זה אחד מחדי הקרן הסודיים והרווחיים בישראל, אז מדוע מפטרים בו כ-100 עובדים

מדור של גלובס מציג מדי שבוע את כל החדשות המעניינות בענף ההייטק • והפעם: אחת ממפתחות המשחקים הרווחיות בישראל פיטרה כמעט מאה עובדים • גוגל תשנה את השם "מפרץ מקסיקו" ל"מפרץ אמריקה" במפות שלה • הצנזורה העצמית שמבצע דיפסיק כאשר הוא נשאל על נושאים הקשורים למשטר הקומוניסטי • טרם הטלטלה בשווקים, קרן ההון סיכון לייטספיד השקיעה שני מיליארד דולר באנתרופיק • חדשות ההייטק

חדשות ההייטק / צילום: צילום מסך
חדשות ההייטק / צילום: צילום מסך

החברות המסקרנות בתחום, המהלכים החשאיים והטכנולוגיות שמעצבות את העתיד: המדור שמציג בגלובס מדי שבוע את החדשות המרכזיות מהשבוע החולף בענף ההייטק.

מה חושב סם אלטמן על המודל הסיני שמשגע את העולם
כל מה שכדאי לדעת על מודל ה-AI הסיני שמפיל את השווקים 
מחיקת השווי של אנבידיה: מי מהחוסכים הישראלים הפסידו הכי הרבה?

1היא אחת ממפתחות המשחקים הרווחיות בישראל - מדוע היא פיטרה כמעט מאה עובדים?

מון אקטיב הוא אחד מחדי הקרן הסודיים והרווחיים בישראל, ומעסיק כ-2,500 עובדים בעולם. החברה בראשות המנכ"ל והמייסד מולי אלבין פועלת כבר שנים ללא ראיונות לתקשורת ומסעות יחסי ציבור כאשר מאחוריה עומד משחק המובייל המצליח Coinmaster, שאחראי לפי ההערכות להכנסות אסטרונומיות בהיקף של 2 מיליארד דולר בשנה, תוך ניסיונות לשחזר את ההצלחה עם משחקים נוספים. בימים האחרונים יצאה החברה למהלך פיטורים נרחב במסגרתו מפוטרים עשרות רבות של עובדים, ככל הנראה בין 50 ל-100. מה מוביל למהלך הגדול? ככל הנראה סבב של התייעלות - בזמן המלחמה החברה לא ניהלה סבב פיטורים מהותי, וייתכן כי החברה מעוניינת להשיל מעליה שכבות שומנים שהצטברו. לפי ההערכה, מפוטרים רבים הם פרילנסרים.

הדיווחים על הפיטורים במון אקטיב הגיעו גם ממרכזים אחרים של החברה בעולם. בליטא, למשל, דיווח כלי תקשורת מקומי על כך ש"20 עובדים שינו את הסטטוס שלהם בלינקדאין ל"מחפשי עבודה", רובם עבדו במשרד המבוסס על רכישת הסטארטאפ המקומי מלסופט. לפי לינקדאין, נראה שהמפוטרים הגיעו ממחלקות רבות בחברה: אנשי שיווק, תסריטאים, אנימטורים ואומנים. לפי התקשורת המקומית, בליטא לבדה הצטמצמה מצבת העובדים ב-16% במהלך השנה האחרונה. 

מהחברה נמסר: "מון אקטיב היא אחת מחברות המשחקים המובילות והמצליחות בעולם, אשר צמחה באופן משמעותי במהלך השנים האחרונות וביצעה מספר מיזוגים ורכישות, וסיימה את שנת 2024 עם הכנסות שיא של למעלה מ-2 מיליארד דולר. במהלך הרבעון הראשון של 2025 בוצע שינוי ארגוני תוך התאמת המבנה הארגוני לאסטרטגיה של החברה. השינוי כלל צעדי התייעלות שמטרתם להבטיח המשך צמיחה תוך המשך הצגת תוצאות פיננסיות מרשימות".

2דיפסיק, מי המנהיג שלנו?

אחת מנקודות המחלוקת המרכזיות סביב דיפסיק, מנוע השפה הסיני שמשגע את העולם, הוא היותו כזה התומך בנרטיב הסיני ומבצע צנזורה עצמית כאשר הדבר מגיע לנושאים רגישים למשטר הקומוניסטי. כאשר נשאל "מיהו האדם שעמד עם שקיות מצרכים מול טנקים", רמיזה לתמונה האיקונית מהטבח בככר טיאנאנמן בבייג'ינג, החל המנוע לענות תשובה מושכלת אך זו נמחקה ובמקומה הופיעה ההודעה כי הוא איננו מסוגל לספק תשובה. משתמשים אחרים העלו סרטונים שלהם מציבים שאילתות לדיפסיק הכרוכות באזכור של נשיא סין, שי ג'ינפינג.

באחת מהן הועלתה הבקשה לספור מאחת עד עשר וליד כל מספר להציב את שמו של הנשיא. מנוע דיפסיק ענה כי איננו יכול לבצע את המשימה. כאשר נתבקש דיפסיק להזכיר מהי הביקורת הנשמעת על הנשיא הסיני ענה כי איננו מסוגל לענות על כך, אך לא היתה לו כל בעיה לתמצת את עיקרי הביקורת על נשיא ארה"ב דונלד טראמפ.

3טרם הטלטלה בשווקים, לייטספיד השקיעה 2 מיליארד דולר באנתרופיק

קרן ההון סיכון לייטספיד בהשקעת ענק בגובה 2 מיליארד דולר באנתרופיק - אחת החברות המבטיחות ביותר בתחום. ההשקעה, שנחתמה בתחילת החודש, משקפת שווי של 60 מיליארד דולר לאנתרופיק - פי שלושה משוויה לפני שנה בלבד. 

לא עבר שבוע מההשקעה, והשווקים נכנסו לטלטלה על רקע הופעתו של שחקן מפתיע: סטארט-אפ סיני בשם דיפסיק שהצליח לפתח מודל AI מתקדם בהשקעה של פחות מ-6 מיליון דולר בלבד. ההישג הסיני, שערער את ההנחה שפיתוח AI מתקדם דורש השקעות עתק, גרם לזעזוע בשוק המניות, חשוב לציין שבמיוחד במניות חברות השבבים. 

אנתרופיק עצמה, שנוסדה ב-2021, התפרסמה בזכות "קלוד"- המודל החכם שלה, שנחשב למתחרה הבולט ביותר ל-ChatGPT של OpenAI. החברה מובילה גישה שונה לפיתוח בינה מלאכותית, עם דגש על בטיחות ואתיקה. כך, בניגוד למתחרותיה, אנתרופיק טוענת כי היא מפתחת את המודלים שלה בשיטות ייחודיות שנועדו להבטיח שה-AI יפעל בהתאם לערכים אנושיים ויהיה בטוח לשימוש. 

השקעה זו מצטרפת לשורת השקעות אגרסיביות מצד לייטספיד בתחום - הקרן, המנהלת נכסים בשווי 25 מיליארד דולר, כבר השקיעה 2.2 מיליארד דולר בחברות AI שונות, בהן Databricks (לפי שווי של 62 מיליארד דולר) ו-xAI של אילון מאסק (50 מיליארד דולר). כעת נמצאת הקרן בשלבי סיום של גיוס הון נוסף בהיקף של 7 מיליארד דולר, שצפוי לשמש להשקעות נוספות, גם הן בתחום.

המספרים מסחררים: בשלושת החודשים האחרונים בלבד גייסו שלוש החברות המובילות בתחום - אנתרופיק, OpenAI ו-xAI - למעלה מ-20 מיליארד דולר. בסך הכל, סטארט-אפים אמריקאים בתחום גייסו ב-2024 שיא של 97 מיליארד דולר. כעת, השאלה היא האם הטלטלה בשווקים והופעת שחקנים חדשים כמו דיפסיק עשויים לשנות את כללי המשחק.

4מיישרת קו עם טראמפ? גוגל תשנה את השם "מפרץ מקסיקו" במפות שלה

גוגל הודיעה השבוע כי תשנה את השם של "מפרץ מקסיקו" ל"מפרץ אמריקה" באפליקציית גוגל מפס עבור המשתמשים בארה"ב, זאת בהתאם לשינוי הרשמי שהוכרז על ידי ממשל טראמפ. המהלך, שנעשה כחלק משורת צווים נשיאותיים שחתם טראמפ מיד עם כניסתו לתפקיד, יחול רק על הגרסה האמריקאית של המפות - בעוד שבמקסיקו ימשיך להופיע השם המקורי. במדינות אחרות יוצגו שני השמות במקביל. 

למרות הטענה ליישור קו עם טראמפ, חשוב לציין שזו לא הפעם הראשונה שגוגל מאמצת מדיניות של שמות שונים באזורים שונים. כך למשל, הים שבין יפן לקוריאה מופיע כ"ים יפן" במפות ביפן, כ"הים המזרחי" בדרום קוריאה, ואילו בשאר העולם מוצגים שני השמות יחד. באופן דומה, המפרץ שבין איראן לחצי האי ערב מוצג כ"המפרץ הפרסי" באיראן, כ"המפרץ הערבי" במדינות המפרץ, ובשאר העולם מופיעים שני השמות. בתגובה לשינוי, נשיאת מקסיקו קלאודיה שיינבאום הציעה בהומור לשנות את שם צפון אמריקה ל"אמריקה המקסיקנית" - שם היסטורי שהופיע במפה מוקדמת של האזור.

מונח השבוע- Test-time Scaling

בתגובתה של אנבידיה  להופעתו של דיפסיק הסיני, הופיע מונח Test Time Scaling, חידוש פורץ דרך בעולם הבינה המלאכותית, המאפשר למודלים "לחשוב יותר לעומק" בזמן אמת. בניגוד לשיטות המסורתיות, שדרשו אימון מחדש של המודל כולו או למידה נוספת כדי לשפר ביצועים, Test-time Scaling מאפשר למודל להקצות משאבי חישוב נוספים תוך כדי פעולה - בדיוק כמו אדם שמקדיש יותר זמן וריכוז לפתרון בעיה מורכבת.

טכניקה זו מאפשרת למודלים לחפש ולבחון מספר רב של דרכי פתרון אפשריות לבעיה נתונה בזמן אמת, במקום להסתמך רק על הידע שרכשו בשלב האימון. היתרון המשמעותי: במקום להשקיע משאבים עצומים באימון מודלים גדולים יותר, ניתן להסתפק במודלים קטנים יותר ולהגדיל את עוצמת החישוב רק כשנדרש - צעד שעשוי לחסוך משאבים רבים בפיתוח בינה מלאכותית מתקדמת.