הואנג מנווידיה מתווה דרך בנוף הבינה המלאכותית

ניווט במהפכת ההסקה

ג’נסן הואנג, מנכ’ל Nvidia, נאם בכנס המפתחים השנתי של החברה בסן חוזה, קליפורניה, והדגיש את מעמדה החזק של Nvidia בעיצומה של טרנספורמציה משמעותית בתעשיית הבינה המלאכותית. הוא שם דגש על המעבר המתמשך משלב האימון של מודלי AI לשלב ההסקה, שבו עסקים מתמקדים יותר ויותר בהפקת תובנות מפורטות ומעשיות ממודלים אלה.

התייחסות לחששות המשקיעים ולדינמיקת השוק

הנאום של הואנג, שנישא בז’קט העור השחור והג’ינס המוכרים שלו, שימש כהגנה על מעמדה הדומיננטי של Nvidia בשוק שבבי ה-AI עתיר הסיכונים. חששות המשקיעים, שניזונו מדיווחים על מתחרים כמו DeepSeek הסינית שהשיגה ביצועי צ’אטבוט דומים עם פחות שבבי AI, הטילו צל על היתרון הבלתי מעורער לכאורה של Nvidia.

למרות נאומו הבטוח של הואנג, השוק הגיב בספקנות מסוימת. מניות Nvidia ירדו ב-3.4%, בדומה לירידה רחבה יותר במדד השבבים, שנסגר בירידה של 1.6%. תגובה זו מצביעה על כך שהשוק אולי כבר תמחר את רוב החדשות הצפויות, ומשקף גישת “נחכה ונראה” לאסטרטגיה ארוכת הטווח של Nvidia.

הפרכת תפיסות שגויות והדגשת דרישות חישוביות

הואנג התעמת ישירות עם מה שהוא תפס כאי הבנה נרחבת לגבי הדרישות החישוביות המתפתחות של AI. הוא הצהיר באומץ, “כמעט כל העולם טעה,” והדגיש את הגידול האקספוננציאלי בכוח החישוב הדרוש ליישומי AI מתקדמים, במיוחד בתחום “ה-AI הסוכני” (agentic AI).

AI סוכני, המאופיין בסוכנים אוטונומיים המסוגלים לבצע משימות שגרתיות בהתערבות אנושית מינימלית, דורש יכולות עיבוד גדולות משמעותית. הואנג העריך שהצרכים החישוביים עבור AI סוכני והסקה הם “בקלות פי 100 יותר ממה שחשבנו שאנחנו צריכים בשנה שעברה.” גידול דרמטי זה מדגיש את הביקוש המתמשך, ואולי הלא מוערך מספיק, לפתרונות מחשוב עתירי ביצועים.

הדיכוטומיה של אימון מול הסקה

מרכיב מרכזי באתגר הנוכחי של Nvidia טמון בדינמיקה המתפתחת של שוק ה-AI. התעשייה עוברת מהתמקדות ראשונית באימון, שבו נעשה שימוש במערכי נתונים עצומים כדי להקנות למודלי AI כמו צ’אטבוטים אינטליגנציה, להסקה. הסקה היא השלב שבו המודל המאומן ממנף את הידע שרכש כדי לספק למשתמשים תשובות ופתרונות ספציפיים.

שינוי זה מהווה רוח נגדית פוטנציאלית עבור Nvidia, שכן השבבים הרווחיים ביותר שלה הותאמו באופן מסורתי לשלב האימון עתיר החישובים. בעוד ש-Nvidia טיפחה מערכת אקולוגית חזקה של כלי תוכנה ותמיכה במפתחים בעשור האחרון, אלה שבבי מרכזי הנתונים, שמחירם עשרות אלפי דולרים, הם שהניעו את רוב הכנסותיה, שהסתכמו ב-130.5 מיליארד דולר בשנה שעברה.

שמירה על המומנטום: הזינוק של שלוש השנים ומעבר לו

מניית Nvidia חוותה עלייה מטאורית, ויותר מהכפילה את ערכה פי ארבעה בשלוש השנים האחרונות. צמיחה יוצאת דופן זו ניזונה מהתפקיד המרכזי של החברה בהנעת הופעתם של מערכות AI מתוחכמות, כולל ChatGPT, Claude ורבים אחרים. החומרה של החברה הפכה לשם נרדף לפיתוח AI חדשני.

עם זאת, שמירה על מומנטום זה מחייבת הסתגלות לדרישות המשתנות של השוק המתמקד בהסקה. בעוד שהחזון ארוך הטווח של תעשיית AI הבנויה על שבבי Nvidia נותר משכנע, ציפיות המשקיעים לטווח הקצר רגישות יותר לאתגרים ולהזדמנויות המיידיות שמציגה מהפכת ההסקה.

חשיפת שבבי הדור הבא: Blackwell Ultra ומעבר לו

הואנג השתמש בכנס כפלטפורמה להכרזה על סדרה של מהדורות שבבים חדשות, שנועדו לבסס את מעמדה של Nvidia בנוף ה-AI המתפתח. בין ההכרזות הללו הייתה חשיפת שבב ה-GPU Blackwell Ultra, שצפוי לצאת במחצית השנייה של השנה.

Blackwell Ultra מתגאה בקיבולת זיכרון משופרת בהשוואה לקודמו, שבב Blackwell מהדור הנוכחי. זיכרון מוגדל זה מאפשר לו לתמוך במודלי AI גדולים ומורכבים יותר, תוך מענה לדרישות ההולכות וגדלות של יישומי AI מתקדמים.

מיקוד כפול: תגובתיות ומהירות

הואנג הדגיש שהשבבים של Nvidia מתוכננים לתת מענה לשני היבטים קריטיים של ביצועי AI: תגובתיות ומהירות. השבבים חייבים לאפשר למערכות AI לספק תגובות אינטליגנטיות למספר עצום של שאילתות משתמשים, תוך אספקת תגובות אלה עם זמן אחזור מינימלי.

הואנג טען שהטכנולוגיה של Nvidia ממוצבת באופן ייחודי כדי להצטיין בשני התחומים. הוא ערך הקבלה לחיפוש באינטרנט, ואמר, “אם ייקח לך יותר מדי זמן לענות על שאלה, הלקוח לא יחזור.” אנלוגיה זו מדגישה את החשיבות של מהירות ויעילות בשמירה על מעורבות ושביעות רצון המשתמשים ביישומים המופעלים על ידי AI.

מפת דרכים לעתיד: Vera Rubin ו-Feynman

במבט מעבר ל-Blackwell Ultra, הואנג סיפק הצצה למפת הדרכים העתידית של שבבי Nvidia, וחשף פרטים על מערכת Vera Rubin הקרובה. Vera Rubin, המתוכננת לצאת במחצית השנייה של 2026, נועדה להחליף את Blackwell, ולהציע מהירויות גבוהות עוד יותר ויכולות משופרות.

בהמשך הדרך, הואנג הודיע ​​ששבבי Rubin יוחלפו על ידי שבבי Feynman, הצפויים להגיע בשנת 2028. מפת דרכים רב-דורית זו מדגימה את מחויבותה של Nvidia לחדשנות מתמשכת ואת נחישותה לשמור על יתרון טכנולוגי בשוק חומרת ה-AI המתפתח במהירות.

התמודדות עם אתגרי התעשייה והשקת Blackwell

חשיפת השבבים החדשים הללו מגיעה בתקופה שבה כניסתו של Blackwell לשוק הייתה איטית מהצפוי בתחילה. על פי הדיווחים, פגם בתכנון הוביל לאתגרי ייצור, ותרם לעיכובים. מצב זה משקף מאבקים רחבים יותר בתעשייה, שכן הגישה המסורתית של הזנת מערכי נתונים הולכים וגדלים למרכזי נתונים עצומים מלאים בשבבי Nvidia החלה להראות תשואות פוחתות.

למרות האתגרים הללו, Nvidia דיווחה בחודש שעבר שההזמנות ל-Blackwell היו “מדהימות”, מה שמרמז על ביקוש חזק לשבב החדש למרות העיכובים הראשוניים.

הרחבת המערכת האקולוגית: תחנת עבודה DGX וחידושי תוכנה

מעבר להכרזות על השבבים המרכזיים, הואנג הציג מחשב אישי חדש ועוצמתי, תחנת העבודה DGX, המבוססת על שבבי Blackwell. תחנת עבודה זו, שתיוצר על ידי חברות מובילות כמו Dell, Lenovo ו-HP, מהווה אתגר לחלק מהיצע ה-Mac היוקרתי של Apple.

הואנג הציג בגאווה לוח אם לאחד מהמכשירים הללו, והצהיר, “כך צריך להיראות מחשב אישי.” מהלך זה מסמן את שאיפתה של Nvidia להרחיב את נוכחותה בשוק המחשוב עתיר הביצועים מעבר למרכזי נתונים ולתחום תחנות העבודה המקצועיות.

Dynamo: האצת הסקה ושיתוף פעולה עם General Motors

בצד התוכנה, הואנג הכריז על שחרורו של Dynamo, כלי תוכנה חדש שנועד להאיץ את תהליך ההסקה ביישומי AI. Dynamo מוצע בחינם, במטרה לטפח אימוץ רחב יותר ולהאיץ חדשנות בתחום.

יתרה מכך, הואנג חשף שותפות משמעותית עם General Motors, שבחרה ב-Nvidia להניע את צי המכוניות האוטונומיות שלה. שיתוף פעולה זה מדגיש את השפעתה הגוברת של Nvidia בתעשיית הרכב ואת מחויבותה לקידום טכנולוגיית נהיגה אוטונומית. זהו ניצחון בעל פרופיל גבוה, והוא מראה עד כמה מגוונים היישומים עבור Nvidia.

הדרך קדימה

Nvidia מהמרת בגדול על עתיד ה-AI, והחדשנות המתמדת שלהם היא המפתח. הם מכירים בצורך להסתגל למעבר להסקה, והם כבר מפתחים שבבים שיכולים לעשות את שניהם. עם היסטוריית ההצלחה שלהם והמחויבות שלהם למחקר ופיתוח, Nvidia צפויה להישאר שחקנית מרכזית בתעשיית ה-AI במשך שנים רבות. השותפויות עם חברות טכנולוגיה ורכב גדולות הן אינדיקציה לאן Nvidia הולכת.