מאנוס באטרפליי אפקט (מאנוס)
מאנוס באטרפליי אפקט (מאנוס)

באטרפליי אפקט: הסטארט-אפ הסיני שמבטיח להוביל את מהפכת ה-AI

אחרי דיפסיק כדאי שתכירו את באטרפליי אפקט; וגם הצ'אטים הסיניים והאם סין תסגור את הפער מול המערב?

עמית בר |

בזמן שבו הבינה המלאכותית (AI) משנה את העולם, סין לא נשארת מאחור. אנחנו מכירים את דיפסיק שהצ'אט שלה גרם לטלטלה בבורסה האמריקאית, לעליבאבא יש פתרון צ'אטAI שהמומחים אומרים שהוא בליגה המובילה ונראה שכדאי להכיר גם את באטרפליי אפקט (Butterfly Effect). סטארטאפ סיני שמנהליו מבטיחים להפוך את סין למובילה במרוץ ה-AI. החברה הזו, שנוסדה ב-2022, לא רק מציגה חדשנות מרשימה, אלא גם נהנית מתמיכה של משקיעים כבדים ומהשתלבות במהפכת ה-AI הסינית, שמתגלה כגדולה ומרחיבה יותר ממה שציפו במערב. אז מה הם עושים, מי שם עליהם כסף, ואיך הם מתחברים לענקיות כמו עליבאבא ולשחקניות כמו דיפסיק? 

מה באטרפליי אפקט עושה?

באטרפליי אפקט מתמקדת במה שמכונה "Agentic AI" – בינה מלאכותית שפועלת כמו סוכן עצמאי, לא סתם מגיבה אלא ממש מבצעת משימות. מוצר הדגל שלהם, Manus, שהושק ממש לאחרונה, הוא דוגמה מושלמת: מערכת שמסוגלת לנתח 10 קורות חיים בדקה, לחפש נכסים למכירה בטווח מחירים של עד 500 אלף דולר בניו יורק, או לחשב קורלציה בין מניות כמו אנבידיה ו-TSMC. זה לא צ'אטבוט שרק מדבר – זה כלי שמחליף עבודה אנושית במהירות של 20-30 שניות למשימה מורכבת, לפי נתונים שפורסמו על ידי החברה.

החברה נוסדה על ידי שיאו הונג, יזם בן 32 שצבר ניסיון בעבודה עם טנסנט, ופיק ג'י, מדען נתונים שהוביל את הפיתוח של Manus על בסיס מודלים כמו Qwen של עליבאבא (עם 72 מיליארד פרמטרים) ו-DeepSeek-V3 (עם 671 מיליארד פרמטרים). עוד לפני Manus, הם השיקו ב-2023 את Monica.im, עוזרת AI שצברה 2 מיליון משתמשים תוך חצי שנה בזכות חיבור למודלים כמו GPT-4o של OpenAI (עלות שימוש של 20 דולר למיליון טוקנים) ו-DeepSeek R1 (עלות של 0.14 דולר למיליון טוקנים). אבל Manus הוא הלהיט האמיתי – מערכת שמשלבת כמה סוכני AI לעבודה משותפת, עם יעילות שמגיעה ל-85% דיוק במשימות כמו ניתוח נתונים, לפי דוחות פנימיים של החברה.

מי השקיע בהם?

באטרפליי אפקט גייסה עד כה 45 מיליון דולר בשני סבבי השקעה. ב-2023, ZhenFund, קרן הון סיכון מבייג'ין שגייסה בעצמה 1.2 מיליארד דולר מאז הקמתה, הובילה סבב של 20 מיליון דולר. ב-2024, טנסנט, עם שווי שוק של 450 מיליארד דולר והכנסות שנתיות של 86 מיליארד דולר, השקיעה 15 מיליון דולר נוספים, לצד HongShan Capital Group, שמנהלת נכסים של 50 מיליארד דולר ומגבה חברות כמו ByteDance (שווי של 225 מיליארד דולר). ההשקעות האלה לא רק נותנות כסף – הן מציבות את באטרפליי אפקט כשחקנית שמושכת את עיני הענקיות הסיניות, שרואות בה פוטנציאל להפוך ל"דיפסיק הבאה".

מהפכת ה-AI בסין: עליבאבא, דיפסיק ועוד

סין הפכה למעצמת AI עם השקעות של יותר מ-100 מיליארד דולר בשנה מצד הממשלה והסקטור הפרטי בארבע השנים האחרונות. היא אחראית על 36% מהמודלים הגדולים בעולם (1,328 בסך הכל), שנייה רק לארה"ב. בתוך הזירה הזו, באטרפליי אפקט היא חלק ממערכת אקולוגית שמונעת על ידי ענקיות כמו עליבאבא וחדשניות כמו דיפסיק.

עליבאבא היא שחקנית מפתח ב-AI הסיני. ממש לאחרונה היא השיקה את QwQ-32B, מודל עם 32 מיליארד פרמטרים שמתחרה ב-DeepSeek-R1 (671 מיליארד פרמטרים) ועולה עליו במשימות כמו קידוד (דיוק של 92% לעומת 89% של דיפסיק) ופתרון בעיות מתמטיות (87% לעומת 85%). המודל נבנה בעלות של כ-10 מיליון דולר – נמוכה משמעותית ממאות המיליונים ואפילו המיליארדים שמושקעים במודלים מערביים כמו GPT-4. עליבאבא גם חתכה מחירים ב-97% לשירותי הענן שלה ב-2024, והציעה גישה ל-Qwen תמורת 0.5 יואן (0.07 דולר) למיליון טוקנים, מה שגרם למניה שלה לזנק ב-8% ביום ההשקה. החברה משתמשת ב-AI לשדרוג טאובאו (שווי עסקאות של 600 מיליארד דולר בשנה) ו-Ant Group (שווי של 150 מיליארד דולר), וצפויה להשקיע 52 מיליארד דולר ב-AI ותשתיות ענן עד 2028.


דיפסיק (DeepSeek) זה סטארט-אפ שנוסד ב-2023 על ידי ליאנג וונפנג, הפך לסנסציה עם DeepSeek-V3 (671 מיליארד פרמטרים) שהושק בינואר 2025 בעלות של 5.58 מיליון דולר בלבד, לעומת מאות מיליונים  שמושקעים ב-GPT-4 של OpenAI. ה-R1, שהושק זמן קצר אחרי, מתחרה ב-OpenAI o1 עם עלות שימוש של 0.14 דולר למיליון טוקנים (20-50 פעמים זול יותר מ-o1). דיפסיק השתמשה ב-2,000 שבבי Nvidia H800 (פחות מתקדמים מה-H100) וטכניקות כמו Mixture-of-Experts, מה שחסך 70% בעלויות חישוב. החברה גרמה לזעזוע בשווקים כשמניית Nvidia צנחה ב-17% (אובדן של 600 מיליארד דולר בשווי שוק) בינואר 2025, והיא משכה השקעות ממשקיעים כמו עליבאבא, שרואה בה שותפה פוטנציאלית. כיום, 13 ערים סיניות ו-10 חברות אנרגיה ממשלתיות משתמשות במודלים שלה.


שתי החברות האלה, לצד באידו (שמשקיעה 7 מיליארד דולר ב-AI בשנה ומציעה את Ernie Bot בחינם מאז 2025), מראות את העומק של מהפכת ה-AI בסין. הממשלה תומכת עם תוכניות כמו קרן של 137 מיליארד דולר לטכנולוגיה, שהוכרזה במרץ 2025, וזה מאפשר לסטארט-אפים כמו באטרפליי אפקט לפרוח.

היכולות והמוצרים של באטרפליי אפקט

מעבר ל-Manus (שמטפל ב-500 משימות בו-זמנית בשרת ממוצע) ול-Monica.im (עם 5 מיליון פניות יומיות), החברה מפתחת כלים לתעשיות ספציפיות. הם עובדים על מודל לניתוח שוק שמסוגל לחזות תנועות מניות בדיוק של 78% על בסיס נתונים היסטוריים של 10 שנים, והשנה הם מתכננים לשחרר קוד פתוח של גרסה מוקטנת של Manus עם 7 מיליארד פרמטרים – צעד שצפוי למשוך 100 אלף מפתחים תוך חודש, לפי הערכות החברה.


באטרפליי אפקט היא דוגמה חיה לכוח של סין ב-AI – שילוב של חדשנות מהירה, תמיכה ממשלתית והשקעות ענק. עם 45 מיליון דולר בכיס ומוצרים שמתחרים בטופ העולמי, היא מראה שגם שחקן קטן יכול לעשות רעש. עליבאבא ממשיכה להוביל עם השקעות של 52 מיליארד דולר ומודלים כמו QwQ-32B, שמציעים יעילות גבוהה בעלות נמוכה, בעוד דיפסיק משנה את הכלכלה של ה-AI עם מודלים זולים (0.14 דולר למיליון טוקנים) שמאתגרים את המערב. סין לא רק מדביקה את הפער – היא בונה מסלול משלה, ובאטרפליי אפקט היא חלק מהגל הזה שיכול להפוך את סין למובילה בתחום.

הגב לכתבה

השדות המסומנים ב-* הם שדות חובה
ערן ברק, מנכ"ל ומייסד Mind, קרדיט: אוהד קאבערן ברק, מנכ"ל ומייסד Mind, קרדיט: אוהד קאב
סטארטאפ להכיר

"כבר קיבלנו הצעות לרכישה שהורדנו מהפרק כי אנחנו רואים פוטנציאל אדיר"

שיחה עם  ערן ברק, מייסד ומנכ"ל חברת הסייבר MIND

הדס ברטל |

ספר בקצרה על עצמך:

במקור מיבנה, שירתי 6 שנים ב-8200, את התואר הראשון עשיתי בטכניון ולאחריו חזרתי לעולם המודיעין והסייבר. בשנת 2014 הקמתי יחד עם שותפיי את Hexadite, סטארט אפ שפיתח טכנולוגיה לאוטומציה של תגובה לאירועי סייבר. החברה גייסה כ-10.5 מיליון דולר, העבירה את פעילותה לבוסטון, וב-2017 נרכשה על ידי מיקרוסופט תמורת כ-100 מיליון דולר. לאחר הרכישה המשכתי לסיאטל, בה אני נמצא גם היום, כאשר בעבודה במיקרוסופט הייתי בתפקיד ניהולי בעולמות הסקיוריטי. במסגרת התפקיד הייתי מעורב בהקמת Microsoft Intelligent Security Association - MISA שהוא גוף שפועל עד היום ומחבר בין מיקרוסופט לחברות סייבר. כשמגפת הקורונה החלה, החלטתי שאני עוזב את מיקרוסופט, לצאת לדרך חדשה ואז הקמתי את Mind. השותפים בחברה הם הוד בן נון ואיתי שווארץ שלשניהם עבר במודיעין וגם בכמה חברות הייטק. 


ספר על החברה ומניין הרעיון?

כשעבדתי במיקרוסופט, כבר לאחר המכירה של Hexadite שהתעסקה בתחום האוטומציה והיום הרבה מה ש-Hexadite עושה, כבר מתבצע על על ידי AI. במהלך התקופה של מיקרוסופט עבדתי עם הרבה מוצרים שאחד מהם היה מיקורסופט אינפורמיישן פרוטקשן. ושם נחשפתי יותר לעולם ההגנה על מידע רגיש, וראיתי שהבעיה המרכזית בעולם הזה עוד לפני עידן ה-AI, זה שהפתרונות שהיו קיימים בשוק היו מאוד מותאמים לסביבות ספציפיות בתוך הארגון. כך למשל הייתה מערכת הגנה ל-Saas, מערכת אחרת למחשבי קצה, מערכת לשרתי on prem, אבל לא הייתה תקשורת ביניהן. כל זאת כשהמידע הוא אותו מידע. מה שנכתב ונשמר בגוגל דרייב, נמצא גם במייל ולפני עשר שנים גם בשרת כלשהו מקומי במחשב. לכל אחד מהמקומות האלו הייתה מערכת הגנה נפרדת וזה לא עשה שכל. הקמנו את Mind כדי לעשות מהפכה לכל הנוגע למידע רגיש, ועכשיו עם עידן ה-AI יצר המון חורים בנושא של הגנת מידע, במיוחד בשנה האחרונה. כיום יש אייג'נטים של AI נוגעים במידע רגיש ואין לנו שליטה עליהם, נוסיף על זה גם פרומפטים שאנחנו לא יודעים לאן הם הולכים ובעיני מי הם נחשפים, ופה Mind נכנסת לתמונה ומגינה גם על כל מה שנכתב בתוכנות AI. איך מגינים מפני עובד בארגון המעלה מסמך רגיש של הארגון ל-AI? או איך מונע עכשיו הפצה של סיסמאות או סודות לשרתים המכילים מידע רגיש, קוד שנעשה באמצעות סוכני AI. יש לנו פלטפורמה אחידה שמגינה על מידע רגיש בסביבות שונות, החל מהענן ולסביבות On prem ובמחשבי קצה ו-AI. 

אחת הבעיות המרכזיות הוא בסיווג של מידע מובנה, כמו למשל טבלאות אקסל, בסיסי נתונים וכו׳, לעומת מידע בלתי מובנה כמו קבצי word, טקסט חופשי והודעות, היא השוני במנוע הסיווג עצמו שדורש יכולות לעבור על כל פיסה של מידע. ל-MIND יכולת לסווג מידע בלתי מובנה באופן אוטומטי ובזמן מינימלי בכל סביבות הארגון ועם מינימום טעויות. בין אם מדובר במידע רפואי או אישי, מידע מכרטיסי אשראי, קבצי טקסט או וידאו. הפלטפורמה פועלת על פני סביבות IT שונות ומאפשרת לארגונים לאתר ולמנוע דליפות מידע בזמן אמת ובמהירות גבוהה, בין אם מקורן בעובדים, במערכות אוטומטיות או בכלי בינה מלאכותית.

 

הוד בן נון מייסד שותף וסמנכ
הוד בן נון מייסד שותף וסמנכ"ל הפיתוח, ערן ברק מייסד ומנכ"ל ואיתי שוורץ מייסד ו-CTO - קרדיט: אוהד קאב


מתי הוקמה וכמה עובדים: 

הוקמה 2023 אנחנו כמעט 60 עובדים בחברה, כאשר הפיתוח יושב בתל אביב והמטה בסיאטל.

ערן ברק, מנכ"ל ומייסד Mind, קרדיט: אוהד קאבערן ברק, מנכ"ל ומייסד Mind, קרדיט: אוהד קאב
סטארטאפ להכיר

"כבר קיבלנו הצעות לרכישה שהורדנו מהפרק כי אנחנו רואים פוטנציאל אדיר"

שיחה עם  ערן ברק, מייסד ומנכ"ל חברת הסייבר MIND

הדס ברטל |

ספר בקצרה על עצמך:

במקור מיבנה, שירתי 6 שנים ב-8200, את התואר הראשון עשיתי בטכניון ולאחריו חזרתי לעולם המודיעין והסייבר. בשנת 2014 הקמתי יחד עם שותפיי את Hexadite, סטארט אפ שפיתח טכנולוגיה לאוטומציה של תגובה לאירועי סייבר. החברה גייסה כ-10.5 מיליון דולר, העבירה את פעילותה לבוסטון, וב-2017 נרכשה על ידי מיקרוסופט תמורת כ-100 מיליון דולר. לאחר הרכישה המשכתי לסיאטל, בה אני נמצא גם היום, כאשר בעבודה במיקרוסופט הייתי בתפקיד ניהולי בעולמות הסקיוריטי. במסגרת התפקיד הייתי מעורב בהקמת Microsoft Intelligent Security Association - MISA שהוא גוף שפועל עד היום ומחבר בין מיקרוסופט לחברות סייבר. כשמגפת הקורונה החלה, החלטתי שאני עוזב את מיקרוסופט, לצאת לדרך חדשה ואז הקמתי את Mind. השותפים בחברה הם הוד בן נון ואיתי שווארץ שלשניהם עבר במודיעין וגם בכמה חברות הייטק. 


ספר על החברה ומניין הרעיון?

כשעבדתי במיקרוסופט, כבר לאחר המכירה של Hexadite שהתעסקה בתחום האוטומציה והיום הרבה מה ש-Hexadite עושה, כבר מתבצע על על ידי AI. במהלך התקופה של מיקרוסופט עבדתי עם הרבה מוצרים שאחד מהם היה מיקורסופט אינפורמיישן פרוטקשן. ושם נחשפתי יותר לעולם ההגנה על מידע רגיש, וראיתי שהבעיה המרכזית בעולם הזה עוד לפני עידן ה-AI, זה שהפתרונות שהיו קיימים בשוק היו מאוד מותאמים לסביבות ספציפיות בתוך הארגון. כך למשל הייתה מערכת הגנה ל-Saas, מערכת אחרת למחשבי קצה, מערכת לשרתי on prem, אבל לא הייתה תקשורת ביניהן. כל זאת כשהמידע הוא אותו מידע. מה שנכתב ונשמר בגוגל דרייב, נמצא גם במייל ולפני עשר שנים גם בשרת כלשהו מקומי במחשב. לכל אחד מהמקומות האלו הייתה מערכת הגנה נפרדת וזה לא עשה שכל. הקמנו את Mind כדי לעשות מהפכה לכל הנוגע למידע רגיש, ועכשיו עם עידן ה-AI יצר המון חורים בנושא של הגנת מידע, במיוחד בשנה האחרונה. כיום יש אייג'נטים של AI נוגעים במידע רגיש ואין לנו שליטה עליהם, נוסיף על זה גם פרומפטים שאנחנו לא יודעים לאן הם הולכים ובעיני מי הם נחשפים, ופה Mind נכנסת לתמונה ומגינה גם על כל מה שנכתב בתוכנות AI. איך מגינים מפני עובד בארגון המעלה מסמך רגיש של הארגון ל-AI? או איך מונע עכשיו הפצה של סיסמאות או סודות לשרתים המכילים מידע רגיש, קוד שנעשה באמצעות סוכני AI. יש לנו פלטפורמה אחידה שמגינה על מידע רגיש בסביבות שונות, החל מהענן ולסביבות On prem ובמחשבי קצה ו-AI. 

אחת הבעיות המרכזיות הוא בסיווג של מידע מובנה, כמו למשל טבלאות אקסל, בסיסי נתונים וכו׳, לעומת מידע בלתי מובנה כמו קבצי word, טקסט חופשי והודעות, היא השוני במנוע הסיווג עצמו שדורש יכולות לעבור על כל פיסה של מידע. ל-MIND יכולת לסווג מידע בלתי מובנה באופן אוטומטי ובזמן מינימלי בכל סביבות הארגון ועם מינימום טעויות. בין אם מדובר במידע רפואי או אישי, מידע מכרטיסי אשראי, קבצי טקסט או וידאו. הפלטפורמה פועלת על פני סביבות IT שונות ומאפשרת לארגונים לאתר ולמנוע דליפות מידע בזמן אמת ובמהירות גבוהה, בין אם מקורן בעובדים, במערכות אוטומטיות או בכלי בינה מלאכותית.

 

הוד בן נון מייסד שותף וסמנכ
הוד בן נון מייסד שותף וסמנכ"ל הפיתוח, ערן ברק מייסד ומנכ"ל ואיתי שוורץ מייסד ו-CTO - קרדיט: אוהד קאב


מתי הוקמה וכמה עובדים: 

הוקמה 2023 אנחנו כמעט 60 עובדים בחברה, כאשר הפיתוח יושב בתל אביב והמטה בסיאטל.