בראיון לאנשים ומחשבים לפני שבועיים, הצגתי את סוכני הבינה המלאכותית כדור חדש של איומים פנימיים: עובדים אוטונומיים שעלולים להתגלות כבלתי ממושמעים ובלתי צפויים, בעלי הרשאות גישה למערכות הארגון ולתהליכים עסקיים. ככל שארגונים יאמצו את הטכנולוגיה, צפויים לפעול בתוכם מאות ואף אלפי סוכנים כאלה, במהירות ובהיקפים שלא הכרנו בעבר. אלא שהסיכון אינו מסתיים בנזק שסוכן עלול לגרום בתוך הארגון. אם סוכן יפעל בניגוד לכוונת הארגון בעקבות מניפולציה, השתלטות עוינת או התנהגות בלתי צפויה, הארגון עצמו עלול להפוך ללא ידיעתו למקור של מתקפת סייבר נגד לקוחותיו, ספקיו ושותפיו העסקיים. כשהאמון הופך לכלי תקיפה דמיינו ארגון שמפעיל מאות סוכני AI, שחלקם מורשים לשלוח הודעות דוא"ל, לגשת למאגרי לקוחות ולהעביר קבצים לגורמים חיצוניים. סוכן שנפל לשליטת תוקף יכול לנצל את ההרשאות הלגיטימיות שלו כדי לשלוח אלפי הודעות עם קבצים נגועים, מתוך החשבונות האמיתיים של הארגון ובאמצעות כתובות וקשרים עסקיים מוכרים. עבור הנמען מדובר לכאורה בהודעה מגורם מוכר ומהימן, ולכן הסיבה לחשוד בה קטנה משמעותית. כאן טמונה אחת הסכנות החמורות ביותר: האמון שהארגון בנה במשך שנים הופך לתשתית שעליה רוכבת המתקפה. הנזק אינו מסתכם בפגיעה טכנולוגית. ארגון שהפך בתוך שעות למקור מוכר של הפצת נוזקות עלול לאבד את אמון לקוחותיו, להיחסם על ידי שותפים עסקיים ולפגוע בקשרים מסחריים שנבנו לאורך שנים. לכך מתווספת גם חשיפה משפטית. העובדה שהפעולה בוצעה באופן אוטונומי על ידי סוכן אינה מבטיחה שהארגון יוכל להתנער מאחריות לנזק שנגרם ללקוחות או לשותפים באמצעות המערכות שלו. שרשרת האספקה הופכת לערוץ הפצה הסיכון אינו מוגבל לדוא"ל. סוכני AI יוצרים, משנים ומעבירים מסמכים וקבצים כחלק מתהליכים עסקיים שגרתיים, ולכן סוכן שנפגע יכול להפוך גם את שרשרת האספקה של הארגון לערוץ להפצת תוכן זדוני. בתרחיש כזה התוקף כבר אינו נדרש להתחזות לארגון אמין או לפרוץ מבחוץ לכל אחד מהקורבנות. הוא יכול לנצל את המערכות האוטונומיות של הארגון כדי לבצע את המתקפה בשמו ומתוך ערוצים לגיטימיים שכבר זוכים לאמון. עובדים זדוניים יכלו גם בעבר לגרום לנזקים מסוג זה, אבל סוכני AI משנים את קנה המידה. הם יכולים לפעול במהירות מכונה, במקביל, באמצעות הרשאות אמיתיות ומתוך מערכות שהסביבה העסקית כבר מכירה כמהימנות. גבולות הסיכון הארגוני משתנים עד היום התמקדה אבטחת הסייבר בעיקר בשאלה מה תוקפים עלולים לעשות לארגון. עם התרחבות השימוש בסוכנים אוטונומיים, הנהלות צריכות לשאול גם מה המערכות שלהן עלולות לעשות לאחרים אם יאבדו שליטה עליהן. השילוב בין אוטונומיה, מהירות, היקף פעילות וניצול של אמון ארגוני עלול לייצר נזק שחורג בהרבה מתקלה טכנולוגית. אובדן מוניטין, חשיפה משפטית ופגיעה ביחסים עסקיים הופכים את הסיכון הזה לנושא שצריך להגיע גם לשולחן ההנהלה והדירקטוריון. מתקפת הסייבר הבאה שתסכן ארגון לא חייבת להגיע מבחוץ. היא יכולה לצאת מתוך מערכותיו, באמצעות סוכני ה-AI שלו, ולפגוע דווקא באנשים ובארגונים שסומכים עליו. ד"ר אורן איתן הוא מייסד ומנכ"ל אודיקס, העוסקת בהסרת פגיעויות ונוזקות לא ידועות מקבצים באמצעות טכנולוגיות הלבנה ובתחום Zero Trust for Data. איתן, אל"מ במילואים, שירת בעבר באגף התקשוב וההגנה בסייבר בצה"ל, ובתפקידו האחרון היה מפקד יחידת מצו"ב.

MongoDB הכריזה לפני כחודש בניו יורק על שלושה כלים חדשים: גרסה 9.0 של מסד הנתונים שלה; Atlas Infinite – השינוי הגדול ביותר בפלטפורמת הענן של החברה מאז הושקה ב-2016; ו-Atlas Agent Engine – כלי חדש להפעלת סוכני AI בתוך ארגונים.  את כל הכלים הללו ועוד, תציג החברה לראשונה בישראל באירוע MongoDB.local Tel Aviv, שיתקיים ב-2 בנובמבר באולם טראסק בנמל תל אביב. להרשמה הפתוחה >> לחצו כאן להפעיל סוכני AI בעבודה השוטפת סוכני AI מרשימים מהר בשלב הדמו, אבל כשמגיע הזמן להטמיע אותם בעבודה השוטפת, רוב הארגונים נתקעים. כדי לעבוד באמת, סוכן צריך לזכור את הקונטקסט, לשלוף את המידע הנכון מתוך מערכות החברה, ולפעול תחת בקרה. עד היום ארגונים נאלצו לבחור: לחבר בעצמם הרבה כלים שונים, שמפסיקים לפעול בכל פעם שהמודל מתעדכן, או להתחייב למודל ולענן של ספק אחד.  ב-Atlas Agent Engine, שזמין בשלב Public Preview, כל פעולה של סוכן נרשמת על שם מי שביצע אותה, אדם או סוכן, לפי כללים שאי אפשר לעקוף. כשמישהו שואל מה הסוכן עשה ומי אישר, התשובה מגיעה בתוך שניות. הסוכנים זוכרים ושולפים מידע בעצמם, על בסיס מודלי ה-Embedding של Voyage AI, ולכן מדייקים יותר ועולים פחות. הכלי עובד עם כל מודל AI וכל ענן, ואפשר להחליף מודל בשינוי הגדרה פשוט, בלי לבנות הכל מחדש. ארגונים שחייבים לשמור את הנתונים אצלם יכולים להפעיל אותו גם על השרתים של הארגון. "ארגונים שרוצים להעלות סוכנים לאוויר נאלצים היום לבחור: לאמץ פתרון של ספק אחד, ולהיות תלויים במודל ובענן שלו, או לבנות לבד ולנהל בעצמם את הבקרה והזיכרון", אמר בן ספאלו, סמנכ"ל המוצר ב-MongoDB. "עם Atlas Agent Engine, הבחירה הזו נגמרת. ארגונים מקבלים את המידע העדכני שהסוכנים שלהם צריכים, עם בקרה ואבטחה מהיום הראשון, וחופש להריץ כל מודל, בכל ענן". בין החברות שכבר בונות על הכלי: חברת התשלומים פייסייף (Paysafe), אשר בונה סוכן שיעזור לה לחקור פעילות חריגה ברשת התשלומים שלה. MongoDB MongoDB 9.0 ו-Atlas Infinite: לעומסים בעידן ה-AI  גרסת MongoDB 9.0 זמינה כבר עכשיו ובהשוואה לזו הקודמת היא מהירה יותר: תפוקה גבוהה עד פי 2 בשרתים גדולים, קריאה מהירה עד 35% יותר ועדכון מהיר עד 30% יותר. לארגונים עם מידע רגיש, כמו בנקים וגופי בריאות, הגרסה מאפשרת לחפש בתוך מידע מוצפן, בלי לפתוח את ההצפנה. בנוסף, היא מגינה על המערכת אוטומטית כשמגיע עומס חריג.  Atlas Infinite, שזמינה בשלב Public Preview, מפרידה בין כוח המחשוב לבין האחסון, כך שכל אחד מהם גדל בנפרד ולפי הצורך. כשהעומס קופץ, היא גדלה אוטומטית ובמהירות, והלקוח משלם רק על מה שהוא משתמש בו, בלי לשנות שורת קוד. חברת הפינטק הברזילאית פיקפיי (PicPay) הריצה עליה במשך שעתיים עומס של פי ארבעה מהשיא הרגיל שלה, בלי תקלות. בשלב זה היא זמינה ב-אמזון ווב סרביסז (AWS). "השימוש הגובר בסוכני AI גורם לאפליקציות להשתמש ביותר נתונים ולשמור יותר נתונים", הוסיף סמנכ"ל המוצר ספאלו. "גרסה 9.0 מחזקת את הבסיס שעליו כבר עובדים יותר מ-70,000 לקוחות, ו-Atlas Infinite נותנת את הגמישות שסוכני AI דורשים", אמר. שלושת הכלים החדשים יוצגו לראשונה בישראל ב-MongoDB.local Tel Aviv. הכנס יתקיים ב-2 בנובמבר באולם טראסק בנמל תל אביב, ויוקדש כולו למעבר מדמו לפרודקשן. בתוכנית: הדגמה חיה של Atlas Infinite על הבמה המרכזית; הסבר על הביצועים והאבטחה של MongoDB 9.0; שמונה הרצאות שונות; ופאנל בהשתתפות לקוחות בכירים כמו סימולייט (Cymulate) ו-סנטרה (Sentra) תחת הכותרת: The Mistakes That Made Us Better: How Leaders Turn Setbacks into Success. בהמשך היום יתקיימו 2 סדנאות מעשיות: הראשונה לבניית זיכרון לסוכני AI, והשנייה לפיתוח עם כלי ה-AI של MongoDB. לאג'נדה המלאה ההשתתפות ללא עלות ובהרשמה מראש, והיא מותנית בקבלת אישור חוזר להרשמה

עסקת ענק וזריקת עידוד גדולה לתעשיית הקוונטום הישראלית: אינטל הודיעה הלילה (ב') כי היא רוכשת את החברה הישראלית קלאסיק (Classiq), שמפתחת מערכת הפעלה למחשבים קוונטיים. סכום העסקה לא נמסר, אולם על פי הדיווחים, מדובר בעסקת מזומן ומניות בסך של 2.3 מיליארד דולר. זאת, בנוסף ל-175 מיליון דולר שייועדו למענקים לשימור עובדים של קלאסיק. עסקה זו היא האקזיט הגדול ביותר בתחום הקוונטום. קלאסיק שואפת להיות, על פי הגדרתה היא, "מיקרוסופט של המחשוב הקוונטי". החברה הוקמה ב-2020 על ידי ניר מינרבי, המכהן כמנכ"ל שלה, אמיר נוה, סמנכ"ל המוצר, וד"ר יהודה נוה, סמנכ"ל הטכנולוגיות. מינרבי ואמיר נוה הם בוגרי תוכנית תלפיות, וד"ר יהודה נוה הוא בעל ניסיון של 20 שנה במרכז המחקר של יבמ בחיפה, שם עסק בטכנולוגיות תכנון אלקטרוני (CAD) ובפיתוח תוכנה למחשוב קוונטי. בין היתר, הוא ייסד והוביל את צוות המחשוב הקוונטי במרכז, כחלק מהצוות הגלובלי שפיתח את IBM Q ואת סביבת התוכנה הנלווית לו. ההון שגייסה קלאסיק עומד על כ-200 מיליון דולר, ממשקיעים כגון סופטבנק, AMD, קוואלקום, חברת המחשוב הקוונטי הגדולה IonQ ולאומיטק 77 של בנק לאומי. קלאסיק פיתחה מערכת הפעלה וסביבת פיתוח המאפשרות לכל ארגון לפתח אפליקציות קוונטיות באופן אבסטרקטי ואגנוסטי לחומרה. מערכת ההפעלה שלה למחשבים קוונטיים משלבת הכשרה מהירה של צוותים, הטמעת יישומים מתקדמים ואופטימיזציה, וכן אינטגרציה עם עשרות ספקי חומרה קוונטית, ספקי ענן וסביבות מחשוב עתירות ביצועים. גישה זו, אומרים בחברה, תומכת במעבר של ארגונים מניסויים קוונטיים ליישום מעשי וליצירת ערך. "פלטפורמה למחשוב קוונטי מקצה לקצה" הצוות של קלאסיק ישולב ביחידת המחשוב הקוונטי של אינטל. בחברה הרוכשת אומרים כי השילוב בין הפלטפורמה של קלאסיק ליכולות הייצור של אינטל בתחום הקיוביטים מבוססי הספין, כמו גם לתוכנה הקיימת שלה, "צפוי ליצור פלטפורמה ידידותית למשתמש למחשוב קוונטי מקצה לקצה, ולאפשר לטכנולוגיה המבטיחה הזאת להבשיל לתחום עסקי מרכזי בעולם המחשוב". באינטל אומרים כי :פלטפורמת הסינתזה של קלאסיק משלימה את היכולות שפיתחנו בעשור האחרון בחומרה ובתוכנה קוונטית… השילוב צפוי לאפשר לאינטל להפוך לספקית פתרונות קוונטיים מקצה לקצה, וגם להוסיף יחידות עיבוד קוונטיות (QPU) לסל פלטפורמות המחשוב שלה, שכולל מעבדים (CPU), מעבדים גרפיים (GPU) ושבבים ייעודיים (ASIC)". "המטרה: להאיץ את אימות המחשוב הקוונטי" ליפ-בו טאן, מנכ"ל אינטל, אמר כי "כבר יותר מעשור, אנחנו מתקדמים בצורה מרשימה במחשוב קוונטי, כשאנחנו רותמים את החדשנות שלנו במוליכים למחצה, את יכולות הייצור המתקדמות שלנו ואת מומחיותנו בהנדסת מערכות לפיתוח טכנולוגיית קיוביטי ספין בסיליקון הניתנת להרחבה. החבירה לקלאסיק הופכת את קבוצת המחשוב הקוונטי של אינטל לעסק מחשוב קוונטי מקצה לקצה". "מאז הקמתה, קלאסיק מתמקדת בהפיכת המחשוב הקוונטי למעשי ונגיש, בכך שהיא מאפשרת למפתחים, לחוקרים ולארגונים ליצור יישומים קוונטיים שניתנים להרחבה בלי צורך במומחיות עמוקה בתכנון מעגלים קוונטיים", ציין מינרבי. "יחד, אינטל וקלאסיק יכולות לעזור לממש את היתרונות של המחשוב הקוונטי ולהאיץ את אימוצו מוקדם יותר". העסקה כפופה לאישורים רגולטוריים ולתנאי השלמה מקובלים אחרים, והשלמתה צפויה במחצית הראשונה של 2027. עד להשלמתה, אינטל וקלאסיק ימשיכו לפעול כחברות נפרדות ועצמאיות. רכישות קודמות בישראל אינטל רכשה בעשור האחרון כמה חברות ישראליות. במרץ 2017 היא הודיעה על רכישת מובילאיי תמורת 15.3 מיליארד דולר – במה שהיה האקזיט הגדול ביותר בהיי-טק הישראלי במשך תשע שנים, עד רכישת וויז על ידי גוגל תמורת 32 מיליארד. במאי 2020 היא קנתה את אפליקציית התחבורה הציבורית מוביט תמורת כ-900 מיליון דולר. בדצמבר 2021 אינטל רכשה את סקרינובייט, שפיתחה טכנולוגיית שיקוף מסכים וחיבור רציף בין מכשירים ניידים, כגון סמארטפונים וטאבלטים, למחשבים אישיים, תמורת 150 מיליון דולר. במרץ 2022 היא רכשה את חברת האופטימיזציה והענן גרנולייט תמורת 650 מיליון דולר.

לקוח משאיר פרטים באתר של חברת אשראי או נוטש באמצע התהליך, ומצפה שיחזרו אליו. באותו יום הוא מקבל הודעה שיווקית על המוצר שהתעניין בו, בזמן שערוץ אחר ממשיך להציג לו מודעות שמציעות להתחיל את התהליך. כל מערכת פועלת לפי הכללים שהוגדרו לה, והארגון אינו בוחן את רצף הפניות מנקודת מבטו של הלקוח. הקושי מתחדד ככל שארגונים מפעילים כלי אוטומציה וערוצי שיווק נוספים – כל מערכת מנהלת קמפיין ומפעילה את הפעולה הבאה על פי תגובת הלקוח. זהו כשל שנובע מחלוקת האחריות בארגון: הצוותים בוחנים את ביצועי הכלים שבאחריותם, בזמן שהלקוח ממשיך לנוע בין ערוצים שאינם מתואמים. ללא ארגון ואם הוא אוטומטי לגמרי הוא עלול להפוך למהומה בארגון. שיווק דיגיטלי. צילום: אילוסטרציה. ג'מיני מסעות לקוח מתנגשים מסע לקוח מלווה אדם מהתעניינות ראשונית ועד לרכישה, ולעיתים גם לאחריה. הוא כולל הודעות ותזכורות שמותאמות לשלב שבו נמצא הלקוח. צוות השיווק מפעיל קמפיין ללקוחות שהתעניינו במוצר, צוות המכירות מנהל מעקב אחר לידים וצוות השירות שולח עדכונים אוטומטיים. כל אחד מהצוותים פועל במסגרת התהליך שהוגדר לו. הקושי מתעורר כשהערוצים אינם חולקים מידע עדכני. לדוגמה, לא פעם מצאתי את עצמי משוחח עם נציג מכירות בזמן שהמשכתי לקבל הודעות שמזמינות אותי להתחיל את התהליך מחדש. שיעור פתיחה גבוה, או עלייה בהמרות של קמפיין מסוים, אינם מעידים לבדם על הצלחה עסקית לאורך זמן, משום שקמפיין שמגדיל מכירות בטווח הקצר עלול להעלות גם את מספר התלונות או את שיעור ההסרה מרשימות התפוצה. המדידה צריכה לכלול את ההשפעה המצטברת של הפניות ואת תרומתן לתוצאות העסקיות. כשלקוח מתאים לכמה קמפיינים, הארגון צריך להכריע איזה מהם יקבל עדיפות. המדיניות יכולה לקבוע שפנייה של מנהל תיק לקוח תקפיא זמנית מסרים שיווקיים, וכי רכישה תעצור מסע שנועד לעודד רכישה ראשונה. סירוב מפורש מפעיל את כללי ההחרגה, ותקופות השהיה מגדירות מתי אפשר לחדש את התקשורת חוקי נגיעה חוקי נגיעה, המוכרים בשם Contact Policy, קובעים מתי פונים ללקוח ובאיזו תדירות. בארגונים רבים המדיניות מתורגמת למגבלות פשוטות, כגון מספר מירבי של הודעות בשבוע או פרק זמן מינימלי בין פניות. מטרת הפנייה משפיעה על אופן הטיפול בה. הודעה על שינוי בתנאי השירות דורשת התייחסות שונה מהצעה שיווקית, ושיחת המשך בעקבות בקשת הלקוח שונה משיחת מכירה יזומה. גם השלב שבו נמצא הלקוח משפיע על הרלוונטיות של הפנייה: אדם שהביע עניין במוצר והגיש בקשה נמצא בשלב מתקדם יותר ממי שרק ביקר באתר. כשלקוח מתאים לכמה קמפיינים, הארגון צריך להכריע איזה מהם יקבל עדיפות. המדיניות יכולה לקבוע שפנייה של מנהל תיק לקוח תקפיא זמנית מסרים שיווקיים, וכי רכישה תעצור מסע שנועד לעודד רכישה ראשונה. סירוב מפורש מפעיל את כללי ההחרגה, ותקופות השהיה מגדירות מתי אפשר לחדש את התקשורת. הבינה המלאכותית בניהול הפניות ארגונים שמבקשים להתאים את התקשורת ללקוח משתמשים בבינה המלאכותית לניתוח התנהגות ולהערכת הסיכוי שיגיב להצעה מסוימת. על בסיס הנתונים, הכלי מתאים את מועד ההודעה ואת תוכנה להתנהגות שנצפתה, ומזהה ירידה במעורבות, שיכולה להעיד על תועלת נמוכה שתניב פנייה נוספת.  בחירת מדד האופטימיזציה משפיעה ישירות על התוצאה. כלי שנמדד בעיקר לפי שיעור ההמרה נוטה להעדיף פניות תכופות שמגדילות את הסיכוי למכירה בטווח הקצר. לקוח שהשאיר פרטים באתר ומצפה שיחזרו אליו עלול להמשיך לקבל פניות שיווקיות גם לאחר שכבר קיבל מענה, אם המדד המרכזי הוא המרה. האיזון הטוב ביותר בין יעד המכירות לבין איכות הקשר לאורך זמן צריך להיקבע כבר בשלב הגדרת הכלי. ומה לגבי שילוב סוכני בינה מלאכותית? סוכן AI יכול לקבל אחריות תפעולית במסגרת מוגדרת. הוא בוחן את הפניות המתוכננות ומזהה התנגשויות בין מסעות לפני שהן מגיעות ללקוח, ובמקרים המתאימים ממליץ לדחות הודעה או לעצור אותה לפי כללי הארגון. אם הלקוח שהשאיר פרטים באתר כבר נמצא בטיפול של נציג, הסוכן צריך לזהות את המידע הזה לפני הפעלת פנייה נוספת. הסמכויות של הסוכן צריכות להיות ברורות. הארגון חייב להגדיר מראש אלו פעולות הוא רשאי לבצע בעצמו ואלו החלטות מחייבות אישור אנושי, ולתעד את החלטותיו, כדי לאפשר בדיקה של אופן פעולתו. תיאום ברמת הארגון היישום מתחיל בתשתית המידע. הארגון מרכז תמונה עדכנית של האינטראקציות עם הלקוח ומחבר בין ערוצי השיווק והמכירות. גורם מרכזי צריך להכריע בין פניות מתחרות על בסיס כללים מוסכמים ועל סמך המידע שנאסף בערוצים השונים. חיבור בין הכלים מאפשר לזהות אירועים, כגון הגשת בקשה או רכישה, ולעדכן את התקשורת בעקבותיהם, בלי להחליף את המערכות הקיימות. גם מדדי ההצלחה דורשים שינוי. לצד שיעורי פתיחה והמרה, הארגון בוחן את מספר הפניות המצטבר ללקוח ואת שיעור ההסרות, וכן את השלמת התהליכים וההכנסה לאורך זמן. ניסויים מבוקרים מסייעים לבדוק אם הפחתת תדירות הפניות משפיעה על המכירות ומשפרת את איכות ההמרות. לקוחות שמקבלים פניות רבות עשויים להיות מלכתחילה בעלי נטייה גבוהה יותר לרכוש, ולכן אי אפשר להניח שהפניות הן שהובילו לרכישה. בתחומי האשראי והביטוח, לתיאום בין הפניות יש גם משמעות תפעולית. לקוח שממתין להחלטה בבקשה שהגיש, זקוק למידע שמתאים לשלב שבו הוא נמצא. איזו פנייה מתאימה לו עכשיו? הכותב הוא יועץ טכנולוגי לארגונים, בעיקר בתחום האשראי החוץ בנקאי, ובעברו מנמ"ר

"הבינה המלאכותית נראית לכולנו כמשהו דיגיטלי. מודלי שפה, אלגוריתם, ענן – כל אלה הם דברים שנמצאים בדיגיטל. אלא שלא פחות מזה, היא משהו פיזי. מאחורי כל שאלה שאנחנו שואלים את הצ'טבוט יש תשתית שמאפשרת לזה לקרות. כדי לתפעל את התשתית הזאת צריך כוח מחשוב, שמבוסס על חשמל – וזה משאב מתכלה. מדובר בחסם, והפתרון לכך הוא אנרגיית אור – מאלקטרוניקה לפוטוניקה", כך אמר אסף גרין, מנהל פיתוח עסקי במעבדות NTT ישראל. גרין דיבר בכנס Future of AI של Lynx מבית אנשים ומחשבים, שנערך באחרונה במלון הילטון בתל אביב. הוא הרחיב וציין כי "הבינה המלאכותית נמצאת בכל מקום, והפיזור הזה יוצר אתגר נוסף: יש יותר מחשוב, תנועה של מידע בין השבבים, הזיכרונות ומתגי התקשורת. לכאורה, המענה לכך הוא להוסיף עוד חשמל, כדי שיאפשר עוד קירור של הדאטה סנטר ועוד כוח מחשוב. אלא שזה לא יספיק, בסופו של דבר. כאן נכנס האור, שמאפשר להעביר הרבה יותר מידע, ולעשות זאת הרבה יותר מהר. הסיב האופטי הוא דוגמה לכך". "ארגונים רבים מבינים את הצורך בכך שכל תשתית המחשוב, כולל עיבוד המידע, תהיה אופטית ותכלול כמה שפחות אלקטרוניקה", הוסיף.  צילום ועריכת וידיאו: ליטל רובינשטיין "המודל וההיסק הם רק חוליות בשרשרת" באשר להעברת ועיבוד המידע אמר גרין כי "כשחושבים על AI, כולל פיזית, חושבים על המודל. אלא שהמודל הוא רק חוליה בשרשרת. המידע עובר לשלב ההיסק, כאשר לאחר מכן המערכת מקבלת החלטה ומבצעים פעולה. אולם, גם ההיסק הוא רק חוליה בשרשרת של זה. אם יש תשתית שלא מסוגלת להעביר את המידע בקצב הנכון ובצורה אמינה – זה יכשיל את כל השרשרת. כדי למנוע זאת, דרוש אקו-סיסטם של שותפים, סטארט-אפים וטכנולוגיות". יוזמת IOWN (ר"ת Innovative Optical and Wireless Network – רשת אופטיקה ואלחוט חדשנית) מהווה, לדבריו, אקו-סיסטם שכזה. היוזמה הוקמה על ידי NTT, ומאז הצטרפו אליה 169 חברות, בהן "החשודים המיידיים" – מיקרוסופט, אנבידיה, קוולאקום ועוד, וכן דל, סיסקו, סמסונג וחברות אחרות. "היוזמה הזו באה לתת את התשתית שתאפשר ל-AI להמשיך לגדול באותו הקצב", ציין. "החזון שעומד מאחוריה הוא שיפור בסדרי גודל של הדרך שבה ניתן להעביר מידע. השאיפה שלנו היא להגיע לנצילות אנרגיה במאית מהאנרגיה שדרושה כיום, עם פי 125 קיבולת והשהייה של 1 חלקי 200". במסגרת IOWN הוקמה קרן שמרכזת מעל חצי מיליארד דולר להשקעות בחברות בתחומי הדיפ-טק ובתחומים נוספים, שיביאו את החזון שלה להגשמה, ציין. האם החתיכה החסרה תבוא מישראל? גרין, ו-NTT, רואים את ישראל כהאב חשוב בתחום: "יש כאן הרבה חדשנות בעולמות הפוטוניקה, השבבים, החומרה, מחשוב הקצה והרובוטיקה. אנחנו, ב-NTT, מנסים לחבר אלינו חברות סטארט-אפ ויזמים ישראליים, כדי להגשים את החזון". לסיכום הוא אמר כי "מרוץ ה-AI מושפע מאוד ממי שיפתח את המודל הכי חזק, הכי מהיר ועם הציונים הכי טובים. אבל יש סיכוי שפריצת הדרך הבאה בבינה המלאכותית לא תהיה במודל, אלא בתשתית שמתחתיו".

"כקבוצה ישראלית מחד ובינלאומית מאידך, אנחנו חווים איומי סייבר רבים. הופעת הבינה המלאכותית לסוגיה הוסיפה לנו עוד אתגרים והגדילה את מידת האיום – הן בשל השימוש של הרעים ב-AI והן בשל שימוש פנימי לא מבוקר בבינה מלאכותית על ידי העובדים והמנהלים, לצד חשש מפעילות של סוכנים לא מבוקרים. לכן, פעלנו על מנת לקבל יותר נראות של נכסי ה-IT שלנו, עם יכולת לתת מענה לאיומי העולם החדש", כך אמר ערן שלום, מנהל אבטחת מידע ברבל (Raval ACS). שלום התראיין לאנשים ומחשבים במסגרת הכנס השנתי שערך הסניף הישראלי של נטסקופ. הכנס, שנשא את הכותרת "AI in the Fast Lane – Smart AI Security. Full Data Control" ("הבינה המלאכותית היא המסלול המהיר – אבטחת AI חכמה. שליטה מלאה על הדאטה"), התקיים באחרונה באולם East בתל אביב, בהשתתפות נציגים מלקוחות החברה ושותפיה העסקיים. שלום השתתף בפאנל לקוחות שנערך במסגרת האירוע. רבל הוקמה בתחילת המילניום עם מפעל בקיבוץ רביבים, והמטה שלה שוכן בבאר שבע. החברה פועלת לפיתוח, ייצור ושיווק של פתרונות זרימה ומערכות לתעשיית הרכב, כולל שסתומים לאוורור מכלי דלק, מערכות בלימה, מוצרי ניהול תרמי, מערכות לרכבים חשמליים ואוטונומיים, וחלקים מבניים מפלסטיק. מוצריה מוטמעים, בין היתר, בפולקסוואגן, מרצדס ו-ב.מ.וו. לחברה 10 אתרי ייצור והיא פועלת בפריסה גלובלית, בשלוש יבשות ושבע מדינות. לרבל יש כ-1,300 עובדים, מתוכם כ-500 בישראל. צוות ה-IT ברבל הוא פנימי ומונה יותר מ-20 מומחים, ולצידו פועל מערך האבטחה, בראשות שלום. שלום עובד בחברה מזה שני עשורים ומשמש בתפקידו מזה 17 שנה. אתגרי הסייבר של רבל – והמענה לדבריו, "מערכות ה-IT של רבל 'מוקפות' באיומי סייבר. אתגר אבטחת המידע הראשון שלנו נובע מהיות הקבוצה גלובלית, עם אתרים בסין, בארצות הברית ובאירופה. אתגר נוסף קשור למצב הגיאו-פוליטי ולאזור שבו אנחנו נמצאים. לצד אלה, האתגר הכי גדול שלנו הוא ה-AI. כמו כן, קיים החשש לפעולות אסורות של דלף מידע וסוכני AI שפועלים מחוץ לבקרה, וגם החשש מפני השימוש הפנימי, הפרטי, של משתמשים בבינה מלאכותית". "מערך הגנת הסייבר בקבוצה", אמר שלום, "מורכב ממוצרים ושירותים של ספקיות אבטחת מידע מובילות. התחלנו בהטמעת מערכות נטסקופ לפני שלוש שנים. רצינו להחליף את פתרון הפרוקסי המסורתי, שהיה מבוסס על מערכת ישנה. מניע נוסף להטמעה היה הרצון לפעול באופן אחוד בהיבט האבטחה – הן בקרקע, און-פרם, והן בענן. לצד החלפת פתרון הפרוקסי המקומי, פעלנו גם להחלפת חיבור ה-VPN בזה של נטסקופ". הוא ציין כי "בשל ההטמעה, הצלחנו להרחיב את יכולת הנראות שלנו – הן על נכסי ה-IT והן על האיומים. מאחר שנכנסנו לעולם הבינה המלאכותית יש לנו סוכנים, והמענה של נטסקופ מכסה את פעילותם. קיבלנו תוספת גמישות: לצד הרצון שלנו להגן ברמה הגבוהה ביותר, עלינו לאפשר לגופים העסקיים להמשיך ולפעול, ולמנוע זליגות. המענה שהתקבל הניב חדשנות, והגדיל את יכולת הטיפול ביישומים, במערכות ובדאטה – גם בסביבות ענן".

ענקית ה-AI אנת'רופיק מתקרבת עוד צעד להנפקה הממשמשת ובאה שלה בחודש הבא, והגישה ל-SEC – רשות ניירות הערך של ארצות הברית – את המסמכים הרלוונטיים. אלה מעלים תוצאות כספיות מעורבות, חזון מעניין לעתידה של הבינה המלאכותית ואזהרות מהסיכונים שהיא מביאה איתה. הפוטנציאל החיובי וההרסני של ה-AI, על פי אנת'רופיק החזון של אנת'רופיק, כפי שנפרס במסמכים, כולל שלל השפעות חיוביות של הבינה המלאכותית, אבל גם אזהרות. על פי חברת הענק, הבינה המלאכותית היא טכנולוגיה בעלת פוטנציאל לשנות את העולם, להזניק את הכלכלה ולשפר עד מאוד את חייהם של האנשים. "אנחנו מאמינים שה-'תסיסה' של הבינה המלאכותית מייצגת את אחת ההזדמנויות הגדולות ביותר בהיסטוריה לשפר את הדרכים שבהן אנשים חיים ועובדים, וזוהי רק ההתחלה", כתבו אנשי החברה. עוד הם ציינו כי "בינה מלאכותית חזקה תהיה זמינה באופן נרחב בתוך כמה שנים, ויהיו לה יכולות קוגניטיביות שמשתוות לאלה של מיטב המומחים האנושיים, או אף עולות עליהן. זה יאפשר התקדמות מדעית בתוך שנים ספורות, במקום בתוך עשורים". מהצד השני, אנת'רופיק, שכאמור בנתה את המוניטין שלה סביב בטיחות AI, כוללת במסמכים שלל אזהרות, כולל כאלה ל-"איומים קיומיים", שאותן היא חזתה גם בעבר. תחזית פחות אפוקליפטית, אבל עדיין בעלת סיכונים, מתייחסת לעתיד המודלים: "בדורות העתידיים, מודלים עלולים לפתח יכולות בלתי צפויות במהלך האימון, שייחשפו ויזוהו רק לאחר שהם יפרסו אותן בפועל". אנת'רופיק אף סבורה שמודלים מתקדמים עתידיים עשויים "לפתח מודעות לכך שהם עוברים בדיקות בטיחות – דבר שיגביל את היכולת של בני האדם להעריך את הסיכון האמיתי שנובע מהם". "ההשלכות הכספיות והבטיחותיות של תקרית קטסטרופלית שקשורה ל-AI בעתיד עלולות לחרוג מהיקף הכיסוי הביטוחי הקיים בשוק", הזהירה החברה. עוד נכתב במסמכי ההנפקה כי "המשימה שלנו היא פיתוח ותחזוקה אחראיים של AI מתקדמת לטובת האנושות בטווח הארוך". עם זאת, באשר לעתידה, כותבים אנשי ענקית ה-AI כי "ההצלחה שלניו תלויה במידה רבה ביכולתנו להמשיך לפתח את מודלי ה-AI המתקדמים ובעלי היכולות הרבות ביותר, וכל כישלון לעשות זאת יכול להשפיע מאוד על הפעילות שלנו". זינוק בהכנסות על פי המסמכים, ההכנסות של אנת'רופיק גדלו ברבעון השני של השנה בלא פחות מ-1,368% (!) – למעל 11.5 מיליארד דולר. מדובר גם בזינוק של יותר מ-40% בהשוואה להכנסות הרבעון הראשון של השנה, שעמדו על 4.73 מיליארד דולר. בסך הכול, ההכנסות של אנת'רופיק במחצית הראשונה של 2026 הגיעו ל-16.3 מיליארד דולר. לעומת זאת, ההפסד הנקי החצי שנתי שלה צמח ל-80.7 מיליארד דולר, בעיקר עקב הערך של אגרות החוב שניתנות להמרה למניות של החברה. מומחים בשוק ההון מעריכים כי ההנפקה של אנת'רופיק צפויה להתבצע לפי שווי של 1.9 טריליון דולר. ענקית ה-AI בחרה לבצע את ההנפקה – בניגוד ל-OpenAI, שגם היא הייתה אמורה להנפיק עד סוף השנה, ודחתה את המהלך ל-2027 עקב ענייני הבטיחות והרגולציה ("הסוכנים הסוררים" שלה, שחדרו לחברות כגון האגינג פייס), התחרות והאתגרים הטכנולוגיים, וכפי הנראה גם העובדה שהיא רושמת הפסדים תפעוליים. אנת'רופיק, לעומת זאת, ממשיכה בדרך להנפקה, לאחר שעברה לרווחיות ועקב כך שמראשיתה, היא שמה בראש מעייניה את המחויבות לבטיחות.  

אואזיס טכנולוגיות תקשורת חתמה על הסכם שיווק והפצה עם WEKA, שבמסגרתו תציע בישראל את פלטפורמת NeuralMesh ופתרונות נוספים של החברה. הפתרונות ישולבו בפרויקטי תשתיות בינה מלאכותית שמקימה אואזיס עבור ארגונים, מוסדות מחקר וחברות המפתחות יישומי AI. ההסכם מגיע על רקע הרחבת מערכי GPU בארגונים והצורך להתאים אליהם גם את תשתיות הנתונים. לפי אואזיס, קצב הגידול בכוח המחשוב עלול להיות מהיר יותר מהיכולת של שכבת האחסון והנתונים להזין את המעבדים, ולכן תשתית הנתונים הופכת לחלק מרכזי בתכנון סביבת הבינה המלאכותית. אחסון וזיכרון כחלק מאותה תשתית NeuralMesh משלבת אחסון נתונים עתיר ביצועים עם יכולות להרחבת הזיכרון הזמין למעבדי GPU. הפלטפורמה מיועדת לעומסי אימון מודלים, הסקה ויישומי בינה מלאכותית מבוססי סוכנים, וניתן לשלב אותה בסביבות מקומיות, בענן ובתשתיות היברידיות. WEKA טוענת כי טכנולוגיית Augmented Memory Grid שלה יכולה להרחיב את קיבולת זיכרון ה-GPU עד פי 1,000, לקצר את זמן הפקת הטוקן הראשון עד פי 20 ולתמוך במספר משתמשים בו-זמניים הגדול עד פי 10 על אותה תשתית. החברה מציינת כי פתרונותיה נמצאים בשימוש אצל 30% מחברות Fortune 50. תומר שרון, מנכ"ל אואזיס טכנולוגיות תקשורת, אמר כי "תשתיות AI דורשות הרבה יותר ממעבדים גרפיים חזקים". לדבריו, "כדי למצות את מלוא הערך מסביבת המחשוב, יש לתכנן ולתפעל את מערכי ה-GPU, התקשורת והנתונים כארכיטקטורה אחודה ומשולבת". שרון הוסיף כי NeuralMesh תספק לאואזיס את שכבת הנתונים והזיכרון הנדרשת לפרויקטי AI שהיא מקימה ומנהלת עבור לקוחותיה. החברה משלבת את הפתרון עם מערכי GPU, רשתות תקשורת עתירות ביצועים ותשתיות נתונים כחלק מארכיטקטורה כוללת. גארת' וייטינג, סגן נשיא למכירות באזור EMEA ב-WEKA, אמר כי קצב הפיתוח והיישום של AI בישראל גבוה במיוחד. לדבריו, היכולת של שכבת הנתונים להזין באופן רציף את המעבדים הגרפיים היא אחד הגורמים שקובעים אם מערך GPU אכן מספק את הביצועים שהארגון מצפה מהם.