בשנים האחרונות ראינו את אנבידיה, AMD ועוד חברות שבבים מזנקות. רבים תוהים אם מאוחר מדי להיכנס לתחום, אך חשוב להבין: בינה מלאכותית אינה טרנד חולף, אלא תעשייה עצומה הנבנית בשכבות עם שרשרת ערך שלמה הכוללת חומרה, תשתיות, נתונים, שירותים ויישומים. נצלול לעומק המערכת הזו, שלב אחר שלב, כדי להבין היכן טמונות ההזדמנויות הגדולות של היום ולפענח את שרשרת הערך המתדלקת את המהפכה הגדולה ביותר מאז האינטרנט.
שלב 1: שבבים וכוח עיבוד – הלב הפועם של ה-AI
שרשרת הערך של ה-AI מתחילה עמוק בייצור השבבים, כאשר יחידות עיבוד גרפיות (GPUs) הן חומר הגלם הבסיסי והקריטי המאפשר למודלי AI עצומים ללמוד ולאמן. ללא יכולות חישוב אדירות אלו, מהפכת ה-AI לא הייתה יכולה להתממש, והן מהוות את "הזהב" האמיתי של התעשייה. בין השחקנים הבולטים בתחום זה נמצאות אנבידיה (NVDA) כמובילה הבלתי מעורערת, AMD (AMD) כמתחרה חזקה עם פתרונות גמישים, ואינטל (INTC) המשלבת AI במעבדיה אך עם נתח שוק חלש יותר. בנוסף, חברות כמו ברודקום (AVGO) מספקות שבבים לתקשורת מהירה החיוניים לחיבור GPUs במרכזי נתונים, ומיקרון (MU) תורמת רכיבי זיכרון קריטיים לביצועי מודלי AI.
שלב 2: מרכזי נתונים ותשתיות ענן – הבתים של ה-AI
השבבים רבי העוצמה זקוקים לבית בקנה מידה אסטרונומי, ומרכזי נתונים ותשתיות ענן מהווים את התשתית הפיזית העצומה שבה מודלי AI מאוחסנים, מאומנים ומופעלים. חברות הענן הן אלו המספקות את הפלטפורמה המורכבת הזו, המאפשרת למפתחים ולעסקים להריץ יישומי AI מבלי להקים ולתחזק תשתית פיזית משלהם. שלישיית הענקיות השולטת בתחום זה כוללת את אמזון (AMZN) עם AWS, מיקרוסופט (MSFT) עם Azure (בולטת בהשקעה אדירה ביכולות AI ושיתוף פעולה עם OpenAI), ואלפבית (GOOG) עם Google Cloud. לצידן, אורקל (ORCL) בנתה נישה תעשייתית חזקה בתחום הענן בעיקר עבור חברות פיננסיות ותעשייתיות.
שלב 3: אספקת אנרגיה – הדלק שמניע את מהפכת ה-AI
ככל שמרכזי הנתונים הולכים וגדלים, כך גובר גם הביקוש שלהם לאנרגיה, כאשר צריכת החשמל של דאטה סנטר ממוצע שואפת כיום לצריכה של עיר קטנה. לכן, אספקת אנרגיה אמינה, יעילה ובעיקר זולה, רצוי ממקורות נקיים או עצמאיים, הופכת לקריטית לכל שרשרת הערך של ה-AI. השקעות בתחומים אלו תורמות להפחתת התלות בגורמים גיאופוליטיים, מבטיחות אספקה יציבה ואמורות להוזיל את עלות החשמל לאורך השנים. בתחום זה, נקסט-ארה אנרג'י (NEE) היא שחקנית ירוקה מובילה המספקת חשמל ממקורות מתחדשים, וקונסטליישן אנרג'י (CEG) מפעילה כורים גרעיניים המספקים חשמל אמין, נקי מפליטות ובעל עקביות גבוהה, מה שהופך אותה לאטרקטיבית במיוחד עבור צרכני חשמל גדולים כמו דאטה סנטרים מודרניים. (עבור הרחבה ניתן לשמוע את הפרק בנושא בפודקאסט "מפת החום", מספר 75).
שלב 4: נדל"ן ותשתיות פיזיות – המבנים שמחזיקים את עתיד ה-AI
מרכזי הנתונים אינם רק אוסף של שרתים, הם דורשים מבנים ייעודיים, מערכות קירור מדויקות וחיבורים מהירים, מה שהופך את תחום הנדל"ן לקריטי במיוחד. חברות מתמחות בבנייה, השכרה ותחזוקה של תשתיות פיזיות אלו, שהן למעשה מתקנים הנדסיים מורכבים המותאמים במיוחד לצרכים התובעניים של עומסי העבודה של AI, ומהוות את העורקים והשרירים הפיזיים של כל המערכת. בין השחקנים המובילים ניתן למצוא את דיגיטל רילטי טראסט (DLR), קרן REIT המתמחה בניהול מרכזי נתונים (למי שלא יודע מה הכוונה ב"קרן REIT" יכול להיכנס לכתבה שלי ב Ynet capital בנושא), ו אקוויניקס (EQIX) הבולטת כספקית שירותי קו-לוקיישן, המאפשרת לחברות לשכור מקום במרכזי נתונים מתקדמים. בנוסף, ורטיב (VRT) מספקת פתרונות תשתית קריטיים כמו מערכות קירור וניהול כוח, החיוניים לפעילות רציפה ויעילה.
שלב 5: ניהול ועיצוב נתונים – הדלק הדיגיטלי שמזין את מודלי ה-AI
כדי שמודלי AI יפיקו תובנות איכותיות ורלוונטיות, הם זקוקים לנתונים נקיים, מאורגנים ונגישים. חברות בשלב זה מספקות פלטפורמות וכלים לאחסון, ניקוי, איחוד וניהול כמויות עצומות של נתונים ממקורות שונים. בלעדיהן, מודלי AI יאבדו מיעילותם באופן דרמטי, שכן איכות הנתונים היא המפתח לאיכות התובנות. בין החברות המובילות בתחום זה נמצאת סנואופלייק (SNOW), המציעה מחסן נתונים גמיש מבוסס ענן, פלנטיר (PLTR) המספקת שכבת הפשטה המשלבת מקורות מידע לגרף ידע מאוחד, ומונגו די.בי (MDB) המפתחת בסיס נתונים לאחסון וגישה מהירה לנתונים לא מובנים, המתאים במיוחד ליישומי AI המטפלים במידע מגוון ודינמי.
שלב 6: שכבת היישומים – אנשים וחברות משלמים כסף עבור מוצרי AI
זהו השלב הנראה ביותר לצרכן הסופי ולבתי העסק, שכן כאן הערך הופך למוצר או שירות מוחשי. שכבת היישומים כוללת חברות המטמיעות יכולות AI במוצרים ובשירותים קיימים, או יוצרות מוצרים חדשים לחלוטין המבוססים על AI. בשלב זה, ה-AI מתורגם לפתרונות מעשיים המשפרים את חיי היומיום, מייעלים תהליכים עסקיים, ומייצרים את ההכנסות הגלויות והמוכרות ביותר. דוגמאות בולטות לכך הן סיילספורס (CRM) המובילה ב-CRM, אדובי (ADBE) המשנה את עולם היצירה עם כלי AI כמו "Firefly", סרוויס נאו (NOW) המשלבת AI לאוטומציה וניהול זרימות עבודה, ואינטואיט (INTU) המשתמשת בלמידה עמוקה לייעוץ מס וניהול פיננסי אוטומטי.
העולם של הבינה המלאכותית לא בנוי על חברה אחת ולא על מוצר אחד, אלא על שרשרת שלמה. בכל שלב בשרשרת הזו מסתתרות הזדמנויות, לפעמים דווקא באזורים שאף אחד לא מדבר עליהם – כמו חברות התשתיות, התפעול או השירותים שמאחורי הקלעים. כשמבינים את המבנה של התחום הזה, אפשר להתחיל לזהות היכן אין מספיק מענה לביקוש, היכן המחיר עוד לא משקף את הפוטנציאל, ואיפה מתחילה להתבשל ההזדמנות הבאה. הבינה המלאכותית אינה עוד טרנד; היא שכבה טכנולוגית שבונה את עצמה צעד אחר צעד, וככל שהיא תיכנס ליותר תחומים בחיינו, כך גם יגדלו מספר ההזדמנויות למי שמבין את התמונה הרחבה.
גיא נתן חי את עולם המאקרו כלכלה, הפיננסים, ושוק ההון למעלה מחמש שנים. בנוסף, הוא הבעלים של חברת גיא נתן בע''מ העוסקת בליווי פיננסי ובהכשרת משקיעי ערך. בעל הפודקאסט המצליח ''מפת החום'' שבו מתארחים מדי שבוע בכירי המשק הישראלי, המתעסקים בתחומי הכלכלה. ניתן לעקוב אחריו בערוץ האינסטגרם ובאתר האינטרנט שלו.
אין לחברת ידיעות תקשורת בע״מ, לאתר ynet או לחברת המברקה פתרונות תקשורת בע״מ זיקה כלשהי לתוכן במובן של ניגוד עניינים או של עניין מיוחד. הכתוב אינו מהווה ייעוץ השקעות ו/או תחליף לייעוץ המתחשב בנתונים ובצרכים המיוחדים של כל אדם. אין לראות במידע בסקירה זו כעובדתי או כמכלול כל המידע הידוע, ולכן אין להסתמך על הכתוב בה ככזה.
