Majestic Labs: הסטארט-אפ הישראלי-אמריקאי שמנסה לפרוץ את קיר הזיכרון של ה-AI

בעוד ענקיות כמו Nvidia, גוגל, מיקרוסופט ומטא שורפות מאות מיליארדי דולרים על דאטה סנטרים ו-GPUים, צוות ותיק של מובילי תחום השבבים יוצא מהחשאיות עם יומרה ברורה: להמציא מחדש את השרת עבור עומסי ה-AI הכבדים ביותר – ולהתמודד עם צוואר הבקבוק שהופך לבעיה הגדולה של העשור: הזיכרון.

מי אתם Majestic Labs?

Majestic Labs הוא סטארט-אפ שבבים ושרתים ישראלי-אמריקאי הפועל ממשרדים בתל אביב ו-Los Altos (קליפורניה). החברה הוקמה בידי שלושה שמות כבדים מתעשיית הסיליקון:

• עופר שחם – מנכ"ל, לשעבר ראש תחום תכנון שבבים בחטיבת החומרה של גוגל ולאחר מכן מוביל קבוצת השבבים ב-Meta.
• שה (Sha) ראבי – נשיא החברה, דוקטור ל-EE מ-Stanford, יזם לשעבר שמכר את חברת Arda Technologies לגוגל, והוביל את פיתוח שבבי הווידאו Argos לדאטה סנטרים.
• מסומי ריינדרס – COO, משפטנית ומנהלת מוצר ותיקה מגוגל, שהובילה אסטרטגיית סיליקון ותכנון מוצרים בקנה מידה עצום.

השלושה עבדו יחד בגוגל על דור ה-TPUים והאקסלרטורים המוקדמים, ובהמשך הובילו את קבוצת השבבים של Meta (FAST) במסגרת Reality Labs. לאחר סבבי קיצוצים במטא והאצה מטורפת בביקוש ל-AI, הם זיהו הזדמנות: אם כולם רצים לקנות עוד GPUים, הגיע הזמן לשאול אם בכלל השרת הנוכחי בנוי נכון לעולם של מודלים עצומים.

גיוס של 100 מיליון דולר – בשקט, ואז בבום

Majestic Labs הודיעה על השלמת גיוסים בהיקף כולל של כ-100 מיליון דולר:

• 10 מיליון דולר בסבב Seed ב-2024.
• 71 מיליון דולר בסבב Series A שנסגר בספטמבר 2025 (לפי CNBC), לצד פרסומים בישראל על גיוס A של 90 מיליון – כולם כחלק מחבילת מימון כוללת של כ-100 מיליון דולר.

סבב ה-A הובל על ידי Bow Wave Capital, ובהשתתפות Lux Capital, SBI, Upfront, Grove Ventures, Hetz Ventures, QP Ventures, Aidenlair Global ו-TAL Ventures. עבור סטארט-אפ חומרה עמוק בתחום שבבי דאטה סנטר – זה מסר חד: השוק מאמין שיש כאן משהו גדול מעבר לעוד אקסלרטור.

הבעיה: קיר הזיכרון של ה-AI

למרות שכל הדיון הציבורי סביב AI נשלט על ידי GPUים של Nvidia, האתגר הקריטי היום אינו רק כוח חישוב – אלא היחס בין חישוב לזיכרון.

עומסי עבודה של מודלים גדולים (LLM), מערכות חיזוי פיננסי, ביואינפורמטיקה ו-AI גנרטיבי דורשים:

• כמויות עצומות של פרמטרים ודאטה בזיכרון.
• גישה מהירה ורחבת-פס לנתונים הללו.

כאן נוצר "קיר הזיכרון":

• ה-GPUים חזקים, אך כמות הזיכרון על כל כרטיס מוגבלת.
• הרחבת זיכרון חיצוני מוסיפה מורכבות, השהיה ועלות.
• מודלים ענקיים מפורקים על פני עשרות שרתים ורקס, מה שמייצר תקשורת כבדה, צריכת חשמל גבוהה וקירור יקר.

Majestic Labs טוענת שזהו צוואר הבקבוק המרכזי שמעכב את הדור הבא של AI – ושיש דרך לפרוץ אותו מן השורש.

הפתרון: שרת אחד במקום עשרה

Majestic Labs מפתחת ארכיטקטורת סיליקון ושרתים ייעודית לעומסי AI עתירי זיכרון. לפי המידע שפורסם:

• כל שרת של Majestic צפוי לכלול עד פי 1,000 יותר זיכרון משרת ארגוני טיפוסי.
• שרת בודד אמור להחליף עד כ-10 רקס של תשתית קלאסית.
• הארכיטקטורה היא קניינית ובעיצומה של הליך פטנט, ומטרתה "לכווץ" שכבות של חומרה וזיכרון שמפוזרות כיום על פני ארונות שלמים – לתוך קופסה אחת.

עופר שחם מנסח זאת כך: הם לא מנסים "להחליף את ה-GPUים" בכל הדאטה סנטר, אלא לתת מענה לנישה שהופכת במהירות למיינסטרים: עומסי AI שבהם יחס קבוע וקשיח בין כוח חישוב לזיכרון הופך למגבלה.

במילים פשוטות:

• במקום שיידרש היום חוות GPUים שלמה כדי להכיל מודל וסביבת דאטה, Majestic שואפת לאפשר ריצה על שרת אחד עתיר זיכרון.
• התוצאה המוצהרת: חיסכון בשטח, בחשמל, בקירור ובמורכבות ניהולית – פקטור קריטי כשמסתכלים על היקף CapEx הצפוי של ענקיות הענן (Alphabet, Meta, Microsoft, Amazon) שעשוי לעבור יחד 380 מיליארד דולר בשנה.

למי זה מיועד?

Majestic Labs מכוונת לחברות שהכי סובלות מקיר הזיכרון:

• hyperscalers וספקיות ענן ציבורי.
• חברות שמריצות מודלי LLM ו-Foundation Models בהיקף עצום.
• מוסדות פיננסיים עם סימולציות כבדות ונתוני עתק.
• תעשיית הפארמה והביוטק, שזקוקה לדאטה רציף לזיהוי תרופות וגנומיקה.

החברה אינה חושפת עדיין מי הלקוחות הפוטנציאליים, אך לדבריה כבר מתקיימים דיונים על Pre-Orders. אבטיפוסי השרתים צפויים להיות זמינים ללקוחות נבחרים ב-2027 – טיימליין אופייני לפרויקט חומרה עמוק, אך גם כזה שמיישר קו עם הגל הבא של מרכזי הדאטה ל-AI.

יתרון ישראלי בתוך קרב הענקיות

כמחצית מכ-50 עובדי Majestic יושבים בתל אביב, והחברה מתכננת להרחיב פעילות בישראל בשנים הקרובות. עבור האקוסיסטם המקומי, מדובר בסיפור שמסמן כמה מגמות מעניינות:

• המעבר של טאלנט ישראלי מליבת הענן והחומרה של גוגל ומטא בחזרה לעשייה יזמית.
• התמקמות ישראלית בחזית אחת הבעיות הכי יקרות ומשמעותיות בעולם ה-AI – ולא רק באפליקציות, אלא בתשתית עצמה.
• שילוב של קרנות עמוקות מהעולם עם משקיעים מקומיים כמו Grove Ventures ו-Hetz Ventures סביב חזון ארוך טווח, עתיר סיכון – ועתיר פוטנציאל.

אם Majestic תעמוד בהבטחה ותספק שרתים שמקטינים סדרי גודל של תשתיות קיימות, היא עשויה להשתלב ישירות בתכנון הדאטה סנטרים הבאים של הענקיות – או להפוך ליעד רכישה אסטרטגי.

למה זה מעניין את חובבי הטכנולוגיה?

מעבר לכותרת של "עוד גיוס מרשים", יש כאן מבחן קריטי לשאלה האם אפשר לשבור את חוקי המשחק הנוכחיים של AI Infrastructure:

• האם הדור הבא של AI ימשיך להיות כבול ל-scale-out של עוד ועוד GPUים, או שנראה מעבר לשרתים ייעודיים עם ארכיטקטורות זיכרון חדשות?
• האם סטארט-אפ יחסית קטן, גם אם מנוסה מאוד, יכול לאתגר מודל שמגובה על ידי Nvidia, AMD ופתרונות In-House של הענקיות?

Majestic Labs לא מביאה רק רעיון – היא מביאה צוות שכבר עיצב חלק מהשכבות הקריטיות של תשתיות ה-AI הנוכחיות. עכשיו השאלה היא אם הם יכולים לעשות זאת שוב, מחוץ לענקיות, ולתרגם חזון הנדסי למוצר שבאמת ירוץ בחוות השרתים הכי יקרות בעולם.

בינתיים, עבור קהילת הטק בישראל, זהו סיפור שכדאי לעקוב אחריו בצמוד: הוא נוגע בחיבור בין חומרה עמוקה, בינה מלאכותית, אנרגיה, כלכלת ענן – ובעיקר בשאלה מי ישלוט בדאטה סנטר של עידן ה-AI.