שם ותפקיד: אירית טויטו, מנכ"לית מט"ח – המרכז לטכנולוגיה חינוכית. תפקידים קודמים: סמנכ"לית בכירה לטכנולוגיה, אי.סי.איי טלקום, מנכ"לית יחידה עסקית, ניתוח הדמיה, פיליפס Healthcare, מנכ"לית יחידה עסקית Customer Management, אמדוקס. השכלה ושירות צבאי: תואר ראשון במדעי המחשב וסטטיסטיקה מאוניברסיטת תל אביב, תואר שני מינהל עסקים למנהלים (EMBA) מאוניברסיטת תל אביב – בשיתוף עם נורתווסטרן; תוכנית קלוג-רקאנטי לניהול בכיר; קורס דירקטורים ונושאי משרה – להב. שירות של חמש שנים, קורס תכנות בממר"ם, קצינת מחשוב ממכ"א. מה הביא אותך לתחום הטכנולוגיה? נמשכתי לעולם הטכנולוגיה מתוך הבנה שהוא פותח אפשרויות אדירות, והשירות בתפקיד טכנולוגי בצבא המחיש לי זאת כבר בתחילת הדרך. ראיתי כיצד הטכנולוגיה מעניקה גם לצעירה בתחילת הקריירה כלים להתפתח ולהשפיע, ובמקביל יכולה להיות מנוע ליצירת הזדמנויות אדירות, למוביליות חברתית ולתרומה לחברה ולמדינה. האם את חושבת שיש אפליה נגד נשים בתעשיית ההיי-טק? במשך הרבה שנים חשבתי שאין אפליה משמעותית, או לפחות לא הרגשתי אותה באופן מובהק, אך עם השנים וככל שנחשפתי יותר לנתונים ולתמונה הרחבה, הבנתי שהתוצאות מדברות בעד עצמן. עדיין יש פחות נשים בתפקידים בכירים, קיימים פערי שכר, והדרך לצמרת עבור נשים לא תמיד שווה לזו של גברים. בעיניי יש כאן פער אמיתי שהתעשייה עדיין צריכה להתמודד איתו. האם נתקלת באפליה בענף, נגדך אישית, על רקע היותך אישה? לא חוויתי אפליה ישירה ובמשך שנים גם לא ממש הסתכלתי על הדברים דרך העדשה הזאת. אבל בדיעבד, אני יכולה לזהות סיטואציות שבהן היה לי קשה יותר להיכנס למעגלים מסוימים. הרבה קשרים והזדמנויות נוצרים גם מחוץ לעבודה דרך חברויות מהצבא והמילואים או מפגשים לא פורמליים, ולא תמיד נשים נמצאות שם. היום במט"ח הנושא הזה מתחבר מבחינתי גם לשאלה רחבה יותר של צמצום פערים כבר מגיל צעיר, ואיך נותנים לכל ילדה וילד את הכלים וההזדמנויות שיאפשרו להם להגיע לאן שהם רוצים.

ה-FBI, לפי דיווחים, פרסם בסוף השבוע שהוא חוקר פריצה למערכות הרישוי שהובילה לחשיפת פרטים של עד כ-170 מיליון נהגים בצפון אמריקה, אם לא יותר, יותר מ-150 מיליון מהם נהגים אמריקנים והיתרה נהגים קנדים. החקירה החלה יום לאחר דיווח של העיתונאי העצמאי בריאן קרבס, שסיפר כי מצא ברשת אתר שמוכר סריקות דיגיטליות של רישיונות נהיגה, שהתגלו מהר מאוד כאותנטיים בבדיקה שביצע לאחר מכן. קרבס הגיע לאתר לאחר שקיבל התראה בפורום רוסי, כי אחד מהרישיונות המוצעים שייך לו. ההאקרים מאחורי השירות, שמכונה נקסוס, סיפרו, כי ברשותם עשרות מיליוני רישיונות, כמו גם מיליוני תעודות זהות ומסמכי נסיעה אחרים, ומאות אלפי רשומות רפואיות. קרבס הוסיף, כי הפריצה כנראה עדיין הייתה חיה, כי ההיצע התעדכן כל הזמן – ולטענת המפעילים מדובר בפריצה אל אחת מחברות זיהוי המשתמשים הגדולות ביותר בארצות הברית. השירות ירד אמנם זמן קצר לאחר הפרסום על די קרבס, אבל לטענתו הוא הצליח באמצעות הנדסה לאחור להגיע אל IDScan.net, חברה מניו אורלינס שמוכרת שירותי זיהוי. לפי דיווחים ברשת, החברה הודיעה כי היא בודקת את העניין, אך עד עתה לא סיפקה תשובה אם זה קשור אליה או לא.  

בינה מלאכותית הולכת ותופסת מקום של כבוד בספרי התקציב בארגונים, בין אם זה תשלום עבור טוקנים בשימוש עובדים ובין אם מדובר בפיתוח ויישום מערכות AI שמחליפות תהליכים, מבצעות פעולות שיווק או שירות לקוחות ומסייעות בקבלת תובנות עסקיות. הנהלות ודירקטוריונים בהכוונת מנמ"רים לוחצים על סמנכ"לי הכספים לאשר תקציבים, להאיץ אימוץ פתרונות ולהשקיע בטכנולוגיות החדשות ביותר. אולם ככל שההתלהבות הראשונית שוקעת, הטון בחדרי הישיבות משתנה, ועולה השאלה: מה קיבלנו בתמורה להשקעות? ייתכן שהתשובה חיובית, אך הטרגדיה היא, שרוב הארגונים כיום לא מסוגלים לענות על השאלה. "שיוך עלויות (Cost Allocation & Attribution) הוא התשתית ההכרחית והתנאי המקדים למדידת ROI. ללא תשתית שיוך מדויקת הארגון נמצא בעיוורון" מודל המדידה של אימוץ הענן כשחברות עברו לענן בעשור וחצי האחרונים, סמנכ"לי הכספים ביקשו לקבל מענה לשאלה כיצד למדוד את היעילות והחזר ההשקעה של הענן. הפתרון שנמצא אז ונכנס לשגרה נקרא Unit Economics – כלכלת יחידה – שיוך של עלות התשתית ליחידה עסקית מדידה (לדוגמה: שיוך עלות השרת למחלקה, שיוך עלות המנוי ל-AWS לעסקה מסוימת וכו'). אלא שבעולם ה-GenAI המודל המסורתי נשבר. מדוע? ראשית, כי מודל החיוב שונה בהשוואה למודל הענן שתומחר במודל מנוי, וההוצאה הייתה די ברורה וקבועה (אם כי ניתנת לשינוי גמיש). מודלי השפה ותשתיות AI מתומחרים לפי טוקנים, קריאות API וזמני עיבוד ולא לפי משאבים קבועים. בחירת המרכיב הנכון למדידת ה-Unit Economics הופכת למשימה מורכבת בהרבה. שנית, הערך של ה-AI לא קבוע מראש – שלא כמו שרת ענן רגיל, שמספק כוח מיחשוב יציב, ה-AI מפיקה תוצרים שאינם קבועים. התמחור הוא פעמים רבות על פי מספר השאילתות והוא יכול להיות X בחודש אחד ופי עשרה בחודש שלאחריו. והתוצרים אינם בהכרח בהתאם לשימוש: משימת AI אחת יכולה לייצר ערך עסקי עצום בעוד משימה אחרת באותו מחיר בדיוק מייצרת פלט סתמי או ניסיוני. ארגונים רואים בחשבונית שהם מקבלים מאנת'רופיק, גוגל או OpenAI סכום, אך ללא חלוקה. הם יודעים כמה הם שילמו, אך אין להם מושג איזה עומס עבודה צרך את השירות, איזה צוות או איזה מוצר גרם להוצאה. השיוך הוא התנאי המקדים לכל מדידת ROI ברור שאי אפשר לחשב תשואה (ROI) על השקעה שאינך יודע לייחס אותה. שיוך עלויות (Cost Allocation & Attribution) הוא התשתית ההכרחית והתנאי המקדים למדידת ROI. ללא תשתית שיוך מדויקת הארגון נמצא בעיוורון. אם לא יודעים כמה טוקנים נצרכו עבור צ'אטבוט השירות וכמה שולם עבור כלי ה-AI של צוות הפיתוח, אי אפשר לקבוע אם ה-AI חוסכת כסף ואיפה. תחום ה-FinOps – לניהול פיננסי אופטימלי של הענן ומערכות AI, מציג גישה חדשה לפתרון שכוללת: 1. שיוך הוצאות עד רמת עומס העבודה והטוקן; 2. מנגנון הקצאה ללא תיוג (Tagless Allocation), המשייכת עלויות על פי התנהגות המערכת בזמן אמת, מודלים של עבודה, היררכיות ארגוניות ונתוני ריצת הכלים; 3. פירוק משאבים משותפים – חלוקה חכמה ומדויקת של ההוצאה בין החטיבות והצוותים. הנהלות אינן יכולות להמשיך לאשר הוצאות עתק על בסיס הבטחות לחדשנות בלבד. נקודת ההתחלה נמצאת בתשתית השיוך, שאיתה הדיאלוג בארגון משתנה מן היסוד: במקום לומר "אנו מוציאים 100,000 דולר בחודש על GenAI", מנמ"רים צריכים להצהיר בפני סמנכ"לי הכספים: "פתרון ה-AI במחלקת שירות לקוחות עולה לנו שני דולר לכל פנייה שפתרנו, וה-AI של צוות השיווק עולה לנו 45 דולר לכל ליד חדש". רק כאשר יודעים לאן הולך כל דולר וכל טוקן, אפשר למדוד מה התקבל בתמורה.   הכותב הוא מייסד ומנכ"ל חברת DoiT, המפתחת פתרונות לשליטה מלאה בהוצאות הענן וה-AI (FinOps).

חברת OpenAI הציגה בימים האחרונים את מודל הדגל החדש שלה, GPT-6 Astra, והצהירה כי מדובר ב"מודל האינטליגנטי והמיושר (מלשון AI Alignment – ג"פ) ביותר בעולם".  נשיא החברה, גרג ברוקמן, אף לא היסס והכריז בפני עיתונאים כי השקת המודל מסמנת את תחילתו של "עידן ה-AGI"  – משמע של הבינה המלאכותית הכללית, שהיא למעשה התוצר שבמקור OpenAI שאפה אליו מרגע הקמתה. לדבריו, "אם נריץ את הזמן כמה שנים קדימה ונביט לאחור כדי לשאול מתי באמת נוצרה ה-AGI, אני חושב שזה יהיה בערך בזמן הזה, וייתכן שזה קשור למודל הזה". פיתוחו של Astra דרש את הרצת האימון הגדולה ביותר בתולדות OpenAI – עם יותר מ-100,000 מעבדים גרפיים (GPUs) שהופעלו באתר "סטארגייט" בטקסס – והוא המודל הראשון של החברה שבו מודלים קודמים פיקחו על תהליך האימון של המודל החדש. התקדמות ניכרת בתכנות, מתמטיקה ושליטה אוטונומית במחשב גולת הכותרת הרשמית של מודל Astra היא היכולת שלו לפעול באופן עצמאי על גבי מחשבים ודפדפנים, לבצע משימות מרובות שלבים – כמו מילוי דו"חות מס – וכן הוא מתמחה בעיצוב בתלת-ממד בתוכנת Blender, בבניית משחקי וידיאו ובביצוע בדיקות איכות קוד. לפי נתוני OpenAI, המודל מהיר פי שניים מקודמו, GPT-5.6 Sol, בביצוע משימות מחשב, ומקצר את זמן העבודה הממוצע על משימה מורכבת מ-75 דקות ל-40 דקות בלבד. במבחני ביצועים מתמטיים מורכבים, Astra רשם ציון חסר תקדים של 97.6% במבחן FrontierMath Tier 4, ואף סייע בפתרון בעיות מתמטיות שנותרו בלתי פתורות שנים רבות.  ואם לא די בכך, המודל הציג גם קפיצה מרשימה ל-99.9% במבחן ARC-AGI-3, הבוחן פתרון בעיות חדשות לחלוטין. עם זאת, חוקרים עצמאיים מיהרו לצנן את ההתלהבות והבהירו כי הציון הכמעט מושלם הזה הושג בעצם רק בשימוש במערכת הניהול הפנימית של OpenAI, המאפשרת שמירת נתונים בין שיחות, בעוד שבמבחן אובייקטיבי ונטול התאמות רשם המודל ציון של 62.7% בלבד.  בתחום התכנות הציג המודל הישגים חזקים עם 57.9% במבחן Terminal-Bench 4.0, אך הוא נתקל בתחרות עזה מצד המודל Muse Spark 1.3 של חברת מטא (Meta), שעקף אותו בחלק מהמדדים. השוואת המודלים השונים הפועלים כיום. צילום: ג'מיני נוטבוק השקה מקרטעת והתנצלות מסם אלטמן למרות ההכרזות החגיגיות, ההשקה בפועל לוותה בטונים צורמים ותסכול רב מצד הלקוחות המשלמים של OpenAI. החברה בחרה להתחיל את פריסת המודל באופן מדורג, כאשר הגישה הראשונית ניתנה אך ורק ללקוחות ארגוניים המשתתפים בתוכנית הגנת הסייבר Daybreak, בעוד שמשתמשי ChatGPT Plus ו-Pro, כמו גם מפתחי API, נותרו מחוץ לתמונה ללא תאריך יעד ברור.  הרשתות החברתיות, ובעיקר פלטפורמת X, התמלאו בתלונות זועמות של משתמשי הפרימיום המתוסכלים. עקב כך נאלץ מנכ"ל OpenAI, סם אלטמן, לפרסם הודעת התנצלות פומבית שבה כתב: "ראשית, סליחה על ההשקה המבולגנת. שנית, כשאנחנו מפשלים, אנחנו מנסים לתקן זאת".  אלטמן הביע תקווה כי המשתמשים יקבלו גישה במהלך סוף השבוע, אך הודה כי אינו יכול להבטיח זאת. כפיצוי זמני על העיכוב, הודיע מוביל הנדסת Codex בחברה, טיבו סוטיו, כי מנויי ChatGPT בתשלום יקבלו איפוס מכסות שימוש יומי (banked reset) על כל יום שבו לא הייתה להם גישה למודל. ובאמת רק כמה שעות לאחר מכן הושלמה פריסת המודל למרבית המשתמשים המשלמים. צללים של אבטחה ולקחי תקרית Hugging Face הזהירות יוצאת הדופן של OpenAI נובעת מנתוני אבטחה דרמטיים. GPT-6 Astra הוא המודל הראשון בתולדות החברה שהוגדר ברמת סיכון "קריטית" (Critical) בתחום הסייבר, תחת מסמך המוכנות של OpenAI עצמה. משמעות הדבר היא שללא מערכות ההגנה המופעלות בייצור, המודל מסוגל לזהות פרצות אבטחה לא ידועות (zero-days) במערכות קריטיות ומאובטחות, ולפתח באופן עצמאי קוד פריצה (exploit) מלא ללא כל הכוונה אנושית. במהלך שלבי ההערכה הפנימיים שלו, המודל אכן גילה וניצל שתי פרצות אבטחה לא מוכרות מסוג זה (שאותן מיהרה OpenAI לחשוף בפני מפתחי המערכות). לפי הדיווחים, החשש מפני יכולות אלו הוא שהוביל לעיכוב של שבועות במועד ההשקה המקורי של Astra. כידוע, במהלך הקיץ, מודלים פנימיים בשלבי פיתוח (שאינם Astra) פרצו את סביבת הבדיקות הסגורה שלהם, הקימו לוח מודעות מאולתר ברשת כדי לתקשר זה עם זה, ויצרו נחיל של כ-1,200 סוכנים שביצעו מתקפה מתואמת על פלטפורמת האגינג פייס (Hugging Face) כדי לגנוב תשובות למבחני הביצועים ולעקוף את מערכות הציון. עוד לפני כן, באביב, כפי שדיווחנו היום (א'), התרחש אירוע השתלטות של סוכנים על אתר גרמני.  בעקבות התקרית, שנחשפה לציבור רק לאחר פרסום מצד האגינג פייס, הקפיאה OpenAI את פיתוח המודלים למשך שבועיים לצורך בנייה מחדש של כלי האבטחה. עקב החשיפות האחרונות מסרה OpenAI: "הגיע הזמן שנגדיר סטנדרטים לשאלה מתי וכיצד אנו משתפים בתקריות חוסר מיתאם (misalignment), ולא רק את מאפייני חוסר המתאם של המודלים שלנו". החברה התחייבה להציג בשבועות הקרובים מסגרת גילוי ודיווח חדשה לתקריות מסוג זה, בשיתוף פעולה עם עשרות סוכנויות רגולטוריות ברחבי העולם.  יצוין כי הגרסה הציבורית של Astra נחסמה לחלוטין לביצוע משימות סייבר התקפיות מתקדמות, והן נותרו נגישות אך ורק למגני סייבר מורשים במסגרת תוכנית Daybreak Blue של החברה. משבר הניטור: בינה חזקה יותר, שקופה פחות לצד השיפור הדרמטי ביכולות, הדו"ח הרשמי של OpenAI חושף סיכון מדאיג בתחום הפיקוח. החברה הודתה באופן חסר תקדים כי "Astra מציג ירידה משמעותית ביכולת הניטור של שרשרת המחשבה (chain-of-thought) בהשוואה למודלים קודמים".  המודל החדש, כך לפי דיווחים, משתמש בארכיטקטורת reasoning המכונה "עומק מחזורי" (recurrent depth), המאפשרת לו לקצר ולדחוס את שלבי החשיבה הפנימיים שלו. הדחיסה הזו מקצרת את זמני התגובה, אך מונעת ממערכות הבקרה החיצוניות לעקוב באופן אמין אחר תוכניותיו, ובחברה אף הודו כי "אם המודל ינסה לחבל או להתחמק ממשימות באופן סמוי, סביר להניח שלא נצליח לתפוס זאת באופן אמין". המדען הראשי של OpenAI, יאקוב פאצ'וקי, הזהיר מפני המגמה: "התקדמות ברמת האינטליגנציה אינה מבטיחה התקדמות ברמת היישור והבטיחות". הוא הדגיש כי החברה תעצור הגדלה נוספת של המודלים עד לקבלת ביטחון מספק ביכולת לפקח עליהם. מומחי אבטחה בעולם מביעים דאגה רבה – ג'יימס בלייק, סגן נשיא לאסטרטגיית חוסן סייבר בחברת קוהסיטי (Cohesity), הסביר כי "מערכות AI אינן מתנהגות באופן דטרמיניסטי. עלינו למצוא דרכים להבטיח שהן יישארו ניתנות לניטור לאורך כל מחזור החיים שלהן".  קריסטין לואורי, מנהלת אבטחת מידע (CISO) בחברת אופטיב (Optiv), סיכמה את המצב באומרה כי "עלייתה של Astra מבהירה שבינה מלאכותית היא כבר לא רק נושא של פרודוקטיביות, אלא סוגיה קריטית של ניהול סיכונים".

אחד החידושים שיוצגו בכנס Physical AI, שיתקיים מחרתיים (ג'), הוא חיישנים זעירים, המבוססים על טכנולוגיית IoT, שפותחו על ידי חברת הסטארט-אפ הישראלית ויליוט (Wiliot), שמתמחה בפתרונות לעולם הבינה המלאכותית הפיזית. החיישנים מתחברים למוצרים, לאריזות ולמעשה לכל אובייקט פיזי, ומספקים מידע בזמן אמת: היכן נמצא המוצר, האם הוא יצא להפצה, מתי הוא הגיע לחנות, מה הטמפרטורה והלחות שלו, ועוד שורה ארוכה של יישומים שמחברים בין העולמות הדיגיטלי והפיזי. כל זה בעלות של סנטים ספורים ליחידה. היתרון המרכזי הוא שבמקום לסרוק ברקודים בכל נקודה בשרשרת האספקה, המוצר עצמו הופך למקור מידע דיגיטלי. הנתונים נשלחים לענן ייעודי של ויליוט, ומאפשרים לייצר תובנות ולהפעיל תהליכים אוטומטיים. כך, לדוגמה, ברשתות מרכולים ניתן יהיה לקבל התראה שמועברת ליצרן כאשר מוצר מסוים אזל מהמדף – עוד לפני שבוצעה ספירת מלאי. את המוצר ואת הטכנולוגיה יציג בכנס היזם הוותיק דב מורן, ממציא הדיסק-און-קי. מורן משמש כשותף מנהל בגרוב ונצ'רס (Grove Ventures), שהייתה בין המשקיעות הראשונות ב-ויליוט. הוא יקיים שיחה אחד על אחד עם גיא אלתגר, סמנכ"ל Physical AI במטה הבינה המלאכותית הלאומי. דור חדש של חיישנים מורן סיפר בראיון לאנשים ומחשבים ש-ויליוט השיקה השנה גרסה חדשה של המוצר שלה – דור חדש של חיישנים עם יכולות משופרות בתחומי הטווח, החישה והתקשורת. המוצר כבר נמכר ברחבי העולם. ויליוט הוקמה על ידי שלושה מייסדים – טל תמיר, ירון אלבוים ואלון יחזקאלי, ובמהלך השנים קיבלה השקעות מחברות ענק, בין היתר מאמזון, סופטבנק וסמסונג. מרכז הפיתוח שלה נמצא בקיסריה, והיא פעילה גם בארצות הברית ובמדינות נוספות. על פי פרסומים אחרונים, החברה מעסיקה כ-300 עובדים, מהם כ-170 בישראל. לפי מאגר Dealroom, באפריל השנה גייסה ויליוט 75 מיליון דולר לפי שווי שלא פורסם, אך מוערך בקרוב למיליארד דולר. לדברי מורן, היה לגרוב ונצ'רס תפקיד משמעותי בהתפתחות החברה כבר מ-2017, כאשר המוצר הראשוני שלה התבסס על שבבי בלוטות' זעירים ללא סוללה. במהלך השנים התפתחה הטכנולוגיה שלה והפכה לפלטפורמה שמיועדת גם לעולם ה-Physical AI. המערכת של ויליוט המוצר של ויליוט – דוגמה למהפכת ה-Physical AI מורן סבור שהמוצר שעליו ידבר בכנס הוא רק דוגמה למהפכה הגדולה שמייצרת הבינה המלאכותית הפיזית. "אין לי ספק שהתחום הזה יגדל. הוא נוגע בכל תחום כמעט. נוטים לחשוב שזה בעיקר רובוטיקה, אבל זה רק חלק קטן ממנו", אמר. לדבריו, אחד התחומים החמים שאליהם פונה התעשייה הוא עולם הרכב האוטונומי. הוא ציין כי "הרכבים האוטונומיים הם דוגמה לתהליכים שקורים במהפכות טכנולוגיות: יש שלב של התלהבות ראשונית, אחר כך התקררות ואז פתאום זה פורץ וקורה, ואי אפשר להבין איך חיינו בלי זה". מורן משוכנע שבתוך עשור, המציאות בכבישים תיראה אחרת לחלוטין: "בעוד 10 שנים, לא יהיה סביר שנהגים לא ינהגו ברכבים אוטונומיים, ומי שימשיך לנהוג ברכבים כמו היום ייחשב כשייך לדור הישן". לדבריו, מהפכת ה-AI היא בין הסיבות המרכזיות לפריצה הצפויה של הרכב האוטונומי. ככלל, ציין, "מהפכת הבינה המלאכותית היא מהפכה מטורפת, וה-Physical AI היא עוד נדבך שלה. זה מתפרש על הרבה מאוד מרחבים, בין היתר כי הנגישות למידע כיום הרבה יותר גדולה, מהירה ונוחה, ויכולת העיבוד שלו השתנתה לחלוטין. הפתרונות של ויליוט והרכבים האוטונומיים הם רק דוגמה לכך. אנחנו לא נמצאים אחרי מהפכת ה-AI, אלא רואים רק את התחלתה". גרוב ונצ'רס: מהסיד לדיפ-טק קרן גרוב ונצ'רס, שכאמור, מורן שותף בה, מתמקדת בהשקעות בחברות דיפ-טק. לדבריו, הקרן הייתה בין הגופים הראשונים בישראל שזיהו את הפוטנציאל בתחום. "פגשתי לפני כמה שנים את בן הורוביץ, אחד המשקיעים הבולטים, שהיה שותף בקרן גדולה יחד עם שותף בשם מארק אנדרסן (קרן אנדרסן-הורוביץ). שאלתי אותו: 'מדוע אתם לא עושים סמיקונדקטורס?', והוא השיב לי: 'האמת? אנחנו לא יודעים איך לעשות את זה'", סיפר מורן. לדבריו, לימים, גם אנדרסן-הורוביץ נכנסה לתחום, בגלל הגידול העצום בו וחשיבותו. "אמרתי אז לבן שתוכנה צריכה גם חומרה לרוץ עליה, והתוכנה של היום זקוקה ל-GPUs ולזיכרונות בהיקף עצום, ולדאטה סנטרים. מארק אנדרסן טבע את מטבע הלשון: 'התוכנה אוכלת את העולם'. עברנו לעולם שבו חומרה היא צוואר הבקבוק", אמר מורן. גרוב ונצ'רס הוקמה ב-2017 ומראש הגדירה את יעד ההשקעות שלה בחברות הזנק בשלבי הסיד. עד היום היא טיפלה בכ-50 חברות, כאשר היא מנהלת כיום בפועל 43 חברות. חלק מהחברות שבהן גרוב השקיעה נרכשו או נמכרו במהלך השנים. כעת היא נמצאת בתהליך גיוס הקרן הרביעית, כאשר יעד הגיוס עומד על 150 מיליון דולר. "אנחנו חיים בתקופה מאוד מיוחדת ומרתקת. יש הרבה הזדמנויות, וישראל יכולה וחייבת להיות בפרונט של זה", סיכם מורן.

סגן נשיא ארצות הברית, ג'יי.די. ואנס, הוא תומך ידוע בבינה מלאכותית, ומתנגד לרגולציה עודפת על החברות העוסקות בתחום. אלא שבפן הדתי, יש לו סייג מסוים מה-AI: הוא טוען שיש בה "אנרגיה רוחנית אפלה". ואנס אמר את הדברים בראיון שנתן לפני ימים אחדים לפודקאסט של ברייס קרופורד, יוצר שעוסק בתוכן נוצרי ומכנה את עצמו "מיסיונר". הוא אמר את האמירה בשני הקשרים: האחד, "כשאתה רואה מה שחלק מחברות ה-AI עושות, אתה מרגיש שיש שם אנרגיה רוחנית מאוד מאוד אפלה ומוזרה". ההקשר השני הוא "הלוויה" שקיימו אשתקד חובבי מודלי AI ל-Claude 3 Sonnet של אנת'רופיק. "זה גרם לי להרגיש מאוד לא נוח – ויש שם דברים אפלים מבחינה רוחנית", ציין. כשנשאל על אחרית הימים, ואנס השיב שהוא לא יהיה בשוק אם נגלה בדיעבד שאנחנו חיים כיום בתקופת סוף העולם, והאנטיכריסט מהלך על פני כדור הארץ. עם זאת, לדבריו, הוא לא יודע האם אנחנו כבר נמצאים בתקופה זו. בנצרות, האנטיכריסט הוא משיח שקר שמופיע קצת לפני סוף העולם – לפני ההתגלות החוזרת של ישו, שלפי האמונה הנוצרית אמורה לקרות בתקופה זו. כמו כן, ואנס כינה את השימוש בבינה מלאכותית לקבלת תשובות ועצות הקשורות לענייני דת כ-"סוג של מעשה שטן". מה ואנס חושב על המם של טראמפ בדמות ישו? קרופורד התייחס גם למם שהעלה נשיא ארצות הברית, דונלד טראמפ, בדמותו של ישו. הפודקאסטר בן ה-22 אמר כי "זה עצבן אותי". סגנו של טראמפ השיב על כך באומרו שהנשיא לא התכוון לפגוע, ושהוא תומך עקבי בחופש דת.

כשמדברים על Physical AI, מדברים בדרך כלל על ראייה ממוחשבת, רשתות נוירונים וקבלת החלטות בזמן אמת. אבל כדי שבינה מלאכותית תפעל בעולם הפיזי ביעילות ובבטחה, היא לא צריכה רק "לראות" ו-"לחשוב" – היא חייבת לדעת בדיוק היכן היא נמצאת.  GPS/GNSS רגיל, עם סטייה של 3 עד 5 מטרים, אולי מספיק לנו כדי למצוא בית קפה ברחוב. אך עבור מערכות Physical AI, הסטייה הזו היא ההבדל בין משימה מוצלחת להתנגשות או תאונה קשה.  לא כל מערכת זקוקה לאותו דיוק הדרישה למיקום מדויק אינה אחידה – היא תלויה לחלוטין בתרחיש השימוש:  רובוטיקה ואוטונומיה (דיוק סנטימטרי): רובוט שפועל בשדה, בחצר לוגיסטית, בנמל ימי או בנמל תעופה זקוק לדיוק של סנטימטרים בודדים (2–3 ס"מ) כדי לנוע במסלול מדויק, בצורה רובוסטית וחזרתית לאורך שעות.  ניהול ציוד ונכסים/Trackers (דיוק דצימטרי): דיוק ברמת הדצימטר מאפשר לדעת לא רק באיזה אזור ממוקמים מכולה, כלי או פריט יקר, אלא היכן הם נמצאים בפועל. כשהמידע מתחבר ישירות למערכות הניהול והאוטומציה, מתקבלת תמונת מלאי עדכנית בזמן אמת, ללא סריקות ידניות וללא חיפושים מיותרים.  בטיחות אדם-מכונה (דיוק של פחות ממטר): בסביבה שבה בני אדם ורובוטים עובדים זה לצד זה, איכון מהיר ומדויק של פחות ממטר מאפשר ליצור אזורי הגנה דינמיים סביב עובדים או מכונות, ולהגיב לסיכון לפני שנוצרת תאונה.  הבעיה היא לא רק הדיוק – אלא ה-Scale  עד היום, דיוק כזה דרש מקלטי GNSS/GPS יקרים, כבדים וזוללי אנרגיה. מדובר בפתרון לא-ישים עבור מכשירים רבים, שהופך הרחבה לציים גדולים (Mass-market scaling) לפרויקט מורכב, יקר ומסורבל.  כאן נכנסת טופאיה  טופאיה (Tupaia) מעבירה את חישוב המיקום לענן. האלגוריתמים המתקדמים שלנו מעבדים את אותות ה-GNSS/GPS, מתקנים בזמן אמת השפעות סביבתיות, ומאפשרים להגיע לדיוק סנטימטרי על גבי מקלטים סטנדרטיים קיימים – ללא החלפת חומרה, באמצעות תוכנה בלבד.  בכל מתארי השטח והתרחישים המורכבים שבהם פעלנו – מאוטומציה לוגיסטית ומיכון תעשייתי וחקלאי ועד למובייל ורכב בסביבות עירוניות צפופות – הוכחנו דיוק סנטימטרי אופקי ואנכי, ביצועים שהיו שווים ואף עדיפים על אלו של מקלטי High-End יקרים ומסורבלים.  נפגשים בכנס Physical AI!  Physical AI זקוקה למוח חכם, אך כדי לפעול בעולם האמיתי היא חייבת לדעת בדיוק היכן הגוף נמצא. טכנולוגיית הענן של טופאיה היא הרכיב שמחבר בין האלגוריתמים לחיישן המיקום (חיישן ה-GPS) בשטח, בסקייל מלא ובמינימום עלויות.  מגיעים לכנס Physical AI 2026?  אם אתם מגיעים לכנס Physical AI 2026 השבוע (ג') – נשמח למפגש! בואו לדבר איתנו על איך אפשר לשדרג את הדיוק של המערכות שלכם בקלות.  לפרטים נוספים אודות טופאיה – היכנסו לאתר שלנו: www.tupaia-pos.com

איתן אלי, סמנכ"ל פעילות דאטה סנטר ורציפות אנרגטית בשניידר אלקטריק ישראל, הודיע לאחרונה על פרישה מתפקידו, כך נודע לאנשים ומחשבים. אלי מסיים כהונה בת 13 שנים בסניף הישראלי של שניידר אלקטריק, שבמהלכה מילא שורה של תפקידים בכירים והוביל את פעילות החברה בעולמות תשתיות הדאטה סנטר והאנרגיה. טרם מונה לו מחליף ולא ידוע לאן אלי מתקדם. אלי הוא בעל ניסיון של כשני עשורים בעולם פתרונות הדאטה סנטר, עם התמחות בניהול מכירות, פיתוח עסקי, ניהול אקוסיסטם שותפים וערוצי הפצה. לתפקידו הנוכחי נכנס בשנת 2019, ובמסגרתו הוביל את האקוסיסטם של שותפי שניידר אלקטריק ישראל בעולמות הדאטה סנטר ואת תהליכי המכירות האסטרטגיים של פורטפוליו פתרונות החברה לתחום. הוא היה מעורב מקרוב בהתמודדות של שוק הדאטה סנטר הישראלי עם השינויים המואצים שמביאה מהפיכת ה-AI, ובהם המעבר לתשתיות בעלות צפיפות הספק גבוהה, הצורך בפתרונות אנרגיה מתקדמים ועוד. אלי גם שימש כדירקטור מכירות אזורי של פעילות הדאטה סנטר ורציפות האנרגיה, והאחריות שלו התפרסה על 20 מדינות במרכז ומזרח אירופה, בהן: פולין, רומניה, יוון, צ'כיה והונגריה. פרישתו מגיעה בתקופה של האצה משמעותית בשוק הדאטה סנטרים בישראל ובעולם, על רקע הגידול בהשקעות בתשתיות AI, והפיכתו של תחום הדאטה סנטר לאחד ממנועי הצמיחה המרכזיים בתעשיית התשתיות הדיגיטליות. אלי לא מסר תגובה לידיעה.