Run:ai - בינה מלאכותית שמגייסת 75 מיליון דולר
הסטארטאפ Run:ai גייס 75 מיליון דולר בהובלת אינסייט וטייגר גלובל. החברה פיתחה תוכנה לניהול וייעול משאבי מחשוב של בינה מלאכותית וגייסה מאז הקמתה 118 מיליון דולר. משקיעים נוספים שהצטרפו בסבב גיוס C הם TLV Partners ו- S Capital VC
על פי החברה, כספי ההשקעה ישמשו להרחבת מרכז הפיתוח בתל אביב, קליטת מפתחים, מהנדסים, מומחי בינה מלאכותית, מנהלי מוצר ואנשי שיווק וכן להגדלת הרחבת הצוותים בעולם ובחינת רכישות אסטרטגיות של סטארטאפים.
מדובר במערכת הפעלה עבור מעבדי בינה מלאכותית, המבוססת על טכנולוגיות וירטואליזציה מתקדמות. פלטפורמת Atlas של החברה מאגדת את כל משאבי המחשוב של הארגון ומקצה באופן דינמי ואוטומטי משאבים לכל המשימות הרצות במקביל בהתאם לצורך ולתיעדופים הארגוניים. הפלטפורמה פועלת בשרתי החברה ובענן ומלווה את הארגון בכל השלבים ממחקר ופיתוח אפליקציות בינה מלאכותית ועד להפעלתן בסביבות פרודקשן.
החברה רשמה צמיחה חדה בשנה האחרונה עם גידול של פי 9 בהכנסות (אבל זה לא אומר הרבה. כמה הכנסות היו קודם? כמה כעת?) והגדלת הצוות פי שלושה ל-70 עובדים במשרדי החברה בישראל וארה"ב.
- סבב A הורחב: סטראטאפ הפינטק יוטילה גייס 22 מיליון דולר
- אנלייט קיבלה 403 מיליון דולר למימון פרויקטים בארה"ב
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
החברה הוקמה בשנת 2018 על ידי עמרי גלר, מנכ״ל החברה, שעבד בעברו ביחידה טכנולוגית במשרד ראש הממשלה. וד״ר רונן דר, סמנכ"ל טכנולוגיה, חוקר לשעבר באוניברסיטת תל אביב ומהנדס אלגוריתמים באנוביט ובאפל.
בין הלקוחות של Run:AI חברות מ-Fortune 500 וכן סטארטאפים שעושים שימוש בבינה מלאכותית במגוון תחומים כמו פיננסים, רכב, בריאות, ומוסדות אקדמיים מובילים.
עמרי גלר, מנכ"ל Run:ai: "בינה מלאכותית היא השלב הבא בהתפתחות האנושות. השנה צפויות ההשקעות העולמיות על בינה מלאכותית להסתכם ב-433 מיליארד דולר, עליה של קרוב ל-20% בשנה אחת. מגמה זו צפויה להתחזק ככל שהשימוש בבינה מלאכותית יתרחב והניהול שלה יתייעל".
רונן דר, מייסד שותף ומנהל טכנולוגי: "אנחנו עושים עבור חומרת בינה מלאכותית את מה ש-VMware והווירטואליזציה עשו לעולם המחשוב המסורתי - יותר יעילות, ניהול פשוט יותר ופרודוקטיביות משתמש גבוהה יותר. למחשוב CPU מסורתי יש תוכנה עשירה עם כלי פיתוח רבים להפעלת יישומים בקנה מידה. עם זאת, בינה מלאכותית פועלת על מאיצי חומרה ייעודיים כגון GPUs שיש להם מעט כלים שיעזרו ביישום ובקנה מידה שלהם. במערכת Atlas בנינו שכבת תוכנה מקורית בענן שמפשטת באופן אוטומטי את חומרת בינה מלאכותית ומאפשרת למפתחים ולאנשי IT לקבל יותר ממשאבי המחשוב ולהאיץ פרויקטים של בינה מלאכותית."
- OpenAI משיקה את GPT-5.2: המירוץ מול גוגל מתחמם
- OpenAI משיקה את GPT-5.2 - בניסיון לחדש את ההובלה במרוץ ה-AI
- תוכן שיווקי שוק הסקנדרי בישראל: הציבור יכול כעת להשקיע ב-SpaceX של אילון מאסק
- חברת הפינטק Airwallex גייסה 330 מיליון דולר

OpenAI משיקה את GPT-5.2 - בניסיון לחדש את ההובלה במרוץ ה-AI
המודל המעודכן מציע שיפור משמעותי ביכולות תכנות, ניתוח והסקה, אך ההתקדמות מגיעה לצד לחצים תחרותיים, עלויות תשתית עצומות ושינויי אסטרטגיה שממקדים את החברה בשוק העסקי והמפתחים
OpenAI הציגה את GPT-5.2, עדכון משמעותי למודל הבינה המלאכותית שלה, בזמן שהלחץ התחרותי בענף גובר. השקת Gemini 3 של גוגל, שקיבל הערכה גבוהה על יכולותיו בתחומי
קוד והסקה מורכבת, הציבה אתגר ממשי לחברה. כעת OpenAI מנסה לחדד מחדש את יתרונותיה ולהציע כלי עבודה שישרתו לא רק משתמשים פרטיים, אלא בעיקר ארגונים ומפתחים שמחפשים פתרונות מתקדמים ויציבים.
המודל החדש מבטיח יכולת משופרת בביצוע משימות ארוכות ומורכבות בתחומי תכנות, מתמטיקה וניתוח נתונים. ב-OpenAI מציינים כי המערכת מהירה יותר מגרסאות קודמות ומסוגלת להתאים את אופן העבודה שלה למשימות שונות, בהתאם לשלושת המודלים המוצעים: גרסה מהירה, גרסה "חושבת" המיועדת למשימות מורכבות וגרסת פרימיום מדויקת במיוחד.
מאחורי ההשקה מסתתר גם לחץ פנימי. מנכ"ל החברה, סם אלטמן, הודיע בתחילת החודש על "קוד אדום" פנימי, בעקבות ירידה בתנועת המשתמשים ועלייה בפעילות המתחרים. המסר לעובדים היה ברור: שינוי סדרי עדיפויות והאצה של הפיתוח סביב ChatGPT. כחלק מהמהלך, GPT-5.2 מופנה בראש ובראשונה לשוק העסקי ולמפתחים. החברה מבקשת להפוך את המודל לכלי עבודה מרכזי בבניית אפליקציות מבוססות בינה מלאכותית, במטרה להעמיק את החדירה בשוק הארגוני ולהגדיל הכנסות.
במקביל, החברה מתמודדת עם השקעות עתק שנועדו לתמוך בהרחבת התשתית, סכומים שצפויים לעלות על טריליון דולר בשנים הקרובות. התחייבויות כאלה ניתנו בתקופה שבה OpenAI נתפסה כמובילה ברורה בשוק, אך התחרות מול גוגל ואנתרופיק מציבה אתגר אחר לחלוטין.
- מיקרוסופט ו-OpenAI בלב פרשת רצח-התאבדות בקונטיקט
- רדיט, לא הניו יורק טיימס: המקורות האמיתיים שמזינים את ChatGPT
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
המודל החדש מציג שיפור בביצועים
בזירת הביצועים, GPT-5.2 מציג שיפור בציונים במבחני קוד, מדעים וניתוח טקסט ארוך, לעומת גרסאות קודמות. לפי הנתונים שהציגה החברה, הגרסה "החושבת" מתמודדת בהצלחה עם בעיות הדורשות מספר שלבי הסקה, ומפחיתה באופן משמעותי את שיעור הטעויות בתשובות. מבחנים אלו ממקמים את OpenAI מחדש מול גוגל, במיוחד מול יכולת ה-Deep Think של Gemini 3, שהובילה את הדירוגים במהלך החודש האחרון. לדברי אנשי הפיתוח בחברה, היכולת להתמודד עם אתגרים מתמטיים היא למעשה מדד לכושר ניתוח רחב יותר, שיכול להשפיע על משימות כמו חיזוי פיננסי או הערכת סיכונים.
GPT5OpenAI משיקה את GPT-5.2: המירוץ מול גוגל מתחמם
המודל החדש עוקף מומחים אנושיים ב-71% ממשימות העבודה; הסכם מיליארד דולר עם דיסני
OpenAI השיקה את GPT-5.2, גרסה משופרת של מודל הדגל שלה שהושק באוגוסט, עם דגש על יישומים מקצועיים. המודל כולל שלוש גרסאות – Instant, Thinking ו-Pro - הזמינות ראשונית למנויי ChatGPT Plus ו-Pro דרך האפליקציה וה-API. לפי נתוני OpenAI, GPT-5.2 עוקף או משתווה לביצועי מומחים אנושיים ב-70.9% ממשימות עבודה מתוך 44 תחומי עיסוק, כולל פיננסים, בריאות, תכנות וניתוח נתונים.
ההשקה מגיעה שבועות ספורים אחרי הכרזת "קוד אדום" פנימית של המנכ"ל סם אלטמן ב-2 בדצמבר, שנועדה להתמודד עם התקדמות מודל Gemini 3 של גוגל, שדיווחים מצביעים על עליונותו בביצועים לוגיים ומתמטיים.

שדרוגים טכניים וביצועים
השדרוגים הטכניים כוללים חלון הקשר של 400,000 טוקנים, המאפשר עיבוד מאות מסמכים בו-זמנית, ושיפור של 25% ביכולת שימוש בכלים חיצוניים כמו גיליונות אלקטרוניים ומצגות. בדגש על תחומי ידע, המודל מציג ציונים גבוהים יותר במבחני ביצועים: 100% ב-AIME 2025 למתמטיקה ללא כלים, 55.6% ב-SWE-Bench Pro לקידוד (לעומת 43.3% של Gemini 3 Pro), ו-92% בהבנת ראייה מורכבת.
- מיקרוסופט ו-OpenAI בלב פרשת רצח-התאבדות בקונטיקט
- רדיט, לא הניו יורק טיימס: המקורות האמיתיים שמזינים את ChatGPT
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
ידע המודל מעודכן עד 31 באוגוסט 2025, מה שמבטיח רלוונטיות לאירועים עדכניים. פידג'י סימו, מנכ"לית חטיבת היישומים שהצטרפה במאי, ציינה כי GPT-5.2 מיועד לייצר "ערך כלכלי אמיתי" דרך ביצוע פרויקטים מרובי-שלבים, כולל יצירת קוד נקי יותר ותיקון באגים אוטומטי.
