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.
- ממשל טראמפ שוקל לאפשר לאנבידיה למכור שבבי H200 לסין
- אנבידיה עולה על הגל - ומה שקורה עכשיו בשוק שבבי‑AI
- 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.
- בזמן שמצמצתם: OpenAI שידרגה את יכולות עיבוד התמונה והמדעים של ChatGPT
- "החזון שלנו הוא להיות בכל קליניקה בעולם ולהציל חיים"
- תוכן שיווקי שוק הסקנדרי בישראל: הציבור יכול כעת להשקיע ב-SpaceX של אילון מאסק
- אקזיט ענק בסייבר - ארמיס תימכר ב-7 מיליארד דולר
"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.
עיבוד תמונה דרך CHATGPTבזמן שמצמצתם: OpenAI שידרגה את יכולות עיבוד התמונה והמדעים של ChatGPT
החברה משיקה מנוע חדש ומהיר פי ארבעה ליצירה ועריכת תמונות בתוך ChatGPT, ובמקביל חושפת מדד חדש להערכת יכולות מחקר מדעי של בינה מלאכותית; המירוץ הבלתי פוסק לעליונות הטכנולוגית אינו עוצר ומתקיים מול גוגל, xAI ושחקניות נוספות
OpenAI ממשיכה להאיץ את קצב הפיתוח של ChatGPT ומכריזה על שדרוג משמעותי ליכולות יצירת התמונות של הצ’טבוט, לצד מהלך אסטרטגי רחב יותר שנועד להדגיש את יתרונותיה גם בזירה המדעית. העדכון החדש, שנחשף השבוע, נועד להפוך את יצירת התמונות למהירה, מדויקת ושימושית
יותר – הן עבור משתמשים פרטיים והן עבור שימושים מקצועיים – ומצטרף לשורת צעדים שמטרתם לבצר את מעמד ChatGPT כ”אפליקציית הכול־באחד” בעולם הבינה המלאכותית.
הגרסה החדשה של ChatGPT Images מאפשרת יצירה ועריכה של תמונות במהירות הגבוהה עד פי ארבעה מזו של
המודל הקודם, תוך שמירה עקבית על פרטים חזותיים מורכבים. OpenAI מדגישה כי המערכת החדשה יודעת לעקוב טוב יותר אחר תאורה, קומפוזיציה, מראה הדמויות ופרטים קטנים גם לאחר סדרה של עריכות חוזרות – נקודת תורפה מוכרת בדורות קודמים של מחוללי תמונות מבוססי AI.
עריכת תמונות מדויקת ושימושית יותר
מעבר לשיפור בביצועים, המודל החדש מרחיב משמעותית את אפשרויות העריכה. משתמשים יכולים להעלות תמונה קיימת ולבצע בה שינויים ממוקדים, כמו שינוי סגנון מצילום פוטוריאליסטי לאיור בצבעי מים, הוספת אלמנטים חדשים או
התאמת פרטים לבקשה ספציפית, מבלי “לאבד” את הזהות המקורית של התמונה. לדברי OpenAI, מדובר בצעד קריטי להפיכת הכלי לאמין עבור מעצבים, יוצרי תוכן, אנשי שיווק ואף משתמשים ארגוניים.
המערכת החדשה שיפרה גם את היכולת לשלב טקסט בתוך תמונות, כולל יצירת אינפוגרפיקות מורכבות וטקסטים ארוכים יחסית, וכן בהתמודדות עם סצנות מרובות דמויות, תחום שבו מודלים קודמים נטו להיכשל. כחלק מהשדרוג, OpenAI משיקה אזור ייעודי ליצירת תמונות בתוך אפליקציית ChatGPT ובאתר, ולא רק כחלק משיחה עם הצ’טבוט.
- אמזון בוחנת השקעה של כ־10 מיליארד דולר ב־OpenAI
- OpenAI משיקה את GPT-5.2 - בניסיון לחדש את ההובלה במרוץ ה-AI
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
תחרות גוברת ולחץ פנימי
המהלך מגיע על רקע תחרות הולכת ומחריפה. גוגל השיקה לאחרונה את ג'מיני 3, מודל מתקדם במיוחד, ובתוכו
מחולל תמונות פופולרי ומוצלח (Nano Banana). במקביל, Grok של xAI, החברה של אילון מאסק, מציע אף הוא יכולות דומות. על פי דיווחים, מנכ״ל OpenAI סם אלטמן אף הכריז על “קוד אדום” פנימי לאחר השקת Gemini 3, וקרא להאצה מיידית בשיפור ChatGPT.
עובדי Dux, צילום: מעין רחימהDux נחשפת עם סבב סיד של 9 מיליון דולר
החברה פיתחה מערכת המתמודדת עם אתגר מהירות התקיפות של ימינו, על ידי זיהוי וניתוח של חולשות שתוקף יכול לנצל בפועל, ופותרת אותן לפני שתקיפה יוצאת לפועל: "הבנו שאפשר לנצל את זה שיש היום מכונות שיכולות לחשוב כמו בן אדם ולתת פיתרון שונה ממה שהיה עד היום"
Dux, חברת סייבר ישראלית שפיתחה פלטפורמה מבוססת אייג'נטים לניהול איומים, ופותרת בדיוק את אתגר זה, נחשפת היום עם גיוס סיד בהיקף של 9 מ' דולר, בהובלת Redpoint, TLV Partners וMaple Capital ובהשתתפות של אנג׳לים מחברות מובילות בתעשייה, ביניהן CrowdStrike, Okta, ו-Armis. לפי החברה, היא מביאה לעולם הגנת הסייבר יכולת שוברת שוויון לניהול איומים המבוסס על אייג'נטים.
החברה נוסדה על ידי אור לטוביץ, עמית ניר, ונדב גבע, כולם בוגרי תוכנית תלפיות של צה"ל. במהלך שירותם, הובילו פרויקטים משמעותיים ורחבי היקף של סייבר התקפי והגנתי ויוזמות AI שונות עבור משרד ראש הממשלה ויחידת 8200. עבור פועלם, זכו בפרסי בטחון ישראל ופרס רוה״מ, כאשר הפרויקטים שהובילו מוטמעים כיום כמערכות תפעוליות שנמצאות בשימוש ברמה הלאומית. Dux הוקמה כדי לסייע לצוותי האבטחה בארגונים להבין מה תוקפים יכולים לנצל נגדם בעולם האמיתי ולא פחות חשוב, מה לא ניתן לניצול ובעיקר מבזבז לצוותים זמן יקר, ולתקן את החולשה עוד לפני שהיא נוצלה.
גיוס הסיד המשמעותי יסייע לחברה להרחיב את צוות המחקר והפיתוח שלה בתל אביב, להגדיל את פעילות ה-go-to-market שלה בארצות הברית, ולהאיץ את היכולות מבוססות האייג׳נטים של הפלטפורמה שפיתחה בתחומים של ניתוח ניצול חולשות, טיוב כלי ההגנה הקיימים בארגון, וניהול איומים באופן שוטף.
תקיפות סייבר-ריגול שבוצעה על ידי סוכן AI
כבר הרבה זמן שארגונים מתקשים עם הגדילה המשמעותית בכמות הנכסים, הסורקים השונים, והחולשות, הרבה מעבר למה שצוותי האבטחה יכולים בפועל לנטר. האלמנט המאתגר ביותר כיום, שהשתנה דרמטית בשנים האחרונות, הוא המהירות שבה תקיפות סייבר יוצאות לפועל באמצעות AI. לפי דוח של Mandiant, תוך שנתיים, הזמן הממוצע לניצול חולשה על ידי תוקף צנח מ-32 יום ל-5 ימים בלבד. בנוסף, מוקדם יותר השנה Anthropic תיעדה את תקיפת הסייבר-ריגול הראשונה בעולם שבוצעה לגמרי על ידי סוכני AI, לא רק בשלב התכנון וההכוונה, אלא גם בשלב ביצוע התקיפה, באופן אוטונומי.
- "המשמעות הכי חשובה של AI היא במודל התמחור של משרדי עורכי דין"
- חברת הסייבר Echo גייסה 50 מיליון דולר תוך 10 חודשים מאז הקמתה
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
"התקיפות האלו לא מחכות לתהליכי תיקון תקופתיים של צוותים שונים בארגון", אמר אור לטוביץ, שותף מייסד ומנכ"ל Dux. "צוותי האבטחה צריכים כלים לניתוח מה שבאמת בר ניצול במערכות החברה, לצד יכולות פרקטיות להפחית את האיום בצורה אפקטיבית, ובמהירות תגובה שהתקיפות המודרניות דורשות".
