ג׳נסן הואנג, מנכ''ל ומייסד אנבידיה / צילום: Reuters, Walid Berrazeg
בשלושת הרבעונים האחרונים הספיקה אנבידיה להפוך ליקירת שוק ההון, כאשר נדמה שאין שיא של עצמה שהיא איננה שוברת. רק בסוף השבוע הפכה לחברת השבבים הראשונה שחצתה את רף השווי של 2 טריליון דולר, ורשמה את עליית השווי היומית הגבוהה ביותר אי פעם.
● ניתוח | עם תשואה של 43% בשנה: טרנד ההשקעות החדש שמתחיל לסחוף את הישראלים
● כמה הרוויחו החוסכים הישראלים מהזינוק של אנבידיה?
● ראיון | יו"ר יוניטרוניקס לאחר האקזיט: "מצטער שלא הכנסתי את קרן פימי לפני 10 שנים"
"אפקט אנבידיה", כפי שהוא מכונה בשוק, מפזר אבקת כוכבים גם על כל חברה ציבורית אחרת הקשורה בה. אלה שמספקים לה חומרים וציוד או מקבלים ממנה השקעה - זוכים לפרמייה נאה מהמשקיעים.
אנבידיה זוכה להצלחה הגדולה בזכות הימור שנטלה לפני זמן רב, עוד לפני טרנד הבינה המלאכותית היוצרת: את המעבד הגרפי שפיתחה לפני כשלושים שנה להאצת משחקי וידאו, היא התאימה לפעילות של אימון והפעלה של בינה מלאכותית.
את הפעולות המתמטיות הסבוכות בחישוב מיקום של דמות במשחק וידאו, אפשר לנצל גם כדי לאמן את המעבד המשולב ברכב להבין את הסכנות הנמצאות על הכביש, או למעבד בשרתי ענן לקרוא ולכתוב דואר אלקטרוני ללא מעורבות אדם. במעבד הגרפי של אנבידיה גלום היתרון העצום בחישוב של פעולות רבות בו זמנית, והיא עושה זאת, ככל הנראה, טוב יותר מכל יצרנית מעבדים גרפיים אחרת - בהן אינטל עם מעבד גאודי, או AMD שהשיקה לא מזמן את מעבד MI300.
אלא שהפתרון מגיע עם מחיר שאיננו נמוך. השבבים של אנבידיה יקרים, הגבוהים ביותר בתעשייה ומעמדה כמונופול בשוק שבבי השרתים - 80% מכלל השוק - מאפשר לה להפקיע מחירים ולהציג עלייה מתמשכת בהכנסות וברווחים. הרווח למניה זינק בשיעור של 424% בדוחות שפורסמו רק בשבוע שעבר.
אנבידיה איננה חושפת את מחירי השבבים שלה, אך בבדיקה באתר איביי, נמכר כרטיס אחד של מעבדים גרפיים של אנבידיה לבינה מלאכותית בטווח שנע בין 45 ל־60 אלף דולר. לשם השוואה, מחירי כרטיסי האצה גרפית המבוססים על שבביה ה־MI300 של AMD נעים בין 10 ל־15 אלף דולר בלבד.
רשימת המתנה ארוכה
אנבידיה יכולה להרשות לעצמה לגבות מחיר מופקע: המעבדים והשרתים שלה נמצאים בביקוש כה גבוה עד כי המנכ"ל והמייסד ג'נסן הואנג נדרש להתערב מדי פעם בהחלטה לאילו לקוחות למכור וכמה יחידות, על מנת לנווט בין הדרישות של כל ענקיות המחשוב והחברות הגדולות ביותר בתעשייה - בהן מיקרוסופט, אמזון, גוגל, מטא - ורשימת ההמתנה לגרסאות החדשות של המעבדים שלה היא בלתי נגמרת.
מבלי לומר זאת, המחירים היקרים והשליטה האולטימטיבית של חברה אחת בכל שוק הבינה המלאכותית היא אחת הסיבות לדאגה של מנכ"ל ענקית הבינה המלאכותית OpenAI סם אלטמן, והיוותה טריגר למסע גיוסי ההון שלו עבור מיזם שבבים בהובלת מדינות המערב, שיוכל להשביע את הרעב ההולך וגדל לחומרה בתחום הבינה המלאכותית. לא במקרה הופיע אלטמן בכנס שערכה דווקא אינטל, המתחרה באנבידיה בתחום ומעוניינת לסייע לחברות רבות אחרות לתכנן ולייצר שבבי בינה מלאכותית משלהן.
יעילות בצריכת חשמל
בד בבד עם ההצלחה של אנבידיה בשוק ההון, מנסים מהנדסי השבבים הממולחים ביותר לאתגר אותה במקום שבו הכי כואב לה: המעבד הגרפי, ולפתח תחליפים זולים, פשוטים ומותאמים יותר, לטענתם, לעידן הבינה המלאכותית. הבולט שבהם הוא ג'ים קלר, מבכירי תעשיית השבבים, שהיה אחראי על פיתוח מעבדי הליבה המרכזיים לאייפון של אפל ועל פיתוח מעבדי המחשבים של AMD.
קלר הקים את טנסטורנט (Tenstorrent) וגייס 100 מיליון דולר לפי שווי של מיליארד, מענקיות כגון סמסונג, יונדאי-קיה ופידליטי. ההצלחה שלו עלולה לסמן את סוף עידן המעבד הגרפי - או לכל הפחות להפוך אותו לנישה בענף הבינה המלאכותית.
קלר סבור שהמעבד הגרפי הוא פתרון מיושן, יקר ובעל צריכת חשמל גבוהה מדי, שפותח בכלל עבור בעיה אחרת, ואיננו מותאם לעתיד הבינה המלאכותית. אחת הבעיות הגדולות שלה היא גישה איטית מדי ויקרה מדי בצריכת החשמל שלה לתאי הזיכרון שבשבב.
אנבידיה אמנם משפרת את המעבד הגרפי שלה ומשיקה לעיתים קרובות גרסאות מותאמות יותר לשוק היעד, אך קלר סבור שהפתרון לעתיד הבינה המלאכותית יכול להגיע ממבנה אחר לחלוטין של חומרה: רשת של מעבדי ליבה (CPU) זולים יותר - בדומה לאלה המיוצרים באינטל או ב־AMD עבור שרתים ומחשבים אישיים - המתוכנתים לעבוד זה עם זה כרשת עצבית (רשת נוירונית) ומפותחים בקוד פתוח.
את התוכנה המצליחה של אנבידיה, המכונה קודה ומושכת אליה את מתכנתי הבינה המלאכותית, מחליף קלר בחבילת תוכנה משלו המכונה "בודה".
בכירים לשעבר באנבידיה
חברה נוספת המאתגרת את אנבידיה היא אנטתר הקנדית (Untether AI) שבין מנהליה הבכירים וחברי הדירקטוריון שלה יושבים בכירים לשעבר באנבידיה, ואינטל היא אחת מהמשקיעות בה באמצעות קרן ההון סיכון שלה. החברה פיתחה שבב זול יותר שלא עוסק באימון מודלים של בינה מלאכותית כפי שעושים המעבדים הגרפיים של אנבידיה, אלא בהפעלה של מודלים קיימים במוצרי קצה שונים.
מנכ"ל החברה עד לאחרונה, ארון ליינגאר, אמר בעבר בראיון כי הצליח לחבר פי שש יותר מצלמות אבטחה לרשת חנויות שהשתמשה במעבדים של אנטתר על פני המעבדים הגרפיים של אנבידיה שצרכו הרבה יותר חשמל, לטענתו.
חברת סריבראס (Cerebras) גייסה 723 מיליון דולר מקרן G42 מאיחוד האמירויות ובהשתתפות משקיעים פרטיים כמו מייסדי OpenAI סם אלטמן ואיליה סוצקבר, לצד סגן נשיא אינטל לשעבר, הישראלי דדי פרלמוטר, לטובת פיתוח שבב ענק הבנוי מפרוסת סיליקון שלמה, השבורה לחתיכות קטנות וארוזה יחד למעבד ליבה בעל יכולות בינה מלאכותית גבוהות.
אלטמן השקיע גם בסטארט-אפ המיסתורי ריין (Rain AI) שטרם השיק מוצר ולא הרבה פרטים נודעו עליו, למעט העובדה ש-OpenAI הזמינה ממנו שבבים.
חברות נוספות המאתגרות את אנבידיה עם שבבי AI משלהן הן דימטריקס שגייסה 110 מיליון דולר בהובלת מיקרוסופט; גרוק (Groq) של יוצאי גוגל שהוכיחה במבחנים מסוימים עד כמה שבביה מתעלים על אלה של אנבידיה, וגרפקור (Graphcore) שדווקא נכשלה עד כה בהוכחת ההיתכנות שלה כטובה יותר מזו של אנבידיה.
"הרבה מהחברות האלה מתאימות לשלב אחר של הפעלת בינה המלאכותית והוא שלב ה'הסקה', שבו משתמשים במודלים שכבר עברו אימון - שלב בו אין כרגע כל כך תחרות לאנבידיה", אומר לגלובס משה זלצברג, מנכ"ל חברת פיתוח השבבים Veriest.
"כלומר, אחרי שיצרת את המודלים החכמים, אתה נדרש להפעיל אותם ביומיום, וחברות רבות מנסות לייצר חומרה המאפשרת להפעיל את המודלים באופן זול, מהיר ויעיל יותר מבחינת צריכת החשמל, לעיתים עבור שימוש מאוד ספציפי כמו עיבוד תמונה לתחום הרכב או טקסט לעולם המסחר האלקטרוני".
אור דנון, מנכ"ל הסטארט־אפ היילו (Hailo) מסביר כי המעבדים של אנבידיה מצטיינים ביישומים גרפיים או בחישוב פעולות בינה מלאכותית בשרתים מרכזיים ובחוות שרתים, אך בכל הקשור במכשירי קצה כמו רכב, מצלמות, מכשור רפואי, רובוטיקה, מיכון תעשייתי וציוד לחנויות השוק פתוח יותר למתחרות, זאת כיוון שצריכת החשמל של המעבד של אנבידיה דורשת הספק גבוה יותר.
כך, בהיילו הישראלית פיתחו שבב שיעיל לטענת דנון פי 3־4 בצריכת ההספק ביחס למעבד גרפי של אנבידיה. דנון מוסיף: "השבב שלנו מעניין פחות את שוק אימון המודלים, אבל הלקוחות רוצים להפעיל אותם במחיר נמוך וביעילות רבה יותר. בעתיד יהיה מספר מוגבל של מודלים מאומנים, אבל מספר המכשירים שיבקשו להריץ מודל קיים של בינה מלאכותית יהיה אינסופי".