השקעה בצווארי הבקבוק של טכנולוגיות ה- AI

למה צווארי הבקבוק של ה- AI הם המקומות הנכונים להשקעה?

בתקופות של מהפכות טכנולוגיות גדולות כמו זו של ה- AI, משקיעים רבים נוטים לרדוף אחרי כל חברה שמצליחה להצמיד לעצמה את המילים “AI” או “בינה מלאכותית”. אך ההיסטוריה מלמדת שלא כל מי שמשתמש בטכנולוגיה החדשה ייהנה מהרווחים הגדולים באמת. לעיתים קרובות, הרווחים המשמעותיים ביותר זורמים דווקא אל החברות שמחזיקות בצווארי הבקבוק הקריטיים של התעשייה - אותן נקודות שבהן הביקוש עצום אך ההיצע מוגבל.

במילים אחרות, כאשר תעשייה שלמה תלויה במשאב מסוים שאין לו תחליף קל, מי ששולט במשאב הזה נמצא בעמדת כוח יוצאת דופן, יכול להכתיב מחירים ולייצר רווחים חריגים.

כך היה בתקופת הבהלה לזהב: רבים חיפשו זהב, אך חלק גדול מהכסף נוצר דווקא אצל מי שמכר את האתים, המסילות, ציוד הכרייה והתשתיות. באופן דומה, במהפכת הבינה המלאכותית, ייתכן שההזדמנויות הגדולות ביותר אינן באפליקציות ה- AI עצמן או בחברות שמוסיפות “AI” למצגת המשקיעים שלהן, אלא בחברות שמספקות את התשתיות ההכרחיות שכל התעשייה תלויה בהן.

הסיבה לכך פשוטה: בתחומים שאינם צווארי בקבוק נוצרת בדרך כלל תחרות עזה יחסית מהר. מוצרים הופכים לסחורות זמינות, המחירים נשחקים והרווחיות יורדת. לעומת זאת, בצווארי בקבוק אמיתיים קשה מאוד להגדיל את כמות הייצור במהירות. לעיתים נדרשות שנים של פיתוח, ידע הנדסי נדיר, השקעות ומפעלי ענק, רגולציה מורכבת או שרשרת אספקה כמעט בלתי ניתנת להעתקה.

לכן, כאשר בוחנים השקעות בעולם ה-AI, הגישה האסטרטגית החשובה היא לשאול לא רק “מי משתמש ב-AI”, אלא בעיקר: מי מחזיק במשאבים שהעולם כולו חייב כדי שמהפכת ה-AI תמשיך להתקדם?

האם מדובר ביצרני השבבים?

במכונות הייצור?

בזיכרון מהיר?

בתקשורת למרכזי נתונים?

בחשמל?

בקירור?

או אולי בנתונים האיכותיים עצמם?

ככל שמהפכת ה-AI מתקדמת, מתברר שהאלגוריתמים עצמם הם רק חלק מהסיפור. מאחורי הקלעים קיימות מערכות עצומות של מגבלות פיזיות, תעשייתיות ואנרגטיות - ודווקא שם עשויות להימצא ההזדמנויות האסטרטגיות הגדולות ביותר למשקיעים.

אנחנו כבר משקיעים בכמה מהחברות שמהוות צוואר בקבוק בתעשית ה-AI, אך נמשיך ונעדכן את השקעותינו (תיק ה- AI ותיק הפרימיום), כך שיכילו בעיקר את החברות המהוות צוואר בקבוק.

צווארי הבקבוק העיקריים בתעשיית הבינה המלאכותית

מהפכת הבינה המלאכותית (AI) נמצאת בעיצומה. זו המהפכה הטכנולוגית הגדולה בהיסטוריה והיא מובילה לכך שתוך כמה שנים העולם ישתנה לגמרי בתחומים רבים. חברות משקיעות מאות מיליארדי דולרים בתשתיות, מרכזי נתונים, שבבים, חשמל ותוכנה. לכאורה, נראה שההתקדמות מהירה וחסרת גבולות. כל כמה חודשים מופיעים מודלים חדשים חזקים יותר, סוכני AI מתקדמים, מערכות יצירת תמונות ווידאו ומערכות המסוגלות לבצע משימות מורכבות יותר מבעבר.

אך מתחת לפני השטח קיימת מציאות מורכבת בהרבה: תעשיית ה-AI אינה מוגבלת רק על ידי איכות האלגוריתמים. למעשה, במקרים רבים האלגוריתם הוא החלק הקל יחסית. האתגרים הגדולים נמצאים דווקא בתשתיות - אותם “צווארי בקבוק” (Bottlenecks) שמגבילים את קצב ההתקדמות.

כיום לא מדובר בשאלה האם ניתן לבנות מודל AI חזק יותר, אלא האם העולם מסוגל לספק את המשאבים הדרושים כדי לאמן ולהריץ אותו.

נפרט את המגבלות ו"צווארי הבקבוק":

1.       מחסור במעבדים גרפיים (GPUs)

המעבד הגרפי הפך למנוע המרכזי של מהפכת ה-AI.

בניגוד למעבד רגיל (CPU), שנועד לבצע מספר קטן יחסית של פעולות מורכבות בצורה סריאלית, GPU מתוכנן לבצע אלפי חישובים במקביל. זו בדיוק הדרישה של מודלים גדולים של למידת מכונה.

הבעיה היא שקצב הביקוש גדל מהר בהרבה מקצב הייצור.

כאשר חברה כמו גוגל, אופן אייאיי או אנטרופיק (OpenAI, Anthropic ,(Google מאמנת מודל חדש, היא עשויה להזדקק לעשרות אלפי ואף מאות אלפי מעבדים גרפיים בו־זמנית ונוצר מחסור.

המחסור ניגרם בגלל:

•           קיבולת ייצור מוגבלת

•           זמני אספקה ארוכים

•           מחסור ברכיבים משלימים

•           תחרות בין חברות ענק על אותם משאבים ורכיבים

חברות רבות מגלות שגם אם יש להן מיליארדי דולרים להשקיע, לא תמיד אפשר פשוט “לקנות עוד GPUs”.

במקרים מסוימים ההמתנה לשבבים עשויה להימשך חודשים.

החברות המרכזיות בתשתית זו כוללות את:

•           אנבידיה NVIDIA

•           חברת Advanced Micro Devices (AMD)

•           אינטל Intel

2.       מגבלת ייצור שבבים מתקדמים

אפילו אם מעצבים שבב מושלם, יש צורך לייצר אותו.

ייצור שבבים מתקדמים ברמות של 3 ננומטר ו־2 ננומטר הוא תהליך מורכב ביותר.

יש מספר קטן מאוד של חברות בעולם שמסוגלות לבצע ייצור כזה. כיום הייצרן הכמעט יחיד בתחום הוא Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSM).

בנוסף, מפעלי ייצור שבבים חדשים דורשים:

•           השקעות של עשרות מיליארדי דולרים לפחות

•           זמן הקמה של 3–5 שנים

•           ציוד מורכב במיוחד

•           מהנדסים בעלי הכשרה גבוהה מתאימה

אפילו הרחבת קיבולת קיימת אינה מתבצעת במהירות ולוקחת שנים.

לכן נוצר מצב שבו ביקוש עולה תוך חודשים, אך ההיצע גדל רק לאורך שנים.

3.       מכונות ליתוגרפיה - צוואר הבקבוק הסמוי

מעט אנשים מכירים את אחד המרכיבים הקריטיים ביותר בתעשייה: מכונות ליתוגרפיה מתקדמות.

מכונות אלו מקרינות דפוסים זעירים על פרוסות סיליקון וכך נוצרות שכבות המעגלים בשבב.

מכונות EUV הן בין המכונות המורכבות ביותר שהאנושות בנתה. הם כוללים:

•           אלפי רכיבים

•           לייזרים בעוצמה קיצונית

•           דיוק ברמת אטומים כמעט

מספר המכונות המיוצרות מדי שנה קטן יחסית, ולכן גם אם כל העולם ירצה להכפיל את ייצור השבבים - הדבר אינו פשוט.

חברה מרכזית בתחום היא: ASML ההולנדית.

4.       זיכרון מהיר (HBM)

מודלי AI גדולים צורכים כמויות עצומות של זיכרון.

לא מספיק שהשבב יהיה מהיר; הנתונים עצמם חייבים להשמר באיחסון ולהגיע אליו במהירות עצומה.

לכן משתמשים ב־HBM (High Bandwidth Memory).

זהו אחד מצווארי הבקבוק המשמעותיים ביותר כיום משום ש:

•           הייצור מורכב ודורש מומחיות רבה

•           מספר היצרנים מוגבל והכניסה לתחום קשה ומורכבת

•           הביקוש מתפוצץ

יצרניות מובילות:

•           החברה הקוריאנית SK Hynix

•           חברת Samsung Electronics

•           מיקרון טכנולוגיות Micron Technology (MU)

5.       תשתיות תקשורת בתוך מרכזי הנתונים

כאשר אלפי GPUs עובדים יחד, הם חייבים “לדבר” זה עם זה במהירות עצומה.

אפשר לדמיין זאת כאלפי עובדים שמנסים לעבוד על אותו מסמך; אם התקשורת ביניהם איטית - כולם מחכים.

לכן נדרשות מערכות תקשורת מתקדמות ביותר:

•           תקשורת InfiniBand

•           רשת Ethernet מהירה במיוחד

•           מתגים (Switches) מהירים

•           מערכות אופטיות

חברות משמעותיות בתחום:

•           אנבידיה NVIDIA (NVDA)

•           אריסטה נטוורק Arista Networks (ANET)

•           ברודקום Broadcom (AVGO)

6.       צריכת חשמל

כיום זהו אולי צוואר הבקבוק המשמעותי ביותר לטווח הארוך.

מרכז נתונים מודרני של AI עשוי לצרוך חשמל בהיקף הדומה לעיר קטנה.

חלק מההערכות מדברות על מרכזי נתונים עתידיים שיגיעו לצריכת חשמל של ג’יגה־ואטים שלמים.

המשמעות היא שתהיה דרישה ל:

•           תחנות כוח חדשות

•           רשת חשמל חזקה יותר

•           מערכות אגירת אנרגיה

•           קווי הולכת חשמל חדשים

כיום, בחלק מהמקומות בעולם זמן ההמתנה לחיבור מרכז נתונים לרשת החשמל עשוי להיות ארוך מהקמת מרכז הנתונים עצמו.

7.       קירור

אנרגיה הופכת לחום. ככל שמספר השבבים גדל, נוצרות כמויות אדירות של חום.

בעבר השתמשו בעיקר באוויר לקירור, אך כיום יותר ויותר חברות עוברות ל:

•           קירור נוזלי

•           קירור באמצעות טבילה

•           מערכות זרימת נוזלים מתקדמות

ללא פתרונות קירור יעילים, ביצועי המערכת נפגעים.

8.       מחסור בנתונים איכותיים

הבעיה העתידית עשויה להיות לא חומרה אלא מידע. המודלים הנוכחיים אומנו על חלק גדול מהמידע הציבורי הזמין באינטרנט:

•           ספרים

•           מאמרים

•           אתרי אינטרנט

•           קוד תוכנה

יש חשש שבעתיד ייווצר מחסור בנתונים איכותיים חדשים.

בעיה נוספת היא שיותר ויותר תוכן באינטרנט נוצר כבר על ידי AI, ולכן המודלים עלולים להתחיל ללמוד מתוכן שנוצר על ידם - תהליך שעלול להוביל לירידה באיכות האימון והמודלים עצמם.

9.       מחסור בכוח אדם מיומן

למרות האוטומציה, עדיין חסרים:

•           חוקרי AI

•           מהנדסי חומרה

•           מומחי שבבים

•           מומחי מערכות ענן

•           מומחי מרכזי נתונים

במקרים מסוימים חברות משלמות חבילות שכר של מיליוני דולרים לחוקרים מובילים.

10.     רגולציה וגיאופוליטיקה

תחום ה- AI הוא כה חשוב שהתחרות כבר אינה מוגבלת רק לחברות הטכנולוגיות הגדולות בעולם. היום מלחמות סחר והגבלות יצוא בין ארצות הפכו לחלק בלתי נפרד מתעשיית ה-AI.

דוגמאות:

•           הגבלות יצוא שבבים

•           רגולציה על פרטיות מידע

•           הגבלות על מודלים מתקדמים

•           דרישות אבטחה

המשמעות היא שחברות אינן מתחרות רק בטכנולוגיה, אלא גם במדיניות ובפוליטיקה.

מבט קדימה: צוואר הבקבוק הבא

בתחילת מהפכת ה-AI הבעיה הייתה בעיקר כוח חישוב. כיום הבעיה כבר רחבה יותר:

כוח חישוב - שבבים - זיכרון - תקשורת - חשמל - קירור - נתונים - כוח אדם.

מעניין לראות שבכל פעם שהתעשייה פותרת צוואר בקבוק אחד, נוצר אחר.

לפני כמה שנים כמעט אף אחד לא דיבר על חשמל למרכזי נתונים. כיום חברות טכנולוגיה בוחנות השקעות בתחנות כוח, באנרגיה גרעינית ובמערכות אגירת אנרגיה.

הלקח המרכזי הוא שעתיד הבינה המלאכותית לא יוכרע רק על ידי האלגוריתמים החכמים ביותר, אלא גם על ידי מי שיצליח לפתור את המגבלות הפיזיות של העולם האמיתי.

לסיכום

הרווחים הגדולים ביותר לא בהכרח יגיעו מהחברות שמשתמשות ב־ AI אלא דווקא מהחברות שמחזיקות ב“צווארי הבקבוק” של התעשייה - אותם משאבים קריטיים שכל עולם ה־AI  תלוי בהם ונמצאים במחסור.

בדיוק כפי שבתקופת הבהלה לזהב הרווחים הגדולים זרמו למי שסיפק את האתים, המסילות והתשתיות, כך גם כיום ההזדמנויות האסטרטגיות הגדולות עשויות להימצא בחברות שמספקות את התשתיות ההכרחיות למהפכת ה־AI .

אחת המסקנות המרכזיות שלנו היא שבעבר הבעיה הייתה כוח חישוב; כיום המוקד עובר גם לחשמל, קירור, רשתות תקשורת ונתונים איכותיים. לכן, העתיד של ה־AI  לא יוכרע רק על ידי האלגוריתמים החכמים ביותר, אלא על ידי החברות שיצליחו לפתור את המגבלות הפיזיות של עולם ה- AI.

זה בדיוק המיקוד שלנו בהשקעות. אנחנו כבר מושקעים בכמה מהחברות שמוגדרות כצווארי בקבוק קריטיים של תעשיית ה־ AI ונמשיך לעדכן את תיק ה־ AI ותיק הפרימיום כך שיתמקדו ויכללו בעיקר חברות שמחזיקות בתשתיות ובמשאבים מוגבלים שהעולם כולו חייב כדי שמהפכת הבינה המלאכותית תוכל להמשיך לצמוח.Top of Form

Bottom of Form

המניות המדווחות השבוע

ראו את החברות החשובות המדווחות השבוע בטבלה למטה.

החברות המדווחות השבוע

השקעות מוצלחות לכולן/ם!

תוכלו להירשם לבלוג זה חינם כאן ולהתחיל לקבל במייל מאמרים הדנים בתחום ההשקעות.

תוכלו גם לעקוב אחרינו בטוויטר כאן, שם אנחנו מפרסמים עדכונים קצרים יותר.

שימו לב שבמאמר זה אנחנו משתפים אתכם בתחזיותינו, דעותינו ושיקולינו לצורכי מידע, אך אין זה יעוץ או הכוונה כיצד לפעול ו/או לנהל את השקעותיכם ויתכן ואנו משקיעים בחלק או בכל החברות המוזכרות במאמר. על כל אחד ואחת לבצע את בדיקותיו/ה ולהסיק מסקנות בהתאם להעדפותיו/ה.

המנוי לתיק הפרמיום, תיק הצמיחה ותיק ה- AI הוא מנוי לשנה. כברירת מחדל המנוי מתחדש אוטומטית כל שנה. תוכלו לסיים את המנוי שלכם בכל עת דרך הפרופיל שלכם/ן (בחרו מהתפריט "המנוי שלי", בחרו בסוג המינוי ו"ביטול מנוי") באתר זה. אין החזר כספי לאחר הרישום וחשיפת המידע, לכן בדקו טוב שאתם נרשמים ומשלמים על השירות המבוקש. אם אתם מקבלים את המאמרים גם בהודעות ווטסאפ, תוכלו גם לשלוח הודעת "בקשה להפסקת מנוי פרימיום או צמיחה" או להפסקת השליחה בווטסאפ בלבד.