כשאתם משוחחים עם ChatGPT, מבצעים משימה ב-Copilot, משתמשים ביוצר תמונות של מטא או יוצרים וידאו עם גוגל AI סטודיו, מודלי הבינה המלאכותית שמעבדים את הבקשה שלכם נעזרים בשבבים מתקדמים ועוצמתיים. אולם, כדי שהשבבים האלה יוכלו "לדבר זה עם זה" במהירות אדירה ולעבוד יחד, נדרשים רכיבים תקשורת שאותם מפתחים כ-500 מהנדסים ישראלים במרכזי הפיתוח של חברת מארוול העולמית בפתח תקווה וביקנעם.
"אנחנו מספקים את התשתית הנחוצה לחברות AI כדי שהמוצרים שלהן יעבדו כמו שצריך", מסביר בראיון מיוחד ל"היום" ערן חרותי, מנכ"ל מארוול ישראל מאז 2024 וסגן נשיא להנדסה בקבוצת ה־VLSI, האחראית על פיתוח השבבים בישראל ובמדינות נוספות. "אנחנו מפתחים רכיבי תקשורת מורכבים - סוויצ'ים ומעבדי AI שמותאמים אישית ללקוחות ספציפיים, שכוללים גם את ארבעת ה-Hyperscalers הגדולים: אמזון, גוגל, מטא ומיקרוסופט, וגם חברות מתפתחות בתחום הבינה המלאכותית, כמו xAI וחברות נוספות שמפתחות מודלי בינה מלאכותית".
מקונסולות משחק לתשתיות ענן ו-AI
מארוול, שנוסדה ב-1995 ונסחרת כיום בשווי של כ-74 מיליארד דולר, עברה בתשע השנים האחרונות טרנספורמציה דרמטית. "עד 2016, 66% מהכנסות החברה הגיעו מאלקטרוניקה צרכנית", מספר חרותי. "רכיבי Wi-Fi, בקרי דיסקים קשיחים, צ'יפים לנתבים ואפילו לקונסולת הפלייסטיישן של סוני. היום, 80% מההכנסות מגיעות מתשתיות מרכזי נתונים ענן, והחלק הצרכני הצטמצם לפחות מ-5%".
ההימור האסטרטגי החשוב הזה, שהתחיל ב-2009, עם התפתחות שירותי הענן, הוא שאיפשר למארוול להיכנס לתחום תשתיות הבינה המלאכותית כשזה התפרץ בסוף 2022. "כשמארוול קיבלה את ההחלטה להפוך לשחקן מרכזי בתשתיות מרכזי נתונים והשקיעה סכומים לא מבוטלים בפיתוח יכולות טכנולוגיות מתאימות, זה היה צעד מכריע", אומר חרותי, "ובזכות המהלך הזה, המעבר לפתרונות AI היה אז טבעי יחסית".
מרכז הפיתוח הישראלי, שהוקם ב-2000 עם רכישת חברת גליליאו, הפך לשלישי בגודלו בעולם מבין מרכזי הפיתוח של מארוול. "החלק הדומיננטי של הפיתוח נעשה בישראל", מדגיש חרותי, "במיוחד בתחום רכיבי התקשורת המורכבים".
חרותי, בן 49, עובד כבר 25 שנים במארוול. הוא התחיל בשנת 2000 כסטודנט להנדסה בגליליאו, שנרכשה על ידי מארוול, בתפקידי פיתוח תוכנה ולאחר מכן בפיתוח שבבים. לאורך השנים עבר בין מגוון תפקידי הנדסה וניהול בישראל ובארצות הברית: ניהול פיתוח מוצרים מובילים בתחום Ethernet Switching, תפקידי מוצר ושיווק, ותפקידים רוחביים במטה החברה בארה״ב – כולל תפקיד שבו היה שותף לעיצוב תהליכי הפיתוח, שילוב חברות נרכשות והגדרת המערכת התפעולית האסטרטגית של מארוול. כלומר, הוא הביא איתו ניסיון משמעותי וממושך בתחומים מגוונים ובפעילויות שונות של החברה.
הוא זקוק לכל הניסיון הזה כדי להתמודד עם הדרישה העצומה למוצרים הנחוצים לפיתוח ה-AI, במיוחד כשמדובר בחברה שעובדת עם השחקניות הגדולות ביותר בשוק. ב-2025, למשל, החברות האלו השקיעו כ-330 מיליארד דולר בתשתית AI. אם מוסיפים להן את OpenAI וחברות AI אחרות, ההשקעה כבר מגיעה ל-600 מיליארד דולר השנה, בתחום שההשקעה השנתית בו צפויה לחצות את רף טריליון הדולר ב-2028. זה בהחלט משחק על סכומים רציניים.
לדברי חרותי, העבודה מול חברות בסדר גודל כזה דורשת גמישות רבה. "לכל אחד מהלקוחות שלנו יש אפליקציות ייחודיות", הוא מסביר. "גוגל עם החיפוש והפרסום, פייסבוק עם התאמת תוכן למשתמשים, אמזון עם מערכות המלצות ללקוחות. כל אחד צריך אופטימיזציה אחרת לחלוטין".
לכן, מארוול מציעה ללקוחות מודלים גמישים של שיתוף פעולה. "יש טכנולוגיות ייחודיות שפיתחנו, שאין להם גישה אליהן", הוא אומר. "הם באים אלינו בשביל הטכנולוגיה הזאת, ואז הם יכולים להתרכז בליבת הפיתוח שמייצרת להם ערך בצורה מובהקת, במקום להשקיע במשהו שכבר קיים אצלנו". בחלק מהמקרים, מסביר חרותי, חלק מהפיתוח נעשה אצל הלקוחות עצמם, אבל בשיתוף פעולה הדוק עם צוותי מארוול.
התעשייה עצמה עברה איחוד וצמצום דרמטיים. "לפני כמה שנים השוק היה הרבה יותר מבוזר מבחינת מספר הלקוחות", מספר חרותי. "עכשיו הוא הצטמצם בצורה דרמטית, אבל החלק היחסי של כל לקוח גדל ומספר הפרויקטים שאנחנו עושים עם כל אחד מהם עלה משמעותית".
אוטומציה כצורך קיומי
השפעת הבינה המלאכותית על מארוול אינה רק בפיתוח מוצרים ללקוחות, אלא גם בתהליכי הפיתוח עצמם. "הצמיחה המהירה של התחום דורשת מאיתנו לעמוד בקצב האקספוננציאלי של דרישות הלקוחות. זה צורך כמעט קיומי", מתאר חרותי. "זמני הפיתוח שלנו נדרשים להתקצר פי שניים וזה בחלט מאתגר".
מובן שברוח הזמנים, הדרך להשגת היעדים השאפתניים האלה היא שילוב כלי בינה מלאכותית בתהליכי הפיתוח: יצירה אוטומטית של קוד, בניית סביבות בדיקה אוטומטיות, תמיכה בפתרון תקלות וכתיבה אוטומטית של מסמכים. "השיפור בפרודוקטיביות הוא בסדרי גודל משמעותיים", אומר חרותי, "אבל יש מרכיב של אמינות שאנחנו לא יכולים להתפשר עליו". בניגוד לפיתוח תוכנה, שבו ניתן לתקן טעויות במהירות, טעויות בפיתוח שבבים הן עניין יקר ומורכב הרבה יותר. "זמן הייצור של רכיב בטכנולוגיות המתקדמות יכול להגיע לקרוב לחצי שנה, והעלויות הן עשרות מיליוני דולרים", מסביר חרותי. "לכן אנחנו משלבים כלי AI בצורה מבוקרת מאוד, רק כשיש לנו וודאות מוחלטת לגבי התוצרים".
השינוי מתבטא גם בדרישות מעובדים חדשים. "יכולת העבודה בסביבת AI מתקדמת הופכת להיות קריטריון בגיוס עובדים", אומר חרותי. "אנחנו מגבירים את תהליכי הגיוס כי כמות המשימות עולה על השיפור בפרודוקטיביות שהאוטומציה מייצרת. מי שמגיע אלינו עכשיו יותר אפקטיבי בפיתוח בסביבת AI מתקדמת. בנוסף, אנחנו גם משקיעים המון בהכשרת עובדים קיימים".
ניהול בתקופת מלחמה
השנתיים האחרונות הציבו אתגרים ייחודיים בניהול מרכז הפיתוח בישראל. "מעבר לאי הוודאות הכללית, היו מהנדסים שנקראו לשירות מילואים ממושך והיו אתגרים ספציפיים בתקופות מתיחות כמו המתקפה מאיראן. זה דרש טיפול בסוגיות של פינוי עובדים, המשכיות עבודה ותמיכה במהנדסים שעברו תקופות קשות". במסגרת תפקידו, חרותי מוביל צוותי עבודה בינלאומיים, שכוללים מהנדסים ומומחים ממדינות שונות, מה שמעניק לו נקודת התייחסות רלוונטית להשוואה בין עובדים ישראלים לעמיתיהם בחו"ל. "היצירתיות והחשיבה מחוץ לקופסה, היכולת לנהל קונפליקט באופן ישיר שנותן ביטוי להרבה דעות - זה מאוד ייחודי לעובד הישראלי. בשנתיים האחרונות אפשר היה לראות את ה-'Rdical ownership' של העובדים שלנו בישראל - תחושת מחויבות משמעותית לצוות, לארגון ולהצלחה שלנו. אצלם ברור שלא מדובר רק בהתקשרות עסקית עם החברה, אלא בחיבור אמיתי לקבוצה ולמשימות".
הטכנולוגיה של מארוול | יח"ץ
שוק של טריליון דולר
על פי הערכות, השוק הכולל של שבבי מרכזי נתונים צפוי להגיע ב-2028 לכ-94 מיליארד דולר, ומארוול שואפת להכפיל את נתח השוק שלה מ-10% בתחילת 2024 ל-20%. "ההכנסות של מארוול בשנת 2025 יגיעו לאזור של 8 מיליארד דולר", אומר חרותי. "פוטנציאל הצמיחה של החברה הוא פשוט עצום. זה מרתק לראות איך השוק מתפתח".
"במציאות הזאת, אחד הדברים שמעסיקים אותי זה לעצב דנ"א ייחודי לקבוצה הישראלית", הוא מדגיש, "יש לנו קבוצות וואטסאפ של מהנדסים שעבדו במארוול והתפזרו בתעשייה, אבל עדיין שומרים על החברות. זה משהו מאוד מאוד חזק שחשוב לשמור עליו".
טעינו? נתקן! אם מצאתם טעות בכתבה, נשמח שתשתפו אותנו