שאיפת הבינה המלאכותית של מסיושי סון

השקעות אסטרטגיות של SoftBank בבינה מלאכותית

מסיושי סון, יו”ר ומנכ”ל קבוצת SoftBank, הביע את חזונו לגבי ASI (Artificial Super Intelligence), וטען ש’בתוך עשור, הבינה המלאכותית תגיע לרמת אינטליגנציה הגדולה פי עשרת אלפים מזו של בני האדם’. הצהרה זו, שנאמרה בפורומים ציבוריים שונים בשנת 2024, מדגישה את המיקוד המואץ והמהלכים האסטרטגיים של SoftBank בתחום הבינה המלאכותית. סביב תקופה זו, SoftBank הגבירה באופן משמעותי את השקעותיה והיוזמות האסטרטגיות שלה בתחום הבינה המלאכותית.

בשנת 2024, קבוצת SoftBank ביצעה סדרה של השקעות בולטות בחברות המונעות על ידי בינה מלאכותית. אלה כללו השקעה בסטארט-אפ הבינה המלאכותית Perplexity AI, הובלת סבב השקעות בסטארט-אפ הרובוטים ההומנואידיים Skild AI, הקמת מיזם משותף בתחום הבריאות עם Tempus AI בארצות הברית ורכישת Graphcore, חברת שבבי בינה מלאכותית בריטית.

עד 2025, SoftBank הגבירה את שיתוף הפעולה שלה עם OpenAI. בסוף מרץ, SoftBank הרחיבה עוד יותר את נוכחותה בתחום שבבי הבינה המלאכותית על ידי הכרזה על רכישת Ampere, חברת עיצוב שבבים אמריקאית, תמורת 6.5 מיליארד דולר (כ-47 מיליארד יואן). יחד עם האחזקה המשמעותית הקיימת שלה ב-Arm, מהלכים אלה מצביעים על השאיפה האסטרטגית של SoftBank לחזק את השקעותיה בתשתית שבבי הבינה המלאכותית.

הזדמנות שהוחמצה עם Nvidia

שש שנים קודם לכן, SoftBank מכרה את כל האחזקות שלה ב-Nvidia, והחמיצה את הצמיחה הנפיצה שלאחר מכן של החברה, שהביאה אותה לשווי שוק של טריליון דולר. כעת, בעיצומו של גל הבינה המלאכותית הנוכחי, נראה ש-SoftBank חוזרת, ומסמנת את שאיפתה לאתגר את הדומיננטיות של Nvidia.

בנובמבר 2024, בפסגת בינה מלאכותית ביפן, מייסד ומנכ”ל Nvidia, ג’נסן הואנג, העיר לקהל, ‘ייתכן שאתם לא יודעים שבשלב מסוים, מאסה (מסיושי סון) היה בעל המניות הגדול ביותר של Nvidia’. לאחר מכן הוא שיתף בצחוק רגע של ‘בכי’ מדומה עם סון, והוסיף, ‘זה בסדר, אנחנו יכולים לבכות ביחד’. פרק זה נתפס כהזדמנות משמעותית שהוחמצה עבור SoftBank, תחושה שסון הודה בה בפומבי בצער.

בשנת 2017, SoftBank רכשה מניות Nvidia בשוק הפתוח, ובסופו של דבר החזיקה כמעט 5% מהחברה, מה שהפך אותה לאחת מבעלי המניות הגדולים ביותר של Nvidia. עם זאת, SoftBank מכרה את אחזקותיה בשנת 2019, והחמיצה את העלייה של Nvidia לשיא מסלול הצמיחה שלה. ההתלהבות של סון להשקיע בשבבי בינה מלאכותית הולכת וגוברת. בראיון פומבי באוקטובר 2024, הוא טען ש-Nvidia ‘מוערכת בחסר’.

במהלך השנתיים האחרונות, קבוצת SoftBank פעלה באופן פעיל ליצירת בריתות והשקעה בשבבי בינה מלאכותית ותשתיות קשורות כדי לממש את חזון ה-ASI שלה, אולי במטרה לתקן את הטעויות של העבר. סון אפילו ניסח רציונל: לקדם את התפתחות האנושות על ידי קידום הפיתוח של בינה מלאכותית על. הוא צופה שבינה מלאכותית על (ASI) תושג עד 2035.

סון מדגיש ש-ASI שונה מ-AGI (Artificial General Intelligence) הנדונה יותר. AGI מתייחס לאינטליגנציה כללית המסוגלת להתמודד עם משימות מרובות ולהפגין גמישות דמוית אדם, שסביר להניח שלא תשנה באופן משמעותי את הכללים הקיימים בחברה האנושית. ASI, לעומת זאת, תעלה בהרבה על האינטליגנציה האנושית, ותסמן נקודת מפנה בהיסטוריה האנושית, כאשר רובוטים אינטליגנטיים המונעים על ידי ASI יבצעו משימות פיזיות שונות בשם בני האדם.

אסטרטגיית פריסת ה-ASI של SoftBank

על פי התוכנית של קבוצת SoftBank, פריסת ASI כוללת ארבעה ממדים עיקריים:

• שבבי בינה מלאכותית
• מרכזי נתונים של בינה מלאכותית
• רובוטים של בינה מלאכותית
• אנרגיה

ביניהם, שבבי בינה מלאכותית הם התשתית המרכזית.

‘Arm תספק את הטכנולוגיה הבסיסית עבור ASI’, הצהיר סון. הוא הוסיף שבעוד ש-Arm משמעותית, אף חברה בודדת לא יכולה להשיג ASI לבדה. כל חברי קבוצת SoftBank יעבדו יחד כדי להשיג מטרה זו. זה מסביר את הרכישה הגוברת של SoftBank של חברות בתחום שבבי הבינה המלאכותית: החל מהשקעתה ב-Arm, ואחריה רכישת Graphcore ו-Ampere, אסטרטגיית שבבי הבינה המלאכותית של SoftBank הופכת ברורה יותר ויותר.

אנאנד ג’ושי, מנהל טכנולוגיות בינה מלאכותית ב-TechInsights, אמר ל-21st Century Business Herald ש-SoftBank שואפת להפוך למובילה גלובלית בבינה מלאכותית כללית (AGI), ופעילויות ההשקעה האחרונות שלה משקפות שאיפה זו.

‘כדי לממש את מלוא הפוטנציאל של יישומי AGI, יש צורך בתשתית שלמה, המכסה שבבים, IP, שרתים, מעבדים, מאיצי בינה מלאכותית ועוד’, הסביר עוד. כאשר SoftBank משקיעה במוליכים למחצה של בינה מלאכותית, היא תמיד מתמקדת בחזון רחב יותר, כאשר השלושה יוצרים השלמה מושלמת בתוכנית זו: Arm מספקת IP של מעבדים עבור מרכזי נתונים; Ampere בונה שבבים ספציפיים למרכזי נתונים המבוססים על IPs אלה; ו-Graphcore מתמקדת במחקר ופיתוח של שבבי מאיצי בינה מלאכותית למרכזי נתונים.

לגבי האופן שבו השלושה ייצרו סינרגיות עסקיות, אנאנד ג’ושי ציין, ‘עדיין לא ברור אם שלוש החברות מתכננות לשלב מוצרים קיימים או להשיק פתרונות חדשים, אבל לשילוב של שלושת אלה יש פוטנציאל לבנות תשתית יישומי בינה מלאכותית שלמה’.

באמצעות שילוב אנכי זה, OpenAI יכולה לספק מודלים המותאמים לפעול על ארכיטקטורה בלעדית זו, ובכך להשיג ביצועי מודל מובילים בעולם. ‘לקוחות ארגוניים ירכשו את יכולות שרתי הבינה המלאכותית האלה באמצעות קריאות API, ומודל התשלום לפי שימוש צפוי מאוד ליצור עבורם רווחים עצומים’, הוסיף.

מכיוון ש-SoftBank בונה מערכת אקולוגית של שבבי ליבת בינה מלאכותית באמצעות השקעה ורכישה, יש הסבורים ש-SoftBank מתכננת ליצור מתחרה פוטנציאלית ל-Nvidia.

אתגרים ותחרות

עם זאת, בשלב זה, זה רק חזון. מצד אחד, Nvidia בנתה חפיר חזק המבוסס על יותר מעשור של השקעה מתמשכת במערכות אקולוגיות של תוכנה כגון CUDA. עד היום, שבבי GPU של Nvidia הם עדיין הבחירה הראשונה בתעשייה לאימון בינה מלאכותית. יתרון אקולוגי זה מעניק לה מחסום תחרותי מסוים בצד הסקת המסקנות של הבינה המלאכותית; מצד שני, ‘הברית נגד Nvidia’ שהשוק צוחקעליה מאיצה את צמיחתה. דוגמה טיפוסית היא שספקי שירותי ענן חוזרים במהירות על שבבי הסקת מסקנות של בינה מלאכותית שפותחו בעצמם באמצעות שיתוף פעולה עם חברות עיצוב שבבי ASIC, ו-Broadcom ו-Marvell (Marvell Electronics) הם מוטבים חשובים.

מול הסביבה התחרותית הקיימת, לא קל למצטרפים חדשים לבצע פריצות דרך במהירות, במיוחד מכיוון ש-Graphcore ו-Ampere שתיהן התמודדו עם קשיים כספיים גדולים כאשר נרכשו על ידי SoftBank, מה שאומר שיש עדיין לשפר את יכולות המסחור של שתי החברות.

על פי הגילוי של SoftBank, ההכנסה התפעולית של Ampere הצטמצמה מ-152 מיליון דולר ל-16 מיליון דולר בין 2022 ל-2024, צמצום של כמעט פי עשרה. נראה שהחברה מנסה לשקם את הרווחיות, אך היא עדיין הפסידה 581 מיליון דולר נכון לשנת 2024. נכסים נטו וסך הנכסים ממשיכים גם הם לרדת באופן משמעותי.

על פי מידע ציבורי, Ampere התמקדה בתחילה במחשוב מותאם לענן ומאז התרחבה לתחום המחשוב של בינה מלאכותית (AI compute). מוצרי החברה מכסים מגוון רחב של עומסי עבודה בענן מהקצה למרכז הנתונים בענן.

מסמכים שהוגשו בעבר על ידי Graphcore מראים שהמכירות שלה בשנת 2022 הסתכמו ב-2.7 מיליון דולר, עם הפסד של 204.6 מיליון דולר.

לגבי תנאי הפעלה, אנאנד ג’ושי אמר ל-21st Century Business Herald שלמרות ש-Arm ו-Ampere ביצעו ביצועים טובים, ההתפתחות של Graphcore לא הייתה משביעת רצון.

‘השבבים של האחרונה מתקשים להגיע לרמת הביצועים של אותם דורות של מוצרים שיצאו בו זמנית, מה שהפך לאתגר העיקרי שלה. עם זאת, Graphcore הבינה את החשיבות של תמיכה בתוכנה והחלה להשקיע במעבדים ותחומים טכניים אחרים. קישור זה הוא בדיוק האתגר המרכזי של בניית תשתית בינה מלאכותית וחייב להתגבר עליו’, המשיך.

לדעתו של אנאנד ג’ושי, בהשוואה, שבבי שרתים המבוססים על ארכיטקטורת Arm נכנסו לשוק ויש להם מערכת אקולוגית תוכנה בוגרת יחסית. עם זאת, למוצרים אלה עדיין חסרה יכולת המידה האופקית (יכולת מידה) שיש לארכיטקטורת x86. ‘כדי להצליח, שלוש החברות האלה צריכות לעבוד יחד כדי לפתח מפת דרכים אחידה של תוכנה’.

ביניהם, Arm היא ללא ספק יצרנית בוגרת יחסית מבחינת פיתוח. למרות שבעיני הציבור, מוצרי שבבים המבוססים על ארכיטקטורת Arm מכסים יותר מ-99% מהסמארטפונים בשוק, בשנים האחרונות, היא מתפתחת במהירות גם עבור מרכזי נתונים, מחשבים אישיים ותחומים אחרים.

סגן נשיא בכיר של Arm ומנהל כללי של יחידת העסקים לתשתיות מוחמד עוואד פרסם לאחרונה מאמר המציין שלפני יותר משש שנים, Arm השיקה את פלטפורמת Arm Neoverse עבור הדור הבא של תשתית ענן. כיום, פריסת טכנולוגיית Neoverse הגיעה לגובה חדש: כמעט 50% מכוח המחשוב שנשלח לספקי שירותי ענן בקנה מידה היפרסקלי מובילים יתבסס על ארכיטקטורת Arm בשנת 2025. ספקי שירותי ענן בקנה מידה היפרסקלי כגון Amazon Web Services (AWS), Google Cloud ו-Microsoft Azure אימצו כולם את פלטפורמת המחשוב Arm כדי לבנות שבבים מותאמים אישית לשימוש כללי משלהם.

אנאנד ג’ושי אמר לכתבים ש-Arm הפכה לשחקנית חשובה בשוק מרכזי הנתונים. לדוגמה, אמזון מקדמת את השבב Graviton שפותח בעצמה כחלופה בעלות נמוכה ל-X86, וביצועי השוק שלה טובים כרגע. באופן דומה, סדרת המוצרים Graviton+Inferential של אמזון שפותחה בעצמה ממוקמת כחלופה בעלות נמוכה לפתרון x86+Nvidia. Nvidia גם התאימה את ארכיטקטורת Arm לשבבי Grace CPU שלה בסדרת המוצרים Blackwell.

‘לכן, אם SoftBank, Arm ו-Ampere יכולות ליישם בהצלחה אסטרטגיה זו, צפוי ש-Arm תהפוך לכוח שאי אפשר להתעלם ממנו בשוק מרכזי הנתונים’, המשיך.

אסטרטגיית השקעה רחבה יותר של SoftBank בבינה מלאכותית

עקב השקעה מוגזמת בתעשיות הקשורות לבינה מלאכותית, חברת SoftBank נדרשה להסביר את אסטרטגיית ההשקעה הכוללת שלה בתעשיית הבינה המלאכותית בוועידת המשקיעים בפברואר השנה.

נשיא ומנכ”ל החברה ג’וניצ’י מיאקאווה ניתח שזה כולל 8 רמות: פריסת פרויקט הבינה המלאכותית הארגונית ‘Cristal intelligence’ באמצעות מיזם משותף עם OpenAI; פיתוח מודל שפה גדול מקורי (LLM) במיוחד עבור יפנית; עבודה עם מיקרוסופט יפן כחלק מברית אסטרטגית בתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית; אספקת מודל Gemini של Google Workspace ללקוחות ארגוניים; הקמת פלטפורמת מחשוב בינה מלאכותית יפנית מובילה; הקמת מרכזי נתונים של בינה מלאכותית בהוקאידו ובאוסקה; פיתוח AI-RAN ופריסת AITRAS לקידום AI-RAN מהקונספט לחיים; בניית תשתית מחשוב מבוזרת במיוחד.

משמעות הדבר היא ש, מול חזון ה-ASI, הפריסה של SoftBank מכסה ממד מקיף מחומרה לתוכנה, מכוח מחשוב לתקשורת ומא תשתית לפתרונות.

באופן אובייקטיבי, זה גם צפוי לעזור לחברות שבבי בינה מלאכותית, שכיום נראות חלשות יחסית במשחק, לחזק עוד יותר את היכולות שלהן.

אנאנד ג’ושי אמר ל-21st Century Business Herald שערימת התוכנה המצוינת של Nvidia עלתה בהרבה על המתחרות שלה בביצועים. Ampere ו-Graphcore אינן מסוגלות כיום לעלות על Nvidia במונחים של ביצועים. ‘עליהן להתמקד ביתרון העלות הכוללת של הבעלות (Total Cost of Ownership), או להשתמש ביכולות מחיר/הסקה, ביחס ביצועים/צריכת חשמל כפריצת דרך להשגת פריצות דרך בתחרות בשוק’.

הוא ציין עוד כי מכיוון ש-SoftBank היא בעלת מניות של OpenAI, הן עשויות לייעל חלק מהמודלים של OpenAI בפלטפורמות Arm ו-Graphcore. מודלים אלה עשויים לייצג את טכנולוגיית ה-AGI המתקדמת ביותר ולאמץ אסטרטגיית מכירות בלעדית. זה יעניק להן יתרון ייחודי יחסית למתחרות שלהן.

‘בנוסף, אני מאמין ש-SoftBank תקדם התאמות למפת הדרכים הטכנולוגית של Arm כדי לעזור לפיתוח של Ampere ו-Graphcore. לכן, נראה שמפת הדרכים של ה-IP של Arm תתאים מקרוב לצרכי המודל הגדול של AI שהוצע על ידי OpenAI’, המשיך אנאנד ג’ושי.

SoftBank אכן מחזקת את הקשר העסקי שלה עם OpenAI.

בפברואר השנה, SoftBank הכריזה על שיתוף הפעולה שלה עם OpenAI לבניית ‘Crystal Intelligence’, ו-Arm היא גם חברה חשובה. SoftBank ציינה שכחלק מההסכם עם OpenAI, לחברות קבוצת SoftBank, כולל Arm ו-SoftBank Corporation, תינתן עדיפות ביפן לקבלת המודלים העדכניים והמתקדמים ביותר שפותחו על ידי OpenAI.

ב-1 באפריל הכריזה SoftBank על השקעה נוספת ב-OpenAI. SoftBank ציינה ש-OpenAI היא שותפה חשובה במאמציה להתקדם לעבר ASI. מאז ספטמבר 2024, החברה השקיעה בסך הכל 2.2 מיליארד דולר ב-OpenAI באמצעות SoftBank Vision Fund 2. ב-21 בינואר הכריזו SoftBank ו-OpenAI במשותף על תוכנית Stargate, שמטרתה לבנות תשתית AI ייעודית עבור OpenAI. הפעם, SoftBank מתכננת להשקיע בה עד 30 מיליארד דולר, כאשר 10 מיליארד דולר נוספים מוקצים למשקיעים משותפים.

כמובן, הגישה של SoftBank כלפי Nvidia אינה לגמרי הסנטימנט ‘תחרותי/עוין’ שהעולם החיצוני מאמין בו. בנובמבר 2024, כלומר, לפני ואחרי הדיאלוג בין ג’נסן הואנג ומסיושי סון, הכריזו Nvidia ו-SoftBank שהן יבצעו שיתוף פעולה עסקי. מצד אחד, SoftBank צריכה כיום להשתמש בשבבי GPU של Nvidia כדי לבנות תשתית מחשוב; מצד שני, ל-Nvidia יש גם פריסות בתאוצת תקשורת, שיעזרו לשפר את היכולות הטכניות של AI-RAN במסלול ה-ASI של SoftBank.

בפסגה שהוזכרה לעיל, אמר הואנג רנקסון בהתרגשות, ‘אני מעורב בתחום הטכנולוגיה שנים רבות, החל מגל המחשבים האישיים. כל תעשיית המחשוב התחילה במחשבים אישיים, ואז התפתחה לאינטרנט, מחשוב ענן, ענן נייד ובינה מלאכותית. מסיושי סון הוא האדם היחיד בעולם שבחר (בדיוק) מנצחים (פוטנציאליים) בכל סיבוב והתפתח לצדם’.

גל הבינה המלאכותית הנוכחי גואה, וגם תחום שבבי הבינה המלאכותית גואה, וענקיות מראות סימנים של האצת תחרות ושיתוף פעולה, ומחפשות יכולות שרשרת תעשייתית עשירות יותר. לא משנה מה תהיה התוצאה של ‘הסכם עשר השנים’ של מסיושי סון, הוא מניח את היסודות להערת שוליים חשובה בסיבוב החדש של הטרנספורמציה הטכנולוגית.