סוף עידן חוק מור: האתגרים הטכנולוגיים ומלחמת הכישרונות בבום ה-AI

משבר החומרה והביקוש האדיר ליכולות מחשוב

תעשיית המוליכים למחצה עומדת בפני פרשת דרכים היסטורית עם האטה משמעותית בחוק מור (Moore's Law), המגבילה את היכולת להגדיל את צפיפות הטרנזיסטורים. הדבר מתרחש דווקא בעת צמיחה אקספוננציאלית של הבינה המלאכותית, הצורכת משאבי מחשוב, אנרגיה ואחסון בקצב חסר תקדים. לפי ניתוח של EE Times, אימון מודלי למידה עמוקה (LLM) דורש כיום שיפור של פי 750 ביכולות המחשוב כל שנתיים - הרבה מעבר לשיפור של פי 2 שחזה חוק מור.

המשבר הסביבתי של מרכזי הנתונים

• צריכת אנרגיה: דו"ח משרד האנרגיה האמריקאי מעריך שמרכזי נתונים צרכו 4.4% מכלל החשמל בארה"ב ב-2023, ומגיעים ל-12% עד 2028
• צריכת מים: מערכות קירור נוזליות (Liquid Cooling) מובילות לקפיצה בצריכת המים - מ-66 מיליארד ליטר ב-2023 לתחזית של 275 מיליארד ליטר ב-2028
• נתונים מדאיגים: 42% מהמים שמשתמשת מיקרוסופט מגיעים מאזורים בבעיית אספקת מים

חלופות טכנולוגיות ומגבלות השוק

פתרונות ביניים (1-5 שנים)

1. צ'יפלטים ואריזה תלת-ממדית (Chiplets & 3D Packaging): אינטגרציה של זיכרון ומעבדים באריזה אחת - טכנולוגיה שכבר נמצאת בשימוש ב-GPU Blackwell של NVIDIA וב-TPU Ironwood של גוגל
2. מעבדים ייעודיים (ASICs): מעבדים מותאמי-משימה כמו TPU של גוגל המספקים יעילות אנרגטית גבוהה יותר

טכנולוגיות עתידיות

• מחשוב קוונטי: פוטנציאל לפיתרון בעיות מורכבות במהירות אקספוננציאלית, אך עדיין רחוק מיישום מסחרי
• מחשוב פוטוני: שימוש בפוטונים במקום אלקטרונים עשוי להביא לקפיצת מדרגה במהירות ויעילות האנרגטית

הקרב על המוחות: מלחמת הכישרונות בשוק הישראלי

לפי נתוני רשות החדשנות, קיימים כיום 2,400 משרות פתוחות בתחום ה-AI בישראל, רובם לדורשים ניסיון של 3+ שנים. החדשות מטעם CTech מדגישות:

• משכורות מובחרות: מהנדסי AI בכירים מרוויחים 70,000-80,000 ש"ח בחודש בחברות ענק
• מודלים יצירתיים: סטארטאפים מציעים חבילות הכוללות אופציות, השקעה בדירה וחתימות של 500,000 ש"ח
• הכישרון בוחר לפי משמעות והשפעה: לפי Liron Prizant מ-Agmatix, "מומחי AI רוצים להשפיע ולעצב את הדבר הגדול הבא"

עתיד תעשיית ה-AI: מאבקי הכוח בין ענקים לסטארטאפים

מחקר של TechCrunch מצביע על שינוי פרדיגמה בתעשייה:

• עליית ה-'GPT Wrappers': חברות מתמקדות כיום בעיצוב ממשקים ומיקרו-כוונון (Fine-tuning) של מודלים קיימים
• מודלים פתוחים (Open Source) מורידים את ערך המודלים הבסיסיים (Foundation Models) לכדי "מספקי חומרי גלם" - כמו מכירת פולי קפה לסטארבקס
• מרטין קסאדו מ-A16Z: "לא נראה שיש יתרון מובנה לטכנולוגיה של מודלים בסיסיים בתחום ה-AI"

למרות האתגרים, התעשייה ממשיכה להפגין תושייה. כפי שציין הדו"ח המקורי: "היסטוריה מוכיחה שאין להמעיט בתושייה של תעשיית המוליכים למחצה".