שוב יום שישי. הפרק השבוע באופטיקאסט — על חדשנות והזדקנות — התבסס על מהדורה 91 משבוע שעבר. פרק שיתבסס על המהדורה היום יפורסם בתחילת השבוע הבא.
הרבה מכם כתבו לי על NotebookML — הכלי החדש שגוגל השיקה, ויכול ליצור פודקאסטים בצורה אוטומטית — בתור משהו שיוכל לחסוך לי זמן ועבודה. ובכן, ניסיתי אותו על המהדורה הקודמת. התוצאות היו איומות לדעתי, ומיהרתי להתלונן על כך בטוויטר: השיחה אמנם נשמעת קולחת, אבל היו שם מספר שגיאות, וכמה נקודות חשובות שהושמטו (ניסיתי גם לייצר פודקאסט אוטומטי מהטוויט שמתלונן על הפודקאסט האוטומטי, ואפילו מזה לא הייתי מרוצה). נכון לעכשיו, אמשיך להכין את הפרקים של אופטיקאסט בעצמי.
כתבתי גם פוסט בטוויטר השבוע על עבודה מהבית, בעקבות הדרישה החדשה באמזון להגיע 5 ימים בשבוע למשרד.
ודבר אחרון, בעיקר למי שקוראים את המהדורה במייל: קיבלתי תלונות מקוראים על כך שהמייל נחתך לפעמים במהלך אחד הנושאים האחרונים, וזה מעצבן לעבור לדפדפן ולחפש איפה הייתם בקריאה. לא מצאתי מה לעשות בנוגע לזה, מלבד לקצר את המהדורה, אז רגע לפני שאתם מתחילים לקרוא — אפשר ללחוץ על הכותרת למעלה כדי לעבור לקריאה בדפדפן כבר עכשיו, ולקרוא את המהדורה בשלמותה בלי הפרעות.
OpenAI משחררת מודל בינה מלאכותית חדש שידוע פנימית בתור ״תות״ ויכול לבצע משימות reasoning בדומה לבני אנוש, בעודה מנסה להישאר בראש השוק העמוס במתחרים. המודל החדש, שנקרא o1, מתוכנן לבלות יותר זמן בחישוב התשובה לפני שהוא מגיב לשאילתות מהמשתמש, אמרה החברה בפוסט בבלוג שלה ביום חמישי. עם המודל, הכלים של OpenAI צריכים להיות מסוגלים לפתור בעיות מרובות-שלבים, כולל שאלות מתמטיקה וכתיבת קוד מסובכות.
בתור מודל מוקדם, עדיין אין לו הרבה מהפיצ׳רים שהופכים את ChatGPT לשימושי, כמו חיפוש מידע באינטרנט ויכולת להעלות קבצים ותמונות,״ אמרה החברה. ״אבל למשימות reasoning מורכבות זוהי התקדמות משמעותית ומייצגת רמה חדשה של יכולות AI. בהינתן זה, אנחנו מאפסים את המונה בחזרה ל-1 וקוראים לסדרה הזו OpenAI o1.
הסיבה שהמודל הזה הוא ביג דיל — פריצת הדרך הכי גדולה בשנתיים וחצי האחרונות לפי ד״ר ג׳ים פאן, חוקר בכיר באנבידיה — היא התרשים הזה:
אבל ניקח צעד אחורה כדי להבין מה זה אומר ״לבלות יותר זמן בחישוב״ ו״לפתור בעיות מרובות-שלבים״, לפני שנבין את ההשלכות של התרשים הזה.
תשבצים זה דבר קשה במיוחד למודלי שפה גדולים כי הם דורשים פיתרון איטרטיבי: לנסות ולדחות הרבה תשובות שכולן משפיעות אחת על השניה. זה משהו שמודל שפה גדול לא יכול לעשות, כי הוא יכול רק להוסיף טוקן או מילה אחת בכל פעם לתשובה שלו.
כשאני נותן את הפרומפט לקלוד, למשל, זה קודם כל מוצא תשובה ל1-למטה (הוא ניחש STAR, שזו טעות) ואז הוא תקוע בניסיון להבין את שאר התשבץ עם התשובה הזה, ובסופו של דבר נכשל בגדול. בלי תהליך תכנון, הוא חייב פשוט לרוץ קדימה.
אבל מה קורה כשאני נותן את זה לתות? הבינה המלאכותית ״חושבת״ על הבעיה קודם, במשך 108 שניות … אפשר לראות את המחשבות, שחלק מהן מופיעות פה למטה … שווה להתעכב רגע ולקרוא חלק מהן.
מודל השפה הגדול מתקדם באיטרציות, מייצר ודוחה רעיונות. התוצאות די מרשימות, וזה מצליח לא רע […]
התשובה הסופית נכונה, וכוללת פיתרון של כל הרמזים הקשים, למרות שזה כן הזה רמז חדש, 23-שמאלה, שלא היה קיים בתשבץ שנתתי.
בן תומפסון לקח השראה וערך מבחן עם תשבץ הסופ״ש של הניו-יורק טיימס. התוצאות מסבירות את מה שקורה כאן: gpt-o1 הוא היחיד שפתר את התשבץ נכון, אבל זה לקח לו הרבה יותר זמן מהמודלים האחרים. זו כנראה הסיבה שהוא גם הרבה יותר יקר לשימוש - פי 3 או 4 לעומת GPT-4o. המודל החדש, GPT-o1 פשוט משתמש בהרבה יותר משאבי חישוב כדי לייצר תשובה.
OpenAI לא חשפו הרבה פרטים, אבל המאמר של בן תומפסון מנסה בכל זאת להבין איך o1 עובד. זה כנראה מבוסס על טכניקה בשם Chain-of-Thought שאיליה סוצקבר תיאר במאמר ממאי 2023, Let’s Verify Step-by-Step. כנראה שהאימון התמקד בללמד את המודל איך לבצע reasoning, לא רק לשנן עובדות כמו ש LLMs למעשה אומנו לעשות עד עכשיו — מאמר בסמאפור דיווח למשל ש OpenAI שכרה מתכנתים שיסבירו בפירוט איך הם פותרים בעיות תוכנה. הטכניקה הזו היא מה שמאפשרֿ למודל להציג קפיצה דרמטית בביצועים ביכולת של המודל להתמודד עם פיתרון בעיות מתמטיות או מדעיות.
ומעבר למוצרים שיהיה אפשר לבנות מעל המודל הזה, וכנראה ימשכו המון תשומת לב והתלהבות כשהם יגיעו — יש למודל החדש גם השלכות דרמטיות לגבי הפרופיל הכלכלי של שימוש ב AI; עד עכשיו, איכות התשובה הייתה בעיקר פונקציה של איכות המודל. זה נקבע ע״י האופן שבו מאמנים אותו: למשל מספר הפרמטרים, איכות הדאטה, ה fine tuning שהוא עבר. זה יצר מצב שבו הגיוני להשקיע את מירב משאבי החישוב בשלב האימון. עוד משאבים כדי להגיב לשאילתות — מה שמכונה inference — אולי יכלו להאיץ את זמן התגובה, אבל לא לשפר את האיכות שלה.
ובכן, זה כבר לא המצב.
זה מחזיר אותנו לגרף שאיתו פתחתי - עם o1, יש לכאורה יחס ישר בין כמות משאבי החישוב שמושקעים בייצור התגובה, לבין רמת הדיוק שלה. זה מייצר שיקולים שונים לגמרי. הגרפיקה הזו של ד״ר ג׳ים פאן ממחישה את זה די טוב:
הטכניקה הזו אולי לא רלוונטית למשימות של assistant, כמו ״סכם לי את הנקודות במאמר הזה״ או ״תגיד לי מה עושה הפונקציה הזו״, שם GPT-4o יהיה אפקטיבי מספיק והרבה יותר זול ומהיר; אבל פריצת הדרך הזו תוכל להחליף את המירוץ שראינו עד עכשיו — לייצר את המודל הכי גדול — במירוץ חימוש של מעבדים גרפיים שישמשו ל inference. יותר מעבדים גרפיים, לכאורה, יאפשרו לפתור בעיות יותר מורכבות, ובניה של סוכנים אוטונומיים, גם עם מודל קטן.
מיקרוסופט מכריזה על פיצ׳ר הקו-פיילוט פייג׳ס החדש שלה היום, שמיועד להיות קנבס לטובת ״קולבורציה מרובת משתתפים מבוססת AI״. קו-פיילוט פייג׳ס מאפשרים לכם להשתמש בצ׳אט הקו-פיילוט של מיקרוסופט ולגרור את התגובות אל דף חדש שבו אפשר לערוך אותם בשיתוף פעולה עם אחרים […]
אפשר לשתף קו-פיילוט פייג׳ס פשוט דרך לינק, וקולגות יכולים מיד להתחיל לערוך אותם בדיוק כמו שהם עושים עם מסמך וורד משותף. אפשר גם להטמיע קו-פיילוט פייג׳ס לתוך דפים אחרים בתור components. הודות לכך שזה עובד עם BizChat החדש של מיקרוסופט, אתם יכולים למשוך מידע מהאינטרנט או מקבצי עבודה כדי ליצור תכנית פרוייקט, סיכום פגישה, מצגת עסקית, והרבה יותר. מיקרוסופט רואה בקו-פיילוט פייג׳ס בתור דרך עבודה חדשה שמשלבת קלט מבני אדם ומבינה מלאכותית באותו קנבס.
זו השקה מאד מעניינת של מיקרוסופט. קו-פיילוט פייג׳ס בנוי מעל Fluid, תשתית שמיקרוסופט הציגה ב-2020, שנועדה לאפשר חיבור של components ממסמכי אופיס מסוגים שונים — כמו קוביות לגו — ועריכה שלהם ע״י מספר משתמשים במקביל. המפתח להבין את הרעיון שמאחורי השילוב של קו-פיילוט כאן, הוא עדכון שבן תומפסון כתב לאחר ההכרזה על פלואיד:
הדרך לחשוב על Teams היא שמנקודת המבט של מיקרוסופט זוהי מערכת ההפעלה, והחברה לא הייתה יכולה להיות יותר ברורה לגבי זה. הגרפיקה הזו הופיעה שוב ושוב בכנס Build:
Teams הוא ממשק המשתמש (ודרך אגב, ראוי לציין שמיקרוסופט גם הדגימה פיתוח אפליקציות עבור Teams), האינטרנט הוא שכבת הקלט/פלט, Fluid זה ה API, והמיקרוסופט גרף הוא שכבת הדאטה, במקום מערכת הקבצים. מערכות הפעלה אמיתיות כמו ווינדוס, מאק, iOS ואנדרואיד הם למעשה OEMs [מה שיצרניות מחשבים אישיים, כמו קומפאק או IBM, היו בימי הזוהר של ווינדוס - א.מ.].
תזכרו את האנלוגיה הזו של בן תומפסון, בזמן שאתם קוראים איך סאטיה נאדלה הציג את קו-פיילוט פייג׳ס — זה בעצם UI חדש מעל ״מערכת ההפעלה״ Microsoft Teams:
אתם יכולים לחשוב על קו-פיילוט בתור UI עבור AI. זה עוזר לכם לפרק את החומות שבין תוצרי העבודה שלכם, ההתכתבויות שלכם, והתהליכים העסקיים. ואנחנו רק מתחילים. למעשה, עם חוקי הסקיילינג, ככל שהבינה המלאכותית נהיית בעלת יותר יכולות, המודלים עצמם נהיים יותר כמו קומודיטי, וכל הערך נוצר ע״י האופן שבו מנווטים, מקרקעים, ומטייבים את המודלים האלה עם המידע והתהליכים העסקיים שלכם. והאופן שבו זה מתחבר לשכבת ה UI של אינטראקציות אדם-AI-אדם הופך להיות קריטי.
היום אנחנו מכריזים על הגל השני של מיקרוסופט 365 קו-פיילוט. אתם תראו אותנו מפתחים את קו-פיילוט בשלוש דרכים עיקריות: ראשית, זה לחבר את האינטרנט עם העבודה עם פייג׳ס ביחס בתור מערכת AI חדשה לעבודת ידע. עם פייג׳ס אנחנו נראה לכם איך קו-פיילוט יכול לקחת כל מידע מהאינטרנט או מהעבודה שלכם ולהפוך אותו לקנבס מרובה-משתתפים מבוסס AI … זה פשוט קסום. כמו שהמחשב האישי הוליד את כלי הפרודוקטיביות של אופיס שאנחנו מכירים היום, והאינטרנט איפשר שיתוף פעולה מעל הקנבסים האלה, כל שינוי פלטפורמה שינה את תוצרי העבודה בדרכים מהותיות, ופייג׳ס הוא התוצר הראשון של עידן ה AI.
הדרך השניה שבה נאדלה ציין שמיקרוסופט מפתחת את קו-פיילוט היא,להוסיף אותו בכל אחת מהאפליקציות, כולל AI שישמש כדי לנהל את האינבוקס שלכם באאוטלוק, להוסיף פקודות פייתון באקסל, ולבנות מצגות בפאואר פוינט. בן תומפסון ציין שהשימושים האלה הם הרבה פחות עתידניים, וגם הרבה יותר סביר שבאמת יאמצו אותם, לפחות בטווח הקצר, כי הם מתאימים לאיך שאנשים כבר עובדים היום. קו-פיילוט פייג׳ס הם חזון הרבה יותר שאפתני של מרחב עבודה מאוחד שמתבסס על AI, אבל יש את העניין של לגרום לעובדים ממש להשתמש בזה.
הרבה עובדים עלולים להגיב כמו שאני הגבתי ל NotebookML. אני יודע שהכלי הזה עורר המון התלהבות אצל הרבה אנשים, אבל אני לא הייתי מרוצה ממנו בשביל העבודה שלי. זה לא היה כמו שאני אוהב שהיא יוצאת. אם היה לי מנהל שאומר לי משהו כמו, ״היי, קניתי לך מנוי לכלי החדש הזה בעשרה דולר לחודש כדי שתהיה יותר פרודוקטיבי, תתחיל להשתמש בו ואני רוצה לראות שאתה מתחיל לפרסם יותר מהדורות ויותר פרקים בפודקאסט״, ובכן — התוכן פה מיועד לכל המשפחה ואני לא רוצה להגיד בדיוק מה הייתי עונה, אבל זה לא היה עובד כמו שהוא היה מתכנן. ואני מתאר לעצמי שהרבה עובדים הם ככה. הם עושים דברים בדרך מסויימת, זה עובד להם, זה נח להם, והם לא יעברו לאיזה קו-פיילוט רק כי אמרו להם.
עוד נקודה להתעכב עליה כאן, לפני שנעבור לדבר על הכרזה של סיילספורס השבוע, היא שמיקרוסופט גובה על קו-פיילוט לפי מושב. per-seat. המעסיק משלם על כל עובד שמקבל גישה ליכולות ה AI האלה. זה מודל מקובל ב-SaaS, והגיוני אם חושבים על זה שהיכולות נועדו לעשות את העובדים יותר פרודוקטיביים. אבל כדי שמודל כזה יצליח מבחינת מיקורוספט, צריך להניח ש AI לא יחליף את העובדים הארגוניים (מה שיקטין את מספר רשיונות הקו-פיילוט שהארגון משלם עליהם), אלא דווקא יגדיל את הפרודוקטיביות שלהם.
זה מתיישב עם חזון הסופר-שפע של אינטלגנציה, שפאקי מק׳קורמיק כתב עליו. הוא טוען שיש ביקוש מושרה לאינטלגנציה ועבודות ידע. כמו שכשסוללים עוד ועוד נתיבים וכבישים מהירים, מופתעים כשהם מיד נהיים פקוקים גם הם, בגלל שיש מחסור כל כך חמור בהיצע של תחבורה לעומת הביקוש — ככה הוא טוען שזה עם עובדי ידע; כמו שהמצאת האקסל רק הגדיל את כמות רואי החשבון — הם פשוט עושים דברים הרבה יותר מתוחכמים ממה שעשו בתקופה ש spreadsheet היה ממש גיליון פיזי שעליו כתבו את ההוצאות וההכנסות. וכמו שהמצאות כמו ג׳אווה או מונגו די בי או תכנות מונחה עצמים או הקלאוד — דברים שגרמו למפתחי תוכנה להיות פרודוקטיביים יותר — לא הפחיתו את כמות המתכנתים, אלא להיפך.
סיילספורס חשפה פיבוט באסטרטגיית הבינה המלאכותית שלה השבוע בכנס Dreamforce השנתי שלה, ועכשיו אומרת שכלי ה-AI שלה יכולים לטפל במשימות ללא פיקוח אנושי, ושהיא משנה את הדרך שבה היא גובה עבור תוכנה.
החברה מפורסמת בכך שהביאה את עידן התוכנה בתור שירות, שכולל השכרת גישה לאפליקציות מחשב באמצעות מנוי. אבל בעוד ש generative AI מטלטל את התעשיה, סיילספורס חושבת מחדש על המודל העסקי שלה עבור הטכנולוגיה החדשה. ענקית התוכנה תגבה $2 לכל שיחה שמנוהלת עם ה״סוכנים״ החדשים שלה -- generative AI שנבנה לטפל במשימות כמו שירות לקוח או תיאום של פגישת מכירות ללא צורך בפיקוח אנושי.
אסטרטגיית התמחור החדשה נועדה להגן על סיילספורס אם AI יתרום לאובדן משרות בעתיד, וללקוחות עסקיים יהיו פחות עובדים לקנות עבורם מנויים לתוכנה של החברה.
סיילספורס אפילו הולכת על פוטנציאל החלפת-העובדים של הטכנולוגיה החדשה. סוכני ה AI החדשים שלה יאפשרו לחברות להגדיל את קיבולת כח העבודה שלהם במהלך תקופות עמוסות ללא צורך בגיוס עובדים נוספים, אמר המנכ״ל מארק בניוף ביום שלישי במהלך הנאום שלו לכנס Dreamforce השנתי של החברה.
זו גישה הפוכה — במקום לעשות כסף מזה שעובדים יהיו יותר פרודוקטיביים, האסטרטגיה כאן מנסה לעשות כסף מהחלפה של עובדים. הנה איך שמארק בניוף הסביר את זה, בנאום שנתן תחת המצגת ״Welcome to Agentforce״, ותקף בו את מיקרוסופט:
עברנו לעולם הקו-פיילוט הזה, אבל עולם הקו-פיילוט היה עולם של ניסוי וטעיה. בעולם הקו-פיילוט לקוחות אמרו לנו ״היי, יש לנו קו-פיילוט בכל מקום אבל הם לא בדיוק עושים מה שרצינו מהם. אנחנו לא רואים איך עולם הקו-פיילוט הזה הולך לקחת אותנו לחזון האמיתי שרצינו מבינה מלאכותית, של הגדלת פרודוקטיביות, של תוצאות עסקיות טובות יותר. אנחנו לא רואים קו-פיילוט בתור הצעד המרכזי הזה לעתיד שלנו״. במובן מסויים, הם הסתכלו על קו-פיילוט בתור המיקרוסופט קליפי החדש, ואני מבין את זה.
זה דחף אותנו להגיד, מה השלב הבא? ועכשיו אנחנו נמצאים ברגע הזה. זו הסיבה שהמופע הזה הוא ה Dreamforce הכי חשוב אי פעם. אין ספק שזהו ה Dreamforce הכי מרגש והכי חשוב. מה שאתם עומדים לראות במופע הזה הוא טכנולוגיה כמו שמעולם לא ראיתם …
בפעם הראשונה שתבנו ותשיקו את הסוכן האוטונומי הראשון עבור החברה שלכם, שיעזור לכם להיות יותר פרודוקטיביים, לשפר את העובדים שלכם, ולקבל תוצאות עסקיות טובות יותר, אתם הולכים לזכור אותה כמו הפעם הראשונה שהייתם בויימו [הרכב האוטונומי של אלפאבית, שמספק שירותי הסעות בסן פרנסיסקו]. זהו הגל השלישי של AI. סוכנים.
בניוף טען בהמשך שסיילספורס תוכל למנף את כל הדאטה שכבר יש להם כדי לא רק לשפר בני אדם, אלא גם לעשות את העבודה של הרבה מהם באופן ישיר. הוא גם שיתףכמהדוגמאותנלהבותבחשבוןהטוויטר שלו, מאנשים שבנו סוכנים כאלה.
מעניין להתעכב על התמחור: סיילספורס גובה עבור יכולות הסוכנים שלה לפי שימוש, למשל $2 עבור אינטראקציית שירות לקוחות שהושלמה. מיקרוסופט, כאמור, גובה תשלום פר-מושב עבור כל עובד שמשתמש בקו-פיילוט. זה המודל שסיילספורס הייתה החלוצה שלו, בראשית ימי ה SaaS. בן תומפסון כתב שהשינוי מעיד על ההבדל העיקרי בחזון לגבי AI: הגדלת הפרודוקטיביות של עובדים בגישה של מיקרוסופט, או החלפה שלהם לגמרי בגישה של סיילספורס.
ואני מודה שלא הייתי לגמרי כן איתכם. לא כללתי את הדרך השלישית שבה סאטיה נאדלה אמר שמיקרוסופט מפתחים את קו-פיילוט: הם גם מאפשרים לבנות סוכנים. לא ראיתי הכרזה על שינוי בתמחור, אבל זה כנראה יהיה אפשרי מבחינת מיקרוסופט, אם AI יתברר בתור דרך אפקטיבית להחליף כמות משמעותית של עובדים.
ויותר מכל דבר אחר, זה כנראה מעיד עד כמה מוקדם השלב שבו אנחנו נמצאים. למרות ההצהרות המבטיחות של נאדלה ובניוף, אף אחד לא באמת יודע עדיין מה תהיה הדרך שבה AI ישנה את האופן שבו עובדים באנטרפרייז, ומה יהיה המודל העסקי מאחורי זה.
בינה מלאכותית נוגעת בכל כך הרבה אלמנטים שונים […] למשל תכנות […] לכתוב קוד מאפס מרגיש פתאום מאד קשה, בהשוואה לפשוט לבקש מ AI לעשות את זה.
(צחוק מהקהל)
האמת שכתבתי קצת קוד בעצמי, רק בשביל הכיף, ולפעמים אני משתמש ב AI שיכתוב קוד בשבילי.
רק דוגמא אחת - רציתי לראות כמה טובים המודלי AI שלנו בסודוקו. אז השתמשתי ב AI שיכתוב קוד שמייצר אוטומטית חידות סודוקו, ואז מזין את זה ל AI [שיפתור אותם], ואחר כך בודק ונותן ציון. AI פשוט כתב את כל הקוד הזה.
דיברתי עם המהנדסים על זה - חזרתי אחרי חצי שעה והכל היה מוכן. הם התרשמו כי הם לא משתמשים מספיק בכלי AI בשביל הכתיבת קוד של עצמם.
ומסתבר שהוא לא היחיד שמתלהב מהפוטנציאל של AI בכתיבת קוד; לפי פוסט של אריק ניוקאמר, סטארטאפים של AI coding זה הטרנד החם לאחרונה:
שתי חברות שמפתחות coding assistants על גבי מודל גדול משלהן, קודיום1 ומג׳יק, הוזנקו למעמד של יוניקורן השבוע עם סבבי גיוס גדולים ממשקיעים שכוללים את ג׳נרל קטליסט, סקויה, ונאט פרידמן ודניאל גרוס. במהלך האביב, אוגמנט, שמפתחת כלי סיוע לכתיבת קוד, השיגה צ׳קים גדולים מאינדקס ולייטספיד במסגרת סבב B שבו גייסה 277 מיליון דולר. קרסר, עורך הקוד מבוסס AI שמתאים את עצמו לסגנון הקוד של המפתח עם הזמן, הנחית 60 מיליון דולר של מימון במסגרת סבב A מאנדריסן-הורוביץ׳, ת׳רייב קפיטל, ו OpenAI בסוף אוגוסט.
[…] פאונדרים מנסים לבנות סוכני כתיבת קוד יותר מתוחכמים, שיכולים לעבוד על גבי פלטפורמות שונות, לפתרון של בעיות מורכבות. ריפליט, שמנויי ה״ליבה״ שלה משלמים $10 בחודש, השיקה ביום חמישי את הסוכן העדכני שלה, שהחברה אומרת שיכול לכתוב קוד, לבנות דאטה-בייסים למפתחים, ולהתקין תוכנה על פי פרומפטים באנגלית פשוטה.
חברה חדשה נוספת, האניקומב, מפעילה מספר סוכנים שעברו fine-tuning למשימות פיתוח תוכנה שונות, כמו תיקוני באגים או בדיקת קוד, ויכולים להתחבר לתהליכים במערכות כמו גיטהאב או ג׳ירה. החברה נמצאת בישורת האחרונה של מחזור קיץ 24׳ של Y Combinator, והשבוע הגיעה לראש הדירוג של SWE-bench, אתר שמודד כמה מדוייק מודל יכול לפתור בעיות תוכנה אמיתיות בגיטהאב.
דיברנו פה בעבר על הסקפטיות סביב שאלת ההחזר על ההשקעות האדירות ב AI; נראה שבניגוד לתעשיות אחרות, בהן האימוץ של AI מתמהמה בגלל רגולציה, ניתוח עלויות, או סתם התנגדות לשינוי בקרב עובדים שרגילים לעשות דברים בדרך מסויימת - מפתחי תוכנה כבר משתמשים בכלי AI לכתיבת קוד במידה נרחבת. אריק ניוקאמר ציטט משקיע הון סיכון שאמר לו, ״זה אחד האיזורים הבודדים באנטרפרייז שרואים בו ערך אמיתי״.
וזה לא רק סטארטאפים:
סקר שפורסם על ידי גיטהאב לאחרונה מצא ש-97% מהמפתחים שנשאלו, השתמשו בכלי AI לכתיבת קוד בעבודה, בין אם המעסיק שלהם אישר את זה או לא. אנדי ג׳אסי, מנכ״ל אמזון, כתב בפוסט בלינקדאין שהחברה כבר רואה הערכה של ״260 מיליון דולר של שיפור ביעילות השנתית״ לאחר האינטגרציה של עוזר כתיבת הקוד “Q” אל התהליכים שלה.
גיטהאב קו-פיילוט, שבבעלותה של מיקרוסופט, הוא כבר מקור ענק של הכנסות עבור ענקית הטק. המנכ״ל סאטיה נאדלה ציין בשיחת הועידה ביולי שקו-פיילוט הוא עכשיו ״עסק גדול יותר מאשר כל גיטהאב״ כשמיקרוסופט רכשה אותה. עדיין, משקיעים אומרים לי שמפתחים חוו מספיק תסכול עם גיטהאב שהם פתוחים ללנסות פתרונות אחרים.
ובהמשך לגישת מיקרוסופט מול סיילספורס, אפשר לשאול גם מה יקרה למפתחי התוכנה: אריק ניוקאמר מציג את זה באופן דומה הוא טוען שעבור מפתחי תוכנה, AI לכתיבת קוד זה סוג של frenemy; מצד אחד עוזר להם להיות יותר יעילים ויכול לחסוך מהם משימות שגרתיות ומשעממות.
אור הילטש נתן דוגמא מאד מעניינת להגדלת יעילות ופרודוקטיביות של מפתחים עם AI: מיגרציה של מערכת לגאסי, אחת המשימות הכי מייגעות ומלאות בסיכונים שאפשר לדמיין עבור מפתחי תוכנה. סרבולים במעבר ממערכות מיושנות זה למשל מה שעיכב את גייקו באימוץ של טלמתיקה לביטוח רכב, ואיפשר לפרוגרסיב לקחת מהם את ההובלה. אז זו תיזה מעניינת של איך AI יכול דווקא לסייע לincumbents לשדרג את המערכות שלהם לטכנולוגיות מודרניות, ואולי להימנע מדיסראפשן.
אבל מצד שני, AI הוא כמובן גם איום פוטנציאלי על העבודה שלהם. ג׳אנל טנג מקרן בסמר, שמסבירה שהתעשייה חלוקה לגבי האם כלים מבוססי AI יוכלו לכתוב קוד שיעמוד בסטנדרטים של מפתחים אנושיים. נושאים כמו סייבר סקיוריטי או הגנת זכויות יוצרים עדיין ידרשו פיקוח אנושי בעתיד הנראה לעין. משקיע אחר אמר שמי שבעיקר צריך לדאוג הם ״אנשים שעשו בוטקאמפ תכנות והשיגו משרה עם משכורת של 200 אלף דולר בשנה, עבודות כאלה יהיה קשה למצוא״.
במובן מסויים זה יכול להזכיר את מה שקרה בתעשיית התרגום עם הגעתם של כלי AI: המשימות התחלקו לכאלה שיכולות לסבול איכות נמוכה מצד אחד (כי לפני כן לא היה כלכלי בכלל לעשות אותן), ומצד שני - משימות עם אפס סבלנות לטעויות (כמו חוזים משפטיים או מחקר רפואי), שם מתרגמים אנושיים עדיין מרוויחים שכר נאה.
בצעירותי נהגתי להטיח האשמות נוקבות במנהלי פרוייקטים ... שדרשו לבצע התאמות במערכת כדי לספק צרכים של לקוחות ... בעיקר במקרים שבהם הדרישה ... הייתה לפיתרון ״מהיר ומלוכלך״ שמעגל פינות או לא לוקח בחשבון את כל המקרים. הרגשתי כאילו ה״יושרה האומנותית״ שלי לא יכולה לאפשר לי לעשות דברים כאלה. אני זוכר אדם אחד בצוות - נקרא לו ישי - שהיה מתכנת מבריק ... אבל בתגובה לאחת הדרישות אמר ״אני אולי יכול לעשות את זה בחמש דקות אבל אני אצטרך קודם ללבוש חליפה של ליצן״.
זה היה מוזר מהצד של מנהל הפרוייקטים. זו בסך הכל חברה למטרות רווח, יש לקוחות שמשלמים כסף כדי לקבל מוצר תוכנה - למה אי אפשר שהתוכנה פשוט תעשה מה שהם משלמים עליו. למי אכפת איך נראה הקוד. אז הוספת פיצ׳רים ״quick and dirty״ זה אולי בדיוק סוג העבודה שנוכל להשאיר ל-AI לעשות, וזה יפנה אנשים מוכשרים כמו ישי שהזכרתי בפסקה הקודמת לעבוד על דברים שבאמת מעניינים אותם ...
זה לא סוד גם שעבודה של הרבה מתכנתים יכולה הרבה פעמים להיות לא מאד ״מרגשת״ - המרה של הודעות מפורמט ה-API לפורמט שבו הן נשמרות ב-database, או הוספה של שדות חדשים לסימולטור הבדיקות. כל העבודות האלה אולי תיעלמנה בקרוב.
ואולי גם אחרי שהבינה המלאכותית תחליף את משימות התכנות ה״פשוטות״, ותייצר את רוב הקוד מאחורי האפליקציות שאנחנו משתמשים בהן, נראה תופעה של גיקים עשירים שמשתמשים ב״אפליקציות יוקרה״ שכל הקוד שלהן נכתב על ידי מתכנת אנושי ללא שימוש בבינה מלאכותית? כמו לשלם לצייר מוביל בשביל תמונת דיוקן שלך, למרות שאפשר לקחת סלפי עם המצלמה של האייפון - לשלם למישהו כמו ישי, מהנדס תוכנה סופר מוכשר שמתייחס לקוד שלו כמו ליצירת אומנות, כדי להשתמש דווקא באפליקציית ניהול משימות שהוא כתב (בעולם שבו המון אפילקציות זולות יהיו זמינות הודות ל-AI).
אולי בסופו של דבר אפילו נראה גרסא של סמארטאפון שעולה $50,000, ומריץ מערכת הפעלה שכולה נכתבה על ידי מתכנתים בני אנוש ללא AI. זה לא יהיה הטלפון הכי מהיר או הכי מתקדם או הכי יעיל בניצול של הסוללה. אבל סוג הגיקים העשירים שיהיו מעוניינים במשהו כזה יוכלו להגיד שהקוד שרץ הוא מאד נקי ואיכותי, וש-AI לא היה מעורב בפיתוח. אני חושב שישי היה נהנה לעבוד על משהו כזה.
זה תרחיש אחד כמובן. תסריט הפוך הוא, ברוח תיזת הסופר-שפע של אינטלגנציה שהזכרנו קודם, הוא ש AI יגרום למפתחי התוכנה להיות פרודוקטיביים יותר, ויסיר את המחסומים בפני עוד דברים שהם יוכלו לעשות. הזכרתי במהדורה 32 טיעון כזה שהעלה המנכ״ל-שותף של אטלאסיאן, מייקל קאנון-ברוקס בשיחת ועידה בשנה שעברה: הוא הסביר שתוכנה מוגבלת בצד הביקוש, לא בצד ההיצע. מפתחי תוכנה יעילים יותר אומר הגדלת ההיצע, ושיהיה אפשר לספק יותר מהביקוש.
תופעה כזו קרויה פרדוקס ג׳בונס, על שם הכלכלן שהבחין בה: כשמנוע הקיטור נהיה יעיל יותר, ולמעשה דרש פחות פחם, היה אפשר לצפות שצריכת הפחם הכוללת תרד. אבל היא דווקא עלתה! כי היעילות והעלויות הנמוכות יותר פתאום איפשרו לעשות עם קיטור דברים שלא היה כלכלי לעשות אותם לפני כן. האנלוגיה כאן הוא שמתכנתים הם מנוע הקיטור, וכלי AI יעשו אותם יעילים יותר, או - יגרמו להם לצרוך פחות פחם.
לאלו מכם שמתכננים להקים סטארטאפ או להשקיע בתחום, הנה מפת השוק מתוך פוסט של קורין ריילי מגריילוק; או שתלכו נגד הזרם, תהמרו שמקצוע הנדסת תוכנה כמו שאנחנו מכירים היום יוחלף על ידי AI, ואז תוכלו למכור קודבעבודת-יד של מתכנתים אמיתיים בסכומי עתק לאספנים.
אם הייתם בחיים בשנות ה-1990 המוקדמות, סיכוי טוב שאתם זוכרים את הביטוי “information superhighway״. אוטוסטרדת המידע. דיברו על זה בכל רחבי התקשורת. זו הייתה טכנולוגיית המדיה העתידנית שהרבה אנשים בתעשיות שונות היו משוכנעים שתשנה את העולם. אפשר לסלוח לכם אם הנחתם שאוטוסטרדת המידע היא האינטרנט, או לפחות שהאינטרנט הוא מה שאוטוסטרדת המידע הפכה להיות. אבל זה לא נכון.
נזכרתי בסיפור הזה, בעיקר בעקבות הנושאים הקודמים. המירוץ לחפש שימושים אפקטיביים ל AI, לבנות מודלים עסקיים מאחוריהם, ולנחש מה יהיו ההשלכות. מעל הכל, בייחוד עם פריצות דרך כמו המודל o1, מרחף המושג AGI. בינה מלאכותית כללית. Artificial General Intelligence. הכוונה היא לבינה מלאכותית שתוכל להיות טובה כמו הבינה האנושית על פני טווח נרחב של משימות. וזו בעצם הגדרה די מעורפלת. יש להרבה אנשים אינטואיציה של מה זה אומר ומה זה יוכל לעשות, אבל אין הגדרה ברורה. הביצועים של o1 כבר מנצחים את האדם הממוצע במבחני IQ, וגם בשלל מבחנים אחרים. אז האם מדובר ב AGI שכל אחד יכול לנהל איתו צ׳אט תמורת $20 בחודש?
את אירוע ההשקה של אפל בשבוע שעבר, ג׳ון גרובר סיכם בכך שסטיב ג׳ובס חסר. צריך איש חזון חסר מעצורים כמוהו כדי להבין איך באמת להשתמש ב AI. בפודקאסט שלו עם בן תומפסון — דית׳רינג — הם צחקו על הדמו של Apple Intelligence, שהראה משתמש כותב כמה נקודות קצרות, וה AI יצר מהן מייל של כמה פסקאות. בן תומפסון העיר שהיה יותר קל ומהיר לקרוא את ה bullet points!
אני חוויתי תחושה דומה השבוע כשניסיתי להשתמש בכלי החדש שגוגל השיקו - NotebookML - כדי ליצור פודקאסט מהמהדורה הקודמת של הרהורי יום שישי. זה יצא גרוע, כפי שמיהרתי להתלונן בטוויטר, בעיקר כי אין לי שליטה על התוצר הסופי. ואיך לבנות יכולות עריכה, מה ממשק המשתמש הנכון, איך עולם הפודקאסטים ייראה בכלל בעוד חמש או עשר שנים עם AI — אלה שאלות שקשה מאד לענות עליהן.
יכול להיות שהאופן שבו הטכנולוגיה הזו תתפתח, והשימושים שייבנו מעליה, יהיו כל כך שונים מהקו-פיילוטים וה coding assistants והסוכנים והצ׳אט-בוטים שצצים כרגע בכל מקום, שבמבט לאחור בעוד עשור או שניים — הם ירגישו לנו מיושנים כמו שהמושג אוטוסטרדת המידע מרגיש היום.
גם בתחילת שנות ה-1990 הייתה תחושה שזה הולך להיות הדבר הגדול הבא, ושארגונים צריכים להיות ערוכים לאמץ אותו. מנכ״לים דיברו בביטחון על איך אוטוסטרדת המידע תאיץ את העסקים שלהם. אבל בפועל הדברים קרו אחרת לגמרי. הנה ההמשך מתוך הספר:
אוטוסטרדת המידע הייתה חלום ההזיות של תעשיית הטלפון ותעשיית הכבלים ותעשיית המחשבים ואפילו של הוליווד. הרעיון היה שכולנו נהיה מחוברים יחד בשילוב סטייל פרנקנשטיין של הטלוויזיה והמחשב האישי. נוכל לקנות מהבית, לנהל שיחות וידאו, להשכיר סרטים ולקבל חדשות ומדיה מותאמות אישית לפי תחומי העניין שלנו. אני יודע. נשמע בדיוק כמו האינטרנט שכולנו מכירים היום. אבל כל זה היה אמור לקרות על מסך הטלוויזיה שלכם.
טלוויזיות עמדו להפוך לאינטראקטיביות. יותר מעשור לפני שהטלפונים שלנו נהיו ״חכמים״, מובילי הטק ואנשי הכסף הגדול היו משוכנעים שטלוויזיות יהפכו להיות ״חכמות״ ושזו תהיה ההמצאה שבאמת תשנה את הכל. הקיסר של תעשיית הכבלים, ג׳ון מאלון, הכריז על עתיד של חמש מאות ערוצים, קניות, וסרטים on-demand.
בהכרזות דומות יצאו גם שאר ראשי תעשיית המדיה. למה כולם היו בטוחים שהטלוויזיה תהיה המכשיר שיביא את האינטראקטיביות לקהל הרחב? הנה תשובה שנתן ריימנוד סמית׳, מנכ״ל חברת הטלפונים בל סאות׳, למגזין וויירד: ״כי זה איפה שהאנשים נמצאים. חייבים להתחיל עם בידור״. הוא לא הצליח לדמיין שרשתות מחשבים יהיו מסוגלים לעשות את זה בעתיד הנראה לעין, וגם אם כן - ״אף אחד לא הולך לצפות בטלוויזיה על מסך קטן. אנחנו הולכים לצפות בזה על מסך גדול. זה מה שתשתמשו בו כשתרצו בידור, ותשתמשו במחשב ומקלדת כשטקסט יהיה יותר חשוב״.
גם ביל גייטס היה שותף לחזון הזה. הנה ההמשך מתוך הספר:
ביל גייטס בא מעולם המחשבים, אבל אפילו עבורו, מחשבים עדיין היו חנוניים מאד. טלוויזיה הייתה המיינסטרים, טכנולוגיה מתוחכמת, ו - באופן קריטי - עם רוחב פס גבוה. גייטס האמין שהעתיד המרושת יגיע דרך הטלוויזיה כי שם היה רוחב הפס; מודמים של 14.4, חיבורי חייגן מסורבלים — זה לא יוכל לספק את חוויית המולטימדיה שגייטס דמיין. אבל כבל קואקסיאלי עם רוחב-פס גבוה (או אולי קווי DSL מחברות הטלקום; או אולי לוויינים) — יעשו את העבודה. גייטס היה שותף לחזון העולם של טלוויזיה-חכמה ואינטראקטיבית … הוא הסכים שהסלון היה המקום ההגיוני שבו זה יקרה. שם נמצאות העיניים ושם נמצאת התשתית.
במהלך שנות ה-90, ביל גייטס ערך סדרה של פגישות במטרה לוודא שלא משנה מה חברות המדיה יעשו, זה יהיה באמצעות התוכנה של מיקרוסופט. מאות מיליוני דולרים זרמו לפרוייקטים של טלוויזיה אינטראקטיבית. אבל הפרוייקט הכי גדול נעשה דווקא עם חברה מתחרה למיקרוסופט: סיליקון גרפיקס של ג׳ים קלארק (שבהמשך יקים, יחד עם מארק אנדריסן את נטסקייפ, החברה שבאמת פיצחה איך להביא את חזון החיבוריות להמונים). טיים וורנר השתמשה בקופסאות ממיר שנבנו על ידי סיליקון גרפיקס כדי להשיק שירות טלוויזיה אינטראקטיבית ל-4,000 בתים באורלנדו בינואר 1995. זה כלל סרטים, משחקי וידאו, כתבות ממגזינים, קניון וירטואלי. אבל כמו כל שאר הניסויים שנערכו בזמנו עם טלוויזיה אינטראקטיבית, זה נחל כישלון חרוץ.
והנה איך שהספר מספר את זה:
גייטס האמין שיש לו זמן לחכות. העולם המרושת שהוא דמיין לא יוכל לקרות עד שחיבור בפס רחב יהיה זמין בכל מקום. העתיד לא יקרה בין-לילה.
אלא ש, כמובן, הוא כן קרה.
הכל נבע מזה: אף אחד בטק, אף אחד במדיה, אף אחד מביל גייטס לג׳רי לוין [מנכ״ל טיים וורנר] ועד לטייקון ההוליוודי בארי דילר לא הבין את מה שמארק אנדריסן וג׳ים קלארק כבר הבינו: אוטוסטרדת המידע כבר הגיעה. האינטרנט וה world wide web היו אוטוסטרדת המידע. המהפיכה הייתה עכשיו, והיא לא הגיעה באמצעות הטלוויזיה, אלא באמצעות המחשב.
חלק מהטעות כנראה נבעה מהטיה דורית. ביל גייטס (נולד ב-1955), בארי דילר (נולד ב-1942), ג׳רי לוין (נולד ב-1939), ג׳ון מאלון (1941), וכל השאר היו בייבי בומרס. הם גדלו בעידן הטלוויזיה. עבור הגברים האלה, זה היה מובן מאליו שטלוויזיה היא התגלמות טכנולוגיית המיינסטרים, הכח התרבותי שאיחד את החברה בסוף המאה העשרים.
כמו כל האקר מחשבים טוב, ביל גייטס השתמש באינטרנט בשנות ה-1970 וה-1980. למעשה, כשהוא פיתח את מוצר התוכנה הראשון של מיקרוסופט (גרסה של בייסיק שעובדת על Altair, המחשב האישי הראשון), הוא השתמש ב FTP … אבל עבור גייטס, האינטרנט היה כמו יוניקס: טכנולוגיה בשביל גיקים.
[…] האינטרנט לא נועד למשתמשי מיינסטרים, ככל שזה נגע לביל גייטס … מיקרוסופט הגיעה למרכז הבמה בזכות זה שהיא עשתה את השימוש במחשב יותר מיינסטרים וידידותי למשתמש. זו הסיבה שהחזון של גייטס לאוטוסטרדת המידע שמיקרוסופט תפתח, בשיתוף עם חברות המדיה הגדולות, היה טכנולוגיה בטוחה, שפונה למשתמשי המיינסטרים, ומעל הכל, מנוהלת.
מה שגייטס פספס בגדול היה איך האיטרציה האחרונה של האינטרנט, ה-World Wide Web, הייתה שונה. היא הייתה, למעשה, יותר ידידותית-למשתמש ויותר עמידה ממה שמישהו הבין בזמנו. גייטס פשוט פספס את זה שהאינטרנט עבר מהפיכה דומה למה שמיקרוסופט בעצמה עשתה עם ממשק המשתמש הגרפי למחשב האישי.
מארק אנדריסן, שבנה את הדפדפן הראשון — מוסאיק — במהלך הלימודים שלו, ובהמשך בנה עם ג׳ים קלארק את נטסקייפ — שלמעשה הביאה את ה web אל ההמונים — נולד בשנת 1971. זה 16 שנים אחרי גייטס, בתקופה של דור האיקס. הוא הבין את מה שגייטס וראשי תעשיות הכבלים והמדיה — מדור הבייבי בומרס — לא הבינו לגבי ה web.
ה web יכל לספק את כל ההבטחות של אוטוסטרדת המידע, ולעשות את זה בדרך הדמוקרטית, האוטופית שכל כך הלהיבה משתמשים מוקדמים של ה web כמו מארק אנדריסן. בטח, אוטוסטרדת המידע הייתה אינטראקטיבית. זה איפשר לכם לדבר בחזרה אל הטלוויזיה שלכם. אבל זה לא איפשר לכם ליצור תכנית טלוויזיה משלכם. ה web, בניגוד לזה, איפשרה למשתמשים לצרוך תוכן, וגם ליצור אותו. כל משתמש. בכל מקום. כל סוג של תוכן. וכל אחד יכל לעשות את זה מחוץ לשליטה של תאגיד מדיה גדול או שומרי סף כמו חברות הכבלים או מיקרוסופט.
אמנם ביל גייטס ״הבין״, בסופו של דבר, את האינטרנט והצליח לנצח את נטסקייפ. הנקודה המעניינת היא שבמשך כמה שנים קודם לכן, הוא, לצד בכירי תעשיות המדיה, השקיעו מאות מיליוני דולרים והתמקדו בחזון מעורפל שנראה לכולם כמו הדבר הגדול הבא, ופספסו את ה World Wide Web.
יכול להיות שבכל מה שנוגע ל AI, גוגל התנהלו כמו ביל גייטס בניינטיז: הם המציאו את הטרנספורמר כבר ב-2017, אבל חשבו שהם יכולים לקחת את הזמן עד שהכל יבשיל מסביב. ואז פתאום OpenAI — כמו נטסקייפ בזמנו — צצו משום מקום עם Dall-E ועם ChatGPT, והביאו את היכולות של generative AI להמונים.
או שאולי אנחנו בכלל בשלב הרבה יותר מוקדם; הקו-פיילוטים והצ׳אט-בוטים הם בעצמם עדיין אוטוסטרדת המידע, והמקביל של נטסקייפ — ה״דפדפן״ של עידן ה AI — עדיין לא הופיע.
זה סיפור כל כך טוב, שאני שוקל להתחיל להשתמש בו בתור הדוגמא הקנונית החדשה שלי לחשיבת חוף מזרחי.
ג׳ואל בר ואלפרד סאלנט, שני מרגלים שפעלו בארה״ב בשירות ה KGB בשנות ה-30׳ וה-40׳, לא חזרו לברית המועצות עם סודות לגבי נשק גרעיני. הם חזרו עם ידע לגבי בניה של רדארים ומערכות צבאיות אחרות בחברות אלקטרוניקה אמריקאיות מובילות, וחלמו לבנות מחשבים מתקדמים גם בברית המועצות.
בסוף שנות ה-50׳, העבודה שלהם משכה את תשומת הלב של אלכסנדר שוקין, יו״ר הוועדה הסובייטית הארצית לאלקטרוניקה. השלושה רצו לשכנע את ניקיטה חרושצ׳וב, השליט הסובייטי, שברה״מ צריכה עיר שלמה שתוקדש למחקר, הנדסה, וייצור של סמיקונדקטורס. שוקין זיהה עוד קודם את האובססיה שהייתה לחרושצ'וב עם להדביק את הפער מארה״ב. בכל דבר. מגידול תירס ועד לשיגורי לוויינים. ושוקין ידע למנף את האובססיה הזו להשקעות באלקטרוניקה, אפילו שזה לא היה תחום שהשליט הסובייטי הבין בו.
ב-4 במאי 1962 נערך דמו. ניקיטה חרושצ׳וב הגיע לבניין המחלקה לעיצוב מיוחד של תעשיית האלקטרוניקה שבלנינגרד. שוקין קיבל את פניו, ושני המרגלים-לשעבר הציגו לחרושצ׳וב את ההישגים של תעשיית האלקטרוניקה הסובייטית. הוא שיחק עם מכשיר רדיו זעיר שניתן להכניס לאוזן, ועם מחשב פשוט שהיה יכול להדפיס את השם שלו. השלושה הסבירו שמכשירים מבוססי סמיקונדקטורס בקרוב ישמשו בחלליות, תעשיה, ממשלה, תעופה, ואפילו להתגוננות מפני טילים גרעיניים.
חרושצ׳וב כל כך התלהב מהתמונות של העיר העתידנית שהם הראו לו לאחר מכן, ותמך ברעיון בהתלהבות. כמה חודשים לאחר מכן, הממשלה הסובייטית אישרה את התכניות לבניה של עיר סמיקונדקטורס בפאתי מוסקבה. ״מיקרו-אלקטרוניקה זה כמו מח מכני״, חרושצ׳וב הסביר למנהיגים הסובייטיים. ״זה העתיד שלנו״.
העיר זכתה לשם זלנוגראד — המילה הרוסית לעיר ירוקה — ונבנתה על פי התכניות של שוקין להיות גן עדן מדעי. על הסיפור הזה קראתי בספר הנהדר Chip War, שכינה את זלנוגראד ״סיליקון ואלי הסובייטית״.
וזו בעיניי עוד דוגמא מושלמת להבדלים בין חשיבת חוף מזרחי למערבי. הסיליקון ואלי המקורי — שממוקם בצפון קליפורניה, בחוף המערבי של ארה״ב — התפתח ללא שום החלטה ממשלתית. ויליאם שוקלי הקים את החברה שלו במאונטיין ויו, כדי להיות קרוב לאמו שגרה שם. היו שם בעיקר פרדסים. כשבוב נויס וגורדון מור עזבו את שוקלי, יחד עם שמיניית הבוגדים — הם הקימו שם את פיירצ׳יילד סמיקונדקטורס, ובהמשך את אינטל. מהנדסים מוכשרים ושאפתנים אחרים שיצאו מפיירצ׳יילד (פיירצ׳ילדרן), הקימו שלל חברות סמיקונדקטורס אחרות. הפרדסים נעקרו, חברות לייצור שבבי אלקטרוניקה מתקדמים החליפו אותם, פאלו אלטו התפתחה, לצד ערים נוספות - הכל באופן אורגני לחלוטין. בלי שום הכוונה מלמעלה.
הדבר היחיד שהגיע מלמעלה היה התמריצים. אפשר להגיד שהפנטגון הוא זה שבנה את סיליקון ואלי בשנות ה-1960, אבל זה לא נעשה באמצעות החלטה של בכירים בממשל. זה נעשה באמצעות מכרזים לטכנולוגיות שהצבא האמריקאי היה זקוק להן במלחמה הקרה — דברים כמו מכ״ם, או מערכות הכוונה של טילים — והתקציבים של תכנית אפולו, שמיהרה להגיע אל הירח לפני הסובייטים. אבל הפנטגון לא הכתיב את המבנה הארגוני או את תכניות העבודה בסיליקון ואלי.
החדשנות של הסיליקון ואלי — עצם השימוש בשבבי סיליקון, המצאת המעגל המשולב, או המיקרו-פרוססור — הגיעה בצורה אורגנית; מה שהניע אותה היה, אממ, ובכן - קפיטליזם. אנשים צעירים, שאפתנים, ומוכשרים שרצו להתעשר (הספר מזכיר סיפור על מהנדס שעזב את פיירצ׳יילד, ותחת ״סיבת העזיבה״ ציין בטופס: אני… רוצה… להתעשר). זה כמובן עזר כשהממשל נעתר לבקשתם של בכירי הסיליקון ואלי, הפחית את שיעור המס על רווחי הון, ואיפשר לגופים מוסדיים להזרים כמויות גדולות של כסף לקרנות הון סיכון. מודל ההון סיכון — הקצאת כסף ליזמים על פי שיקול דעתם של מנהלי הקרן — זו כנראה התגלמות חשיבת החוף המערבי, הדבר הכי רחוק שאפשר לדמיין מתכנון ריכוזי.
אבל, כמובן, זה לא איך שהדברים עבדו בזלנוגראד שבברה״מ, המקום שלקח לקיצון את חשיבת החוף המזרחי עם התעקשות על תכנון ריכוזי. כשסטודנט סובייטי חזר משנה של חילופי-סטודנטים בפנסילבניה, עם מכשיר SN-51 של טקסס אינסטרומנטס, אחד המעגלים המשולבים הראשונים שנמכרו בארה״ב, שוקין כינס צוות של מהנדסים ופקד עליהם ״תעתיקו את זה, אחד-לאחד, בלי סטיות. יש לכם שלושה חודשים״. אסטרטגיית ההעתקה עבדה אולי לנשק גרעיני, אבל לא במחשוב. בדרך לייצור המכשיר המיקרוסוקופי בסקייל נרחב הייתה שורה של המצאות באופטיקה מתקדמת, כימיקלים, מכונות ייצור. לא היה אפשר להעתיק אף אחת מהן רק על ידי בחינה של התוצר — המעגל משולב SN-51 — במיקרוסוקופ. כמו שלגנוב פרוסת עוגה לא יעזור לכם להבין את המתכון שאיתו היא נאפתה. או איך עובד התנור.
ומעבר לזה, הדברים הלכו והשתפרו כל הזמן, בהתאם לחוק מור. גם אם הסובייטים היו מצליחים להעתיק עיצוב מסויים, להשיג את החומרים, ולבנות את תהליך הייצור - במהלך הזמן הזה, התעשייה האמריקאית המשיכה להתקדם ולהשיק עיצובים חדשים עם יותר ויותר טרנזיסטורים בכל פעם. אסטרטגיית ההעתקה למעשה דנה את הסובייטים להיות תמיד מאחור.
זלנוגראד אולי נראתה כמו הסיליקון ואלי מבחוץ, אבל התרבות הייתה הפוכה לגמרי. חדשנות ויצירתיות היו דברים פסולים. תעשיית הסמיקונדקטורס הסובייטית התנהלה בסודיות, על פי היררכיה, בסגנון צבאי, ובהתאם להוראות מלמעלה. מי שהתקדם בה היה מי שהיה ביורוקרט טוב, לא מי שידע לבנות מוצרים חדשים או לזהות שווקים חדשים.
באופן ביזארי, מנטליות ה״תעתיקו את זה״ יצרה מצב שבו מסלול החדשנות של סמיקונדקטורס סובייטים הוכתב על ידי ארה״ב. אחת התעשיות הכי רגישות של ברה״מ תפקדה, אם כן, כמו שלוחה לא מנוהלת היטב של הסיליקון ואלי.
הסיפור הזה הוא במידה מסויימת רקע רלוונטי לידיעה שהתפרסמה בשבוע שעבר — מתוך רויטרס:
ממשלת ארה״ב שוקלת לאפשר לאנבידיה לייצא שבבים מתקדמים לערב הסעודית, שיוכלו לעזור למדינה לאמן ולהריץ את מודלי ה AI הכי מתקדמים [...]
ממשל ביידן הטיל איסורים גורפים על ייצוא שבבי AI בשנה שעברה, בניסיון למנוע מסין דרכים להשיג אותם [...]
הממשלה הסעודית מצפה למשלוח של השבבים הכי מתקדמים של החברה, Nvidia H200s.
הזווית המעניינת היא סין. AI נתפס כטכנולוגיה אסטרטגית עם השלכות צבאיות וחברתיות ברמה לאומית, וממשלת ארה״ב רוצה לשמר את היתרון ביחס למדינות יריבות. בעיקר סין.
סין רחוקה מלהיות מה שברה״מ הייתה; המוסדות שם אמנם ריכוזיים, אבל יש רמה מסויימת של עצמאות שמאפשרת לחברות להתחרות על פיתוח חדשנות בדרכים שונות. הם עושים הרבה מעבר ל״תעתיקו את זה״. ובאופן תיאורטי, הם עלולים, מפרספקטיבה אמריקאית לפחות, להתקדם בווקטור חדשנות אחר שיאפשר להם לקחת את ההובלה. לכן זה הגיוני שהמטרה של הממשל האמריקאי תהיה לנסות לשמור אותם על אותה עקומת התקדמות כמו החדשנות האמריקאית, רק כמה צעדים מאחור.
אנבידיה מוכרת כבר היום מעבדים גרפיים ללקוחות בסין; הם פשוט שבבים חלשים יותר, בהתאם למגבלות שהטיל הממשל האמריקאי. וגם אם היא תמכור מעבדי H200 — המתקדמים ביותר נכון להיום — עד שהם יותקנו בערב הסעודית, ואולי גם ייפתחו לשימוש סיני, סדרת הבלקוול כבר תצא לשוק, עם ביצועים שאמורים להיות בסדרי גודל יותר חזקים. זה יכול לשמור את סין במצב דומה לזה שהיה לתעשיית הסמיקונדקטורס הסובייטית במהלך המלחמה הקרה: על אותה עקומת התקדמות, צעד אחד מאחורה.
כמובן שבשביל שמודל ההליכון הזה יעבוד, צריך גם שהתעשיה האמריקאית בעצמה תמשיך לרוץ מהר קדימה. ואם חושבים על זה ככה, אפשר לגלות יותר סלחנות כלפי שאלות הבועה הפוטנציאלית, או כלפי מנכ״לים שיוצאים בהצהרות נחרצות והשקות בומבסטיות, לגבי מוצרים שעלולים לסיים כמו אוטוסטרדת המידע. השלכה חיובית של הדינמיקה הזו היא שהיא מזיזה קדימה את ההליכון, ומשמרת את ההובלה של הסיליקון ואלי ותעשיית הטק האמריקאית.
המהדורה תהיה זמינה בתור פרק באופטיקאסט בתחילת השבוע הבא.
אתם מוזמנים גם לעקוב אחריי בלינקדאין, וואטסאפ, טוויטר או פייסבוק. ואם עדיין לא נרשמתם לבלוג - אפשר לעשות את זה כאן כדי לקבל את הניוזלטר בכל יום שישי בבוקר ישירות למייל:
תזכורת: הבלוג הזה הוא למטרות לימודיות בלבד. אין לראות באמור לעיל ייעוץ השקעות. מסחר במניות מלווה בסיכונים רבים. אנא קראו את הדיסקליימר המלא כאן.
הערת עריכה: במקור פורסם לינק לכתבה על הגיוס של CodeiumAI הישראלית. זוהי חברה אחרת, ולא היוניקורן Codeium שהוזכר בפוסט המקורי ממנו ציטטתי. תודה לניב (@Niv_Ri) שהפנה את תשומת ליבי לטעות.
ואוו תקשיב הגעתי לאתר שלך דרך chatgpt
איזה נפלא זה לקרוא כתבה מקצועית בעברית, אין הרבה כאלה שיוצא לי להפגש איתם.
סחתיין עליך, תמשיך!
מעולה ממש!
תודה רבה. מאוד מעניין