עֵסֶק

מכתב משנת 2028: מהפכת הבינה המלאכותית האמיתית לא הייתה מה שחשבנו

"אתם בונים פרארי לעולם שבקרוב יתקדם בטלפורטציה." מכתב משנת 2028: חברות שפשוט "יישמו בינה מלאכותית" הן כמו אלו שפשוט "בנו אתר אינטרנט" בשנת 1995. השאלה הלא נכונה? "כיצד נוכל להשתמש בבינה מלאכותית כדי לייעל את X?" השאלה הנכונה? "אם היינו מעצבים מחדש מאפס, האם X עדיין היה קיים?" עצה מעשית: השקיעו 20% ממשאבי הבינה המלאכותית שלכם לא בייעול מה שאתם עושים, אלא בגילוי מה להפסיק לעשות.

[הערה: זהו "מכתב מהעתיד" בדיוני לחלוטין, מסר בבקבוק המוזרק לים הזמן עם רמז של פרובוקציה וחיוך. לא היו מעורבים נוסעים בזמן בכתיבת פוסט זה.]

שותפים, לקוחות וצופי טכנולוגיה יקרים של 2025,

אני פאביו לאוריה, מייסד Electe (כן, אנחנו עדיין קיימים בשנת 2028!)*, והחלטתי לשבור כל כלל של שיווק תאגידי כדי לשתף אתכם בכמה מחשבות מהצד הזה של גשר הזמן.

בשנת 2025, אתם עדיין דנים ב"משבר האמצעי" של הבינה המלאכותית וכותבים אינספור ניירות לבנים על "שילוב נכון" בין בני אדם למכונות. אנחנו כאן בשנת 2028 מביטים לאחור על התקופה הזו כעידן שבו כל המערכת האקולוגית הטכנולוגית פספסה לחלוטין את הנקודה.

מה שהבנו (מאוחר מדי)

כמייסד שניהל שלושה סבבי גיוס, שני תהליכים מהפכניים וכישלון רכישה של הרגע האחרון, הנה האמת שאף יועץ אסטרטגיה לא רצה להודות בה בשנת 2025: כולנו ייעדנו תשובות לשאלות הלא נכונות.

החברות החדשניות ביותר לא היו אלו עם "אסטרטגיית הטמעת הבינה המלאכותית הטובה ביותר", אלא אלו שהיה להן האומץ להגדיר מחדש לחלוטין את הבעיות שניסו לפתור.

לעזאזל עם היעילות (כן, באמת אמרתי את זה)

בשנת 2025, מדדי ה-KPI שלכם עדיין מודדים כמה מהר בינה מלאכותית יכולה לבצע משימות קיימות. כאן, בשנת 2028, אנו מודדים עד כמה באופן רדיקלי בינה מלאכותית מאפשרת לנו לחשוב מחדש על משימות אלה, או לבטל אותן לחלוטין.

נקודת המפנה הגיעה כאשר הפסקנו לשאול, "כיצד נוכל להשתמש בבינה מלאכותית כדי לייעל את תהליך X שלנו?" והתחלנו לשאול, "אם נוכל לעצב מחדש את החברה שלנו מאפס בעזרת הטכנולוגיות האלה, האם תהליך X עדיין קיים?"

לחברות שקוראות אותי

אם אתם חברה שמשקיעה מיליונים ב"שיפור הדרגתי" באמצעות בינה מלאכותית, אתם בונים פרארי לעולם שבקרוב יתקדם בטלפורטציה.

הנה מה שמנהל הטכנולוגיה הראשי שלך צריך לעשות באמת:

  1. זהה אילו חלקים במודל העסקי שלך קיימים רק בגלל מגבלות טכנולוגיות מיושנות
  2. קבע אילו בעיות לקוחות אתה פותר בעקיפין שתוכל לטפל בהן ישירות
  3. הפכו את צוותי המוצר שלכם למעבדות "הריסה יצירתית" - תנו להם את הכוח לא רק לבנות, אלא גם להרוס.

הסטארט-אפים שאוכלים את השוק שלכם בשנת 2028 שלי אינם אלה עם הבינה המלאכותית הטובה ביותר. הם אלה שהשתמשו בבינה מלאכותית כדי לחשוב מחדש לחלוטין מה זה אומר להיות חברה בתעשייה שלכם.

הזמנה לדמיון רדיקלי

בציר הזמן שלי, חברות שפשוט "יישמו בינה מלאכותית" הן כמו אלו שפשוט "בנו אתר אינטרנט" בשנת 1995. הכרחי, אך באופן טרגי לא מספיק.

החברות ששולטות הן אלו שהיה להן האומץ לדמיין: "אם היינו יכולים לפתור את הבעיה הזו מאפס, עם טכנולוגיות שנראות כמו קסם, איך היינו עושים את זה?"

אז, בזמן שכולם בשנת 2025 עסוקים בוויכוח על האיזון הנכון בין אוטומציה לפוטנציאל אנושי, עשו לעצמכם טובה: שאלו את עצמכם האם הבעיות שאתם מנסים לפתור עדיין יהיו קיימות בעוד שלוש שנים.

נתראה כאן בעתיד. זה מוזר יותר, פרוע יותר, ומעניין לאין שיעור ממה שהניירות הלבנים המשעממים שלך צופים.

פאביו לאוריה, מנכ"ל ומייסד, Electe , 11 במאי, 2028

נ.ב.: אמזון רכשה זה עתה את OpenAI. וכן, כולנו היינו המומים בדיוק כמוכם.

שאלות נפוצות מההווה לעתיד

ש: האם אתה ג'ון טיטור החדש? האם עלינו לדאוג מפרדוקסי הזמן?

א: בניגוד לטיטור, אני לא כאן כדי להזהיר אותך מפני אסונות מתקרבים או לדבר על מחשבי IBM 5100. אין לי יחידת תזוזת זמן C204 המותקנת על שברולט - רק מחשב נייד עם יותר מדי קפאין במערכת שלו. "המסע בזמן" שלי מתרחש אך ורק באמצעות ספקולציה יצירתית. שום רצף זמן-מרחב לא נפגע במהלך כתיבת מאמר זה.

ש: אילו חברות כדאי לנו לקנות/למכור בהתבסס על "תובנות עתידיות" שלך?

א: אם הייתי באמת מהעתיד והיה לי את המידע הזה, שיתוף שלו היה הדרך האחרונה לשמור על דיוקו! עצם חשיפת מידע עתידי משנה את מהלך ההווה. בכל מקרה, השקעה המבוססת על פוסטים פרובוקטיביים באינטרנט היא בדרך כלל אסטרטגיה מפוקפקת. לצטט אדם חכם בן זמני: "השוק יכול להישאר לא רציונלי יותר זמן מאשר אתה יכול להישאר בעל יכולת פירעון."

ש: למה אתה מתכוון ב"תקרית דנבר" שהזכרת?

א: אה, זה. בואו נגיד שבשנת 2026 כולנו נלמד לקח חשוב על מגבלות האופטימיזציה האלגוריתמית במערכות קריטיות. אבל אל תדאגו יותר מדי - זה האיץ רפורמות נחוצות והוביל להצהרת דנבר על אחריות טכנולוגית. כמו שאני תמיד אומר, לפעמים צריך לשבור אלגוריתם כדי לחולל מהפכה .

ש: האם אתה רציני לגבי הרעיון שעלינו להפסיק להתמקד ביעילות?

א: אני לא תומך בנטישת היעילות, אלא בדחיקתה למקומה הראוי: אמצעי, לא מטרה. יעילות ללא כיוון היא כמו פרארי ללא יעד. בשנת 2028 שלי, החברות החכמות ביותר שואלות את עצמן תחילה, "מה עלינו ליצור?" ורק אחר כך, "איך נוכל ליצור זאת ביעילות?". היפוך השאלות הללו היה טעות קולקטיבית שלנו.

ש: מה העצה המעשית האמיתית מאחורי כל הנרטיב העתידני הזה?

א: הקדישו 20% ממשאבי הבינה המלאכותית שלכם לא לייעול מה שאתם כבר עושים, אלא לחקר מה אתם יכולים להפסיק לעשות לגמרי. היתרון התחרותי האמיתי לא יהיה באלה שעושים דברים ישנים מהר יותר, אלא באלה שמבינים ראשונים שחלק מהדברים האלה כבר לא צריכים להיעשות. הרס יצירתי מתחיל בבית.

[הערה: האמור לעיל הוא בדיה יצירתית בלבד. אין בו כדי להשתמע תחזיות שוק, ייעוץ פיננסי או ידע עובדתי על העתיד. המחבר אינו נושא באחריות להחלטות עסקיות שהתקבלו על סמך מסרים בבקבוקים מקווי זמן חלופיים.]

משאבים לצמיחה עסקית

9 בנובמבר, 2025

מערכת הקירור של גוגל דיפמיינד בבינה מלאכותית: כיצד בינה מלאכותית מחוללת מהפכה ביעילות אנרגטית של מרכזי נתונים

Google DeepMind משיגה חיסכון של -40% באנרגיה בקירור מרכז נתונים (אך רק -4% מהצריכה הכוללת, מכיוון שהקירור מהווה 10% מהסך הכל) - דיוק של 99.6% עם שגיאה של 0.4% ב-PUE 1.1 באמצעות למידה עמוקה בת 5 שכבות, 50 צמתים, 19 משתני קלט על 184,435 דגימות אימון (שנתיים של נתונים). אושר ב-3 מתקנים: סינגפור (פריסה ראשונה 2016), אימסהייבן, קאונסיל בלאפס (השקעה של 5 מיליארד דולר). PUE כלל-ציית מערכות של גוגל 1.09 לעומת ממוצע בתעשייה 1.56-1.58. Model Predictive Control מנבאת טמפרטורה/לחץ לשעה הקרובה תוך ניהול בו זמנית של עומסי IT, מזג אוויר ומצב ציוד. אבטחה מובטחת: אימות דו-שלבי, מפעילים תמיד יכולים להשבית בינה מלאכותית. מגבלות קריטיות: אפס אימות עצמאי מחברות ביקורת/מעבדות לאומיות, כל מרכז נתונים דורש מודל מותאם אישית (8 שנים, מעולם לא מסחרי). יישום: 6-18 חודשים, דורש צוות רב-תחומי (מדעי נתונים, HVAC, ניהול מתקנים). ניתן ליישם מעבר למרכזי נתונים: מפעלים תעשייתיים, בתי חולים, קניונים, משרדי תאגידים. 2024-2025: גוגל עוברת לקירור נוזלי ישיר עבור TPU v5p, דבר המצביע על מגבלות מעשיות של אופטימיזציה של בינה מלאכותית.
9 בנובמבר, 2025

למה מתמטיקה קשה (גם אם אתה בינה מלאכותית)

מודלים של שפה לא יכולים להכפיל - הם משננים תוצאות כמו שאנחנו משננים פאי, אבל זה לא הופך אותם לבעלי יכולת מתמטית. הבעיה היא מבנית: הם לומדים דרך דמיון סטטיסטי, לא הבנה אלגוריתמית. אפילו "מודלים של חשיבה" חדשים כמו o1 נכשלים במשימות טריוויאליות: הוא סופר נכון את ה-'r' ב"תות" לאחר שניות של עיבוד, אבל נכשל כשהוא צריך לכתוב פסקה שבה האות השנייה של כל משפט מאייתת מילה. גרסת הפרימיום, שעולה 200 דולר לחודש, לוקחת ארבע דקות לפתור את מה שילד יכול לעשות באופן מיידי. DeepSeek ו-Mistral עדיין סופרים אותיות באופן שגוי בשנת 2025. הפתרון המתפתח? גישה היברידית - המודלים החכמים ביותר הבינו מתי לקרוא למחשבון אמיתי במקום לנסות את החישוב בעצמם. שינוי פרדיגמה: בינה מלאכותית לא צריכה לדעת איך לעשות הכל, אלא לתזמר את הכלים הנכונים. פרדוקס סופי: GPT-4 יכול להסביר בצורה מבריקה את תורת הגבולות, אבל הוא נכשל בבעיות כפל שמחשבון כיס תמיד פותר נכון. הם מצוינים לחינוך מתמטי - הם מסבירים בסבלנות אינסופית, מתאימים דוגמאות ומפרקים חשיבה מורכבת. לחישובים מדויקים? תסמכו על מחשבון, לא על בינה מלאכותית.
9 בנובמבר, 2025

רגולציה של בינה מלאכותית עבור יישומי צרכנים: כיצד להתכונן לתקנות החדשות של 2025

2025 מסמנת את סוף עידן "המערב הפרוע" של הבינה המלאכותית: חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי נכנס לתוקף באוגוסט 2024, עם דרישות אוריינות בתחום הבינה המלאכותית החל מ-2 בפברואר 2025, וממשל ו-GPAI החל מ-2 באוגוסט. קליפורניה מובילה את הדרך עם SB 243 (שנולד לאחר התאבדותו של סוול סצר, ילד בן 14 שפיתח קשר רגשי עם צ'אטבוטים), אשר מטיל איסור על מערכות תגמול כפייתיות, גילוי מחשבות אובדניות, תזכורת "אני לא אנושי" כל שלוש שעות, ביקורות ציבוריות עצמאיות וקנסות של 1,000 דולר לכל הפרה. SB 420 דורש הערכת השפעה עבור "החלטות אוטומטיות בסיכון גבוה" עם הזכות לערער לבדיקה אנושית. אכיפה אמיתית: נום תבע בשנת 2022 על בוטים שהתחזו למאמנים אנושיים, הסדר של 56 מיליון דולר. מגמות לאומיות: אלבמה, הוואי, אילינוי, מיין ומסצ'וסטס מסווגות אי הודעה על צ'אטבוטים של בינה מלאכותית כהפרות UDAP. גישת סיכון תלת-שלבית - מערכות קריטיות (בריאות/תחבורה/אנרגיה), אישור טרום פריסה, גילויים שקופים מול הצרכן, רישום כללי ובדיקות אבטחה. טלאים רגולטוריים ללא הסכמה פדרלית: חברות רב-מדינתיות חייבות להתמודד עם דרישות משתנות. האיחוד האירופי מאוגוסט 2026: ליידע את המשתמשים על אינטראקציה עם בינה מלאכותית אלא אם כן תוכן ברור מאליו, שנוצר על ידי בינה מלאכותית מתויג כקריא מכונה.