האם אפל פספסה את רכבת הבינה המלאכותית? בעיות קשות בסירי
המשקיעים מפחדים שאפל איבדה את זה, אבל אפל מנסה בכל הכוח לספק יכולות AI מרשימות - אם היא תצליח בטווח הקרוב, זה יחזיר את החדשנות למוצרים, אם לא - החשש הוא שהיא תהיה אימפריה בדעיכה
המהפכה הטכנולוגית בעיצומה והיא קיבלה בוסט אדיר בשנתיים האחרונות בהמשך לחשיפת מודלי ה-AI. אנחנו במהפכת AI שמשנה את שוק העבודה, שוק הפרסום, שוק התקשורת, צריכת המידע והחיפוש של מידע ונתונים ובכלל - משנה ותשנה כמעט כל תחום בחיינו. יש עדיין הרבה שאלות נוקבות בלי תשובה - האם אנחנו לא מביאים עלינו את סוף העולם? מדענים בעלי שם טוענים שאם לא נעצור את זה כעת, הגולם יקומם על יוצרו. יש מחלוקת בין המדענים, אבל בסוף הכסף מנצח - זו תעשייה שמתפתחת ונראה שאי אפשר לעצור אותה. הכספים המושקעים בה הם מאות רבות של מיליארדים מדי שנה וזה הולך וגדל.
האם אפל פספסה את רכבת הבינה המלאכותית?
בראש המרוץ בתחום ה-AI. ענקיות כמו מיקרוסופט, גוגל ומטא שמובילות עם הכרזות פורצות דרך – מ-ChatGPT שמשולב בכלים של מיקרוסופט, דרך Gemini של גוגל, ועד תוכניות ה-AI של מטא שמשדרגות את וואטסאפ ואינסטגרם. אבל אפל, החברה שהפכה שם נרדף לחדשנות, נראית כמו מי שנתקעה בתחנה ומתקשה לעלות על הרכבת. העיכובים המתמשכים בפיתוח סירי, העוזרת הקולית שלה, מעלים שאלה כבדה: האם אפל איבדה את היתרון שלה והפכה למי שרודפת אחרי המתחרים במקום להוביל אותם?
השוק מאבד סבלנות – והמניה מרגישה את זה
- אינטל זינקה ב-9% - 120% מתחילת השנה; הפעם הסיבה היא אפל
- הכישלון של סירי והמחיר: ראש צוות AI של אפל עובר למטא
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
אפל תמיד הייתה ענקית ששווה להתפעל ממנה – החברה הכי יקרה בעולם, עם מוצרים שמשנים חיים ומותג שכולם רוצים חלק ממנו. אבל משהו השתנה. מאז השיא שלה בדצמבר 2024, מניית אפל צנחה ב-16%. נכון, כל השוק ספג מהלומות בתקופה האחרונה, אבל הירידה של אפל חריפה יותר מזו של גוגל או מיקרוסופט. המשקיעים לא סתם מודאגים – הם רואים חברה שמפגרת במרוץ ה-AI, תחום שנחשב היום למנוע הצמיחה הכי חשוב בטכנולוגיה. כשגוגל מוציאה כלים כמו Gemini שמשנים את חוויית החיפוש, ומיקרוסופט משלבת AI בכל פינה של Office, אפל נשארת עם סירי שמרגישה כמו הד מהעבר – עוזרת שיודעת לעשות דברים בסיסיים, אבל רחוקה מלהתחרות ביכולות השיחה וההבנה של המתחרים.
סירי במשבר: "מצב מכוער" בלב החברה
הבעיה הכי בולטת של אפל כרגע היא סירי. ביוני 2024, בוועידת המפתחים (WWDC), אפל הציגה את Apple Intelligence – חבילת תכונות AI מבטיחות, כולל סירי משודרגת שתדע להבין את ההקשר האישי של המשתמש, לפעול בתוך אפליקציות, ואפילו לנתח תוכן על המסך. זה נשמע כמו חלום – סירי שסוף סוף תוכל לעזור לתכנן יום שלם או למלא טפסים במקומך. אבל חמש שנים אחרי הקורונה, החלום הזה עדיין לא התגשם. במרץ 2025, אפל הודתה שהפיצ'רים האלה נדחים ל-2026 לפחות, ובדיווחים של בלומברג נחשף ממד המשבר: רובי ווקר, ראש צוות סירי, קרא לזה "מצב מכוער" בפגישה פנימית. הוא דיבר על עובדים שחוקים, תסכול עמוק, ואפילו ספק אם הפיצ'רים יגיעו בזמן ל-iOS 19.
- בתמיכת אנבידיה: דיקטה מכניסה את ארון הספרים היהודי ל-AI
- עתיד ההייטק: יש עוד הרבה עבודה אבל החוסן הישראלי לא נעלם מן העולם
- תוכן שיווקי שוק הסקנדרי בישראל: הציבור יכול כעת להשקיע ב-SpaceX של אילון מאסק
- "ל-OpenAI יש חור תזרימי של 207 מיליארד דולר"
העיכובים האלה הם סדרתיים וזה למרות שהנהלת אפל עושה מאמצים ניכרים לשפר את סירי שלה. הדדליין לפיתוח והשקת מערכת מתקדמת יותר עבר כמה פעמים ועדיין אין "סירי חדשה". זה עוד יכול להשתנות, במקרים רבים יש עיכובים אבל כאן העיכוב כבר מתמשך על פני תקופה והפער מול המתחרות הופך לגדול.
השקעות חלשות מול מתחרים ענקיים
אם מסתכלים על המספרים, אפל לא ממש משחקת באותו מגרש כמו המתחרות שלה. גוגל משקיעה כ-30 מיליארד דולר בשנה במו"פ, רובם ב-AI, ומיקרוסופט שופכת עשרות מיליארדים דרך שותפויות כמו זו עם OpenAI. מטא, מצדה, בונה מחלקות AI שלמות שמשנות את המוצרים שלה. לעומת זאת, אפל מוציאה כ-10 מיליארד דולר בלבד על מו"פ – סכום לא מבוטל, אבל קטן בהשוואה למתחרות. הגישה שלה תמיד הייתה "לחכות ולראות" – לקחת טכנולוגיות קיימות, לשפר אותן, ולהפוך אותם לאפליות. זה עבד עם האייפון, האייפוד והשעון, אבל לא בטוח שב-AI זה יספיק.
חדשנות ב-AI היא לא סתם טרנד – היא מה שמניע אנשים לשדרג מכשירים. פעם שיפור במצלמה או במעבד הספיק כדי לשלוח את הלקוחות לחנויות, אבל היום כולם מחכים ל-AI שישנה את החוויה. אפל לא מצליחה לספק את זה. ה-iPhone 16 שווק כ"בנוי ל-Apple Intelligence", אבל כשהפיצ'רים המרכזיים נדחים, מה נשאר? יותר מזה, אפל ממשיכה לתמוך בתכונות חדשות גם בדגמים ישנים – תרגום סימולטני באיירפודס, למשל, עובד גם בדגמים מ-2019. זה נחמד ללקוחות, אבל הורג את התמריץ לקנות חדש. המספרים מדברים בעד עצמם: ההכנסות קפואות. התחזית ל-2025 היא 5% צמיחה – לא רע, אבל רחוק מהצמיחה הדו-ספרתית של פעם. ב-2026 צופים 8%, אבל זה תלוי ביכולת של אפל לספק AI ששווה לחכות לו. לעומתה, מיקרוסופט צומחת ב-15% בשנה, וגוגל לא רחוקה מכך.
באפל מודעים לכל הבעיות האלו. הם יגבירו את השקעה ב-AI, והם מנסים לקדם סירי שיכולה לתכנן יום שלם, לשלוט במכשירים חכמים בבית, או אפילו לעזור לעסקים קטנים לנהל מלאי. הם לא מצליחים ביישום, תוכנית עבודה יש להם. לכן הם נמצאים על צומת דרכים. מצד אחד, יש לחברה את הכסף, המותג והלקוחות הנאמנים שיכולים להפוך אותה למובילה ב-AI אם היא תרצה. מצד שני, העיכובים בסירי והפער מול המתחרות מראים שהיא לא זזה מספיק מהר. היסטורית, אפל ידעה להפוך משברים להזדמנויות, אבל הסיכון הוא שבלי חדשנות אמיתית, היא עלולה להפוך לנוקיה של שנות ה-2000 – מותג ענק שפספס את המהפכה ולא הצליח להשתנות. זה עוד רחוק כמובן, אבל זה מה שמפחיד יותר מכל את המשקיעים.
- 2.לרון 25/03/2025 19:12הגב לתגובה זואיבד את זהאז טעיתם! במקום להשקיע בזהב השקיעו במוח של באפט! כן המלצה!
- 1.שי 16/03/2025 21:12הגב לתגובה זואפל מפלצת חומרה אני לא דואג בגלל אז הai ייכנס ב2026 לא קרה כלום

אמזון משיקה שבב AI חדש שיתחרה באנבידיה- "השבב שלנו יעיל יותר וחוסך בעלויות"
אחרי שגוגל השיקה שבב מתחרה לאנבידיה - מגיע תורה של אמזון; במקביל משיקה החברה סוכני AI למוקד שירות ותיקון תקלות, אבטחה ולפיתוח תוכנה
אחרי שגוגל השיקה שבב חדש לשוק ה-AI, גם אמזון משקיה שבב חדש וטוענת שהוא מהווה תחרות עם חלק מרכזי מהיכולות של השבב של אנבידיה. על פי ההערכות השבב של גוגל מתחרה בסגמנט של 15% בערך מהיקף השוק של השבב של של אנבידיה שלה יש פלטפורמה מלאה. באמזון מדברים על תחרות חזקה עוד יותר.
באמזון טוענים כי "השב שלנו יעיל יותר וחוסך בעלויות". השבב החדש הוא תוצר של מחלקת השבבים ב-AWS חטיבת הענן של אמזון והוא נוצר כדי לצמצם תלות במעבדי GPU של אמזון ולהבטיח את יכולתה של החברה בעיבוד והסקה של מערכות AI מורכבות.
שבב ה-AI של אמזון יקרא Trainium3 ולפי הצהרות החברה, מדובר בשבב שמציע ביצועים טובים יותר בעלות נמוכה יותר, ומאפשר ללקוחות להריץ אימונים ויישומי AI בעלות נמוכה ב-50% לעומת השימוש במעבדים של אנבידיה.
המוצר החדש מצטרף לקו שבבי הבינה המלאכותית של AWS, הכולל גם את Inferentia3 לתהליכי הסקה (Inference) ואת Graviton4 לעומסי עבודה כלליים בענן. מטרת החברה ברורה: להפחית את התלות באנבידיה, לשפר את הרווחיות של תשתיות הענן שלה ולתת מענה למגמה הגוברת של חישובים עתירי משאבים.
- השוד הענקי בלונדון והמוצר המהפכני ששינה את שוק הצילום
- יותר מ־900 מתקנים: קנה המידה האמיתי של AWS נחשף
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
מטרה ברורה: לצמצם את הפער מול אנבידיה
השבב Trainium3, שיופעל בשירותי הענן של AWS החל מ־2026, מאפשר אימון מודלים מורכבים יותר בזמן קצר יותר, לטענת אמזון, עד פי ארבעה בהשוואה לדור הקודם של השבב. בנוסף, הוא תומך בתקשורת מהירה יותר בין יחידות עיבוד, דבר קריטי באימון מודלים רחבי היקף.
דיקטה. קרדיט: רשתות חברתיותבתמיכת אנבידיה: דיקטה מכניסה את ארון הספרים היהודי ל-AI
העמותה הישראלית השיקה שלושה מודלי קוד פתוח שמאומנים על מאות מיליארדי טוקנים בעברית ובאנגלית, ומציבים סטנדרט חדש ליכולות AI מקומיות; טכנולוגיות האימון שבו השתמשה היא של אנבידיה
בזמן שמודלי השפה הגדולים ממשיכים להתקדם במהירות ברחבי העולם, רובם עדיין נשענים על אנגלית כשפה מרכזית, ורק בהמשך מקבלים עדכוני התאמה לשפות אחרות. היום מציגה דיקטה חלופה יוצאת דופן: סדרת Dicta-LM 3.0, אוסף מודלים גדולים וריבוניים בקוד פתוח, שתוכננו לספק יכולות עומק בעברית כבר משלב האימון הראשוני, לא כתוספת, אלא כבסיס.
בניגוד למודלי שפה בינלאומיים שנשענים כמעט לחלוטין על גופי מידע באנגלית, המודל של דיקטה מאומן מראש על מאגר דיגיטלי עצום של טקסטים עבריים, הכוללים מקורות פומביים, ארכיונים, אוספי תכנים
מהספרייה הלאומית, חומרים שנמסרו לעמותה בידי גופים ציבוריים ופרטיים, ונתונים עבריים ייעודיים שפותחו במיוחד לצורכי המחקר. שילובם עם דאטה איכותי באנגלית יוצר מודלים שמבינים עברית ברמת עומק תרבותית ולשונית, תוך שמירה על יכולות ההסקה והידע הגלובלי של המודלים הבסיסיים
שעליהם הותאמו.
ברמה הטכנית, מדובר באחת ההשקות החשובות ביותר בתחום ה-AI המקומי: מודלים במשקל 24 מיליארד (על בסיס Mistral), 12 מיליארד (על בסיס מודל בסיסי של אנבידיה) ו-1.7 מיליארד פרמטרים (שמיועד גם למכשירי קצה אישיים). המודלים הללו הוכשרו על כ-150 מיליארד טוקנים (כ-75% עברית, 25% אנגלית), תוך הרחבת חלון ההקשר המקורי של המודלים לכ-65 אלף טוקנים, כלומר כ-26 אלף מילים בעברית. כל שלושת המודלים זמינים לשימוש חופשי, ניתנים להורדה ישירות מ-HuggingFace, וניתנים להרצה הן בתצורה מלאה והן בגרסאות דחוסות כמו FP8 ו-4bit.
בנוסף, המודל הקטן זמין גם דרך אתר דיקטה.
שלושה מודלים - שלוש מטרות
כאמור, המודל המוביל של הסדרה החדשה מבוסס על Mistral Small 3.1, והוא מותאם להנמקה מתקדמת ולשיחה ארוכת־טווח. בנוסף אליו, ישנו דגם קל משקל המבוסס על ארכיטקטורת אנבידיה Nemotron Nano V2, המאפשר חלון הקשר ארוך משמעותית וצריכת זיכרון נמוכה.
- אמזון משיקה שבב AI חדש שיתחרה באנבידיה- "השבב שלנו יעיל יותר וחוסך בעלויות"
- "אנבידיה נסחרת במכפיל שפל היסטורי" בנק אוף אמריקה ממליץ לנצל את ההזדמנות
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
המודל הקטן יותר, מיועד להרצה על חומרה צרכנית, כולל מחשבים אישיים ואפילו מכשירי קצה. בכל הדגמים ניתן למצוא תמיכה מובנית ב-tool calling, המאפשרת חיבור לכלים חיצוניים, API וסביבות
מידע בזמן ריצה. השילוב הזה אמור להיות אטרקטיבי לארגונים ישראליים, עם פתרונות AI ריבוניים שיכולים לרוץ on-prem על תשתיות קיימות, מבלי להסתמך על ענן זר או העברת מידע רגיש לחו״ל.
