ב־30 שניות
- doubleAI, הסטארטאפ של פרופ' אמנון שעשוע, חושף היום את Maxwell - מודל ראשון מקטגוריה שהוא מכנה CEM (Code Execution Model): מודל שיושב בין הקוד לרכיבי הסיליקון ומבצע אופטימיזציה לתוכנה תוך כדי הריצה שלה, באופן עצמאי לחלוטין.
- הבטיחות מבוססת על אימות פורמלי: המערכת מחשבת הוכחה מתמטית שהקוד החדש זהה סמנטית לקוד המקור, כולל פעולות חיצוניות כמו תקשורת וקריאת קבצים; קוד המקור עצמו נשאר ללא שינוי.
- לפי ה-WSJ, לקוח ראשון קיצץ 67% מהוצאות המחשוב שלו, וחברת LTX דיווחה על האצת אינפרנס כפולה למודל שלה. המודל העסקי: תשלום כחלק מהחיסכון בפועל. החברה גייסה 220 מיליון דולר ומעסיקה כ-40 עובדים.
מה חשוב להבין
נקראו במלואם דיווח גיקטיים, כתבת Quartz המבוססת על ה-WSJ, דיווח כלכליסט מכנס Journey ודף המחקר של doubleAI (19.10). נתוני החיסכון (67%, האצה כפולה), מספר העובדים ופרטי הגיוס מפי ה-WSJ והחברה ולא נבדקו עצמאית; ההשקה הרחבה מתוכננת לסוף החודש ואינה עובדה מבוצעת; האימות הפורמלי מתואר מפי החברה בלבד.
קטגוריה חדשה: מודל שרץ בין הקוד לסיליקון
הסטארטאפ הישראלי doubleAI, שהקים פרופסור אמנון שעשוע, חושף היום (ב') את Maxwell - המודל הראשון שלו, ולדברי החברה הראשון בקטגוריה חדשה של מודלים להרצת קוד, CEMs. בניגוד למודלי שפה שמסייעים למפתחים לכתוב קוד, מודלי CEM ממוקמים בין הקוד לבין רכיבי הסיליקון של השרתים ופועלים באופן עצמאי לחלוטין: הם מנתחים בזמן אמת את זרימת הנתונים והחומרה הספציפית, מזהים צווארי בקבוק ומייצרים גרסה חדשה ומהירה יותר של התוכנה - תוך כדי הריצה שלה.
דוגמאות מהמערכת, לפי גיקטיים: בקוד פייתון המודל מחליף את הקוד המקורי בקוד ברמה נמוכה יותר שעבר אופטימיזציה ישירה למעבד, ופקודות PyTorch מוחלפות בקרנלים שהותאמו לכרטיס הגרפי הספציפי שמותקן בשרת. כל תהליך השכתוב והחלפת הקבצים הבינאריים מתבצע מתחת לפני השטח, כך שקוד המקור שהותירו המפתחים נשאר שלם וללא כל שינוי.
הבעיה הקשה: איך משכתבים קוד בלי לשבור אותו
האתגר המרכזי בשכתוב קוד בזמן ריצה הוא מניעת קריסות ותקלות: אף חברה לא תסכים להחליף קוד יציב בגרסה מהירה יותר שעשויה לשנות התנהגויות או לשבור מערכות בפרודקשן. הפתרון של doubleAI נשען על אימות פורמלי: המערכת מחשבת הוכחה מתמטית ודאית שהקוד החדש זהה לחלוטין לקוד הישן מבחינה סמנטית - כלומר שבהינתן אותו קלט, הוא ייצר בדיוק את אותה תוצאה ואת אותן פעולות לוואי, ללא שגיאות.
לדברי החברה, פריצת הדרך היא יישום האימות על שפות דינמיות: פייתון נחשבת מורכבת במיוחד להוכחות מתמטיות, מכיוון שמשתנים יכולים לשנות את סוגם תוך כדי ריצה. צוות הפיתוח מיפה, לדבריהם, את ההתנהגות המלאה של השפה - כולל פעולות חיצוניות כמו תקשורת רשת או קריאת קבצים - ומוודא שהאופטימיזציה שומרת על התנהגות המערכת במלואה. ברגע שהגרסה המשוכתבת הוכחה כיעילה וזהה, היא משמשת נקודת מוצא לאופטימיזציה הבאה - תוכנה שמשפרת את עצמה כל הזמן. שעשוע אמר ל-WSJ שאימות הקוד היה המכשול המרכזי, ושהחברה מצאה דרך לבצע אותו פורמלית ומתמטית.
המספרים: 67% חיסכון אצל לקוח ראשון, תשלום לפי חיסכון
לפי ה-Wall Street Journal, מודל Maxwell כבר הוריד את הוצאות המחשוב של לקוח מוקדם אחד ב-67% (בגיקטיים דווח על חיסכון של מעל 60% אצל אחד הלקוחות הראשונים). חברת LTX, שמפתחת מודלים פתוחים מולטימודליים, מצאה שהמודל האיץ פי שניים את האינפרנס של המודל שלה; מנכ"ל LTX זאב פרבמן אמר ל-WSJ: "אנחנו מודדים זמני GPU, ולזמני GPU יש מחיר שוק בכל נקודת זמן". ההשקה הרחבה של Maxwell מתוכננת, לפי ה-WSJ, לפני סוף החודש.
המודל העסקי יוצא דופן: doubleAI מתכוונת לגבות מלקוחות חלק מהחיסכון שהיא מניבה. שעשוע נתן דוגמה ל-WSJ: לקוח שהוצאות המחשוב שלו ירדו מ-10 מיליון דולר ל-6 מיליון ישלם ל-doubleAI חלק מ-4 המיליון שנחסכו - באיזה אחוז, לא נמסר. לדבריו, המרוויחים הגדולים צפויים להיות בעלי חשבונות האימון והאינפרנס הגדולים, כמו OpenAI ו-Anthropic, שעבורם חיסכון של 10% שווה מאות מיליוני דולרים.
הרקע הוא מחירי המחשוב: לפי חברת המחקר SemiAnalysis שצוטטה ב-WSJ, מחיר השכרת קיבולת H100 של Nvidia בחוזה לשנה עלה ב-60% בשנה האחרונה. "נבנה יותר חומרה, אבל הצורך במחשוב גדל מהר מיכולת הייצור", אמר שעשוע. "אם מנצלים את החומרה טוב יותר, אפשר להשיג חיסכון מדהים".
החברה: 220 מיליון דולר, אלף שבבי B300 וספרייה ששוכתבה ל-Nvidia
doubleAI גייסה מאז הקמתה 220 מיליון דולר מ-Lightspeed Venture Partners, Bessemer Venture Partners, Nvidia ו-Dell, ומעסיקה כ-40 עובדים. לפי ה-WSJ, החברה הקצתה כמחצית מהגיוס לרכישת 1,000 שבבי B300 של Nvidia לצרכי המחשוב שלה: "אי אפשר להסתמך רק על השכרת מחשוב. המחירים עולים", אמר שעשוע, שממשיך לכהן גם כמנכ"ל Mobileye.
שעשוע הציף את ההכרזה כבר בשבוע שעבר בכנס Journey של EY, אז אמר שהחברה תכריז על מוצר "בשבוע הבא" וחשף שהיא שכתבה ספרייה של Nvidia. לדבריו, doubleAI חוקרת גם מחשוב קוונטי ועברה גם לתכנון חומרה, ולאחרונה פרסמה מאמר מחקרי שנכתב כולו על ידי סוכן AI שזכה לקרדיט כמחבר יחיד.
מה כדאי לקחת בפרופורציה
ראשית, כל הנתונים - 67% חיסכון, האצה כפולה, התכנון להשקה רחבה עד סוף החודש - מקורם בחברה ובדיווח ה-WSJ, ולא נבדקו במבחן עצמאי. מודל חיוב לפי חיסכון נשמע מסחרר, אבל הוא גם מסובך למדידה: מה נחשב "חיסכון" כשמחירי השוק משתנים מעצמם? שנית, אימות פורמלי על שפה דינמית שלמה הוא הישג מרשים על הנייר, והמבחן האמיתי יהיה מגוון עומסי הלקוחות - לא הדגמה אחת. ושלישית, למרות המטבע הישראלי, לקוראים כאן אין עדיין מה לרכוש: השירות טרם זמין לציבור הרחב.
לתעשייה המקומית זו עדיין ידיעה משמעותית: שעשוע ממקם חברה ישראלית שנייה בשכבת התשתית של ענף ה-AI, עם מודל עסקי שמצמיד תשלום לתוצאה. אם Maxwell יעמוד במבחן הלקוחות, הלחץ על יצרניות החומרה וספקיות הענן יורגש גם בארץ.
המשמעות שמעבר לכותרת
עלויות המחשוב הן צוואר הבקבוק המרכזי של ענף ה-AI, ומחירי השכרת ה-GPU רק עולים. אם גישת ה-CEM תעמוד במבחן השטח, היא נוגעת בשורת הרווח של כל חברה שמריצה עומסי ענן - ומציבה חברה ישראלית שנייה של שעשוע, אחרי Mobileye, בלב תשתית ה-AI העולמית.
צעד יישומי אחד
הנתונים כרגע הם של החברה ושל ה-WSJ, לא של מבחן עצמאי: ההשקה הרחבה מתוכננת לסוף החודש, ואחוז החיסכון האמיתי יימדד בחשבונות הענן של לקוחות, לא בהדגמות. מי שמנהל תקציב מחשוב כדאי שיעקוב אחרי הזמינות הרחבה ואחרי מנגנון החיוב לפי חיסכון - ויקבל החלטות רק אחרי פיילוט מדיד.
מקורות ובדיקת עובדות
ד״ר יניב שנהב
יועץ ארגוני בכיר ומנחה, העוסק במנהיגות, שינוי התנהגותי והטמעת בינה מלאכותית בארגונים. מביא למערכת מבט ניהולי ויישומי על חדשות הטכנולוגיה.
לפרופיל של ד״ר יניב שנהב
