אסף סובול, סמנכ"ל ענן | צילום: עדי אורני
סצינת ה-AI רותחת, אבל היזמים מתקשים לעמוד בעלויות
ישראל הופכת בשנים האחרונות למעצמת אינטליגנציה מלאכותית, אבל בדרך להצלחה מתמודדים חברות וסטראטאפים עם לא מעט חסמים כלכליים, טכנולוגיים ואחרים. כדי להצליח הם נדרשים להגדיל דרמטית את כמות וזמינות המשאבים, והדרך לשם עוברת בענן
תעשיית הסטארטאפים ברחבי העולם, ובארץ בפרט, עוברת בשנים האחרונות טלטלה אמיתית על רקע פריצת הדרך שעשתה הבינה המלאכותית. ישראל נמצאת במקום ה-3 בעולם במספר הסטארטאפים בתחום. כמעט כל שחקן חדש שנכנס לשוק מציג מוצרים המבוססים על יכולות AI ולמידת מכונה, חלקם שומטי לסתות ומשנים את העולם כפי שהכרנו אותו.
אלא שבנקודה הזו, רבים מהיזמים הישראלים נתקלים בחסם שהם מתקשרים לעבור: עלויות אימון המודלים. כידוע, כדי להשיק מוצר AI איכותי, יש צורך לאמן את המודלים שוב ושוב (לפעמים מאות ואלפי פעמים) עם כמויות עצומות של מידע – כדי שיוכלו לייצר ממנו תובנות. כדי להריץ את המודלים ב"חדר הכושר" הזה, נדרש כוח מחשובי גדול במיוחד, שנקרא GPU
(Graphics Processing Unit)
למרבית הסטרטאפים, הצורך להקים ולתחזק תשתית רובסטית ומשמעותית שכזאת מהווה אתגר שמעכב ומונע התקדמות. בנוסף לכך, התפוצצות תחום ה-AI הובילה למחסור עולמי בזמינות משאבי GPU. המחסור הזה משפיע על השקות מוצרים, פוגע בתחרותיות ומגדיל משמעותית את עלויות הפיתוח. בעיות אלה יוצרות תסכול גדול בשטח, וקושי אמיתי לקדם את המוצר לשלב הבא.
הביטו מעלה, לעננים
את הקושי הזה אפשר לפתור בשתי דרכים:
הדרך הראשונה היא לרדוף אחרי עוד ועוד GPU בכל מקום בעולם, דבר המייצר מורכבות תפעולית גבוהה וחוסר יכולת תכנון. זה דורש גם שריון משאבים מראש כדי להבטיח את אימון המודל, מה שמגדיל משמעותית את עלויות האימון ומייצר תסכולים.
הדרך השנייה כוללת מעבר לעבודה בענן. "ספק ענן מקצועי יוכל להנגיש עבורך את המשאבים שאתה צריך ולהיות שותף אמיתי למסע שלך", מסביר אסף סובול, שמוביל את פעילות הענן של Oracle בישראל. "המעבר לענן מאפשר לאמן מודלי בינה מלאכותית עם כמות וזמינות משאבים גדולה. אנחנו ב-Oracle, לדוגמה, יודעים לתת מעטפת שלמה וממוקדת לסטארטאפים בעולמות הבינה המלאכותית – החל בשלב הפיתוח, דרך ארכיטקטורת המשאבים והענן ועד לעזרה בקידום ושיווק המוצר. אנחנו ממש מלווים אותם להצלחה עסקית".
לסחוט יותר מיץ מהלימון
אז מה זה בעצם אומר "לעבור לענן"? סובול מסביר: "תשתית ענן מקיפה לטכנולוגיות AI מאפשרת הטמעה, אימון או הרצה של מגוון רחב של מודלים מתקדמים בפלטפורמה גמישה ונוחה לשימוש עם כל הכלים המוכרים. כלומר, היכולת להמשיך מאותה נקודה בפרויקט על גבי פלטפורמת הענן מאפשרת גישה לכוחות מחשוב משמעותיים, הטמעה קלה של טכנולוגיות מתקדמות כמו מודלי שפה גדולים (LLMs) והגדלת ביצועי המודל. זה הכרחי על מנת להישאר רלוונטי בעולמות ה-AI ולצורך שילוב פתרונות Generative AI. כשסטארטאפים משתמשים בתשתית הייחודית הזאת, הם למעשה סוחטים יותר מיץ מהלימון שלהם – והביצועים שלהם עולים".
"קחו לדוגמה חברה שמפתחת מוצר בתחום הפענוח הרפואי", ממשיך סובול. "כדי לאמן את המודל לזהות, לצורך הדוגמה, מהי אנומליה בתוך בדיקה מסוימת – נדרשות דגימות מגוונות ומתויגות. כשכל עיבוד עשוי להוליד מיליוני אפשרויות שונות, המודל שלך צריך מקום ללמוד בו, ולהגדיל את רמת הסמך. ענן עם תשתית ייחודית מאפשר את זה".
לקוח מעניין נוסף של Oracle הוא Oracle RedBull Racing, קבוצה המתחרה במרוצי "פורמולה 1". לקבוצות בסבב הפורמולה 1 יש מצד אחד צורך בכוח מחשוב חזק, מתקדם וחדיש – לצורך הרצת סימולציות פיתוח הרכב וקביעת אסטרטגיית מרוץ; ומצד שני – הן נאלצות להתמודד עם מסגרת תקציבית קשוחה, הקטנה משנה לשנה. כל זה גורם לראשי הקבוצות כאב ראש רציני.
קבוצת Oracle RedBull Racing פתרה את התסכול הזה באמצעות הרצת סימולציות מרוץ מתקדמות בענן של Oracle. בזכותו גמישותו, חדשנותו ועלויותיו האטרקטיביות, לצד יכולות ה-AI, הצליחה הקבוצה להריץ את הסימולציות על התשתיות החזקות ביותר הקיימות כיום בשוק, ולמספר השעות הנחוץ.
"הענן של Oracle שיחק תפקיד קריטי בסיוע לצוות שלנו לספק את הביצועים הדומיננטיים ביותר בהיסטוריה של פורמולה 1, ואני כבר לא יכול לחכות לראות מה נשיג בהמשך", אמר כריסטיאן הורנר, מנהל הקבוצה ומנכ"ל רד בול רייסינג.
אתם לא לבד
"המרוץ לבניית מודל השפה הגדול ביותר בעולם בעיצומו, והוא מניע ביקוש בלתי מוגבל לתשתית ה-AI Gen2 של אורקל", אמר לאחרונה לארי אליסון, יו"ר ומנהל טכנולוגיה ראשי באורקל. "חברות מובילות כמו OpenAI בוחרות ב-OCI משום שהיא תשתית ה-AI המהירה והחכמה ביותר בעולם."
תשתית ה-AI המובילה של OCI מקדמת חדשנות בתחום הבינה המלאכותית. OpenAI מצטרפת לאלפי חברות בתחום בכל רחבי התעשיות בעולם שמריצים את עומסי העבודה שלהם על תשתית ה-AI, בין השאר NVIDIA, Adept, Modal, MosaicML, Reka, Suno, Together AI, Twelve Labs, xAI, וחברות נוספות שמשתמשות ב-Supercluster כדי לאמן מודלים של בינה מלאכותית מהדור הבא.
"אנחנו ביססנו את הפתרון שלנו על שלושה אלמנטים מרכזיים: ארכיטקטורה נכונה, שותפות אסטרטגית עם החברות שאנחנו מלווים, וליווי צמוד מצד אנשי הפיתוח והתשתיות של Oracle – במטרה להבטיח שהחברה שאנחנו מעניקים לה שירות לא תישאר לבד", אומר סובול. "אנחנו שם כדי לתת לה את כלל המענים אותם היא צריכה, בדרכה הייחודית לשנות את העולם. Oracle היא חברת דאטה, תמיד היינו. אנחנו יודעים לתמוך במודלים מורכבים ובעיבוד מידע בממדי ענק ללקוחות מהגדולים בעולם, ובמגוון רחב של תחומים. מה שמבדל את התשתיות שלנו מהמתחרות בתחום ניתוח הנתונים וה-Data Science, זו הארכיטקטורה הייחודית שלנו. בעזרת תמיכה מחברה כמו Oracle, סטארטאפים יכולים לגדול ולשגשג, ולהמשיך להצמיח את האקו-סיסטם של ה-AI בישראל ובעולם".
