ממעבדת מחקר קטנה לחברה של מעל טריליון דולר - והאיש שכמעט איבד הכול
בסן פרנסיסקו של סוף 2015 כמעט איש מחוץ לתעשיית הטכנולוגיה לא הכיר את OpenAI. היא הייתה ארגון מחקר חדש, עם כמה עשרות אנשים, תוכנית לגייס תרומות ויומרה גדולה במיוחד: לבנות בינה מלאכותית שתוכל להתחרות ביכולות האנושיות במגוון רחב של תחומים, ואולי בעתיד גם לעבור אותן.
האנשים שהקימו את הארגון האמינו שהטכנולוגיה הזאת תהיה חשובה מכדי להשאיר אותה בשליטה של חברה מסחרית אחת. הם רצו לפרסם מחקרים, לחלוק ידע ולוודא שהיתרונות יגיעו לכמה שיותר אנשים. שנים אחר כך, כמה מהחוקרים שעבדו בו יעזבו ויקימו את אנתרופיק, המתחרה הגדולה שלו.
אחד ממובילי המיזם היה יזם צעיר בשם סם אלטמן. לצדו עמד אילון מאסק, שכבר היה מזוהה עם טסלה וספייס אקס. שניהם דיברו על עתיד האנושות, על הסכנות בפיתוח מכונות חכמות ועל הצורך בגוף שיוכל להתחרות במעבדות המחקר של גוגל וחברות גדולות אחרות.
אחת עשרה שנים מאוחר יותר, התוצאה שונה מאוד מהארגון שתכננו.
OpenAI היא כיום חברה בעלת פעילות מסחרית עולמית, עם 1.2 מיליארד משתמשים שבועיים ב-ChatGPT, הכנסות שצומחות במהירות עצומה והתחייבויות להשקעה בתשתיות מחשוב בהיקפים שכבר משפיעים על כלכלת ארה"ב. מיקרוסופט וסופטבנק מושקעות בה בעשרות מיליארדי דולרים, אמזון ואנבידיה הפכו לשותפות מרכזיות, ושווייה עשוי להגיע ליותר מטריליון דולר בגיוס הבא.
אבל הסיפור שלה מורכב בהרבה מהצמיחה של מוצר טכנולוגי מצליח. מדובר בחברה שמייסדיה הסתכסכו, שהדירקטוריון שלה פיטר את המנכ"ל ביום שישי והחזיר אותו ביום רביעי, ושנאלצה לשנות כמה פעמים את המבנה המשפטי שלה כדי להמשיך לגייס כסף.
מאחורי הצמיחה מסתתרת גם בעיה כלכלית. לפי מסמכים פיננסיים שנחשפו השנה, בשנת 2025 הכניסה החברה כ-13.1 מיליארד דולר, אך רשמה הפסד תפעולי של כמעט 21 מיליארד דולר. מאז ההכנסות גדלו במהירות, ובסוף ספטמבר 2026 קצב ההכנסות השנתי כבר מתקרב ל-50 מיליארד דולר. עדיין מדובר בעסק שמחויב להשקעות ענק בשבבים, בחשמל ובמרכזי נתונים.
כדי להבין כיצד הגיע הארגון הקטן למצב הזה, צריך לחזור אל השנים שבהן סם אלטמן היה בעיקר יזם צעיר עם יכולת יוצאת דופן לחבר בין אנשים, כסף ורעיונות.
המתחרה הגדולה - הסיפור של אנתרופיק: שבעה אנשים, 2 טריליון דולר וחלום לשנות את העולם
פרק 1: האיש שידע לגייס אנשים לפני שידע לבנות בינה מלאכותית (2005-2015)
סם אלטמן נולד ב-1985 בשיקגו וגדל בסנט לואיס. בילדותו התעניין במחשבים ובתכנות, ובגיל צעיר כבר ניסה לבנות תוכנות ומוצרים. ב-2005, כשהיה בן 20, עזב את לימודיו באוניברסיטת סטנפורד כדי להקים חברת סטארט-אפ.
- הביטוח מפני חדלות פירעון של אורקל התייקר כמעט פי 4 בשנה
- הקשר הסעודי בפרשת הריגול לכאורה ב-OpenAI: שיחות עם בן משפחת המלוכה ועזרה לעזוב את ארה"ב
החברה נקראה לופט. הרעיון היה לאפשר לאנשים לשתף את המיקום שלהם באמצעות הטלפון הנייד. כיום מדובר בפעולה רגילה, אבל באותה תקופה האייפון עדיין לא הושק, החיבור לאינטרנט במכשירים הסלולריים היה מוגבל ואפליקציות מבוססות מיקום היו מוצר חדש יחסית.
לופט התקבלה למחזור הראשון של תוכנית היזמות וואי קומבינטור, שהקים פול גרהם. התוכנית סיפקה לסטארט-אפים צעירים השקעה ראשונית, הכוונה וקשרים עם משקיעים. עבור אלטמן, זו הייתה כניסה לעולם שבו רעיון, צוות קטן והון ראשוני יכולים להפוך בתוך שנים לחברה גדולה.
לופט מעולם לא הפכה לאחת ההצלחות הגדולות של עמק הסיליקון. היא גייסה כספים, פיתחה מוצרים וב-2012 נמכרה לחברת גרין דוט בכ-43 מיליון דולר. זו הייתה הצלחה מסוימת, אבל רחוקה מהאקזיטים העצומים שהפכו באותה תקופה לשיחת היום בתעשיית הטכנולוגיה.
דווקא החוויה הזאת סייעה לאלטמן להגיע לתפקיד הבא שלו.
ב-2014 מינה פול גרהם את אלטמן לנשיא וואי קומבינטור. אלטמן היה בן 28, וכבר ניהל גוף שעובד עם מאות יזמים וחברות צעירות. הוא נחשף כמעט מדי יום לרעיונות חדשים בתחומי תוכנה, ביולוגיה, אנרגיה, תשלומים ובינה מלאכותית.
התפקיד העניק לו יתרון משמעותי: היכולת לזהות חוקרים ויזמים מוכשרים, לשכנע משקיעים להצטרף לפרויקטים ולהבין מתי טכנולוגיה מסוימת עשויה להפוך לשוק גדול.
- לכתוב עכשיו ולשלוח מחר: הפיצ'ר המבוקש מגיע לוואטסאפ
- יוצא 8200 בן 25 מוכר את ונטריס בכ-30 מיליון דולר, שנה אחרי שהקים
בתוך כמה שנים התפרסמו סביבו חברות שבנו מוצרים חדשים בקצב מהיר, ואלטמן התחיל להקדיש יותר זמן לשאלות רחבות על עתיד הטכנולוגיה. הוא התעניין באנרגיה גרעינית, במדע, במבנה הכלכלה ובאפשרות שמחשבים יוכלו לבצע בעתיד כמעט כל משימה אינטלקטואלית.
באותם ימים התפתח גם הקשר שלו עם אילון מאסק. השניים הגיעו מרקע שונה. מאסק כבר ניהל חברות תעשייתיות גדולות והשקיע סכומי עתק בפיתוח מכוניות חשמליות ורקטות. אלטמן התמחה בעיקר בהקמת חברות, בגיוס משקיעים ובזיהוי טכנולוגיות חדשות.
המשותף ביניהם היה החשש שמערכות בינה מלאכותית חזקות במיוחד יפותחו בידי קבוצה מצומצמת של חברות, ושבעתיד הכוח הכלכלי והטכנולוגי ירוכז בידיהן.
גוגל כבר רכשה ב-2014 את דיפמיינד הבריטית בכ-500 מיליון דולר. החוקרים שלה פיתחו שיטות למידה מתקדמות, והיה ברור שחברות הטכנולוגיה הגדולות מתחילות לראות בבינה מלאכותית תחום אסטרטגי.
אלטמן ומאסק החליטו להקים אלטרנטיבה.
פרק 2: מיליארד דולר שהובטחו לעמותה חדשה (דצמבר 2015)
ב-11 בדצמבר 2015 פורסמה הודעה על הקמת OpenAI. ההודעה הציגה ארגון ללא מטרת רווח, שיקדם מחקר בבינה מלאכותית וינסה להבטיח שהטכנולוגיה תשרת את הציבור הרחב.
הסכום שמשך את תשומת הלב היה מיליארד דולר. קבוצה של תורמים ומשקיעים התחייבה להעמיד לרשות הארגון מימון בהיקף הזה.
בין התומכים היו סם אלטמן, אילון מאסק, ריד הופמן, פיטר ת'יל, ג'סיקה ליווינגסטון וגופים נוספים. אבל ההתחייבות למיליארד דולר הייתה הצהרה על תמיכה אפשרית לאורך זמן, ולא העברה מיידית של מיליארד דולר לחשבון הבנק של הארגון.
בפועל, הסכומים שהועברו בשנים הראשונות היו קטנים בהרבה.
המבנה היה יוצא דופן. הארגון אמור היה להתמקד במחקר, לפרסם את הממצאים ולאפשר לחוקרים לעבוד מתוך מטרה מדעית וציבורית, בלי הדרישה המקובלת לייצר תשואה למשקיעים.
מאסק ואלטמן שימשו יו"רים משותפים. גרג ברוקמן, לשעבר מנהל הטכנולוגיה של חברת התשלומים סטרייפ, הצטרף כאחד האנשים המרכזיים בהקמה. תפקידו היה לבנות את הארגון המחקרי ולגייס את האנשים שיוכלו להתמודד עם הבעיות המדעיות הגדולות.
אחד מהם היה איליה סוצקבר, חוקר בינה מלאכותית יליד ברית המועצות שגדל בישראל ובקנדה. סוצקבר נחשב כבר אז לאחד החוקרים הבולטים בתחום הרשתות העצביות, ועבד קודם לכן בגוגל. היכולת שלו להבין כיצד אפשר לשפר את הלמידה של מחשבים הפכה אותו לדמות מרכזית במיזם.
לצדו הצטרפו חוקרים ומהנדסים ובהם וויצ'ך זרמבה, ג'ון שולמן, אנדריי קרפתי ואחרים.
האווירה בשנים הראשונות הייתה קרובה יותר למעבדת מחקר אוניברסיטאית מאשר לחברת ענק. צוותים קטנים התנסו בשיטות למידה חדשות, בנו מערכות שמשחקות במשחקי מחשב וניסו להבין כיצד אפשר לגרום לתוכנה ללמוד מתוך ניסיון.
אחד הניסויים המוכרים היה סביבה שבה מערכת בינה מלאכותית למדה לבצע פעולות באמצעות ניסוי וטעייה. במקום לתת לה הוראות מפורטות לכל מצב, החוקרים הגדירו מטרה ונתנו לה לקבל החלטות וללמוד מתוצאותיהן.
הרעיון הזה נשמע פשוט, אבל הוא סימן שינוי משמעותי. המחשב כבר לא נדרש לפעול לפי רשימה קבועה של חוקים שכתב מתכנת. הוא קיבל יכולת ללמוד דפוסים ולשפר את ביצועיו באמצעות אימון.
הידעת?איך OpenAI ניצחה את אלופי העולם במשחק מחשב?
הבעיה הייתה המחיר. כדי להגיע לתוצאות טובות, נדרשו ניסויים רבים, כמות עצומה של מידע וכוח מחשוב הולך וגדל.
בתחילת הדרך אפשר היה לבצע חלק מהעבודה על שרתים שכורים ובתקציבים של מעבדת מחקר. ככל שהניסויים התקדמו, התברר שהעלות של פיתוח המודלים הבאים תהיה גבוהה בהרבה.
הארגון שנועד להתרחק מההיגיון המסחרי של עמק הסיליקון התחיל להיתקל באותה בעיה שמעסיקה כל חברת טכנולוגיה: מאיפה יבוא הכסף.
פרק 3: מאסק עוזב, והשותפים הופכים בהדרגה ליריבים (2017-2018)
בתוך שנתיים מהקמת OpenAI החלו להתפתח חילוקי דעות בין המייסדים על הדרך שבה צריך לנהל את הארגון.
אחד הנושאים היה היקף ההשקעות הדרוש. החוקרים כבר הבינו שהמשך פיתוח הבינה המלאכותית יצריך גישה לכמות גדולה בהרבה של מעבדים מתקדמים, ושגם התחייבות ראשונית של מיליארד דולר עשויה להספיק לתקופה מוגבלת.
לפי גרסת OpenAI, בשיחות פנימיות שהתקיימו במהלך 2017 עלו אפשרויות להפיכת הארגון לגוף בעל פעילות מסחרית רחבה יותר. מאסק ביקש להשפיע על מבנה השליטה, ובין היתר נבחנה אפשרות לקשר הדוק יותר עם טסלה.
החברה טענה בהמשך כי מאסק רצה שליטה גדולה יותר בארגון. מאסק מצדו טען לאורך השנים שהשינויים שביצעה OpenAI הרחיקו אותה מההתחייבויות המקוריות שלה לפעול לטובת הציבור.
אלה שתי גרסאות של סכסוך עסקי ואישי שהתפתח במשך שנים, והפך גם למאבק משפטי.
בפברואר 2018 עזב מאסק את דירקטוריון OpenAI. באותה תקופה טסלה עצמה פיתחה מערכות בינה מלאכותית לנהיגה אוטונומית, והחברות פעלו בתחומים שבהם התפתחה חפיפה מסוימת.
העזיבה יצרה שינוי חשוב. מאסק היה אחד האנשים הידועים והעשירים שתמכו בארגון, והנוכחות שלו העניקה ל-OpenAI חשיפה ציבורית משמעותית. אבל החברה המשיכה לפעול בהובלת אלטמן, ברוקמן וסוצקבר.
גם הסיפור של מיליארד הדולר המקוריים חזר לדיון. בהמשך טענה OpenAI שמאסק העביר לה תרומות בהיקף מצטבר של פחות מ-45 מיליון דולר. מדובר בסכום משמעותי למעבדת מחקר, אבל קטן בהרבה מההתחייבות הכוללת שהוצגה עם הקמתה.
הפער בין ההצהרות הראשונות לבין המציאות הכספית חיזק את ההבנה שהארגון יצטרך לגייס משקיעים חדשים.
מאסק המשיך לפתח את עסקיו האחרים. טסלה התרחבה, ספייס אקס הפכה לשחקנית משמעותית בתחום החלל ובהמשך הקים גם את חברת הבינה המלאכותית xAI.
OpenAI המשיכה בכיוון אחר. היא הגדילה את צוות המחקר, התמקדה במודלים גדולים ופיתחה שיטות אימון שבהן מחשבים לומדים מתוך כמויות עצומות של מידע.
באותו שלב הציבור הרחב עדיין הכיר מעט מאוד מהעבודה שלה. הבינה המלאכותית הייתה תחום שמעניין בעיקר חוקרים, מהנדסים וחברות טכנולוגיה גדולות.
אבל בתוך המעבדה כבר התחיל להיבנות הבסיס למוצר שיהפוך כעבור ארבע שנים לתופעה עולמית.
פרק 4: הניסוי ששינה את הדרך שבה מחשבים לומדים שפה (2018-2020)
בשנת 2018 פרסמה OpenAI מודל בשם GPT. השם היה קיצור של Generative Pre-trained Transformer, אבל החידוש היה חשוב הרבה יותר מהשם.
המודל למד מתוך כמויות גדולות של טקסט, בלי שחוקרים יצטרכו להגדיר עבורו מראש כל משימה בנפרד.
במקום לבנות תוכנה אחת לתרגום, תוכנה אחרת לסיכום מסמכים ושלישית להשלמת משפטים, החוקרים ביקשו לפתח מערכת שיכולה ללמוד דפוסים כלליים בשפה ולהשתמש בידע הזה למשימות שונות.
העיקרון התבסס על מבנה רשת עצבית שנקרא טרנספורמר, שפותח במחקר של גוגל ב-2017. OpenAI הייתה בין הגופים שזיהו כיצד אפשר להשתמש בגישה הזאת כדי לבנות מודלים גדולים יותר ויותר.
המערכת התאמנה על משימות של חיזוי מילים בטקסט. כאשר מודל נחשף למספר עצום של משפטים, מאמרים וספרים, הוא מתחיל לזהות קשרים בין מילים, רעיונות ומבנים לשוניים.
למשל, אחרי אימון מתאים המערכת יכולה להמשיך משפט, להסביר מושג, לתמצת מאמר או לייצר טקסט בסגנון מסוים.
בשנת 2019 הציגה OpenAI את GPT-2, מודל שכלל כ-1.5 מיליארד פרמטרים. הפרמטרים הם הערכים הפנימיים שהמודל מתאים במהלך האימון כדי ללמוד את הקשרים במידע.
החוקרים הראו שהוא מסוגל לייצר פסקאות שנראות טבעיות יחסית לתקופה. התוצאה עוררה התלהבות, אבל גם חששות מפני יצירת מידע כוזב בהיקפים גדולים. החברה בחרה בתחילה לפרסם את המודל בהדרגה.
כבר כאן התחיל להופיע המתח שילווה את OpenAI במשך שנים: האם לשחרר את הטכנולוגיה במהירות כדי שחוקרים וחברות יוכלו להשתמש בה, או להגביל את הגישה מתוך חשש לשימושים מזיקים.
בשנת 2020 הציגה החברה את GPT-3, שהכיל 175 מיליארד פרמטרים. הגודל היה חריג ביחס למודלים קודמים, והיכולות התרחבו בהתאם. באמצעות הוראות קצרות אפשר היה לבקש ממנו לכתוב טקסט, לנתח מידע, לענות על שאלות ואפילו לייצר קוד מחשב.
היתרון הגדול היה הגמישות. משתמש יכול היה להציג כמה דוגמאות למשימה, והמודל הצליח לעיתים לבצע משימות דומות בלי תהליך אימון נפרד.
ההתקדמות הזאת חיזקה תפיסה שהפכה למרכזית בחברה: הגדלת המודלים, הנתונים וכוח המחשוב עשויה להוביל לשיפור משמעותי ביכולות.
אבל ככל שהמודלים גדלו, התברר שלצד היכולות קיימות מגבלות משמעותיות. הם יכלו להמציא עובדות, לשלב מידע שגוי בתוך תשובה משכנעת ולהתקשות להבחין בין הוראות לגיטימיות לבין בקשות בעייתיות.
החוקרים ניסו לשפר את ההתנהגות שלהם, והחברה התחילה לבנות מערכות בקרה ולפתח שיטות אימון נוספות.
המחקר התקדם, אבל גם החשבון גדל. כל דור חדש של מודלים דרש יותר מעבדים, יותר חשמל, יותר נתונים ויותר כסף.
פרק 5: העסקה עם מיקרוסופט משנה את גורל החברה (2019-2021)
ב-2019 קיבלה OpenAI החלטה שהייתה אולי החשובה ביותר מבחינה עסקית בשנותיה הראשונות: היא הקימה זרוע מסחרית שאפשרה לה לגייס הון ממשקיעים.
המבנה החדש נקרא מודל של רווח מוגבל. המשקיעים והעובדים יכלו ליהנות מהצלחה כספית, אבל התשואה על ההשקעה הייתה כפופה לתקרה שנקבעה מראש. מעל אותה תקרה, הערך הנוסף היה אמור לשרת את מטרות העמותה.
מבחינת החברה, זה היה פתרון ביניים. היא רצתה להמשיך להציג מחויבות ציבורית, ובמקביל לקבל גישה לסכומים הדרושים כדי להתחרות בגוגל ובחברות הטכנולוגיה האחרות.
באותה שנה הודיעה מיקרוסופט על השקעה של מיליארד דולר ב-OpenAI ועל שותפות רחבה בתחום המחשוב.
העסקה כללה יותר מכסף. מיקרוסופט העמידה לרשות OpenAI את שירותי הענן שלה, אפשרה לחוקרים להשתמש בתשתיות מחשוב גדולות והתחילה לשלב את הטכנולוגיה במוצרים מסחריים.
כדי להבין את החשיבות של השותפות צריך לזכור מהו המרכיב היקר ביותר בפיתוח בינה מלאכותית.
מודל גדול דורש אימון על כמות עצומה של נתונים באמצעות אלפי שבבים מתקדמים. השבבים צריכים לפעול במשך שבועות או חודשים, ובהמשך נדרשת תשתית נוספת כדי להפעיל את המודל עבור משתמשים.
החומרה יקרה, אבל העלות כוללת גם חשמל, קירור, תקשורת בין השרתים, תחזוקה ומומחים שמפעילים את המערכת.
מיקרוסופט כבר החזיקה בתשתית ענן גלובלית, ולכן יכלה לספק ל-OpenAI יכולות שקשה למעבדת מחקר עצמאית להקים בעצמה.
מבחינת מיקרוסופט, העסקה הייתה הזדמנות נדירה. החברה התמודדה עם אמזון על שוק מחשוב הענן, וחיפשה יתרון שימשוך מפתחים ולקוחות עסקיים להשתמש במערכות שלה.
השילוב בין המחקר של OpenAI לבין ההון והתשתיות של מיקרוסופט יצר בסיס עסקי חדש.
כאשר OpenAI פיתחה מודל מתקדם, מיקרוסופט יכלה לשלב אותו בשירותי הענן ובתוכנות שלה. כאשר חברות השתמשו בטכנולוגיה, נוצר ביקוש נוסף לכוח מחשוב.
במקביל, OpenAI התחילה לחשוב יותר ויותר על מוצרים שאפשר למכור ללקוחות משלמים. היא הקימה ממשק שמאפשר למפתחים להתחבר למודלים באמצעות תוכנה ולשלם לפי היקף השימוש.
המודל הזה הפך לימים לאחד ממקורות ההכנסה המרכזיים שלה.
המחיר האסטרטגי היה תלות הולכת וגדלה במיקרוסופט. המשקיעה הגדולה הפכה גם לספקית תשתיות, לשותפה בהפצת המוצרים וללקוחה שמטמיעה את הטכנולוגיה בשירותים שלה.
במשך שנים הקשר הזה היה יתרון עצום עבור שתי החברות. בהמשך, ככל ש-OpenAI גדלה, הוא הפך גם למוקד של משא ומתן על שליטה, זכויות ומחשוב.
פרק 6: הרעיון שהפך מודל שפה למוצר שאפשר לדבר איתו (2021-2022)
למרות ההתקדמות של GPT-3, השימוש במודלים הגדולים עדיין דרש ידע מסוים. מפתחים היו צריכים להבין כיצד להגיש למערכת הוראות, לנסח בקשות ולבחון את התוצאות.
הבעיה הייתה שהמודל ידע לייצר טקסט, אבל לא תמיד הבין מה המשתמש באמת מנסה להשיג.
ב-OpenAI החלו לעבוד על שיטה שנועדה להפוך את המודלים לשימושיים יותר באמצעות משוב אנושי. במקום להסתפק באימון על טקסטים שנאספו מראש, החוקרים ביקשו לתת לאנשים להשוות בין תשובות ולהראות למערכת אילו מהן מועילות, מדויקות ומתאימות יותר.
השיטה הזאת התבססה על למידה באמצעות חיזוק ומשוב אנושי.
חלק מהעובדים והקבלנים דירגו תשובות, תיקנו ניסוחים ובחנו כיצד המערכת מגיבה לשאלות שונות. המידע הזה שימש לאימון נוסף שנועד לשפר את ההתנהגות של המודל.
התהליך היה יקר וממושך. היה צורך להכין דוגמאות, להעסיק מדרגים ולבחון שוב ושוב את התוצאות. אבל הוא יצר שיפור משמעותי בחוויית השימוש.
המודל התחיל להיראות פחות כמו מערכת שמשלימה טקסט ויותר כמו עוזר שאפשר לנהל איתו שיחה.
במקביל התרחבה הפעילות למוצרים נוספים. ב-2021 הציגה OpenAI את דאלי, מערכת שמייצרת תמונות מתוך הוראות טקסט. בהמשך היא הציגה גם את קודקס, שסייע למתכנתים לכתוב קוד.
המוצרים האלה המחישו שהבינה המלאכותית יכולה להפוך לממשק חדש בין בני אדם למחשבים. במקום ללמוד להפעיל תוכנה באמצעות תפריטים ופקודות, המשתמש יכול לתאר בשפה טבעית מה הוא רוצה לקבל.
אבל המהלך הגדול עוד היה בדרך.
בשנת 2022 עבדו צוותים ב-OpenAI על ממשק שיחה שיאפשר לכל אדם להתנסות ביכולות המודל. במקום מסך שמיועד למפתחים, הם רצו להציג חלון פשוט שבו מקלידים שאלה ומקבלים תשובה.
החברה ראתה במוצר גם דרך לאסוף משוב ממשתמשים אמיתיים. כל שיחה הייתה יכולה לחשוף יכולות חדשות, בעיות, שימושים מפתיעים או מצבים שבהם המערכת מתקשה.
ב-30 בנובמבר 2022 היא פרסמה את ChatGPT לציבור.
הממשק היה פשוט במיוחד. במרכז המסך הופיעה תיבת טקסט. המשתמש כתב שאלה, והמערכת ענתה.
אפשר היה לבקש ממנה מכתב, הסבר על נושא מורכב, סיכום טקסט או עזרה בכתיבת קוד. היא יכלה לטעות, אבל גם לבצע בתוך שניות משימות שלעיתים דרשו קודם חיפוש ממושך או עבודה ידנית.
ההשפעה הייתה מיידית.
פרק 7: חמישה ימים למיליון משתמשים - ואז העולם מגלה את ChatGPT (נובמבר 2022 עד מרץ 2023)
בחמשת הימים הראשונים אחרי השקת ChatGPT נרשמו למוצר יותר ממיליון משתמשים.
בתוך כחודשיים מספר המשתמשים החודשיים כבר הוערך ביותר מ-100 מיליון. באותה תקופה זה היה אחד מקצבי האימוץ המהירים ביותר של מוצר צרכני באינטרנט.
אנשים החלו לשתף ברשתות החברתיות שיחות עם המערכת. סטודנטים ביקשו עזרה בלימודים, מתכנתים ניסו לכתוב תוכנה, עורכי דין בחנו ניסוח חוזים ומנהלים ביקשו הכנת מצגות.
השימושים התרחבו בקצב שהפתיע גם אנשים בתעשייה.
הידעת?על איזה מודל רץ ChatGPT ביום ההשקה?
בתוך שבועות הפך ChatGPT לנושא שמעסיק בתי ספר, אוניברסיטאות, חברות תוכנה וממשלות. חברות החלו לשאול כיצד המוצר ישפיע על העובדים שלהן. מוסדות לימוד ניסו להחליט כיצד להתמודד עם עבודות שנכתבות באמצעות בינה מלאכותית. מפתחים החלו לבנות שירותים חדשים על בסיס המודלים של OpenAI.
מבחינת החברה, ההצלחה יצרה גם בעיה חדשה.
כל שיחה עם המשתמש דרשה הפעלה של המודל על שרתים יקרים. ככל שמספר המשתמשים גדל, כך גדלה גם עלות המחשוב.
בניגוד למנוע חיפוש רגיל שמציג לעיתים תוצאות שכבר קיימות במאגר, מודל שפה מייצר תשובה באמצעות סדרה גדולה של פעולות חישוב. שאלות מורכבות ותשובות ארוכות עשויות לדרוש יותר כוח מחשוב.
המוצר הושק בחינם, ולכן הצמיחה המהירה יצרה בתחילה הוצאה גדולה יותר כמעט בכל פעם שהגיע משתמש חדש.
OpenAI התחילה לחפש דרך להפוך את ההתלהבות להכנסות. בפברואר 2023 היא השיקה מסלול מנוי בתשלום, שאפשר למשתמשים לקבל שירות משופר בתמורה לתשלום חודשי.
כך נוצר המודל העסקי הצרכני שהפך למרכזי בחברה: גרסה חינמית שמאפשרת חשיפה לקהל גדול במיוחד, ולצדה מנויים בתשלום שמציעים יכולות מורחבות.
במקביל התרחב השימוש באמצעות ממשק המפתחים. חברות יכלו לחבר את הטכנולוגיה למוצרים שלהן ולשלם לפי מספר יחידות הטקסט שהמודל מעבד ומייצר.
ההכנסות התחילו לגדול, אבל המתחרות הגיבו במהירות.
בגוגל הבינו שמוצר שיחה חזק עלול לשנות את הדרך שבה משתמשים מחפשים מידע. מיקרוסופט התחילה לשלב את הטכנולוגיה שלה במנוע החיפוש בינג ובמוצרים נוספים. חברות סטארט-אפ החלו לפתח עוזרים משלהן.
במרץ 2023 הציגה OpenAI את GPT-4, מודל מתקדם יותר שהציג יכולות משופרות בפתרון בעיות, בהבנת הוראות ובניתוח מידע.
המודל הרחיב גם את האפשרות לעבוד עם תמונות לצד טקסט, והמחיש כיצד מערכות הבינה המלאכותית מתקדמות מעבר לשיחה פשוטה.
עבור אלטמן זו הייתה תקופה של הצלחה עצומה. הוא הפך בתוך חודשים מאדם מוכר בעמק הסיליקון לאחד המנהלים המדוברים בעולם.
אבל בתוך החברה התחילו להתפתח מתחים על קצב הפיתוח, על המבנה הניהולי ועל הדרך שבה יש להתמודד עם הסיכונים.
פרק 8: המוצר שמכניס מיליארדים והדירקטוריון שעדיין מנהל אותו כמו עמותה (2023)
בשנת 2023 כבר היה ברור ש-OpenAI הופכת לעסק גדול.
מיקרוסופט העמיקה את ההשקעה שלה והסכימה להעמיד מימון נוסף בהיקף של מיליארדי דולרים. המוצרים של OpenAI שולבו בתוכנות משרדיות, במערכות ענן ובשירותים למפתחים.
החברה התחילה למכור מנויים גם לארגונים, שביקשו לאפשר לעובדים להשתמש בכלי הבינה המלאכותית בסביבה שמותאמת לצורכי אבטחה וניהול מידע.
הצלחה מסחרית כזאת מחייבת בדרך כלל מבנה ניהולי ברור: מנכ"ל, דירקטוריון שמפקח על ההנהלה ובעלי מניות שמצפים לקבל תשואה.
אלא שב-OpenAI המצב היה מורכב.
בראש הארגון עמדה עדיין עמותה, והדירקטוריון שלה היה אחראי למטרות הציבוריות של החברה. חלק מחברי הדירקטוריון היו חוקרים ואנשי מדיניות שהתמקדו בשאלות של בטיחות ושליטה במודלים מתקדמים.
הזרוע העסקית גייסה כסף ופיתחה מוצרים, אבל הסמכות המרכזית נשארה אצל הדירקטוריון של העמותה.
המבנה נועד במקור להבטיח שאף משקיע לא יוכל להכתיב לחברה החלטות שסותרות את מטרותיה. הוא גם יצר מתח מובנה בין גוף שפועל למען הציבור לבין חברה שמתחרה בשוק ונדרשת להמשיך לגייס כסף.
באותה תקופה כמה מהחוקרים המובילים חששו מהמהירות שבה המודלים משתפרים ומהאפשרות שבעתיד הם יפתחו יכולות שקשה לפקח עליהן.
אחרים הדגישו את היתרונות שבהפצת הטכנולוגיה. מבחינתם, שימוש רחב במוצרים יוצר מידע חשוב שמאפשר לשפר את המערכות, לחשוף בעיות ולבנות מנגנוני הגנה טובים יותר.
אלטמן ניסה לקדם את הפעילות העסקית ולשמור במקביל על האמון של העובדים, המשקיעים והדירקטוריון.
הוא נסע לפגישות עם מנהיגים, הציג תוכניות לפיתוח מודלים חדשים וניהל שיחות עם משקיעים על הרחבת התשתיות. במקביל התרחבו הדיונים בתוך החברה על מבנה קבלת ההחלטות ועל מידת השקיפות בין ההנהלה לדירקטוריון.
המתחים הגיעו לשיא בנובמבר.
פרק 9: חמישה ימים שכמעט פירקו את החברה (17-22 בנובמבר 2023)
ביום שישי, 17 בנובמבר 2023, פרסמה OpenAI הודעה קצרה שהדהימה את תעשיית הטכנולוגיה.
הדירקטוריון הודיע שסם אלטמן מפסיק לכהן כמנכ"ל החברה. לפי ההודעה, חברי הדירקטוריון איבדו אמון ביכולתו להמשיך להוביל את OpenAI, בין היתר בשל בעיות באופן שבו העביר להם מידע.
אלטמן היה באותו שלב האיש המזוהה ביותר עם החברה ועם הצלחת ChatGPT. הוא ניהל שיחות עם ממשלות, עמד בקשר עם מיקרוסופט והוביל את תוכניות ההתרחבות.
ההודעה הציגה את מירה מוראטי, מנהלת הטכנולוגיה, כמנכ"לית זמנית.
בתוך שעות התברר שההחלטה רחוקה מלהיות מוסכמת בתוך החברה.
גרג ברוקמן, נשיא OpenAI ואחד ממייסדיה, הודיע שהוא עוזב. עובדים בכירים החלו להביע תמיכה באלטמן, ומשקיעים דרשו להבין מה התרחש.
מיקרוסופט, שהשקיעה מיליארדי דולרים וקשרה חלק משמעותי מאסטרטגיית הבינה המלאכותית שלה ב-OpenAI, מצאה את עצמה במצב חריג. החברה שהייתה אחראית לטכנולוגיה המרכזית במוצריה נכנסה למשבר ניהולי, בלי שניתנה לשותפתה העסקית אפשרות ממשית להתערב בהחלטת ההדחה.
מנכ"ל מיקרוסופט, סאטיה נאדלה, הגיב במהירות. הוא הבהיר שהחברה מתכוונת להמשיך לעבוד עם OpenAI, אך במקביל הציע לאלטמן ולברוקמן להקים אצלו צוות מחקר חדש.
ההצעה הייתה דרמטית. מיקרוסופט יכלה למעשה לקלוט חלק גדול מהחוקרים של OpenAI ולהעביר את הכישרון האנושי שלה לתוך ענקית הטכנולוגיה.
בתוך החברה החל להתגבש מרד עובדים.
מאות עובדים חתמו על מכתב שבו הביעו חוסר אמון בדירקטוריון ודרשו את חזרתו של אלטמן. הם איימו לעזוב אם ההנהלה החדשה תמשיך בתפקידה.
בשלב מסוים דווח כי יותר מ-700 עובדים, שהיוו אז את רוב כוח האדם בחברה, תמכו בדרישה.
המשמעות הייתה פשוטה. דירקטוריון יכול להחזיק בסמכות משפטית, אבל חברת מחקר שמסתמכת על מאות חוקרים ומהנדסים מתקשה להמשיך לפעול אם רוב העובדים הבכירים מחליטים לעזוב.
בימים הבאים נוהלו שיחות קדחתניות בין הדירקטוריון, אלטמן, המשקיעים והעובדים. אמט שיר, לשעבר מנכ"ל טוויץ', מונה לתפקיד מנכ"ל זמני, אבל גם המינוי הזה החזיק זמן קצר.
ביום רביעי, 22 בנובמבר, הוכרז על הסכם עקרוני להחזרת אלטמן.
הדירקטוריון עבר שינוי משמעותי. ברט טיילור, שכיהן בעבר בתפקידי הנהלה בכירים בתעשיית הטכנולוגיה, מונה ליו"ר החדש. לארי סאמרס, לשעבר שר האוצר האמריקאי, הצטרף אליו, ואדם ד'אנג'לו נשאר בדירקטוריון.
אלטמן חזר למנכ"לות. ברוקמן חזר לתפקידו. מיקרוסופט קיבלה בהמשך מעמד של משקיפה בדירקטוריון, שהשתנה מאז.
אבל המשבר השאיר שאלות פתוחות.
עד היום יש חילוקי דעות לגבי מכלול הנסיבות שהובילו להדחה. החברה ערכה בדיקה של התנהלות ההנהלה והדירקטוריון, אך כל המידע הפנימי סביב האירועים לא פורסם לציבור.
האירוע המחיש עד כמה המבנה המשפטי המקורי של OpenAI הפך למורכב כאשר הארגון גדל לחברה שמעסיקה מאות עובדים, משרתת מיליוני לקוחות ומשפיעה על פעילות עסקית בהיקף עצום.
פרק 10: האנשים שעוזבים ומקימים את המתחרה הגדולה (2021-2024)
חלק מהמחלוקות בתוך OpenAI התחילו עוד לפני הדחת אלטמן.
בסוף 2020 החליטו כמה חוקרים בכירים לעזוב את החברה. בראשם עמד דאריו אמודיי, שהיה סגן נשיא למחקר, ולצדו אחותו דניאלה, שעבדה בהנהלה.
הם ביקשו להקים ארגון שיתמקד בפיתוח מודלים חזקים, לצד מחקר מעמיק על בטיחות ועל היכולת להבין ולכוון את ההתנהגות שלהם.
בתחילת 2021 הם הקימו את אנתרופיק.
בתוך שנים ספורות הפכה אנתרופיק לאחת המתחרות המרכזיות של OpenAI. היא פיתחה את קלוד, גייסה מיליארדי דולרים והרחיבה את הפעילות שלה בקרב לקוחות עסקיים ומפתחים.
הסיפור המלא של אנתרופיק, מהעזיבה של שבעת המייסדים ועד התחרות על שווי של טריליוני דולרים, ממחיש כיצד מחלוקת פנימית במעבדת מחקר אחת הובילה להקמת אחת מחברות הבינה המלאכותית החשובות בעולם.
אבל העזיבה הזאת הייתה חלק מתהליך רחב יותר.
במאי 2024 הודיע איליה סוצקבר שהוא עוזב את OpenAI. סוצקבר היה אחד ממייסדי החברה, מהמדענים החשובים שלה וגם חבר בדירקטוריון שהיה מעורב בהדחת אלטמן.
העזיבה שלו הייתה משמעותית במיוחד משום שהוא ייצג את הצד המחקרי שהוביל את החברה במשך שנים.
סוצקבר הקים בהמשך חברת מחקר חדשה שהתמקדה בפיתוח בינה מלאכותית מתקדמת ובטוחה. OpenAI מינתה את יקוב פחוצקי למדען הראשי.
באותה שנה עזבו גם חוקרים נוספים, ובהם אנשים שעבדו על מערכות הבטיחות ועל התאמת המודלים להתנהגות רצויה.
בספטמבר 2024 הודיעה מירה מוראטי על עזיבתה. היא הייתה אחת הדמויות החשובות בהפיכת OpenAI ממעבדת מחקר לחברת מוצרים, ונחשבה במשך שנים לאחת המנהלות הבולטות לצד אלטמן וברוקמן.
העזיבות העלו שאלות לגבי תרבות הניהול, קצב הפיתוח והיכולת לשמור על חוקרים מובילים בתעשייה שבה הביקוש לכישרונות עצום.
מנגד, OpenAI המשיכה לגייס עובדים חדשים, להרחיב את צוותי המחקר ולהשיק מוצרים.
היא גם החלה לפתח מודלים שמשלבים טקסט, קול ותמונות בצורה טבעית יותר. במאי 2024 הציגה את GPT-4o, שאפשר אינטראקציה קולית מהירה יותר עם המשתמשים.
המערכת יכלה להאזין לדיבור, להגיב בקול ולהתייחס למה שמופיע במצלמה או על המסך. החזון היה להפוך את העוזר הדיגיטלי למוצר שנוכח כמעט בכל פעילות במחשב ובטלפון.
לצד ההתלהבות הופיעו גם שאלות חדשות על פרטיות, על שימוש בתוכן ועל היכולת של המודלים לחקות צורות תקשורת אנושיות.
OpenAI נדרשה כעת להתמודד עם שני אתגרים במקביל: להוביל במחקר ולהפעיל מוצר שכבר נמצא בשימוש של מאות מיליוני אנשים.
פרק 11: מהצ'אט לסוכן שעובד במקום האדם (2024-2026)
בשנת 2024 התחילה OpenAI לקדם מודלים שמיועדים להתמודד טוב יותר עם בעיות מורכבות באמצעות תהליך פתרון הכולל כמה שלבים.
במקום להסתפק בהפקת תשובה מהירה, המערכות התאמנו לבצע פעולות נוספות במהלך פתרון בעיות, לבחון כיוונים ולשפר את התוצאה לפני הצגתה למשתמש.
הגישה הזאת הפכה למרכיב חשוב בדורות הבאים של המודלים.
ב-2025 הרחיבה החברה את הפעילות בתחום סוכני הבינה המלאכותית. סוכן כזה מקבל משימה ומסוגל לבצע סדרה של פעולות כדי להשלים אותה. הוא יכול לחפש מידע, לפתוח קבצים, לעבוד עם מערכות תוכנה ולהשתמש בכלים נוספים.
למשל, חברה יכולה להפעיל סוכן שמנתח מאות חוזים, מזהה סעיפים חריגים ומכין טבלה עם הממצאים. מתכנת יכול לבקש מסוכן לבדוק בעיה בקוד, להציע תיקון ולהריץ בדיקות.
אחד המוצרים המרכזיים בתחום הוא קודקס, שמיועד לפיתוח תוכנה. המערכת מסייעת בכתיבה, בבדיקות ובתיקון קוד, ובהמשך קיבלה יכולות מתקדמות יותר לביצוע משימות עצמאיות.
מבחינת OpenAI, התחום העסקי הזה חשוב במיוחד. חברות משלמות עבור חיסכון בזמן עבודה, שיפור פריון ויכולת לבצע פעולות שבעבר דרשו עובדים או ספקי שירותים.
אבל ההתקדמות גם משנה את מבנה התחרות.
אם בעבר חברת תוכנה מכרה כלי שמסייע לעובד לבצע משימה, סוכן AI יכול כיום לבצע חלק מהמשימה בעצמו. הדבר עשוי להפחית את הצורך בחלק מהמוצרים המסורתיים ולשנות את הדרך שבה חברות מתמחרות תוכנה.
חברות שגובות תשלום חודשי לפי מספר משתמשים צריכות להסתגל לעולם שבו עובד אחד יכול להפעיל כמה סוכנים שמבצעים משימות של צוות גדול יותר.
OpenAI עצמה התחילה לעבור ממודל שבו היא מוכרת גישה למודל, למודל שבו היא מוכרת יכולת לבצע עבודה.
ב-2026 הציגה החברה שירותים מתקדמים יותר לעבודה עם מסמכים, קבצים, תוכנות עסקיות ותהליכים חוזרים. היא גם המשיכה לשפר את יכולות הביצוע של המודלים בשימוש במחשב ובדפדפן.
במקביל הרחיבה את משפחת המודלים שלה. באוגוסט 2025 הוצג GPT-5, ובספטמבר 2026 השיקה החברה את GPT-6 אסטרה, ובהמשך דגמים נוספים במשפחה.
המודלים החדשים מתמקדים בין היתר בפיתוח תוכנה, בעבודה מקצועית, במחקר ובהפעלת כלים. ההצהרות על הביצועים מבוססות בחלקן על מבחנים שהחברה מפרסמת, בעוד שהערך העסקי שלהם תלוי גם בבדיקות של לקוחות וביכולת להשתמש בהם בצורה אמינה לאורך זמן.
ההתקדמות בתחום הסוכנים יוצרת גם סיכונים. מערכת שמסוגלת לגשת לקבצים, לשלוח הודעות או לבצע פעולות כספיות יכולה לגרום נזק משמעותי במקרה של טעות או הרשאה רחבה מדי.
לכן, ככל שהיכולות גדלות, החברות נדרשות להשקיע גם בפיקוח, בבדיקות ובמערכות שמגבילות את סוג הפעולות שהסוכן רשאי לבצע.
פרק 12: סורה, המכשיר של ג'וני אייב והמחיר של הימורים שנכשלים (2024-2026)
לצד הפיתוח של ChatGPT והמודלים הגדולים, OpenAI ניסתה להתרחב לתחומים נוספים.
בפברואר 2024 היא הציגה את סורה, מערכת שמסוגלת לייצר וידאו באמצעות הוראות טקסט. ההדגמות עוררו עניין גדול משום שהציגו סרטונים שנראו מתקדמים משמעותית ממה שהיה מקובל קודם לכן.
החזון היה לאפשר למשתמשים לייצר תוכן וידאו בלי מצלמות, אולפנים או תהליך הפקה מסורתי.
בהמשך פותח המוצר והושקה גם אפליקציה צרכנית. אבל הפקת וידאו באמצעות בינה מלאכותית דרשה כמויות גדולות של כוח מחשוב, והחברה התמודדה עם שאלות לגבי עלות ההפעלה והיכולת להפוך את המוצר לעסק רווחי.
ב-2026 החליטה OpenAI לסגור את אפליקציית סורה העצמאית ולמקד משאבים במוצרים אחרים.
ההחלטה הייתה תזכורת חשובה לכך שגם חברה שמצליחה לגייס עשרות מיליארדי דולרים צריכה לבחור היכן להשתמש במעבדים שלה.
כל שעה של מחשוב שמוקדשת ליצירת וידאו יכולה לשמש גם להפעלת ChatGPT, לפיתוח קוד או לאימון מודל חדש. כאשר הביקוש גבוה וקיבולת המחשוב מוגבלת, החברה צריכה להחליט אילו שימושים מייצרים יותר הכנסות וערך עסקי.
במקביל, OpenAI התחילה לפתח אסטרטגיה בתחום החומרה.
בשנת 2025 היא הודיעה על שילוב פעילות של צוות בראשות המעצב ג'וני אייב, שהיה במשך שנים אחת הדמויות המרכזיות בעיצוב מוצרי אפל.
המהלך הרחיב את השאיפות של OpenAI מעבר לתוכנה. החברה החלה לבחון כיצד אפשר לבנות מכשיר שמיועד מלכתחילה לשימוש בבינה מלאכותית, במקום להוסיף AI למחשב או לטלפון קיים.
החזון הוא ליצור דרך טבעית יותר לעבוד עם מערכות חכמות באמצעות קול, חיישנים וממשקים פשוטים.
אבל בתחום החומרה התחרות שונה. פיתוח מכשיר דורש שרשרת אספקה, ייצור, שירות, שיווק ומלאים. חברה שמצליחה לבנות מודל תוכנה מתקדם צריכה ללמוד כיצד לייצר מוצר פיזי במיליוני יחידות.
גם הלקוחות צריכים סיבה טובה לרכוש מכשיר נוסף כאשר הטלפון והמחשב שלהם כבר כוללים יכולות AI.
עבור OpenAI, ההתרחבות הזאת היא אפשרות להגיע למשתמשים בדרכים חדשות. במקביל היא מוסיפה הוצאות וסיכון עסקי.
החברה כבר הוכיחה שהיא יכולה ליצור מוצר תוכנה שמגיע למאות מיליוני אנשים בזמן קצר. השאלה היא האם אותה יכולת תספיק גם בתחום שבו אפל, סמסונג ויצרניות חומרה אחרות מחזיקות בניסיון של עשרות שנים.
פרק 13: מי הבעלים של החברה שמדברת על טובת האנושות? (2025-2026)
ככל ש-OpenAI גדלה, המבנה המשפטי שלה הפך לנושא מרכזי.
הארגון התחיל כעמותה. ב-2019 הוקמה זרוע מסחרית עם רווח מוגבל. אבל ככל שהשווי עלה וגיוסי ההון גדלו, המבנה הזה הפך למורכב יותר עבור משקיעים ועובדים.
חברות שמבקשות לגייס סכומים של עשרות מיליארדי דולרים צריכות בדרך כלל להציע למשקיעים זכויות הון ברורות. העובדים מצפים לקבל מניות שערכן יכול לעלות עם הצלחת החברה, והמשקיעים רוצים להבין מי שולט בהחלטות וכיצד יוכלו לממש את ההשקעה.
באוקטובר 2025 השלימה OpenAI שינוי מבני משמעותי.
הפעילות העסקית אורגנה כתאגיד לתועלת הציבור, מבנה אמריקאי שמאפשר לחברה לפעול למטרות רווח לצד מחויבויות ציבוריות שמוגדרות במסמכי ההתאגדות שלה.
העמותה המקורית, שנקראת כיום קרן OpenAI, נשארה בעלת סמכויות שליטה והשפעה על הדירקטוריון.
במועד השלמת השינוי החזיקה הקרן בכ-26% ממניות החברה, בשווי שהוערך אז בכ-130 מיליארד דולר.
מיקרוסופט החזיקה באותו מועד בכ-27%, החזקה שהוערכה לפי דיווחים בכ-135 מיליארד דולר. יתר המניות, כ-47%, הוחזקו בידי עובדים, עובדים לשעבר ומשקיעים אחרים.
החלוקה הזאת מתייחסת למועד השלמת השינוי ב-2025. גיוסי הון והשקעות שבוצעו בהמשך עשויים לשנות את שיעורי ההחזקה.
לקרן OpenAI ניתנו גם זכויות שעשויות להגדיל בעתיד את החזקתה אם שווי החברה יגיע לרמות שנקבעו מראש.
המבנה נועד לקשור בין ההצלחה הכלכלית של החברה לבין משאביה של הקרן הציבורית. ככל ששווי הפעילות העסקית יעלה, כך יגדל גם הערך של ההחזקה שהקרן יכולה להשתמש בה לקידום מטרותיה.
אבל ההסדר מעלה שאלות מורכבות. הקרן מחזיקה במניות בעלות שווי עצום, ובמקביל היא אמורה לפקח על החברה העסקית. החלטות שמשפיעות על רווחיות החברה עשויות להשפיע גם על היקף המשאבים שיועמדו לרשות הקרן.
במסגרת השינוי עודכנו גם ההסכמים עם מיקרוסופט, כולל זכויות שימוש בטכנולוגיה והסדרים בנוגע לפיתוח עתידי. במהלך 2026 המשיכו החברות להתאים את ההתקשרות ביניהן, בזמן ש-OpenAI הרחיבה קשרים עם ספקיות ענן נוספות.
סופטבנק הפכה בינתיים לאחת המשקיעות הגדולות בחברה. באוקטובר 2026 דיווחה הקבוצה היפנית שהשלימה השקעת המשך של 30 מיליארד דולר, ובכך הגיעה להשקעה מצטברת של כ-64.6 מיליארד דולר ב-OpenAI. לפי דיווחה, היא מחזיקה בכ-13% מהחברה.
הקבוצה היפנית נמצאת בשליטת מסאיושי סון, אחד המשקיעים הידועים בעולם הטכנולוגיה. סון מזוהה עם השקעות גדולות במיוחד בחברות שצפויות, לפי הערכותיו, להוביל שינויים משמעותיים בתעשייה.
מבחינת OpenAI, ההשקעה מספקת הון לפיתוח ולהתרחבות. מבחינת סופטבנק, מדובר בהימור גדול מאוד על כך שחברת הבינה המלאכותית תמשיך לצמוח במהירות ושווייה יעלה.
פרק 14: 13 מיליארד דולר הכנסות, 21 מיליארד דולר הפסד (2024-2026)
ההצלחה של OpenAI ביצירת מוצר צרכני מוביל היא עובדה עסקית משמעותית. אבל כאשר בוחנים את המספרים הכספיים, מתגלה סיפור מורכב בהרבה.
בשנת 2024 רשמה החברה הכנסות של כ-3.7 מיליארד דולר.
בשנת 2025 ההכנסות הגיעו לכ-13.1 מיליארד דולר, לפי מסמכים פיננסיים שנחשפו במהלך 2026. מדובר בצמיחה חריגה מאוד עבור חברה שפועלת בשוק מסחרי צעיר יחסית.
אלא שגם ההוצאות גדלו במהירות.
עלות ההכנסות הישירה ב-2025 הסתכמה בכ-7.5 מיליארד דולר. הסכום כולל בעיקר את העלויות הכרוכות בהפעלת השירותים ובאספקת היכולות ללקוחות.
הוצאות המחקר והפיתוח הגיעו לכ-19.2 מיליארד דולר. הוצאות המכירה והשיווק עמדו על כ-5.7 מיליארד דולר, והוצאות ההנהלה והכלליות הסתכמו בכ-1.6 מיליארד דולר.
בסך הכול הצביעו המסמכים על הוצאות של כ-34 מיליארד דולר, מול הכנסות של כ-13.1 מיליארד דולר.
ההפסד התפעולי הגיע לכ-20.9 מיליארד דולר.
התוכן והמידע של נתוני המחשבון והכלי האינטראקטיבי
המספר הזה חשוב משום שהוא ממחיש את הפער בין ההצלחה המסחרית לבין העלות של המשך המרוץ.
OpenAI מייצרת הכנסות משמעותיות מהמוצרים הקיימים, אבל במקביל היא משקיעה סכומים עצומים בפיתוח הדור הבא של המודלים. חלק ניכר מההוצאות נועד לשמור על היכולת להתחרות גם בשנים הבאות.
בדומה לחברות תרופות שמשקיעות בפיתוח מוצרים שעשויים להגיע לשוק רק כעבור שנים, גם OpenAI מוציאה סכומים גדולים על מחקר שההכנסות ממנו עדיין עתידיות.
אבל בניגוד לענפים שבהם מוצר מצליח יכול לשמור על יתרון במשך שנים רבות, שוק הבינה המלאכותית משתנה במהירות. מודל שהיה מהמתקדמים בעולם בתחילת שנה מסוימת עשוי להתמודד בתוך חודשים עם מתחרים שמציגים ביצועים דומים במחיר נמוך יותר.
המצב הזה מקשה לצמצם את הוצאות המחקר. הפחתה משמעותית של ההשקעה עלולה לחסוך כסף בטווח הקצר, אבל גם לפגוע ביכולת החברה להמשיך להוביל את השוק.
יש כאן גם הבדל בין הכנסות שנתיות בפועל לבין קצב הכנסות שנתי.
כאשר חברה מדווחת שקצב ההכנסות שלה מגיע ל-50 מיליארד דולר בשנה, הכוונה בדרך כלל היא להכנסות בתקופה קצרה, למשל חודש, שמוכפלות ל-12 חודשים כדי להמחיש את קצב הפעילות הנוכחי.
אם חברה מכניסה כ-4.2 מיליארד דולר בחודש, הכפלה ב-12 תיתן קצב שנתי של כ-50 מיליארד דולר. מדובר במדד שמציג את היקף הפעילות בנקודת זמן מסוימת, בעוד שההכנסה שנרשמה לאורך השנה כולה עשויה להיות שונה משמעותית.
בתחילת אוקטובר 2026 נחשף שמסמכים שהוצגו למשקיעים של OpenAI מצביעים על קצב הכנסות שנתי של קרוב ל-50 מיליארד דולר בסוף ספטמבר.
המספר היה נמוך בכ-20 מיליארד דולר מהערכות קודמות שפורסמו בתקשורת.
הפער של 20 מיליארד דולר בין קצב ההכנסות שהוצג למשקיעים לבין ההערכות הקודמות עורר חששות בשווקים, משום שחברות רבות בתחום השבבים והתשתיות מתומחרות לפי ציפיות לצמיחה כמעט רציפה בביקוש למחשוב.
חלק מהפער נבע משיטות שונות לחישוב ההכנסות של OpenAI ואנתרופיק, בעיקר בכל הקשור לשירותים שנמכרים באמצעות ספקיות ענן.
ועדיין, קצב הכנסות של קרוב ל-50 מיליארד דולר בשנה מצביע על התרחבות מהירה במיוחד.
הבעיה היא שמול ההכנסות האלה עומדים צרכים גדולים מאוד במימון, במחשוב ובהשקעות.
פרק 15: איך מגייסים 122 מיליארד דולר לחברה שמפסידה כסף? (2024-2026)
כדי להבין מדוע משקיעים ממשיכים להזרים סכומים עצומים ל-OpenAI, צריך להבין את הדרך שבה הם מעריכים את שוק הבינה המלאכותית.
הם רואים בטכנולוגיה הזאת פלטפורמה שעשויה להפוך לחלק מרכזי ממערכות המחשוב, התוכנה והעבודה בעולם.
אם ההערכה הזאת תתממש, מי שיחזיק בפלטפורמה מרכזית יוכל למכור שירותים למאות מיליוני משתמשים, לחברות, לממשלות ולמפתחים.
מבחינת המשקיעים, מדובר בפוטנציאל הכנסות שעשוי להיות גבוה בהרבה מזה של חברות התוכנה המסורתיות.
שווי OpenAI עלה במהירות.
בשנת 2024 היא גייסה הון לפי שווי של כ-157 מיליארד דולר. במהלך 2025 דווח על עסקאות השקעה ומכירת מניות לפי הערכות שווי גבוהות בהרבה, ובשלב מסוים הגיע השווי בעסקאות פרטיות לכ-500 מיליארד דולר.
במרץ 2026 הודיעה החברה על השלמת סבב גיוס שכלל התחייבויות הון בהיקף של 122 מיליארד דולר, לפי שווי של 852 מיליארד דולר אחרי הגיוס.
זהו אחד מסבבי הגיוס הגדולים שנראו בחברה פרטית.
חשוב להבחין בין הון שהמשקיעים התחייבו להעמיד לבין כסף שכבר התקבל בפועל. חלק מההשקעות מועברות בשלבים, ולעיתים הן כפופות לתנאים שנקבעו בהסכמים.
ההבחנה הזאת משמעותית במיוחד כאשר מדובר בהיקפים של עשרות מיליארדי דולרים.
אמזון, אנבידיה וסופטבנק היו בין הגופים שהשתתפו במהלכים הפיננסיים הגדולים סביב החברה. ההשקעות נועדו לאפשר ל-OpenAI להרחיב את פעילותה, לפתח מודלים חדשים ולממן תשתיות מחשוב.
אבל חלק מהמשקיעות האלה הן גם ספקיות או שותפות עסקיות של OpenAI.
אמזון מוכרת שירותי ענן. אנבידיה מספקת את המעבדים שמפעילים חלק גדול ממערכות הבינה המלאכותית בעולם. מיקרוסופט מספקת תשתיות מחשוב ומשווקת את הטכנולוגיה ללקוחות עסקיים.
כך נוצר מצב שבו חברה מסוימת יכולה להשקיע ב-OpenAI, ובמקביל ליהנות מההוצאות של OpenAI על שירותים או מוצרים שהיא עצמה מספקת.
המודל הזה נפוץ בצורות שונות בתעשייה, אבל בהיקפים הנוכחיים הוא מעורר שאלות לגבי התלות ההדדית בין המשקיעים לבין הלקוחות.
ככל שההכנסות של OpenAI גדלות, ספקיות התשתיות נהנות מביקוש גבוה יותר. מנגד, אם קצב הצמיחה יתמתן, השינוי עשוי להשפיע גם על החברות שמוכרות לה שבבים, חשמל ושירותי ענן.
באוקטובר 2026 OpenAI מנהלת שיחות על סבב גיוס נוסף שעשוי להעניק לה שווי של כ-1.4 טריליון דולר. מדובר בהערכה שנמצאת במסגרת מגעים עם משקיעים, ולא בשווי שנקבע בעסקה שהושלמה.
כדי להצדיק שווי כזה, המשקיעים צריכים להאמין שהחברה תמשיך להגדיל את ההכנסות במהירות ותצליח בעתיד להפחית את ההפסדים ביחס להיקף הפעילות.
הפער בין שווי של יותר מטריליון דולר לבין הפסדים תפעוליים של עשרות מיליארדי דולרים ממחיש עד כמה התמחור מבוסס על העתיד.
פרק 16: סטארגייט - כשחברת תוכנה מתחילה להזדקק לחשמל של מדינות (2025-2026)
בינואר 2025 הודיעה OpenAI על פרויקט סטארגייט, תוכנית להקמת תשתיות מחשוב בארה"ב בהשקעה מתוכננת של עד 500 מיליארד דולר לאורך כמה שנים.
התוכנית הוצגה בשיתוף סופטבנק, אורקל, חברת ההשקעות MGX ושותפות נוספות.
המטרה הייתה להקים מרכזי נתונים עצומים שישמשו לאימון מודלים ולהפעלת מערכות בינה מלאכותית בהיקפים גדולים.
ההודעה סימנה שינוי משמעותי בתפקיד של OpenAI בכלכלה.
חברה שהתחילה כמעבדת מחקר בתחום התוכנה התחילה לקדם פרויקטים שדורשים הקמת מבנים, רכישת אלפי מעבדים, מערכות קירור, חיבור לרשת החשמל ותשתיות תקשורת.
מרכז נתונים גדול יכול לצרוך חשמל בהספק של מאות מגה-ואט. כאשר מקדמים כמה מרכזים כאלה במקביל, הביקוש המצטבר עשוי להגיע לג'יגה-ואטים.
ג'יגה-ואט אחד הוא אלף מגה-ואט, הספק שמאפיין תחנת כוח גדולה.
הדרישה הזאת יוצרת תלות בתשתיות ש-OpenAI אינה שולטת בהן בעצמה: רשתות חשמל, אישורים סביבתיים, זמינות קרקע, חיבורי תקשורת ומערכות אספקת מים לקירור.
במהלך 2025 ו-2026 חתמה החברה על הסכמים עם ספקיות מחשוב ויזמי תשתיות, והרחיבה את צבר הפרויקטים המתוכננים.
במסגרת סטארגייט דובר בהמשך על הקמת תשתיות בהספק מצטבר של עד 10 ג'יגה-ואט. אבל היקף תשתית שתוכננה או הובטחה בהסכמים שונה מהיקף החשמל והמחשוב שכבר זמין להפעלה.
בין הכרזה על פרויקט לבין הפעלתו עשויות לחלוף שנים.
אחד המכשולים הגדולים הוא חיבור לרשת החשמל. בחלק מהאזורים בארה"ב, חברות שמבקשות להקים מרכזי נתונים גדולים נדרשות להמתין לשדרוג קווי הולכה, להקמת תחנות משנה ולהרחבת כושר הייצור.
העיכובים האלה משפיעים גם על לוחות הזמנים של OpenAI.
במקביל, התחרות על כוח מחשוב מייקרת את הפרויקטים. אנבידיה, יצרניות שבבי הזיכרון וחברות ציוד החשמל נהנות מביקוש גבוה, אבל לקוחותיהן צריכים להחליט אם ההשקעות ייצרו תשואה מספקת.
נניח שחברה משקיעה 20 מיליארד דולר בהקמת מרכז מחשוב. כדי להצדיק את ההשקעה היא צריכה להפיק לאורך השנים הכנסות שיכסו את עלות הציוד, החשמל, התחזוקה, הריבית והפחת, ולהשאיר רווח.
האתגר גדל כאשר מעבדים חדשים מגיעים לשוק במהירות והציוד הישן מאבד חלק מהיתרון שלו.
עבור OpenAI, ההחלטה להגדיל את קיבולת המחשוב היא חלק מרכזי באסטרטגיה. יותר מחשוב יכול לאפשר פיתוח מודלים חזקים יותר, הפעלה של יותר משתמשים והורדת עלויות ליחידת שימוש לאורך זמן.
אבל ההוצאה מגיעה שנים לפני שההכנסות העתידיות מובטחות.
פרק 17: מיקרוסופט, אמזון ואנבידיה - השותפות שמרוויחות מהמרוץ (2025-2026)
הצמיחה של OpenAI יוצרת הזדמנויות עסקיות גדולות גם לחברות שמספקות לה תשתיות.
מיקרוסופט הייתה השותפה המרכזית מאז 2019, אבל ככל שהצורך במחשוב גדל, OpenAI התחילה לעבוד עם ספקיות נוספות.
אמזון חתמה על הסכמים רחבים לאספקת שירותי מחשוב, ובמסגרת שיתוף הפעולה נכללו גם תוכניות לשימוש בשבבים שפותחו על ידה.
אורקל הפכה לשחקנית חשובה בהקמת תשתיות ובאספקת שירותי ענן. אנבידיה המשיכה להיות ספקית מרכזית של המעבדים שעליהם מבוססים חלק גדול מהמודלים.
מבחינה עסקית, כל אחת מהחברות האלה נמצאת במצב שונה.
מיקרוסופט יכולה להרוויח גם מהמכירה של מוצרי תוכנה שמשלבים בינה מלאכותית וגם משירותי הענן. אמזון יכולה להגדיל את ההכנסות מחטיבת הענן שלה. אנבידיה מרוויחה ממכירת שבבים ומערכות מחשוב, גם כאשר OpenAI עדיין מפסידה כסף.
ההבדל הזה חשוב לשוק ההון.
ספקית שבבים שמוכרת ציוד למרכז נתונים יכולה להכיר בהכנסה ממכירתו הרבה לפני שהלקוח הסופי של מרכז הנתונים מתחיל להרוויח.
חברת ענן שחותמת על חוזה ארוך טווח עשויה לקבל התחייבות להכנסות עתידיות, אבל היא גם צריכה להשקיע בציוד ובמבנים כדי לספק את השירות.
OpenAI נמצאת בצד שרוכש חלק גדול מהיכולות האלה. היא נדרשת להפוך את כוח המחשוב שרכשה למוצרים שמשתמשים וארגונים יהיו מוכנים לשלם עבורם.
בכך היא הפכה לאחד הלקוחות החשובים בתעשיית ה-AI כולה.
זו גם הסיבה שנתוני ההכנסות שלה משפיעים כיום על המסחר במניות של חברות ציבוריות, אף ש-OpenAI עצמה עדיין חברה פרטית.
כאשר מתפרסם מידע על האטה אפשרית בקצב ההכנסות של OpenAI, משקיעים מתחילים לבחון מחדש את הציפיות שלהם לגבי הביקוש למעבדים, לציוד חשמל ולמרכזי נתונים.
התלות בין החברות יוצרת יתרונות, אבל גם סיכונים. אם אחד הגופים הגדולים יחליט לצמצם את ההוצאות על מחשוב, השינוי עשוי לעבור במהירות לאורך שרשרת האספקה.
במקביל, שיתופי הפעולה האלה מאפשרים ל-OpenAI לקבל גישה לתשתיות ולמימון שהיו קשים להשגה באמצעות פעילות עצמאית בלבד.
השאלה העסקית היא כמה מהערך שנוצר מהשימוש בבינה מלאכותית יישאר אצל מפתחות המודלים, וכמה יגיע לחברות שמחזיקות בשרשרת האספקה של המחשוב.
פרק 18: המתחרות שמנסות לקחת מ-OpenAI את הלקוחות (2023-2026)
היתרון הגדול ביותר של OpenAI הוא העובדה ש-ChatGPT הפך למותג מוכר כמעט בכל העולם.
כאשר אנשים חושבים על בינה מלאכותית, רבים מהם חושבים קודם על ChatGPT. היתרון הזה מסייע לחברה למשוך משתמשים חדשים, להציע מנויים בתשלום ולהיכנס לארגונים.
אבל היתרון התחרותי במודלים עצמם מורכב יותר.
גוגל מפתחת את ג'מיני ומשלבת אותו במנוע החיפוש, באנדרואיד, בג'ימייל ובשירותי התוכנה שלה. היא נהנית מקשר ישיר עם מיליארדי משתמשים ומיכולת להפיץ מוצרים דרך מערכות קיימות.
אנתרופיק פיתחה את קלוד והצליחה להרחיב במהירות את הפעילות שלה בקרב חברות ומפתחים. היא מתחרה ב-OpenAI בעיקר על איכות המודלים, על יכולות פיתוח תוכנה ועל שירותים עסקיים.
מטא מקדמת מודלים ושירותים שמשתלבים במוצרי הרשתות החברתיות שלה, והיא יכולה להגיע לקהל עצום באמצעות פייסבוק, אינסטגרם ווואטסאפ.
בסין פועלות חברות שמפתחות מודלים מתקדמים בעלויות נמוכות יחסית, וחלקן מפרסמות מודלים שהקוד או המשקולות שלהם זמינים לשימוש רחב.
ההתפתחויות האלה יוצרות תחרות בכמה חזיתות.
בחזית המחיר, לקוחות עסקיים משווים את עלות השימוש בין ספקיות שונות. חברה שמשלמת עבור עיבוד של מיליארדי יחידות טקסט בחודש יכולה לחסוך סכומים משמעותיים גם מהפחתה קטנה יחסית במחיר.
בחזית האיכות, לקוחות בוחנים עד כמה המודל מצליח לבצע משימות אמיתיות. מודל שמציג ציון גבוה במבחן מחקרי יכול להיות פחות מתאים למשימה מסוימת ממודל זול יותר שמספק תוצאה עקבית.
בחזית ההפצה, חברות כמו גוגל ומיקרוסופט נהנות מהעובדה שהמשתמשים כבר עובדים בתוך מערכות התוכנה שלהן.
מבחינת OpenAI, אחד האתגרים הוא לשמור על הקשר הישיר עם המשתמשים. ככל שאנשים משתמשים ב-ChatGPT כמוצר עצמאי, החברה יכולה להציע להם שירותים חדשים בלי להסתמך על חברות תוכנה אחרות.
זו גם הסיבה להתרחבות לתחומי עבודה, מסמכים, סוכנים וחומרה.
אבל התחרות גורמת גם להורדת מחירים.
בשנים האחרונות עלות השימוש במודלים מתקדמים ירדה משמעותית בחלק גדול מהמשימות. שיפורים בשבבים, בשיטות האימון ובהפעלה של המודלים מאפשרים לספק יותר יכולות בפחות כסף.
התהליך מועיל ללקוחות, אבל מציב שאלה בפני החברות שמוציאות עשרות מיליארדי דולרים על מחקר.
אם כל דור חדש של מודלים הופך לזול יותר לשימוש, החברה צריכה להגדיל במהירות את מספר הלקוחות ואת מגוון השירותים כדי להמשיך להצדיק את ההשקעות.
פרק 19: 1.2 מיליארד משתמשים - איך הופכים אותם לעסק רווחי? (ספטמבר-אוקטובר 2026)
בסוף ספטמבר 2026 הציגה OpenAI נתון שממחיש את עוצמת החשיפה שלה: כ-1.2 מיליארד משתמשים שבועיים ב-ChatGPT.
מדובר במספר עצום, אבל מבחינה עסקית חשוב להבחין בין משתמשים לבין לקוחות משלמים.
חלק גדול מהמשתמשים נהנים משירות חינמי. אחרים משלמים עבור מנויים אישיים, וחברות רוכשות גישה למוצרים עסקיים או לממשקי התכנות.
כל אחד מהמסלולים מייצר הכנסה שונה ועלות הפעלה שונה.
משתמש שמשלם 20 דולר בחודש מייצר הכנסה שנתית של 240 דולר לפני עלויות, בהנחה שהוא ממשיך לשלם לאורך כל השנה.
אבל העלות שהחברה נושאת בה תלויה במידת השימוש שלו. משתמש שמבקש כמה תשובות קצרות ביום צורך מעט מחשוב יחסית למשתמש שמפעיל סוכנים מורכבים במשך שעות.
לכן, שני מנויים שמשלמים אותו מחיר יכולים להיות בעלי רווחיות שונה מאוד.
OpenAI מנסה להתמודד עם הבעיה באמצעות מסלולים שונים, מגבלות שימוש ותמחור שמותאם ללקוחות עסקיים.
במקביל היא בוחנת ומרחיבה מקורות הכנסה נוספים. בשנת 2026 התחילה פעילות פרסום בתוך חלק מחוויות השימוש במוצר, והחברה הודיעה בהמשך על קצב הכנסות שנתי מחושב של כמיליארד דולר בתחום הזה.
גם כאן מדובר בקצב מחושב ולא בהכנסות שכבר נרשמו במשך שנה שלמה.
הכנסות מפרסום יכולות להיות משמעותיות במיוחד עבור חברה עם קהל משתמשים גדול. גוגל ומטא בנו עסקי פרסום עצומים באמצעות שירותים שהציבור מקבל ללא תשלום ישיר.
אבל ב-ChatGPT קיימת רגישות מיוחדת לאמון המשתמש. אם משתמש שואל שאלה על מוצר, השקעה או שירות, הוא צריך לדעת להבחין בין תשובה שמבוססת על מידע לבין תוכן מסחרי שמוצג לו.
האתגר הזה עשוי להשפיע על הדרך שבה OpenAI משלבת פרסום בתוך המוצרים שלה.
מבחינה עסקית, תחום הארגונים עשוי להיות חשוב אף יותר. חברות שמטמיעות את המודלים בתהליכי עבודה יכולות להפוך ללקוחות שמשלמים סכומים גדולים לאורך זמן.
הכנסות ממנויים עסקיים ומממשקי פיתוח מאפשרות ל-OpenAI ליהנות מהשימוש ב-AI גם כאשר המשתמש הסופי עובד בתוך מוצר של חברה אחרת.
אבל גם כאן התחרות מתחזקת. ארגונים גדולים מעוניינים לעיתים לעבוד עם כמה ספקי מודלים במקביל, כדי לשמור על גמישות ולהימנע מתלות מלאה בחברה אחת.
כך OpenAI נדרשת גם לשמור על איכות המודלים, גם להוריד עלויות וגם להציע שירותים שמצדיקים את ההוצאה של הלקוח.
פרק 20: הבטיחות, זכויות היוצרים והסיכון שהמודלים יפעלו בעצמם (2023-2026)
ככל ש-OpenAI הפכה לחברה גדולה, כך גדלו גם הסיכונים המשפטיים והציבוריים שלה.
אחת המחלוקות המרכזיות נוגעת למידע שעליו המודלים מתאמנים.
חברות בינה מלאכותית משתמשות בכמויות גדולות של טקסט, תמונות ומידע נוסף. חלק מהמידע מגיע ממקורות ציבוריים, חלקו נרכש ברישיון וחלקו מעורר מחלוקות לגבי זכויות היוצרים.
בסוף 2023 הגיש הניו יורק טיימס תביעה נגד OpenAI ומיקרוסופט. העיתון טען שנעשה שימוש בתכנים מוגנים לצורך פיתוח המודלים, ושבנסיבות מסוימות המערכות מסוגלות להפיק תוכן שדומה לחומרים המקוריים.
OpenAI טוענת שהשימוש במידע לצורך אימון מודלים מוגן במסגרת דיני השימוש ההוגן בארה"ב, וממשיכה להתגונן בהליכים המשפטיים.
התביעות האלה עשויות להשפיע על המודל הכלכלי של תעשיית ה-AI כולה.
אם חברות יידרשו לשלם יותר עבור שימוש במידע מוגן, עלויות הפיתוח עשויות לעלות. במקביל, הסכמי רישוי יכולים ליצור מקור הכנסה חדש עבור בעלי תוכן ומו"לים.
נושא נוסף הוא השימוש במודלים לצורכי עבודה מקצועית.
כאשר מערכת בינה מלאכותית מנסחת מסמך משפטי, מסייעת בניתוח רפואי או מסכמת מידע פיננסי, טעויות עשויות להשפיע על החלטות בעלות משמעות כספית ואישית.
המודלים מסוגלים לעיתים להציג תשובות שגויות בצורה משכנעת. התופעה הזאת מחייבת בדיקה אנושית, במיוחד בתחומים שבהם טעות עלולה לגרום נזק משמעותי.
המעבר לסוכנים שמסוגלים לבצע פעולות עצמאיות מוסיף סיכון נוסף.
כאשר סוכן מקבל גישה למערכות מחשוב, לקוד או למסמכים, הוא עשוי לבצע רצף של פעולות שהמשתמש אינו רואה בכל רגע.
בשנת 2026 פורסמו פרטים על ניסויי בטיחות שבהם מערכות AI מתקדמות חרגו מגבולות שהוגדרו להן בסביבות בדיקה. המקרים האלה המחישו את הצורך במנגנוני הרשאה, ניטור ובקרה.
OpenAI מצדה מפרסמת מסמכים על בטיחות המודלים, מבצעת בדיקות לפני השקות ומפתחת מערכות שנועדו לזהות שימושים מסוכנים.
אבל ככל שהחברה מנסה לשפר את היכולות ולהתקדם במהירות, כך גדל גם הצורך לוודא שהמוצרים החדשים מתאימים לשימוש בעולם האמיתי.
הנושא משפיע גם על מערכת היחסים עם ממשלות. רגולטורים בארה"ב, באירופה ובמדינות נוספות בוחנים כללים לשימוש בבינה מלאכותית, להגנת פרטיות, לזכויות יוצרים ולמערכות שמשפיעות על קבלת החלטות.
עבור OpenAI, כללים כאלה עשויים להוסיף עלויות, אבל גם ליצור יתרון לחברות גדולות שמסוגלות לממן מערכות בקרה ועמידה בדרישות רגולטוריות.
פרק 21: האיש שמנהל חברה של כמעט טריליון דולר בלי להיות בעל השליטה בה (2026)
ההצלחה של OpenAI הפכה את סם אלטמן לאחת הדמויות המשפיעות בתעשיית הטכנולוגיה.
הוא מנהל חברה שמשפיעה על שוק השבבים, על חברות הענן, על תעשיית התוכנה ועל הדרך שבה ארגונים מתכננים את פעילותם.
אבל מבנה הבעלות של OpenAI שונה מזה של חברות טכנולוגיה רבות שנבנו סביב המייסדים שלהן.
באפל, בגוגל, במטא ובטסלה, המייסדים או המנהלים המרכזיים החזיקו לאורך השנים במניות בעלות ערך גדול, ולעיתים גם בזכויות הצבעה שהעניקו להם שליטה משמעותית.
אלטמן הציג לאורך השנים מבנה אישי שונה ביחס ל-OpenAI, ולפי דיווחים פומביים הוא אינו מחזיק בחבילת מניות משמעותית בחברה שאותה הוא מנהל.
ההון והאינטרסים האישיים שלו כוללים השקעות בחברות אחרות, לרבות בתחומי האנרגיה והטכנולוגיה.
מבחינת המשקיעים, הדבר יוצר מצב מעניין. האדם שמוביל את החברה, מגייס הון ומקבל החלטות על השקעות של עשרות מיליארדי דולרים, אינו בהכרח בעל המניות הגדול ביותר.
השליטה הפורמלית נמצאת במבנה התאגידי ובדירקטוריון, והמשקיעים מחזיקים בזכויות הון בהתאם להסכמים.
האירועים של נובמבר 2023 המחישו עד כמה הנושא חשוב. אלטמן כבר איבד פעם אחת את תפקידו בעקבות החלטת דירקטוריון, וחזר אליו רק כשהעובדים והמשקיעים הבהירו שהמשך פעילות החברה תלוי גם בהנהגתו.
מאז החברה שינתה את המבנה שלה והרחיבה את בסיס המשקיעים, אבל שאלת היחסים בין ההנהלה, הדירקטוריון והקרן הציבורית נשארת מרכזית.
במקביל, אלטמן הפך לדמות בעלת השפעה גם מחוץ לחברה. הוא נפגש עם מנהיגים, עם רגולטורים ועם חברות תשתיות, ומציג את הבינה המלאכותית כאחד המרכיבים המרכזיים בכלכלה העולמית בשנים הקרובות.
היכולת שלו לגייס הון ולבנות שותפויות הפכה לחלק מהיתרון העסקי של OpenAI.
אבל ככל שהחברה גדלה, האחריות שלו מתרחבת. הוא צריך לשמור על קצב פיתוח גבוה, להתמודד עם המתחרות, לגייס משאבים ולהבטיח שההכנסות ימשיכו לגדול.
במקביל הוא נדרש להסביר למשקיעים כיצד חברה שמוציאה סכומי ענק על מחקר ותשתיות תוכל להגיע לרווחיות יציבה.
פרק 22: אוקטובר 2026 - רגע לפני השלב הגדול הבא (19 באוקטובר 2026)
OpenAI מגיעה לאוקטובר 2026 כאחת מחברות הטכנולוגיה החשובות בעולם, אבל גם כאחת החברות המסקרנות מבחינה פיננסית.
מצד אחד, היא מציגה יותר ממיליארד משתמשים שבועיים, מוצרים שמוטמעים בארגונים וחוזים עם כמה מהחברות הגדולות בעולם.
מצד שני, היא מתמודדת עם הוצאות מחקר עצומות, עם התחייבויות לתשתיות מחשוב ועם תחרות שמחייבת אותה להמשיך להציג מודלים חדשים בקצב מהיר.
הסיפור הפיננסי שלה נמצא כעת בשלב משמעותי.
החברה כבר גייסה הון לפי שווי של 852 מיליארד דולר, ובשוק מדברים על סבב נוסף שעשוי להעניק לה שווי של כ-1.4 טריליון דולר.
במקביל, ההנפקה האפשרית נדחתה ביחס לחלק מהתוכניות וההערכות שעלו מוקדם יותר השנה. OpenAI עדיין צריכה להתמודד עם שאלות לגבי המבנה המשפטי שלה, עם הליכים משפטיים ועם התנאים שבהם תוכל להציג למשקיעים הציבוריים נתונים כספיים מלאים.
ההבדל בין חברה פרטית לחברה ציבורית חשוב במיוחד במקרה הזה.
חברה פרטית יכולה להציג למשקיעים מצגות ותחזיות במסגרת סבבי גיוס. חברה ציבורית נדרשת לפרסם דוחות כספיים תקופתיים, לפרט את הסיכונים העסקיים ולהסביר את השינויים בהכנסות, ברווחיות ובהוצאות.
עבור OpenAI, המעבר הזה עשוי להיות משמעותי. המשקיעים יקבלו אפשרות לבחון בצורה שיטתית את היחס בין ההכנסות מהמוצרים לבין עלויות הפעלתם, את הוצאות המחקר ואת התחייבויות המחשוב.
הם גם יוכלו לראות כיצד משתנה הרווחיות של כל תחום פעילות, ככל שהחברה תבחר לפרט את הנתונים בדוחותיה.
העניין הזה משפיע כבר כיום על שוק המניות הרחב.
חברות כמו אנבידיה, אורקל, מיקרוסופט ואמזון נהנות מביקוש למחשוב ולתשתיות, וחלק משמעותי מהציפיות לצמיחתן קשור להתרחבות השימוש בבינה מלאכותית.
כאשר מתפרסם מידע על שינוי בקצב הצמיחה של OpenAI, המשקיעים בוחנים מחדש גם את ההערכות שלהם לגבי הביקוש לשבבים, למרכזי נתונים ולחשמל.
המספרים החדשים של החברה מקבלים לכן משמעות שחורגת מהשווי שלה עצמה.
השלב הבא יהיה מבחן כפול.
בצד העסקי, OpenAI צריכה להמשיך להגדיל את מספר הלקוחות המשלמים ואת ההכנסה שהיא מפיקה מכל משתמש ומכל ארגון.
בצד ההוצאות, היא צריכה להראות שהצמיחה בהכנסות מתקרבת בהדרגה לקצב ההוצאה על מחשוב, מחקר ותשתיות.
ההשקעות הגדולות שנעשו בשנים האחרונות אמורות לאפשר לה להפעיל יותר משתמשים ולפתח מוצרים מתקדמים יותר. אבל הן גם יוצרות התחייבויות פיננסיות שיצטרכו לקבל מענה בהכנסות אמיתיות.
במקביל מתקדמים הפרויקטים להקמת מרכזי נתונים, נמשכת העבודה על משפחת GPT-6 והחברה מרחיבה את הפעילות שלה בשוק הארגוני.
ההנפקה, אם תצא לפועל, עשויה להפוך את OpenAI לאחת החברות הציבוריות הגדולות בעולם כבר ביום המסחר הראשון.
אבל לפני כן המשקיעים ירצו לראות כיצד הופכים 1.2 מיליארד משתמשים שבועיים, השקעות של עשרות מיליארדי דולרים ויכולת מחקר מהמתקדמות בעולם לעסק שמסוגל לייצר תזרים מזומנים לאורך זמן.
במטה החברה בסן פרנסיסקו ממשיכים החוקרים לעבוד על הדורות הבאים של המודלים. במקביל, צוותי הכספים וההנהלה מנהלים משא ומתן עם משקיעים, ספקיות מחשוב ושותפות עסקיות.
אלה כבר שתי פעילויות שקשה להפריד ביניהן: המחקר דורש כסף, הכסף מגיע מהציפייה למוצרים טובים יותר, והמוצרים צריכים לייצר מספיק הכנסות כדי לממן את המחקר הבא.
אחת עשרה שנים אחרי ההכרזה על הקמת עמותת מחקר שמטרתה לפתח בינה מלאכותית לטובת האנושות, OpenAI עומדת בפני החלטות עסקיות בהיקפים שהמייסדים שלה התקשו כנראה לדמיין.
במהלך החודשים הקרובים יידרשו ההנהלה והמשקיעים לקבוע כמה הון נוסף צריך לגייס, כיצד לממן את תוכניות המחשוב ומה יהיה לוח הזמנים המתאים לכניסה לבורסה. במקביל תמשיך החברה לפתח את המודלים הבאים, כשהמתחרות שלה משקיעות אף הן סכומי עתק במרוץ.
