערכות של בינה מלאכותית.
איזה סיכונים יש לאנבידיה?
החברה שולטת כיום בשוק הבינה המלאכותית, אבל יש תחרות. AMD, אינטל וגם סטארטאפים קטנים מנסים לייצר פתרונות מתחרים. בנוסף, אם שוק ה-AI ייכנס למשבר או שמדינות יתחילו להגביל את התחום –
זה עלול לפגוע בהכנסות החברה.
היא מפתחת כלים שמאפשרים לאמן רובוטים בצורה מהירה ובטוחה יותר. במקום לשלוח רובוטים ללמוד משימות בעולם האמיתי – הם יכולים להתאמן בסביבה וירטואלית. זה חוסך זמן וכסף, ומאפשר לרובוטים להיות חכמים יותר מהרגע הראשון.

מהפכת ה-AI בהייטק הישראלי: 15 אלף מפתחים כבר בשטח
מהם תפקידי ה-AI הבולטים בהייטק הישראלי? מחקר חדש של RISE Israel מספק תשובות וגם - תפקידי הבינה המלאכותית דורשים פי שניים יותר בעלי תארים מתקדמים, הביקוש למתכנתים "פשוטים" יורד. אין בעיית כוח אדם, יש בעיית כישורים
כשמדברים על מחסור בכוח אדם בהייטק הישראלי, התמונה המצטיירת היא לרוב של מעסיקים נואשים המחפשים עובדים וחברות שתוכניות הפיתוח שלהן נפגעות. אבל מחקר של מכון RISE Israel, שפורסם השבוע, מציג מציאות שונה לחלוטין: המחסור אינו בהיצע כוח האדם, אלא בסוג הכישורים הנדרשים לעידן החדש של בינה מלאכותית.
המחקר, שנערך בשיתוף קרן טראמפ למצוינות בחינוך, כולל ראיונות עומק עם מנהלי טכנולוגיה והון אנושי מחברות מובילות כמו Google, Lightricks, Cellebrite, Fiverr ו-Hailo Technologies, בנוסף לניתוח של מאגרי נתונים מלינקדאין ומאתרי דרושים. התוצאה: תמונה מורכבת של שוק עבודה שעובר טרנספורמציה עמוקה, שבה הכללים הישנים כבר לא חלים.
"אולי יש מחסור באנשי AI אבל אין מחסור ב-Talent"
הממצא המפתיע ביותר עולה מפי אחת המרואיינות, שניסחה אותו בצורה תמציתית: "אולי יש מחסור באנשי AI אבל אין מחסור ב-Talent שניתן להכשיר כאנשי AI". במספר המועסקים בהייטק הישראלי קיים קיפאון של שנתיים, כפי שעולה מנתוני הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה. "הגורם המשפיע ביותר על התעסוקה בהייטק בכלל, ובמקצועות ה-AI בפרט, הוא מצב המאקרו - שוק העבודה בישראל רפוי, ולכן בסה"כ אין מחסור בהון אנושי", נכתב במחקר.
התוצאה: יש קיפאון של שנתיים במספר המועסקים בהייטק, מה שמוביל למצב של עודף ביקוש לתעסוקה. במקצועות מסוימים ההיצע מצומצם יחסית, מה שגורם לעליות שכר או להתפשרות של מעסיקים על חלק מהדרישות שלהם ממועמד 'אידיאלי', אך אף חברה מאלה שראיינו לא אמרה שהיא אינה יכולה לגייס עובדים, או שתכניות הפיתוח שלה נפגעות משמעותית בגלל מחסור בעובדים".
- OECD מזהיר מפני התפוצצות בועת AI והסלמת מלחמת הסחר
- העובדים הכי טכנולוגיים דווקא לא ממהרים לתת לבינה המלאכותית לעשות הכול
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
המחקר מתעד שינוי מהותי באופי התעסוקה בהייטק. "שימוש בכלי AI מייעל עבודות תכנות 'פשוטות' ולכן חלק מהחברות מקטינות, או מתכוונות להקטין את מספר המתכנתים העוסקים בעבודות אלה", נכתב בדוח. אבל זה רק חלק אחד של התמונה.
מימין בובי גילבורד, סמנכ"ל טכנולוגיה, ומשמאל עומרי אילוז מנכ"ל החברה, באדיבות לומיהLumia, המספקת הגנה בזמן שימוש ב-AI, מגייסת 18 מיליון דולר
לומיה סקיוריטי, סטארט אפ ישראלי שלו פלטפורמה להגנה על ארגונים מפני סיכונים וחולשות הנוצרים משימוש בלתי מבוקר בכלי AI, הוקמה רק השנה על ידי יוצאי 8200
לומיה סקיוריטי (Lumia security) היא חברת אבטחת AI שנחשפת לראשונה עם גיוס סיד בסך 18 מיליון דולר. הפלטפורמה שלה ייעודית לצוותי האבטחה בארגונים, ומנטרת ומפקחת אחר השימוש ב-AI מצד העובדים ומצד האייג׳נטים. החברה הוקמה ב-2025 על ידי עומרי אילוז, שמכהן כמנכ"ל ובובי גילבורד, המכהן כסמנכ"ל טכנולוגיה. אילוז הוא יזם סדרתי, הקים והוביל את PerimeterX, חברת הסייבר שנרכשה על ידי Human Security האמריקאית. אל"מ (במיל') בובי גילבורד היה סמנכ"ל החדשנות ב-Team8, ולפני כן שירת כקצין בכיר ב-8200 במשך 26 שנים. בין תפקידיו הצבאיים – ראש המחקר הטכנולוגי ביחידה, אחראי על אבטחת הענן של אמ״ן, ואף קיבל את פרס ביטחון ישראל על תרומתו. המייסדים בעלי רקורד עשיר וניסיון ארוך שנים באבטחת סייבר ובפיתוח יכולות טכנולוגיות המשמשות אלפים בתפוצה גלובלית רחבה. היזמים חברו לקרן Team8 בתהליך ה-Ideation, וכך החלה דרכם המשותפת. ללומיה משרדים בניו יורק ובישראל, בהם מועסקים 20 עובדי פיתוח ומחקר, והחברה מתכננת להגדיל את הצוותים ב-2026.
החברה הוקמה כחלק ממודל ה-Venture Creation של Team8, שהובילה את סבב הגיוס בהשתתפות New Era. ההשקעה תאפשר את הרחבת ההון האנושי בדגש על צוותי ה-R&D, האצת פיתוח המוצר והגדלת פעילות החברה בשווקים הבינ"ל ע"י הרחבת פעילות השיווק והמכירות. הפלטפורמה כבר נמצאת בשימוש על ידי מוסדות פיננסיים וארגוני תעשייה וטכנולוגיה המנהלים מידע רגיש.
החברה פועלת בשוק AI באבטחת סייבר שצומח בקצב מהיר והוערך ב-2024 בכ-26.6 מיליארד דולר, צפוי לגדול בקצב שנתי של 31% ולהגיע לכ-234.6 מיליארד דולר עד שנת 2032. במרבית הארגונים נרשם שימוש גובר ובלתי מבוקר בכלי AI מצד עובדים, תוך היעדר נראות ושליטה מצד צוותי האבטחה. לפי דו"ח חדש של Team8 שנערך בשיתוף Ciso’s, עלה כי סוכני AI הופכים למרכיב מרכזי בתשתיות הארגוניות - כ- 70% מהארגונים משתמשים ב-AI Agents בפרודקשן, 23% מתכננים להכניסם עד 2026, ו-67% מהארגונים מפתחים סוכנים פנימיים בעצמם. למרות שאימוץ AI נמצא בעלייה חדה (97% מהחברות), כמחצית מהן מגבילות את השימוש בכלים הפנימיים בשל סיכוני אבטחה והיעדר רגולציה, והחברות מתמודדות עם האתגרים בהגנת סוכני בינה מלאכותית (37%) וניהול שימוש העובדים (36%).
הבעיה העיקרית נובעת מכך שאין בידי צוות הבקרה את הכלים לנטר אחר המשתמשים והאייג'נטים, לבחון מה הסיכונים והחשיפה לארגון כתוצאה מאינטראקציות, מה כל סוכן מבצע בפועל, תחת אילו הרשאות ומה ההשלכות העסקיות. כתוצאה מכך נוצרים פערי אבטחה ללא מטופלים, לצד גישות ופעילויות לא מבוקרות במערכות הארגון. כל אלו מובילים חלק מהארגונים להגביל או לחסום שימוש ב-AI גם על חשבון פגיעה בתפוקה, מה מדגיש את הצורך הדחוף בשקיפות, רגולציה ופיקוח אחר שימוש אחראי בבינה מלאכותית בסביבות ארגוניות.
- הסטארטאפ Moonshot Space נחשף לראשונה עם גיוס של 12 מיליון דולר
- גיוס 10 מיליון דולר ל Blast Security - המטרה: ענן מוגן כברירת מחדל
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7

