@taltimes2 כן. עד שלא תהיה אגירה ארוכת טווח במחיר תחרותי (היום החלופה היחידה היא אגירה ע״י ייצור מימן מאנרגיה סולארית ואחר כך שריפה שלו לייצור חשמל… ממש יקר) - אנחנו חסומים ב-50% בממוצע שנתי (בערך)
@OmerAlali7 יזם צריך לשאול את עצמו - אם חסכנו שעה ביום, מה העובד עושה בשעה הזו?
אם אין תשובה ברורה שקשורה לצמיחת העסק, ה-AI הוא "מס" נוסף על העסק ולא מנוע צמיחה.
החדשות האחרונות על זה שאנבידיה מצמצמת את ייצור כרטיסי מסך לגיימינג לטובת AI, ושגם יצרניות הזיכרונות מסיטות משאבים לשרתים על חשבון זכרונות לטלפונים וניידים מאשרים את מה שאני מתחיל לראות בשטח: החומרה הכבדה בורחת ל-Data Centers, וה-edge קצת נשאר מאחור.
אני פוגש יותר יזמים שמבינים שנגמרה חגיגת ה״כוח הברוטאלי״ הזול. אי אפשר לבנות רק על חומרה חזקה. המשחק החדש הוא התייעלות – לעשות יותר עם פחות.
לדעתי יש עכשיו הזדמנויות גדולות עכשיו הן בפתרונות שעוקפים את מגבלות החומרה:
Software Optimization
SLMs (מודלים קטנים ויעילים)
DePIN (רשתות חישוב מבוזרות)
Edge Inference
ואנחנו בדרך לרנסנס של תוכנה חכמה במקום עוד חומרה יקרה.
(קחו תמונה של ננו-בננה לסיכום)
זה חסם האמיתי של מהפכת ה-AI
כולם מדברים על אלגוריתמים ועל שבבים, אבל תראה את הגרף הזה (מ-TechCrunch), שמבוסס על פרויקטים שכבר הוגשו לאישורי חיבור לרשת ולהיתרי בניה.
צריכת החשמל של דאטה סנטרים בארה״ב צפויה כמעט לשלש את עצמה עד 2035, והגודל הממוצע של כל דאטה סנטר מזנק פי 10!
אנחנו כבר לא בונים חומרת מחשב, אנחנו בונים תחנות כוח.
האתגר הבא של ה-AI הוא לא קוד, אלא פיזיקה: אנרגיה, קירור, חומרים ואופטיקה.
(כנראה חלק מהביקוש הזה מוגזם אבל עדיין..)
@stav_shamir@mmariansky הוא אכן התייחס אבל הוא אופטימי מאוד בחלק גדול מההנחות שלו. אם יהיה לי זמן אעשה פוסט על הפער בין אמירות היום למציאות. אגיד רק שהפיזיקה אכן שם אבל האינטגרציה וקצת היישום עוד לא
בסוף השבוע הודיעה ארה״ב על Pax Silica (״שלום הסיליקון״) – קואליציה בינלאומית שמטרתה לבנות אקוסיסטם טכנולוגי בטוח, עמיד וחדשני לכל אורך שרשרת הערך - מהפקת מינרלים קריטיים ואנרגיה, דרך ייצור מתקדם ושבבים, ועד תשתיות AI, מרכזי נתונים ולוגיסטיקה בהשתתפות ארה״ב, יפן, דרום קוריאה, סינגפור, הולנד, בריטניה, איחוד האמירויות, אוסטרליה ו...ישראל.
אז מה ישראל, מדינה בלי מכרות ובלי מפעלי ענק, מביאה לקואליציה הזו? ואיך זה ממצב אותנו מחדש במלחמת השבבים העולמית?
התשובה פשוטה: אנחנו לא מספקים את חומר הגלם, אנחנו מספקים את היתרון האיכותי:
1. יכולות ה-design בעולם השבבים
כמו שכבר גילו בחברות כמו אנבידיה, אינטל, אמאזון ואפל, ישראל היא מעצמה של תכנון שבבים. יש פה כשרון, נסיון וידע לתכן וארכיטקטורה של מנועים חכמים ויעילים שיכול להריץ AI מתקדם.
2. יכולות ההגנה בסייבר
היוזמה נועדה להגן על תשתיות קריטיות מפני מדינות עוינות. כדי שהעולם המערבי יוכל לסמוך על הנתונים שלו, הוא צריך הגנה. הסייבר הישראלי הוא כיום הסטנדרט לאבטחת הדאטה-סנטרים והתשתיות של העולם החופשי.
3. בית גידול לאפליקציות AI
העולם מחפש חדשנות שעובדת, לא רק תיאוריות. לישראל יש יכולת נדירה לקחת טכנולוגיה חדשה ולהטמיע אותה במהירות בשטח, בין אם זה בבריאות דיגיטלית, תוכנה ארגונית או ב-Defense Tech. אנחנו ה"בטא-סייט" הכי מהיר ויעיל בעולם.
ההצטרפות של ישראל יכולה להיות משמעותית מאוד ויכולה לספק לה תעודת ביטוח מדינית-כלכלית, הבטחת "צינור החמצן" הטכנולוגי (רכיבים וידע), מקום בשולחן שבו יקבעו "חוקי המשחק" הבינלאומיים של ה-AI, ודלת למיזמים בינלאומיים משותפים שימשכו השקעות ופרויקטים לאומיים (כבר כתבתי על הצורך ב״פרויקט ג׳נסיס״ ישראלי).
@Idaneretz@WashingtonExp אנחנו מביאים שלושה דברים (בקצרה, אבל זה נושא ענק שאפשר לדבר עליו המון) -
יכולות chip design, הגנת סייבר על שרשראות אספקה ושבבים, יכולות applied AI מהירות
ליאור הנדלסמן הקים ביחד עם שותפיו את סולאר אדג׳ לפני כעשרים שנה. בשיאה, לפני כארבע שנים, החברה הייתה שווה יותר מעשרים מיליארד דולר. כיום ליאור הוא שותף מנהל בקרן ההון סיכון גרוב, אבל עדין דיברנו בפרק לא מעט על סולאר, על הטעויות שנעשו בתקופת השיא מבחינת שווי החברה ועל שלל נושאים אחרים.
https://t.co/lSSERNT3GS
1. איך מטמיעים AI בתוך תהליכי עבודה כך שיביא תוצאות עסקיות אמיתיות?
2. איך מייצרים אימוץ פנימי אמיתי בארגון?
3. איך בונים אסטרטגיית דאטה שמחזיקה לאורך זמן ומהווה יתרון תחרותי?
אם אתם בונים מוצר AI לארגונים, זה המדריך שיעזור לכם.. לקריאה: https://t.co/HY7AJNNdgb
מה הופך מוצר AI לארגונים למשהו שבאמת עובד, ולא רק מדגים פוטנציאל?
במהלך הליווי של סטארטאפים בתחום אצלנו ב-@GroveVentures, עלתה שוב ושוב השאלה איך בונים פתרונות AI שמוטמעים באמת בארגונים, יוצרים ערך עסקי, ומצליחים לחדור לתוך תהליכי עבודה קיימים. >>
לכן כתבנו את Enterprise AI Startup Playbook. מדריך ליזמים שמתמודדים עם האתגרים האלה יום יום. המדריך נכתב על ידי @lotanlev, מתוך ניסיון מצטבר של עבודה עם חברות בתחום ומחקר של מה עשו חברות שהצליחו לעשות את זה. המדריך מתמקד בשלוש שאלות שקריטיות להצלחה: >>