ישראל רושמת הישג משמעותי בזירה הטכנולוגית העולמית וטיפסה שני מקומות אל המקום ה-7 במדד הבינה המלאכותית (AI) היוקרתי שפורסם בימים האחרונים בעיתון ה"אובזרוור" (Observer) הבריטי.
הדירוג, שנחשב לאחד המדדים המרכזיים עבור מקבלי החלטות ומשקיעים בעולם, מסמן את ישראל ככוח עולה בתחום שפרץ לתודעה הציבורית הרחבה רק לפני כשלוש שנים, עת הושק ChatGPT.
ישראל החלה לסגור פערים
העלייה בדירוג מיוחסת לשיפור בשני פרמטרים שבהם דשדשה ישראל בעבר: הסביבה התפעולית והאסטרטגיה הממשלתית. שוחחנו עם אורי אליאבייב, יועץ אסטרטגי בתחום ה-AI ומייסד קבוצת "Machine & Deep Learning Israel", כדי להבין את המשמעויות שמאחורי המספרים ומה נדרש כדי להתקרב לחמישייה הפותחת.
"מדובר במדד שמקבל יחס רציני מאוד ברמה התקשורתית והמדינית בעולם", מסביר אליאבייב. "הזינוק שלנו נובע מכך שהציבור הישראלי מגלה פתיחות גדולה לאימוץ כלי AI, ובמקביל, המדינה החלה סוף-סוף לסגור פערים: החל מהקמת מטה ה-AI הלאומי ועד להשקעה ברגולציה והסדרה. אלו היו נקודות התורפה שלנו בשנים קודמות".
למרות האופטימיות, מבט על הצמרת העולמית מגלה כי הדרך עוד ארוכה. במקום השלישי בטבלה, הרחק מעל ישראל, ניצבת סינגפור. ההשוואה בין המדינות, שתיהן קטנות בשטח ובאוכלוסייה ונטולות משאבי טבע, מתבקשת, אך התוצאות שונות בתכלית.
בעוד ישראל נשענת רבות על אלתור ויזמות פרטית ("סטארט אפ ניישן"), סינגפור הציגה כבר ב-2019 תוכנית אסטרטגית לאומית לבינה מלאכותית, וב-2023 השיקה את הגרסה השנייה שלה. "הסינגפורים מבינים את מקומם על 'לוח השחמט' העולמי הזה", אומר אליאבייב.
"הם מיישמים תוכניות בדייקנות, מעודדים 'ארגזי חול' (Sandboxes) רגולטוריים שמאפשרים לחברות לנסות טכנולוגיות חדשות ללא חשש, ומטמיעים כלי בינה מלאכותית בתוך המגזר הציבורי בצורה אגרסיבית".
נקודת החולשה
נקודת החולשה המרכזית של ישראל נותרה בתחום התשתיות, או ליתר דיוק לברזלים. הלב הפועם של מהפכת ה-AI הוא יחידות העיבוד הגרפיות (GPU), בעיקר אלו מתוצרת אנבידיה. למרות שקיים בארץ מחשב העל israel-1 של אנבידיה והשנה הושק גם מחשב העל הלאומי שמופעל על ידי חברת נביוס, מהלך שתרם לעלייה בדירוג, המספרים האבסולוטיים מלמדים על הפער.
מחשב העל הישראלי כולל כ-4,000 שבבי GPU. לשם השוואה, חברות טכנולוגיה אמריקאיות פרטיות כמו מטא (פייסבוק) או גוגל מחזיקות בחוות שרתים עם עשרות ואף מאות אלפי שבבים מסוג זה. "כמות השבבים והתשתיות בישראל רחוקה מלהיות מהגבוהות בעולם", מחדד אליאבייב.
"יש חברות מסחריות בארה"ב שמחזיקות לבדן יותר כוח מחשוב מכל מה שיש למדינת ישראל להציע. זהו פער משמעותי שחייבים לצמצם אם רוצים להישאר תחרותיים במחקר ובפיתוח בתחום", הוא מסביר.
ניתוח של הנעשה בעולם מראה כי ארה"ב ממשיכה להוביל בבטחה בזכות השקעות עתק של הסקטור הפרטי בתחום, בעוד סין (שנמצאת במקום השני) מתמקדת ביישומים ממשלתיים, מעקב וניתוח נתונים המוני.
אירופה, לעומת זאת, מדשדשת טכנולוגית אך מובילה ברגולציה, עם חוק הבינה המלאכותית (AI Act) שנכנס לתוקף לאחרונה ומציב גבולות אתיים ברורים - תחום שבו גם ישראל החלה לפעול רק לאחרונה ועדיין לא מספיק.
דרושות: תשתיות מסיביות ברמה הלאומית
כדי להבין את האתגר הנוכחי, יש להביט אחורה על ההיסטוריה של טכנולוגיית המידע. בעשורים האחרונים, ישראל הצטיינה בפיתוח תוכנה ואלגוריתמיקה, תחומים שדורשים בעיקר כוח אדם איכותי ("הון אנושי").
אולם, מהפכת ה-Generative AI (בינה מלאכותית יוצרת) החזירה את הדגש לחומרה ולמשאבי אנרגיה עצומים לאימון מודלים. במגרש הזה, היתרון היחסי של "המוח היהודי" נשחק ללא גיבוי של תשתיות פיזיות מסיביות ברמה לאומית.
"יש לנו עוד הרבה מה לעשות", מסכם אליאבייב. "האתגר הבא הוא שיתוף נתונים ומידע בתוך המגזר הציבורי. המחשב הלאומי הוא התחלה טובה, אבל כדי לעלות לחמישייה הפותחת, המדינה צריכה להפסיק להיות רק 'מאפשרת' ולהפוך לשחקן פעיל שדוחף את התשתיות קדימה, בדיוק כמו שעושים בסינגפור".
דרור בין, מנכ"ל רשות החדשנות: "בשנה החולפת ישראל ביצעה קפיצת מדרגה משמעותית ומכוונת בתחום הבינה המלאכותית, תוצאה של מדיניות סדורה ורצף מהלכים שנבנו לאורך זמן והגיעו כעת לשלב המימוש. במסגרת התכנית הלאומית לתשתיות מו"פ לבינה מלאכותית הוקמה תשתית חישוב רחבת היקף המונגשת למחקר ולאקדמיה לצד התעשייה, הושקו תכניות ייעודיות להגדלת מספר מומחי ה-AI במשק, ונוצרו נכסי דאטה ייחודיים המהווים את התשתית הקריטית לפיתוח וליישום של טכנולוגיות מתקדמות.
"במקביל קודמו פרויקטי מחקר פורצי דרך באקדמיה ובתעשייה, הושק ארגז חול לטכנולוגיות בינה מלאכותית במערכת החינוך, והושלמו קולות קוראים להטמעת בינה מלאכותית בשלטון המרכזי והמקומי. המהלכים הללו כבר באים לידי ביטוי בשטח.
"אנו רואים עלייה חדה בהשקעות ההון בחברות בינה מלאכותית ישראליות, הן בחברות המפתחות טכנולוגיות תשתית והן בחברות המפתחות פתרונות ייעודיים למגוון תחומים, ואנו רואים גם הכרה בינלאומית ביכולות הטכנולוגיות ובהון האנושי בישראל, שבאה לידי ביטוי בין היתר בכוונתן של חברות גלובליות מובילות להרחיב את פעילותן בישראל.
"אבל כדי להפוך את ישראל למדינה שמתפקדת כמו סינגפור, מדינה שמתרגמת טכנולוגיה לפריון, לשירותים מתקדמים וליתרון תחרותי לאומי, אסור להסתפק בהצלחת ההייטק בלבד. האתגר הגדול של השנים הקרובות נמצא מחוץ להייטק, באימוץ רחב, מהיר ושיטתי של בינה מלאכותית במערכת החינוך, במערכת הבריאות, בתעשייה, בתחבורה ובשירותים הציבוריים.
"כאן נדרשת מדינה שפועלת כמו מערכת אחת, שמנהלת נתונים בצורה חכמה, שמסירה חסמים רגולטוריים, שמאפשרת ניסוי וטעייה מבוקרים, ושנותנת לגופים ציבוריים כלים ותמריצים לאמץ טכנולוגיה בקצב של ההייטק.אם נצליח להפוך את הבינה המלאכותית ממנוע של מגזר אחד למנוע של המשק כולו, נוכל לייצר קפיצה אמיתית בפריון ובאיכות החיים, ולהציב את ישראל בשורה אחת עם המדינות המובילות בעולם לא רק בהייטק אלא גם בכלל המגזרים".
