גנסן הואנג, אנבידיה  (רשתות חברתיות)גנסן הואנג, אנבידיה (רשתות חברתיות)

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

עמית בר |

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.

"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.

קיראו עוד ב"BizTech"

"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:



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.

מה הקטע עם אנבידיה ורובוטים?
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.

הגב לכתבה

השדות המסומנים ב-* הם שדות חובה
אלון סטופל, יו"ר רשות החדשנות, קרדיט: חנה טייבאלון סטופל, יו"ר רשות החדשנות, קרדיט: חנה טייב

בין אקזיטים ענקיים לקיפאון: תמונת המצב של ההייטק הישראלי

הדו"ח השנתי של רשות החדשנות משקף שוק שנמצא בצומת דרכים: שיאים באקזיטים כמו המכירה של Wiz לגוגל ב-32 מיליארד דולר וצמיחה בדיפטק מתנגשים עם קיפאון בתוצר, ירידה ביזמות וצניחה של 80% בגיוסי קרנות הון סיכון - לאן ממשיכים מכאן?

מנדי הניג |
נושאים בכתבה רשות החדשנות

השנה האחרונה קצרה הישגים חסרי תקדים בהייטק. עסקת הענק של מכירת Wiz ל־Google, בהיקף של כ־32 מיליארד דולר, הייתה אבן דרך היסטורית בשוק האקזיטים המקומי. לצידה, נרשמו עסקאות משמעותיות נוספות כמו Run:AI שנמכרה לאנבידיה בכ־700 מיליון דולר, ו־V-Wave שנרכשה על ידי Johnson & Johnson תמורת 600 מיליון דולר.

גם בגיוסים נרשמה התאוששות משמעותית. הרבעון השני של 2025 היה הרבעון החזק ביותר מאז 2022, וישראל חזרה להיות ההאב החמישי בגודלו בעולם מבחינת היקפי גיוסים לסטארטאפים אחרי סן פרנסיסקו, ניו יורק, לונדון ובוסטון.

אבל בתוך מה שנראה כמו אופוריה יש מגמות פחות מזהירות. לפי הדו"ח של רשות החדשנות, התוצר של ההייטק עומד על כ־317 מיליארד שקל - כ־17% מהתמ"ג ונשאר כמעט בלי שינוי זו השנה השנייה ברציפות. כלומר, המנוע שעד לאחרונה משך את כלכלת ישראל קדימה, נמצא בקיפאון. גם התעסוקה בענף משקפת את זה, מספר המועסקים בענף עלה ל־403 אלף, אבל מספר עובדי המו"פ צנח ב־6.5% לעומת התקופה המקבילה אשתקד. מצד אחד, אנחנו בשנת שיא באקזיטים וגם אפשר לראות צמיחה משמעותית בתחום הדיפטק אבל מצד שני, סימני ההאטה האלו - בתעסוקה וביזמות חדשה מדאיגים.

פחות יוזמים ופחות מסכנים הון

מה שעומד מאחורי כל הענף הזה שאנחנו קוראים לו הייטק, אלו האנשים. אלו שקופצים למים ולוקחים סיכון. הרוח היזמית הישראלית היא שם דבר בעולם כולו אבל הדוח מספר שהיא הולכת ודועכת. אפשר לראות בשנה האחרונה האטה בשכבת היסוד של ההייטק - היזמות. בשנת 2024 קמו בישראל כ־500 סטארטאפים בלבד, לעומת למעלה מאלף בשנים קודמות. הירידה במספר החברות החדשות היא לא רק מספרית, אלא גם איכותית: מרבית היוזמות והחברות החדשות שקמות מתרכזים בתחומים מוכרים ו'מכוסים' כמו סייבר, פינטק ותוכנה ארגונית אבל פחות בתחומי עומק חדשים או דיסרפטיביים. אלו תחומים שבהם כבר פועלות מאות רבות של חברות, יש ידע נצבר, השוק גם יודע איך לתמחר אותם (יחסית) והם נתפסים כ"בטוחים" יותר להשקעה ולפיתוח. קל יותר לגייס הון, לשכנע לקוחות ראשונים, ולגייס עובדים בתחום. לעומת זאת תחומים חדשים לגמרי כמו שבבים, קוונטום, ביוטק למיניהם, פחות קורצים ליזמים, שמעדיפים ללכת על בטוח או פשוט לפרוש ולהקים חברה שתתחרה בבוס לשעבר.

בתחום קרנות ההון סיכון, הנתונים אפילו יותר מדאיגים: מאז 2022 נרשמה ירידה של 80% בהיקף הגיוסים לקרנות ישראליות, והקרן הממוצעת הצטמצמה מכ־90 מיליון דולר בשנים הטובות, ל־60-65 מיליון דולר כיום. מעבר לכך, הדו"ח מציין כי ההאטה בישראל חריפה אפילו יותר מהירידות שנרשמו בארה"ב ובאירופה, מה שמעיד על בעיה מבנית ולא רק מגמה עולמית חולפת.

בינה מלאכותית
צילום: Midjourney

וישראל מובילה עולמית בשימוש ב-AI

על פי דוח שימוש שפרסמה אנתרופיק (שעומדת מאחורי קלוד) ישראל מובילה את העולם בשימוש בקלוד, ביחס לגודל האוכלוסייה; על פי, OpenAI (שעומדת מאחורי ChatGPT), כ-40% מהעובדים משתמשים בכלי AI מדי יום 

רן קידר |
נושאים בכתבה בינה מלאכותית

דוחות חדשים של Anthropic ו-OpenAI מאשרים לנו את מה שכל אחת ואחד מאיתנו רואה בעצמנו, וזה שהשימוש ב-AI חודר בקצב מסחרר אל שוק העבודה והחיים האישיים. בארצות הברית כבר כ-40% מהעובדים מדווחים שהם עושים שימוש יומיומי בכלי AI כלשהו, שיעור כפול מזה שנמדד רק לפני שנתיים. עוד עולה מהדוחות כי המגמה אינה אחידה: חלק מהתחומים, המדינות והקבוצות החברתיות מאמצים את הטכנולוגיה בקצב מהיר בהרבה מאחרים, מה שמעלה חששות להעמקת פערים קיימים.

מבחינת תחומי השימוש, בתחום התכנות, הזירה הטבעית ביותר לאימוץ AI, ו-36% מכלל השימושים הוא בתיכנות. באנתרופיק מדווחים על ירידה של כ-3% בפרומפטים שעוסקים בתיקון באגים והכפלה בשימוש ליצירת קוד חדש ולבניית תוכנות שלמות. ניתן לפרש את הנתון כשמשקף גם שיפור בביצועי המודלים וגם עלייה באמון המשתמשים. 

תחום החינוך עלה מ-9% ל-12% בכלל הפרומפטים והפך לסקטור השני בגודלו: יותר ויותר מורים וסטודנטים עושים שימוש בקלוד בהכנת חומרי לימוד, בהסברים ובסיוע בכתיבת עבודות. תחום המדע גם הוא עולה, בעיקר במשימות של סינתוז ידע ומחקר ראשוני. לצד זאת, תחומי עסקים וניהול דווקא רשמו ירידה מ-6% ל-3% ו-5% ל-3% בהתאמה, מה שמרמז שהשימוש האינטנסיבי יותר מתרחש דווקא בעולמות ידע ויצירה.

ישראל אלופת העולם בשימוש בקלוד  

נתוני אנתרופיק מצביעים על ישראל כאלופה עולמית עם מדד שימוש גבוה פי 7 מהממוצע הגלובלי, אחריה סינגפור (פי 4.6) ואוסטרליה (פי 4.1). מדינות מתפתחות מציגות שימוש נמוך במיוחד, ולמשל הודו, אינדונזיה וניגריה עם פחות מחמישית מממוצע השימוש העולמי, והפעילות בהן מתרכזת כמעט אך ורק בכתיבת קוד. בארה"ב, קליפורניה מובילה בכמות מוחלטת, אך וושינגטון די.סי. ויוטה מובילות ביחס לגודל האוכלוסייה. דבר נוסף שבולט הוא סוג השימוש בהתאם לאזור הגיאוגרפי ולאופי הכלכלה המקומית, כשבפלורידה מתמקדים בפיננסים בפלורידה, בקליפורניה ב-IT ובבירה, וושינגטון די.סי, מתמקדים בעריכת מסמכים. בנוסף לגיאוגרפיה, גם החתכים הדמוגרפיים מראים מגמה "נורמלית" באימוץ טכנולוגיות חדשות, כשהצעירים הם המובילים באימוץ ושיעורי השימוש שלהם עולים בקצב מהיר, בעוד שהפער המגדרי שניכר בתחילת הדרך הולך ומצטמצם.

המשמעות הכוללת ברורה: הבינה המלאכותית מתפשטת במהירות חסרת תקדים, אך האימוץ מתרחש באופן לא שוויוני, הן בין מדינות והן בין קבוצות אוכלוסייה. ישראל ממוקמת כיום בחזית האימוץ, מה שמעניק לה יתרון כלכלי וידע משמעותי, אך במקביל מחדד את החשש מפני פערים גלובליים שצפויים להתרחב אם קצב האימוץ במדינות מתפתחות לא יתגבר.