תובנות עשרת ערי ה-AI המובילות

דמיינו: רק 4 ערים שולטות בטכנולוגיות שישנו את חייהם של 8 מיליארד בני אדם. טיוואן מייצרת 90% מצ'יפי ה-AI. סן פרנסיסקו יוצרת מודלים שמחר יקבלו החלטות במקום רופאים, בנקאים וממשלות. בייג'ינג למדה לעשות את אותו הדבר ב-27 פעמים פחות כסף.

זה לא רק מרוץ טכנולוגי—זה גיאוגרפיה חדשה של כוח. עד 2030, AI יוסיף 15.7 טריליון דולר לכלכלה העולמית, אבל הכסף הזה לא יגיע לכולם. ערים שמבינות ינצחו: הצלחה כבר לא תלויה בגודל או בהיסטוריה. רק דבר אחד חשוב—איזה תפקיד אתם ממלאים במערכת האקולוגית החדשה בת שבע השכבות של AI.

סינגפור כבר הבינה. ציריך גם. מה עם העיר שלכם?

הניתוח הזה חושף את הכללים החדשים של המשחק, שבו המיקח הוא על עתיד האנושות.

מה קורה עכשיו:

עולם ה-AI התארגן מחדש לשבע שכבות התמחות, כל אחת נשלטת על ידי ערים שונות:

• שכבה 1: חומרי גלם — מונגוליה הפנימית (סין 90% עיבוד אדמות נדירות)
• שכבה 2: תשתית אנרגיה — אלסקה, איסלנד, נורווגיה (יתרון 4-5¢/קוט"ש)
• שכבה 3: חומרה — טיוואן, דרום קוריאה (TSMC 92% צ'יפים מתקדמים)
• שכבה 4: ענן — סיאטל, דבלין (AWS/Azure/GCP 70% מהשוק)
• שכבה 5: תיאום — NYC, לונדון, סינגפור (פלטפורמות AgentOps)
• שכבה 6: מודלי יסוד — סן פרנסיסקו, בייג'ינג, פריז (ChatGPT, DeepSeek, Mistral)
• שכבה 7: אפליקציות — סינגפור, דובאי, ציריך (ערים חכמות, פינטק, govtech)

שלוש תובנות מפתח:

1. כוח המימון מוגזם: הון סיכון אינו מנבא עוצמה תפעולית. [cite_start]80% מכל מימון ה-AI העולמי זורם רק ל-4 ערים[cite: 104].

2. פער [cite_start]העלויות: חברות סיניות יכולות להריץ מודלי AI זהים בעלות הנמוכה פי 27 מעמיתיהן המערביים[cite: 105]. [cite_start]עלויות אלו משתנות כעת מ-$30 ל-$1000[cite: 106].

3. [cite_start]המרוץ לכישרון: 60% מהכישרון העולמי בתחום ה-AI יגיעו מאסיה עד 2030[cite: 107]. המהפכה השקטה: 97% מהעסקים באסיה יאמצו AI עד [cite_start]2026[cite: 108].

איפה הערים מצטיינות:

המפתחים:

• תל [cite_start]אביב – פיתוח סייבר-AI מתקדם [cite: 110][cite_start], מרכזי מו"פ של AI [cite: 110]
• לונדון [cite_start]– 6 מיליארד דולר מימון לעסקים קטנים, AI פיננסי [cite: 111, 112]
• סן פרנסיסקו – מוקד ל-ChatGPT, Claude, Gemini, Grok ועוד – מרכזי פיתוח [cite_start]מודלי יסוד [cite: 113, 114]
• בייג'ינג/האנגג'ואו [cite_start]– מעצמות פיתוח מודלי יסוד, גודל שוק [cite: 115]

המשתמשים:

• דובאי [cite_start]– אימוץ AI מהיר [cite: 116] [cite_start]במגזר הממשלתי [cite: 116]
• סינגפור [cite_start]– מנהיגת AI המופעל על ידי המדינה [cite: 117]

שלושה אתגרי ממשל:

2026 תהיה שנת הפריסה. AI יוצר שינוי פרדיגמה (שינוי כללי המשחק). נזהה שלושה מודלים בולטים של ממשל:

1. מודל [cite_start]AI האמריקאי (שוק חופשי) – חדשנות מואצת [cite: 121]
2. מודל [cite_start]AI האירופי (רגולציה) – הגנה על פרטיות [cite: 122]
3. מודל [cite_start]AI הסיני (מדינה) – בקרה ויעילות [cite: 123]

נתוני מפתח:

• עמק [cite_start]הסיליקון מייצג 65% מהון סיכון גלובלי [cite: 125]
• סין [cite_start]מייצרת יותר מאמרים [cite: 126][cite_start], אך האיכות שנויה במחלוקת [cite: 126]
• שווי [cite_start]שוק ה-AI עד 2030 יגיע ל-15.7 טריליון דולר [cite: 127]
• 417 מיליארד [cite_start]דולר בהוצאות הון עד 2025 – זהו הסכום [cite: 128]

ישראל מובילה בעולם עם 50 סטארט-אפים לכל מיליון [cite_start]תושבים[cite: 130].

1.1 הֶקְשֵׁר הַמֶחְקָר

נוֹף הַבִּינָה הַמְּלָאכוּתִית הָעוֹלָמִי הִתְפַּתֵּחַ לְמַעֲרֶכֶת אֵקוֹלוֹגִית מְסֻבֶּכֶת שֶׁבָּהּ מֶרְכָּזִים עִירוֹנִיִּים סְפֶּצִיפִיִּים הִתְגַּלּוּ כְּכֹחוֹת דּוֹמִינַנְטִיִּים בְּמֶחְקָר, פִּיתּוּחַ וְיִשּׂוּם שֶׁל AI. נוֹף זֶה עוֹבֵר מֵעֶבֶר מֵרִכּוּז בְּמִסְפַּר מֻקָּדִים מְצֻמְצָמִים לְעֵבֶר מַעֲרֶכֶת אֵקוֹלוֹגִית רַב-קֻטְבִּית שֶׁבָּהּ עָרִים שׁוֹנוֹת מַצְטַיְּנוֹת בְּאֶמְצָעוּת יִתְרוֹנוֹת יִחוּדִיִּים וּתְפָקִידִים מֻבְחָנִים בְּשַׁרְשֶׁרֶת הָעֵרֶךְ שֶׁל AI.

מֶרְכָּזִים עִירוֹנִיִּים מַפְגִּינִים תַּפְקִידִים מְיֻחָדִים עַל פְּנֵי מִבְנֵה הַתְּלוּת שֶׁל הַ-AI בְּשֶׁבַע שְׁכָבוֹת: חֻמְרֵי גְּלָם (עִיבּוּד אֲדָמוֹת נְדִירוֹת), תַּשְׁתִּית אֶנֶרְגְיָה (יִיצוּר כֹּחַ מְתֻחָדֵשׁ), תַּשְׁתִּית חֻמְרָה (רִכּוּז מַשְׁקֵי מְוֹלִיכִים לְמֶחֱצָה וּמֶרְכָּזֵי נְתוּנִים), תַּשְׁתִּית עָנָן (פִּיתּוּחַ פְּלַטְפוֹרְמוֹת חִשּׁוּבִיּוֹת), תִּיאוּם (תִּיאוּם מַעֲרְכוֹת AI), מוֹדֶלֵי יְסוֹד (יְצִירַת מַעֲרְכוֹת AI לִיבָּה), וְיִשּׂוּמִים (פְּרִיסָה סְפֶּצִיפִית לַמִּגְזָר). הִתְמַחוּת רַב-שִׁכְבָתִית זוֹ יוֹצֶרֶת תְּלוּת הֲדָדִית טֶכְנוֹלוֹגִית מְסֻבֶּכֶת וְצוּרוֹת חֲדָשׁוֹת שֶׁל יִתְרוֹן תַּחֲרוּתִי הַמְעַצְּבוֹת מֵחָדָשׁ אֶת הַיְּחָסִים הַכַּלְכָּלִיִּים הָעוֹלָמִיִּים.

נוֹף הַהַשְׁקָעוֹת מַצִּיג קְנֵה מִדָּה חֲסַר תַּקְדִּים, כַּאֲשֶׁר חֶבְרוֹת טֶכְנוֹלוֹגְיָה הִיפֶּר-סְקֵייל (Meta, Alphabet, Microsoft, Amazon, Oracle) צְפוּיוֹת לְהַקְצוֹת 417 מִילְיַארְד דּוֹלָר בְּהוֹצָאוֹת הוֹן לִשְׁנַת 2025 (מָקוֹר: דּוּחוֹת רֶוַח לְרֶבַע 3 2025). הוֹצָאוֹת הוֹן הַקְּשׁוּרוֹת לְ-AI תָּרְמוּ 1.1% לִצְמִיחַת הַתמ"ג בַּמַּחֲצִית הָרִאשׁוֹנָה שֶׁל 2025, מַדְגִּים אֶת הַמַּעֲבָר שֶׁל AI מִטֶּכְנוֹלוֹגְיָה סְפֶּקוּלָטִיבִית לְמְנַעֵר כַּלְכָּלִי לִיבָּה.

בַּחֲזִית הַמֶּחְקָר, סִין הִשִּׂיגָה מַנְהִיגוּת יוֹצֵאת דֹּפֶן בְּאֵיכוּת הַתְּפוּקָה הַמַּדָּעִית. מַדַּד Nature Index Research Leaders 2025 (הַמְּבֻסָּס עַל נְתוּנֵי 2024) מַרְאֶה אֶת הַ"חֵלֶק" (Share) שֶׁל סִין עוֹמֵד עַל 32,122 בְּהַשְׁוָאָה לְ-22,083 שֶׁל ארה"ב – מְיַצֵּג עֲלִיָּה שֶׁל 17.4% בְּחֵלֶק הַמְּתֻאָם שֶׁל סִין. מֻסָּדוֹת סִינִיִּים תּוֹפְסִים כָּעֵת 43 מִתּוֹךְ 100 עַמָּדוֹת הַמֶּחְקָר הָעוֹלָמִיּוֹת הַמּוֹבִילוֹת, כַּאֲשֶׁר הָאָקָדֶמְיָה הַסִּינִית לְמַדָּעִים שׁוֹמֶרֶת עַל הַמָּקוֹם הָרִאשׁוֹן בָּעוֹלָם עִם חֵלֶק יוֹתֵר מִכָּפוּל מִזֶּה שֶׁל אוּנִיבֶרְסִיטַת הַרוַרְד.

זֶה מְיַצֵּג שִׁינּוּי מַהוּתִי בַּגֵּאוֹגְרַפְיָה שֶׁל הַמֶּחְקָר הָעוֹלָמִי: רַק שְׁנֵי מֻסָּדוֹת לֹא-סִינִיִּים נוֹתְרוּ בָּעֲשִׂירִיָּה הָרִאשׁוֹנָה (יְרִידָה מִשְׁלוֹשָׁה בְּ-2023), כַּאֲשֶׁר שְׁמוֹנָה עַמָּדוֹת מֻחְזָקוֹת עַל יְדֵי מֻסָּדוֹת סִינִיִּים. הָאָקָדֶמְיָה הַסִּינִית לְמַדָּעִים (CAS) מוֹבִילָה עִם חֵלֶק שֶׁל 2,776.90 – שׁוֹמֶרֶת עַל מַנְהִיגוּתָהּ הָעוֹלָמִית זוֹ הַשָּׁנָה הַ-13 בְּרָצִיף, בְּעוֹד אוּנִיבֶרְסִיטַת הַרוַרְד מַחְזִיקָה בַּמָּקוֹם הַשֵּׁנִי (חֵלֶק 1,155.19). אוּנִיבֶרְסִיטַת הַמַּדָּע וְהַטֶּכְנוֹלוֹגְיָה שֶׁל סִין (USTC, חֶפֶי) הִשִּׂיגָה אֶת הַמָּקוֹם הַשְּׁלִישִׁי עִם חֵלֶק 850.60, וְאוּנִיבֶרְסִיטַת גֶּ'גְיַאנְג (הַאנְגְג'וֹאוּ) עָלְתָה מֵהַמָּקוֹם הָעֲשִׂירִי לָרְבִיעִי. מֻסָּדוֹת מַעֲרָבִיִּים מִתְמוֹדְדִים עִם יְרִידוֹת מַשְׁמָעוּתִיּוֹת: אוּנִיבֶרְסִיטַת סְטַנְפוֹרְד נָפְלָה מֵהַמָּקוֹם הַ-6 (2022) לַמָּקוֹם הַ-16 (2024), MIT יָרְדָה לַמָּקוֹם הַ-17, אֲגֻדַּת מַקְס פְּלַאנְק הַגֶּרְמָנִית נָפְלָה מֵהַמָּקוֹם הָרְבִיעִי לַתְּשִׁיעִי, וְהַ-CNRS הַצָּרְפָתִי נָשַׁר מֵהָעֲשִׂירִיָּה הָרִאשׁוֹנָה בַּפַּעַם הָרִאשׁוֹנָה (מְדֻרָג 13).

מֶחְקָר זֶה מְמַיֵּן שִׁיטוֹת פִּיתּוּחַ מְגֻוָּנוֹת אֵלֶּה, בּוֹחֵן אֶת בִּירוֹת הַ-AI דֶּרֶךְ הָעֲדָשָׁה שֶׁל כֹּשֶׁר טֶכְנוֹלוֹגִי וּמִצּוּב אֶסְטְרָטֶגִי בְּשַׁרְשֶׁרֶת הָעֵרֶךְ הָעוֹלָמִית שֶׁל AI, וּמְסַפֵּק פֶּרְסְפֶּקְטִיבוֹת אָנָלִיטִיּוֹת עַל מָה שֶׁמְּהַוֶּה מַנְהִיגוּת AI בְּאֶמְצָעוּת נְתוּנִים נִיתָּנִים לְאִמּוּת עַל הַשְׁקָעוֹת, פְּרוֹדּוּקְטִיבִיּוּת מַדָּעִית, וּמִסְגְּרוֹת מְדִינִיּוּת.

1.2 הֶקֵּף וּמַטָּרוֹת

מֶחְקָר זֶה שׁוֹאֵף לְ:

• לְזַהוֹת עָרִים עוֹלָמִיּוֹת מוֹבִילוֹת בִּתְחוּם הַ-AI עַל פְּנֵי מִסְפַּר מִסְגְּרוֹת הַעֲרָכָה (מַדַּד הֶעָרִים הַחֲכָמוֹת IMD, מַדַּד הֶעָרִים AI שֶׁל Counterpoint, מַדַּד מְכֻנּוּת AI שֶׁל Salesforce)
• לְנַתַּח דְּפוּסֵי הַשְׁקָעָה וּזְרִימַת מִמּוּן בְּפִיתּוּחַ AI, תּוֹךְ הַבְחָנָה בֵּין מֶחְקָר יְסוֹדִי לְבֵין פְּרִיסַת יִשּׂוּם
• לִבְחוֹן אֶת תַּפְקִידָהּ שֶׁל מְדִינִיּוּת מֶמְשַׁלְתִּית בְּפִיתּוּחַ הַמַּעֲרֶכֶת הָאֵקוֹלוֹגִית שֶׁל AI עַל פְּנֵי מוֹדֶלֵי מִמְשָׁל שׁוֹנִים
• לְהַעֲרִיךְ אֶת הַהַשְׁפָּעָה שֶׁל מֻסָּדוֹת אַקָדֶמִיִּים וְשִׁיתּוּף פְּעֻלָּה בַּמִּגְזָר הַפְּרָטִי בִּיצִירַת אַשְׁכּוֹלוֹת חִדּוּשׁ שֶׁל AI
• לְהַעֲרִיךְ תַּשְׁתִּית טֶכְנוֹלוֹגִית וְכֹשֶׁר חִדּוּשׁ, בִּמְיֻחָד בְּהֶקְשֵׁר שֶׁל הַמַּעֲבָר לְ-AI מְבֻסָּס סוֹכְנִים
• לְכַנֵּן אֶת הַמִּסְגֶּרֶת לַגֵּאוֹגְרַפְיָה שֶׁל שַׁרְשֶׁרֶת הָעֵרֶךְ שֶׁל AI עַל פְּנֵי אַרְבַּע שִׁכְבוֹת תְּלוּת: תַּשְׁתִּית חֻמְרָה, תַּשְׁתִּית עָנָן, מוֹדֶלֵי יְסוֹד, וְיִשּׂוּמִים

1.3 מוֹדֶלֵי מִמְשָׁל AI: גִּישׁוֹת רֶגוּלָטוֹרִיּוֹת עוֹלָמִיּוֹת

נוֹף הָרֶגוּלַצְיָה לְמִמְשָׁל AI הִתְגַּבֵּשׁ לְאַרְבָּעָה מוֹדֶלִים מֻבְחָנִים, שֶׁכָּל אֶחָד מֵהֶם מְשַׁקֵּף סְדָרֵי עֲדִיפוּיוֹת לְאֻמִּיִּים וְאֶסְטְרָטֶגִיּוֹת טֶכְנוֹלוֹגִיּוֹת שׁוֹנוֹת:

1.3.1 ארה"ב: גִּישַׁת 'הַשּׁוּק רִאשׁוֹן'

• דָּגֵשׁ עַל חִדּוּשׁ וְהַפְרָעָה רֶגוּלָטוֹרִית מִינִימָלִית בִּשְׁלַבִּים מֻקְדָּמִים
• מַעֲרֶכֶת אֵקוֹלוֹגִית מֻנְהֶגֶת עַל יְדֵי הוֹן סִיכּוּן הַמְּתַעְדֶּפֶת טֶכְנוֹלוֹגְיוֹת פּוֹרְצוֹת דֶּרֶךְ
• אַרְגְּזֵי חוֹל רֶגוּלָטוֹרִיִּים לִשְׁרוּתִים פִינַנְסִיִּים (הֶקֵּף מֻגְבָּל)
• פִּקּוּחַ אַחֲרֵי פְּרִיסָה בִּמְקוֹם דְּרִישׁוֹת אִשּׁוּר מֵרֹאשׁ

1.3.2 הָאִחוּד הָאֵירוֹפִּי: גִּישַׁת 'הַזְּכֻיּוֹת רִאשׁוֹן'

• יִשּׂוּם חֹק הַ-AI הַמַּקִּיף (2025) מַדְגִּישׁ הֲגָנָה עַל זְכֻיּוֹת יְסוֹד
• דְּרִישׁוֹת AI נִיתָּן לְהַסְבָּרָה (Explainable AI - XAI) לְיִשּׂוּמִים בְּסִיכּוּן גָּבוֹהַּ
• שִׁלּוּב קַפְּדָנִי שֶׁל הֲגָנַת נְתוּנִים עִם מִסְגְּרוֹת GDPR
• עִקָּרוֹן הַזְּהִירוּת הַמּוֹנַעַת מֻפְעָל עַל פְּרִיסַת AI

1.3.3 סִין: גִּישַׁת 'הַבַּקָּרָה רִאשׁוֹן'

• פִּיתּוּחַ AI מְכֻוָּן עַל יְדֵי הַמְּדִינָה עִם תִּיאוּם אֶסְטְרָטֶגִי לְאֻמִּי
• מְעֹרָבוּת מֶמְשַׁלְתִּית נִרְחֶבֶת בְּמֶחְקָר וּפְרִיסַת AI
• שִׁלּוּב מַעֲרֶכֶת אַשְׁרַאי חֶבְרָתִי הַמַּדְגִּים מִמְשָׁל AI מַקִּיף
• הֲהָצָה מְהִירָה הַמְּאֻפְשֶׁרֶת עַל יְדֵי קַבָּלַת הַחְלָטוֹת מֶרְכָּזִית

1.3.4 הַמַּמְלָכָה הַמְּאֻחֶדֶת: גִּישַׁת 'הַגְּמִישׁוּת רִאשׁוֹן'

• רֶגוּלַצְיָה סְפֶּצִיפִית לַמִּגְזָר בִּמְקוֹם חֲקִיקַת AI מַקִּיפָה
• מִסְגֶּרֶת רֶגוּלָטוֹרִית "יְדִידוּתִית לְחִדּוּשׁ"
• דָּגֵשׁ עַל שְׁמִירַת יִתְרוֹן תַּחֲרוּתִי לְאַחַר הַבְּרֶקְסִיט
• הִתְמַקְּדוּת בְּיִשּׂוּם מַעֲשִׂי עַל פְּנֵי מִסְגְּרוֹת תֵּאוֹרֶטִיּוֹת

1.4 תַּחֲרוּת גֵּאוֹפּוֹלִיטִית עַל מַנְהִיגוּת AI: ארה"ב מול אָסְיָה

הַתַּחֲרוּת בֵּין ארה"ב לְסִין עַל דּוֹמִינַנְטִיּוּת בְּ-AI מְאֻפְיֶנֶת בְּגִּישׁוֹת אֶסְטְרָטֶגִיּוֹת שׁוֹנוֹת בְּאֹפֶן מַהוּתִי: עֶלְיוֹנוּת טֶכְנוֹלוֹגִית בְּאֶמְצָעוּת הַשְׁקָעָה אִינְטֶנְסִיבִית מֵארה"ב, לְעֻמַּת יְעִילוּת תַּפְעוּלִית וּפְרִיסָה נִיתֶּנֶת לְהַרְחָבָה מִסִּין.

1.4.1 אֶסְטְרָטֶגְיַת ארה"ב: עֶלְיוֹנוּת טֶכְנוֹלוֹגִית

הָאֶסְטְרָטֶגְיָה הָאָמֶרִיקָאִית מִתְמַקֶּדֶת בְּמוֹדֶל הַהוֹן סִיכּוּן וִיצִירַת מוֹדֶלֵי קָצֶה חֲזָקִים בְּיוֹתֵר, אַף כִּי יְקָרִים. עֵמֶק הַסִּילִיקוֹן שׁוֹלֵט בְּיוֹתֵר מִ-65% מִמִּמּוּן הַסְּטַארְט-אַפִּים הָעוֹלָמִי מִדּוֹר הַ-AI, בְּעִקְבוֹת מוֹדֶל "הַמְּנַצֵּחַ לוֹקֵחַ הַכֹּל" הַמְּיַצֵּר טֶכְנוֹלוֹגְיוֹת פּוֹרְצוֹת דֶּרֶךְ אַךְ צוֹרְכוֹת מַשְׁאַבִּים רַבִּים.

אֶתְגָּר אֶסְטְרָטֶגִי: שְׁמִירָה עַל עֶלְיוֹנוּת טֶכְנוֹלוֹגִית דּוֹרֶשֶׁת הַשְׁקָעָה מִתְמַשֶּׁכֶת בְּתַּשְׁתִּיּוֹת יְקָרוֹת (אַשְׁכּוֹלוֹת GPU, מַעַרְכוֹת אֵנֶרְגְּיָה), הַיּוֹצֶרֶת שְׁאֵלוֹת לְגַבֵּי תַּחֲרוּתִיּוּת עֲלֻיּוֹת לְטוֹוָח אָרוֹךְ מוּל גִּישׁוֹת הַמִּתְמַקְּדוֹת בִּיעִילוּת.

1.4.2 אֶסְטְרָטֶגְיַת סִין: יְעִילוּת וְכֹשֶׁר הַרְחָבָה

סִין סוֹגֶרֶת בִּמְהִירוּת אֶת פַּעַר אֵיכוּת הַמּוֹדֶלִים, כַּאֲשֶׁר הֶבְדֵּלֵי בִּצּוּעֵי מוֹדֶלֵי שָׂפָה גְּדוֹלִים בְּמַדְדֵּי מַפְתֵּחַ (לְדֻגְמָא, MMLU) מִצְטַמְצְמִים לְכִמְעַט שִׁוְיוֹן עַד 2024. הֶעָרָה: לְהַשְׁוָאוֹת מַדָּדִים יֵשׁ מִגְבָּלוֹת – הֵן בּוֹחֲנוֹת בִּצּוּעַ אַקָדֶמִי צַר בִּמְקוֹם יְכֹלֶת פְּרִיסָה בָּעוֹלָם הָאֲמִיתִּי, עֲשׂוּיוֹת לְהַפְחִית מֵחֲשִׁיבוּת יִתְרוֹנוֹת יִשּׂוּם מַעֲשִׂיִּים. הַיִּתְרוֹן הָאֶסְטְרָטֶגִי שֶׁל סִין טָמוּן בִּיכֹלְתָּהּ לְהַפְעִיל AI בִּיעִילוּת יוֹצֵאת דֹּפֶן.

הַהִתְמַקְּדוּת בְּצִמְצוּם עֲלֻיּוֹת הַהַסָּקָה נוֹשֵׂאת הַשְׁלָכוֹת מַכְרִיעוֹת. עַל יְדֵי הַשָּׂגַת עֲלֻיּוֹת תַּפְעוּל נְמוּכוֹת פִּי 27 מֵהַמִּתְחָרִים הַמַּעֲרָבִיִּים ($2.19 לְעֻמַּת $60 לְמִילְיוֹן אֲסִימוֹנֵי תְּפוּקָה, בְּהַשְׁוָאָה בֵּין DeepSeek R1 לְ-OpenAI o1), חֶבְרוֹת סִינִיּוֹת יְכוֹלוֹת לְהַפְכִּיחַ אֶת הַ-AI וְלִלְכֹּד שְׁוָקִים עוֹלָמִיִּים רְגִישִׁים לְמְחִיר.

1.5 רִכּוּז הַמַּעֲרֶכֶת הָאֵקוֹלוֹגִית הָעוֹלָמִית שֶׁל סְטַארְט-אַפִּים בִּתְחוּם הַ-AI

נוֹף הַהוֹן סִיכּוּן הָעוֹלָמִי שֶׁל AI מַדְגִּים רִכּוּז גֵּאוֹגְרָפִי קִיצוֹנִי, כַּאֲשֶׁר 15 אֲזוֹרִים מֶטְרוֹפּוֹלִינִיִּים לוֹכְדִים לְמַעְלָה מִ-80% מִמִּמּוּן סְטַארְט-אַפִּים שֶׁל AI. הַמַּעֲרֶכֶת הָאֵקוֹלוֹגִית מַפְגִּינָה דִּינָמִיּוּת יוֹצֵאת דֹּפֶן: בְּעוֹד שֶׁסַּן פְרַנְסִיסְקוֹ שׁוֹמֶרֶת עַל דּוֹמִינַנְטִיּוּת עִם 430 סְטַארְט-אַפִּים שֶׁל AI לְמִילְיוֹן תּוֹשָׁבִים וְ-28.4 מִילְיַארְד דּוֹלָר בְּמִמּוּן, מֻקָּדִים מִתְפַּתְּחִים מַדְגִּימִים מַסְלוּלֵי צְמִיחָה מְהִירִים הַמְּאַתְגְּרִים הִירַרְכְיוֹת מָסוֹרְתִּיּוֹת.

רִכּוּז הַהוֹן סִיכּוּן יוֹצֵר אֶפֶקְטֵי רֶשֶׁת: עָרִים מוֹבִילוֹת מוֹשְׁכוֹת לֹא רַק סְטַארְט-אַפִּים אֶלָּא גַּם זְרוֹעוֹת הוֹן סִיכּוּן תַּאֲגִידִיּוֹת (Google Ventures, NVIDIA Inception, Microsoft M12) וּקְרָנוֹת רִיבּוֹנִיּוֹת (Temasek שֶׁל סִינְגָּפּוּר, Mubadala שֶׁל אֵיחוּד הָאֳמִירוֹיוֹת הָעַרְבִיּוֹת). מְשִׁיכַת הוֹן זוֹ מְחַזֶּקֶת יִתְרוֹנוֹת גֵּאוֹגְרָפִיִּים, כַּאֲשֶׁר סְבִיבֵי מֶגָה-גִּיּוּס (100 מִילְיוֹן דּוֹלָר וּמַעְלָה) מְהַוִּים 69% מִמִּמּוּן AI בִּשְׁנַת 2024, וְזוֹרְמִים בְּעִקָּר לְמֶרְכְּזֵי חִדּוּשׁ מְכֻנָּנִים.

מַדְדֵּי הַצְלָחָה מִשְׁתַּנִּים בְּאֹפֶן מַשְׁמָעוּתִי לְפִי שְׁלַב פִּיתּוּחַ וּמִיקּוּד גֵּאוֹגְרָפִי. מַעֲרָכוֹת אֵקוֹלוֹגִיּוֹת בְּצָפוֹן אָמֶרִיקָה מַשִּׂיגוֹת מַכְפִּילִים מְמֻצָּעִים שֶׁל פִּי 4.8 בְּאֶקְזִיט, בְּעוֹד שְׁוָקִים אֵירוֹפִּיִּים (פִּי 3.5) וְאָסְיָתִּיִּים (פִּי 3.9) מַדְגִּימִים פְּרוֹפִילֵי סִיכּוּן-תְּמוּרָה שׁוֹנִים. הַזְּמַן הַחֶצְיוֹנִי לַשּׁוּק נָע בֵּין 17 חֳדָשִׁים (הַקָּצָר בְּיוֹתֵר בְּסַן פְרַנְסִיסְקוֹ) לְלוּחוֹת זְמַנִּים אֲרֻכִּים יוֹתֵר בְּמַעֲרָכוֹת אֵקוֹלוֹגִיּוֹת מִתְפַּתְּחוֹת, מְשַׁקֵּף הֶבְדֵּלִים בִּבְשֵׁלוּת הַתַּשְׁתִּיּוֹת וּצְפִיפוּת הַכִּשָּׁרוֹן.

הֲהָצַת סְפִּין-אוֹף אַקָדֶמִי: פַיי-פַיי לִי מִסְטַנְפוֹרְד יָסְדָה יַחַד אֶת World Labs שֶׁהִשִּׂיגָה שׁוֹוִי שֶׁל מִילְיַארְד דּוֹלָר בְּ-4 חֳדָשִׁים (אַפּרִיל>יולי 2024), בְּעוֹד שֶׁקּוֹנְסוֹרְצְיוֹן NextGenAI שֶׁל OpenAI מְחַלֵּק 50 מִילְיוֹן דּוֹלָר עַל פְּנֵי 15 אוּנִיבֶרְסִיטָאוֹת עִלִּית, מַדְגִּים צִנּוֹרוֹת מֶחְקָר-לַשּׁוּק מְהִירִים.

2.1 מבנה התלות השבע-שכבתי של הבינה המלאכותית

נוף הבינה המלאכותית הגלובלי פועל באמצעות מבנה תלות שבע-שכבתי, שהורחב מהמודל המסורתי בן ארבע השכבות כדי ללכוד שכבות יסוד קריטיות שהפכו לזירות קרב אסטרטגיות ב-2025. מבנה זה משתרע מהפקת חומרי גלם דרך תשתית אנרגיה לשכבות חומרה, ענן, תיאום, מודלי יסוד ויישומים.

שכבה 1: מרכזי חומרי גלם
מונגוליה הפנימית, סין: 90% עיבוד אדמות נדירות עולמי, נקודת חנק אסטרטגית
צ'ילה/ארגנטינה: משולש ליתיום עבור סוללות צ'יפי AI
מאונטיין פאס, קליפורניה: מכרה אדמות נדירות פעיל יחיד בארה"ב (14% תפוקה עולמית)

שכבה 2: מרכזי תשתית אנרגיה
אלסקה: יתרון אנרגיה 4-5¢/קווט שעה, יסוד תשתית cache אופטימלי
איסלנד/נורווגיה: 100% כוח מתחדש הידרו/גיאותרמי
מדינת וושינגטון: עודף הידרואלקטרי למרכזי נתונים
טקסס: תמהיל אנרגיה מגוון גרעיני + מתחדש

שכבה 3: מרכזי תשתית חומרה
סנטה קלרה/סן חוזה: פיתוח NVIDIA GPU, תכנון מוליכים למחצה
שינצ'ו, טייוואן: ייצור שבבי TSMC, מוליכים למחצה מתקדמים
סיאול: ייצור זיכרונות ומעבדים של סמסונג

שכבה 4: מרכזי תשתית ענן
סיאטל: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure
אזור מפרץ סן פרנסיסקו: Google Cloud Platform, תשתית חישובית
דבלין: מרכזי תשתית ענן אירופיים

שכבה 5: מרכזי תיאום
ניו יורק: תיאום AI פיננסי, תיאום מסחר אלגוריתמי
לונדון: ניהול מערכות AI בין-תעשייתיות, מסגרות רגולטוריות
סינגפור: תיאום AI ממשלתי, תיאום Smart Nation
תל אביב: תיאום AI הגנתי, תיאום מערכות אבטחת סייבר

שכבה 6: מרכזי מודלי יסוד
אזור מפרץ סן פרנסיסקו: ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Grok (xAI), Llama 4 (Meta), מנהיגות מודלי יסוד אמריקאית
בייג'ינג: DeepSeek, מוקד מחקר AI סיני
פריז: Mistral AI, Le Chat, מודלי קוד פתוח אירופיים (גם בתשלום)
האנגג'ואו: Qwen (Alibaba), מנהיגות מודלי יסוד סינית

שכבה 7: מרכזי הטמעת יישומים
דובאי: יישומי עיר חכמה, ניהול תנועה מבוסס AI, ממשל דיגיטלי
ציריך: יישומי AI פיננסיים, מסחר אלגוריתמי, ניהול עושר
סינגפור: פריסת AI ממשלתית, מערכות בריאות, יוזמת Smart Nation
אוסלו: יישומי קיימות, שילוב טכנולוגיה ירוקה
תל אביב: AI לאבטחת סייבר, יישומי הגנה, אקוסיסטם סטארט-אפים
ניו יורק: AI לשירותים פיננסיים, פלטפורמת BlackRock Aladdin

ניתוח מפורט: מפת תשתית הבינה המלאכותית הגלובלית

מקורות ה-AI אינם רק מעבדות — הם יוצרים פירמידה שלמה

הרעיון המרכזי הוא שמקורות הבינה המלאכותית מייצגים מבנה רב-שכבתי. הם כוללים לא רק מפתחי מודלים, אלא גם:

• חומרה (שבבים של NVIDIA, TSMC, ASML)
• תשתית ענן (AWS, Azure, Google Cloud)
• מודלי יסוד (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Alibaba, DeepSeek, Mistral)
• נתונים ויישומים הבנויים על גבי מודלים אלו

זה יוצר פירמידת תלות, שבה כל רמה עליונה מסתמכת באופן מלא על השכבות שמתחתיה.

מודלי יסוד מרוכזים ב-6–7 מוקדים גלובליים

• ארצות הברית (סן פרנסיסקו ועמק הסיליקון) — המרכז האבסולוטי: OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI
• סין (האנגג'ואו) — DeepSeek ו-Alibaba (Qwen), הנתמכות על ידי מימון מדינתי מסיבי
• צרפת (פריז) — Mistral AI
• הממלכה המאוחדת (לונדון) — DeepMind ו-AlphaFold (נובל בכימיה 2024: חיזוי חלבון של האסאביס/ג'אמפר)

פיתוח מודלי AI גלובלי מפגין ריכוז גיאוגרפי ברור עם דינמיקות שוק מובחנות. **עמק הסיליקון מוביל ביישומי צרכנים** (ChatGPT נתח שוק של 60-83%) ו**אימוץ ארגוני** (Claude 32%, OpenAI 25%, Google 20% יחד). **סין שולטת מקומית** עם Qwen (נתח ארגוני של 17.7%) ו-DeepSeek שתופסת למעלה מ-75% מהשוק המקומי. **אירופה בונה ריבונות** באמצעות Mistral AI (שווי של 11.7 מיליארד יורו) תוך מינוף יתרונות רגולטוריים. מבנה השוק משתנה באופן דרמטי: פלח הצרכנים מרוכז מאוד, פלח הארגונים מפוצל בין מקרי שימוש מיוחדים.

2.2 השלכות אסטרטגיות של מבנה שבע-השכבות

התמחות רב-שכבתית זו יוצרת מספר דינמיקות תלות קריטיות:

תלויות רב-שכבתיות:

מרכזי יישומים תלויים במרכזי מודלים בסיסיים, אשר תלויים במרכזי תשתית ענן, אשר תלויים במרכזי תשתית חומרה, מה שיוצר פגיעות גיאופוליטיות מורכבות בריבונות טכנולוגית.

חלוקת הערך הכלכלי:

מרכזי חומרה לוכדים רווחי תשתית, מרכזי מודלים בסיסיים לוכדים ערך קניין רוחני, מרכזי ענן לוכדים רווחי פלטפורמה, בעוד שמרכזי יישומים מתמקדים ביעילות הטמעה ואופטימיזציה ספציפית למגזר.

שליטה בחדשנות:

מרכזי חומרה ומודלים בסיסיים קובעים סטנדרטים ויכולות טכנולוגיות ששאר השכבות חייבות להתאים את עצמן אליהם, כאשר מגבלות המוליכים למחצה משפיעות במיוחד על כיווני הפיתוח העולמי של AI.

התמחות בכישרון:

מרכזי חומרה מושכים מהנדסי מוליכים למחצה, מרכזי מודלים בסיסיים מושכים חוקרי AI, מרכזי ענן מושכים מהנדסי תשתית, בעוד שמרכזי יישומים מתמקדים במומחי הטמעה ומומחי תחום.

2.3 מסגרת מצוינות של ערים חכמות (מדד IMD לערים חכמות 2025)

מדד IMD לערים חכמות 2025 מדגים כיצד ערים ממירות יכולות טכנולוגיות לאיכות חיים של האזרחים:

דפוס הצלחה מרכזי: ערים אירופאיות בגודל בינוני מצטיינות באמצעות איזון בקנה מידה – טכנולוגיה מתקדמת ללא אתגרי מגה-עיר כמו עומס וזיהום. ערי המזרח התיכון מציגות את השיפור המהיר ביותר באמצעות השקעות מסיביות ומתואמות בתשתיות.

שיקולי סקיילביליות: מודל עיר-מדינה של סינגפור מספק יתרונות ייחודיים (ממשל מרכזי, צפיפות כישרונות גבוהה) שעלולים להיות קשים לשחזור במערכות פדרליות גדולות ומורכבות יותר. דפוסי הצלחה מערים קומפקטיות ועשירות במשאבים דורשים התאמה לצורך הטמעה רחבה יותר.

2.4 ניתוח ספציפי לעיר: מובילים בשרשרת הערך של AI

מצוינות בהטמעת יישומים

סינגפור: מרכז הטמעת AI מוביל

מרכז הטמעת יישומים מוביל הפורס אסטרטגיה מקיפה "אומה חכמה 2.0" (Smart Nation 2.0) (נתוני רבעון 4 2025) עם 140 מיליון דולר שהוקצו למימון. סינגפור שומרת על ריכוז כוח עבודה טכנולוגי גבוה במיוחד של 5.3% מהתעסוקה הלאומית (214,000 עובדים) – צפיפות כישרונות ה-AI מהגבוהות בעולם לתפקידי הטמעה. עובדי טכנולוגיה מרוויחים פרמיית שכר של 64% (IMDA 2025).

הרשות המוניטרית של סינגפור (MAS), באמצעות Project Guardian, משתפת פעולה עם מוסדות פיננסיים בינלאומיים גדולים לפיתוח סטנדרטים ומסגרות רגולטוריות לטוקניזציה של נכסים פיננסיים, וממצבת את סינגפור כמרכז הטמעת AI המוביל לחדשנות פינטק. גישה שיטתית זו לפריסת וממשל AI מדגימה אסטרטגיית הטמעת יישומים מתוחכמת.

עם זאת, המסגרת הרגולטורית של סינגפור מתמודדת עם מגבלות קריטיות בממשל AI יוצר (Generative AI). המסגרת המקורית AI Verify אינה יכולה לבחון AI יוצר/מודלי שפה גדולים (LLMs), מה שיוצר פער רגולטורי משמעותי דווקא בתחום המגדיר את פיתוח ה-AI העתידי. כדי לטפל בכך, סינגפור פיתחה את מסגרת ממשל AI לדוגמה עבור AI יוצר במאי 2024, המקימה תשעה ממדים מרכזיים עבור AI יוצר אמין. הממשלה גם השיקה את "Project Moonshot" – אחת מערכות הכלים הראשונות בעולם להערכת LLM – ואת פיילוט אבטחת ה-AI הגלובלי בפברואר 2025. למרות התקדמות זו, סינגפור שומרת על מסגרת וולונטרית וספציפית למגזר במקום חקיקת AI מקיפה, המשקפת את האתגר הגלובלי של הסדרת מערכות AI יוצרות המתפתחות במהירות.

מנהיגות התשתיות של סינגפור משתרעת מעבר לרגולציה: השקעת ה-S$270M של הממשלה בשילוב קוואנטום-HPC של NSCC ממצבת את העיר-מדינה לפריצות דרך במחשוב היברידי, בעוד שהשקעת ה-$400M+ של Empire AI Consortium מדגימה את המחויבות המוסדית של ניו יורק לתשתית מחקר AI שיתופית.

דובאי: מעצמת הטמעת יישומים

מעצמת הטמעת יישומים מהותית, המשיגה דירוג גלובלי במקום ה-4 המרשים (±2-3 מקומות בהתחשב בשונות המדידה) באמצעות פריסת AI שיטתית על פני שירותי ממשלה. ניהול תנועה מבוסס AI הניב רווחי יעילות של 37%, עם 84.5% שביעות רצון של תושבים מפגישות רפואיות מקוונות ו-85.4% שביעות רצון מעיבוד מסמכים דיגיטליים (סוף 2025). דובאי מדגימה כיצד הטמעת AI אסטרטגית יכולה לשנות במהירות את היעילות העירונית.

דומיננטיות מודלים בסיסיים

סן פרנסיסקו: בירת המודלים הבסיסיים העולמית

בירת המודלים הבסיסיים העולמית המארחת את יוצרי מערכות ה-AI הבסיסיות OpenAI (ChatGPT), Anthropic (Claude), Google (Gemini), ו-Meta (Llama 4). מחזיקה למעלה מ-1,550+ חברות AI (בתחום מפרץ סן פרנסיסקו, הגדרה של חברות AI-מקוריות), ומושכת 35% מכלל מהנדסי ה-AI בארצות הברית. קליפורניה מארחת 32 מתוך 50 חברות ה-AI המובילות בעולם, עם התחייבויות תאגידיות גדולות כולל השקעה של 15 מיליארד דולר של Salesforce במשך חמש שנים לפיתוח מרכז חממת AI. אזור המפרץ מעסיק 630% יותר כישרון מחקר AI מערים גלובליות אחרות, ומתמקד בפיתוח מודלים בסיסיים בשכבה 3 של מבנה התלות של AI.

לונדון: מובילת הטמעת AI אירופאית

מובילת הטמעת AI אירופאית, המאכלסת 2,250+ חברות AI (אזור לונדון רבתי, כולל ארגונים מותאמי-AI) המתמקדות ביישומי טכנולוגיה פיננסית ושירותי בריאות. כ-60% מ-1,300+ חברות ה-AI הליבתיות של לונדון מתמחות בפריסת AI בפינטק ובריאות. שיתופי פעולה מחקריים של DeepMind עם בית החולים Moorfields Eye Hospital השיגו דיוק של 94% בהמלצות הפניה ליותר מ-50 מחלות רשתית, מה שמדגים את המצוינות של לונדון בהטמעה ופריסה של מחקר AI מתקדם ביישומים בעולם האמיתי.

בייג'ינג: מרכז מודלים בסיסיים מרכזי באסיה

מרכז מודלים בסיסיים מרכזי באסיה (דירוג TOP-10 #2: ציון 95.4), המארח את DeepSeek ויוצרי מודלים בסיסיים אחרים, בעוד שפיתוח המודלים הראשי של סין מתרכז יותר ויותר בהאנגג'ואו (Qwen/Alibaba). מאכלסת 1,380+ סטארט-אפים (אזור המטרופולין של בייג'ינג, שקיפות ציבורית מוגבלת) עם אסטרטגיה בראשות הממשלה המאפשרת התרחבות מהירה — 48-66% ממימון הסטארט-אפים מופנה לחברות AI (מתודולוגיית רבעון 4 2025 משתנה). בייג'ינג מייצרת פי 4 יותר בוגרי AI אוניברסיטאיים מערים מתחרות, תוך שימת דגש על מחקר ופיתוח מודלים. הטמעת החינוך הפורמלי ל-AI של סין בכל בתי הספר היסודיים והתיכוניים (הושקה ב-2025) תומכת באסטרטגיית פיתוח המודלים הבסיסיים הזו.

האסטרטגיה של סין בשרשרת הערך של AI: ממפיק למפיץ גלובלי

הצמיחה של סין בתחום ה-AI מבוססת על תמיכה מדינתית חזקה וקידמה דרמטית בתפוקת מחקר איכותית. לפי Nature Index Research Leaders 2025 (מבוסס על נתוני 2024), ה"נתח" (Share) של סין הגיע ל-32,122 – עלייה של 17.4% בנתח המותאם – לעומת 22,083 של ארה"ב. מוסדות סיניים תופסים כעת 43 מתוך 100 המקומות המובילים במחקר גלובלי, כאשר האקדמיה הסינית למדעים שומרת על המקום הראשון בעולם.

בעוד שארצות הברית שומרת על דומיננטיות בחדשנות מודלים בסיסיים (40 מודלים לעומת 15 של סין ב-2024), סין סוגרת במהירות את פער האיכות. הבדלי ביצועי מודלי שפה גדולים (LLM) במדדי מפתח (MMLU - Massive Multitask Language Understanding test) הצטמצמו לכמעט שוויון עד סוף 2025. הסתייגות חשובה: מדדים אקדמיים כמו MMLU מודדים ביצועי מבחנים סטנדרטיים אך ייתכן שאינם משקפים יכולות בעולם האמיתי, יעילות פריסה, או הצלחת יישום פרקטית – תחומים שבהם ערים המתמקדות בהטמעה עשויות להפגין ביצועים עדיפים למרות ציוני מדד נמוכים יותר.

היתרון האסטרטגי של סין טמון בהפעלת AI ביעילות יוצאת דופן, הממצבת ערים סיניות הן כמפתחות מודלים בסיסיים והן כמפיצות חסכוניות. חדשנויות קריטיות מתמקדות בהפחתת עלויות "הסקה" (inference) – ההוצאה הכרוכה בהפעלת מודלים מאומנים. חברות סיניות כמו 01.ai מבצעות אופטימיזציה של מודלים וחומרה לתוצאות תחרותיות עם פחות משאבי מחשוב. כפי שמפורט בסעיף המתודולוגיה שלנו, זה יוצר את יתרון העלות המשמעותי שהפך מרכזי בתחרות ה-AI בין ארה"ב לסין.

גישה זו הממקדת-יעילות מאפשרת תפוצת AI באמצעות נגישות מקסימלית. בייג'ינג (מקום 5 בדירוג המערכת האקולוגית הגלובלית לסטארט-אפים 2025) ממנפת יתרונות תשתית עצומים – כוח מחשוב גדול פי 12 מאזורים מתחרים – לפריסת AI מסיבית וחסכונית.

השפעה גלובלית: עלויות הסקה נמוכות מאפשרות ישירות לערים באסיה-פסיפיק להוביל יישומי AI המוניים. יתרון תמחור זה מאיץ את אימוץ ה-AI בכלכלות מתפתחות, ומספק למרכזי מודלים בסיסיים אסייתיים יתרונות הפצה גלובליים שמודלים מערביים עתירי משאבים אינם יכולים להתאים להם בשווקים רגישי מחיר.

3.1 מסחר אלגוריתמי ופיננסים בתדירות גבוהה: המהפכה הפיננסית של AI

השווקים הפיננסיים מדגימים את היישומים המתוחכמים ביותר של שרשרת ערך ה-AI ברחבי העולם. מרכזי מודלי יסוד מפתחים מערכות מסחר אלגוריתמי יסודיות, בעוד שמוקדי יישום יישומים פורסים ומגדילים טכנולוגיות אלו לשימוש המוני. בידול זה יוצר התמחות גיאוגרפית ברורה: יצירת אלגוריתמים מרוכזת במספר מרכזי עילית, ויישום נרחב על פני מרכזים פיננסיים גלובליים.

חדשנות אלגוריתמית יסודית

Renaissance Technologies (ניו יורק): מהפכת מסחר הרפאים

חברת הכספים הכמותית המובילה של מודלי יסוד, המשיגה את הגביע הקדוש של המסחר האלגוריתמי – מחקר מקורי היוצר מערכות AI קנייניות הממירות נתוני שוק גולמיים לתשואות חסרות תקדים. ביצועי קרן מדליון (Medallion Fund) מאז 1988: 66% תשואה שנתית לפני עמלות (39% לאחר עמלות), המדגימים יכולות קיצוניות של מודל יסוד ביצירת מערכות מסחר אלגוריתמיות.

חדשנות מסחר רפאים (רבעון 4 2025): Renaissance מפתחת מערכות AI מקוריות של "זיהוי תבניות" המזהות חוסר יעילות בשוק שאינו נראה בניתוח מסורתי. מודלי יסוד אלו מעבדים כמויות נתונים עצומות בזמן אמת, ויוצרים מסגרות מתמטיות חדשות לחיזוי שוק – טכנולוגיות שמאוחר יותר מאומצות על ידי חברות כספים כמותיות גלובליות.

הפצת פלטפורמת יישום: גלובלית

פלטפורמת BlackRock Aladdin (מבוססת ניו יורק, בשימוש גלובלי)

מעבדת נפחי נתונים השווים ל-8 מיליון רומנים מדי יום (רבעון 4 2025). בלאקרוק מנהלת 13.5 טריליון דולר בנכסים בניהול (AUM) כאשר פלטפורמת Aladdin משמשת כתוכנת ניהול סיכונים למוסדות פיננסיים גלובליים, ומעבדת 21.6 טריליון דולר בסך נכסי לקוחות (נכון ל-2020, הנתון האחרון שפורסם). מדגים מודל יישום מתוחכם - טכנולוגיה שפותחה בניו יורק המזהה סיכוני שוק מהר ב-30% משיטות מסורתיות, ואז מופצת גלובלית לשווקי יישום היישומים.

3.2 מהפכת הפיננסים הכמותיים: שרשרת הערך של AI בפעולה

חדשנות כמותית המייצרת AI

Bridgewater Associates (ווסטפורט, קונטיקט)

מפתחת מערכת "AI תרבות" קניינית המספקת אותות אזהרה כלכליים מוקדמים וזיהוי חריגות שוק, ויוצרת מסגרות AI מקוריות לזיהוי סיכונים פיננסיים מתפתחים. מובילה פיתוח מערכות היברידיות קוונטיות-AI, הפותרת בעיות אופטימיזציית תיקים פי 1 מיליארד מהר יותר משיטות מסורתיות (מדדי ביצועים רבעון 4 2025). מייצרת טכנולוגיות AI יסודיות שמאוחר יותר מאומצות על ידי ניהול נכסים גלובלי.

Two Sigma Analytics (ניו יורק)

יוצרת מונטיזציה של נתונים חלופיים פורצי דרך באמצעות AI לווייני המנתח חניוני וולמארט לחיזוי רווחים לפני פרסום. מדגימה תחכום קיצוני בייצור AI – פיתוח ראייה ממוחשבת מקורית, ניתוח צילומי לוויין ומודלים חזויים שמחלצים אותות ממקורות נתונים לא קונבנציונליים. מערכות AI קנייניות אלו מספקות יתרונות מידע הנמדדים בשעות או ימים, ומייצגות ייצור AI חדיש לשווקים פיננסיים.

מצוינות פיננסית ביישום יישומים

AI בנקאות שוויצרית (ציריך)

מיישמת ניהול עושר מתקדם מונע AI באמצעות פלטפורמות מתוחכמות למידול סיכונים שפותחו במקומות אחרים. ממנפת טכנולוגיות למידת מכונה (שנוצרו במרכזי מודלי יסוד) לאופטימיזציית תיקים ועמידה ברגולציה, המדגימה יישום מתוחכם תוך שמירה על סטנדרטי הסודיות של הבנקאות השוויצרית. מדגימה יישום AI בעל ערך גבוה ללא פיתוח מודל יסוד.

3.3 גישות קוואנטמנטליות ואתיקה: סטנדרטים גלובליים ליישום AI

אימוץ מודל היברידי AI-אנושי (נתוני רבעון 4 2025)

גישות קוואנטמנטליות המשלבות AI עם שיקול דעת אנושי מטפלות בהטיות אלגוריתמיות באמצעות מסגרות אתיות, המיושמות על ידי 62% מהחברות הפיננסיות הגלובליות נכון לרבעון 4 2025. רכיבים טכנולוגיים מרכזיים כוללים:

• Generative AI ליצירת דוחות אוטומטית (צמיחה שנתית מורכבת ממוצעת של 26.92% צפויה 2025-2032)
• מערכות ניהול סיכונים בזמן אמת המזהות חריגות שוק
• מסגרות AI חוקתי (CAI) המבטיחות פריסה אחראית של AI פיננסי

אתגרי יישום (ניתוח 2025)

תבניות הסתגלות חדשות של הונאה מדגישות את הצורך הקריטי במודלים היברידיים אנושיים-AI על פני מרכזים פיננסיים. עלויות חישוב גבוהות יוצרות חסמים – OpenAI מוציאה כ-5 מיליארד דולר בשנה על תשתית מחשוב (הערכות 2025), המדגיש את היתרונות הכלכליים של מודלי הסקה בעלות נמוכה של סין לפריסת AI פיננסי המונית.

3.4 חדשנות רגולטורית ויוזמות AI של הבנק המרכזי: ממשל שרשרת ערך

3.4.1 פרויקט Guardian של MAS: מצוינות רגולטורית ביישום יישומים בסינגפור

סטטוס רבעון 4 2025

הרשות המוניטרית של סינגפור (MAS) מובילה את פרויקט Guardian – המדגים אסטרטגיה רגולטורית מתוחכמת ליישום יישומים. יוזמה שיתופית זו עם מוסדות פיננסיים בינלאומיים גדולים משפרת את נזילות השוק והיעילות באמצעות טוקניזציה של נכסים, ומיישמת (במקום מפתחת) טכנולוגיות AI ובלוקצ'יין מתקדמות. הפרויקט פועל כ"ארגז חול" חוצה גבולות למימון מבוזר (DeFi), בוחן מקרי שימוש בעולם האמיתי עבור קרנות, אג"ח והתחייבויות בנקאיות מטוקנים בהשתתפות בנקים גלובליים ומנהלי נכסים מובילים.

יכולות צריכת AI שהודגמו (רבעון 4 2025)

משתתפים כולל Kinexys ואפולו הדגימו יישום מתוחכם של טכנולוגיות בלוקצ'יין ו-AI לניהול תיקים דיסקרציוני אוטומטי. באמצעות חוזים חכמים משופרים בקבלת החלטות AI, המערכת מסדירה תהליכי מנוי ופדיון תוך הגדלת ההתאמה האישית של התיק ביעילות. זה מדגים צריכת AI מתקדמת בסביבות רגולטוריות מבוקרות , ומחזק את מעמדה של סינגפור כמרכז עולמי מוביל ליישום פינטק ומרכז לאימוץ AI אחראי.

יוזמה קשורה - פרויקט Nexus של BIS (יישום AI באסיה-פסיפיק): פרויקט Nexus של מרכז החדשנות של BIS (הכולל בנקים מרכזיים של הודו, מלזיה, הפיליפינים, סינגפור ותאילנד) מדגים אסטרטגיית יישום אזורית, המקשרת מערכות תשלום מיידיות מקומיות באמצעות עיבוד עסקאות חוצה גבולות משופר AI. משלים את המערכת האקולוגית הרחבה יותר של החדשנות הפיננסית של סינגפור באמצעות יישום AI שיתופי במקום פיתוח.

3.4.2 בנק אנגליה: חדשנות רגולטורית ביישום AI בלונדון

עמדה אסטרטגית רבעון 4 2025

בנק אנגליה (BoE) מדגים מנהיגות רגולטורית ביישום AI, מתוך הכרה בכך שההתקדמות הטכנולוגית ב-AI ו-DLT משנה באופן עמוק את המערכת הפיננסית הגלובלית. האסטרטגיה של BoE כוללת יישום AI מכוון (Prescriptive AI) מתקדם – מערכות AI מתוחכמות העולות על חיזוי (AI חזוי) או תיאור (AI תיאורי) על ידי ניתוח נפחי נתונים עצומים כדי להמליץ על החלטות ופעולות פיננסיות ספציפיות.

שיתוף פעולה עם מרכז החדשנות של BIS - מרכז ייצור AI בלונדון

BoE משתף פעולה עם מרכז החדשנות של BIS בלונדון לפיתוח (לא רק יישום) ארכיטקטורות AI מקוריות לזיהוי תבניות הונאה פיננסיות מתפתחות במערכות תשלום בזמן אמת. מחקר יסודי זה יוצר אנליטיקה מתקדמת לאיתור תבניות חריגות המעידות על פשיעה פיננסית או סיכונים מערכתיים – טכנולוגיות שמאוחר יותר מאומצות על ידי בנקים מרכזיים גלובליים.

הערה על הבחנה בפרויקט Nexus: פרויקט Nexus (יוזמת מרכז החדשנות של BIS עם בנקים מרכזיים באסיה: הודו, מלזיה, הפיליפינים, סינגפור, תאילנד) מתמקד ביישום טכנולוגיות תשלום מיידיות מוכחות במקום פיתוח מסגרות חדשות. זה מבדיל את תפקיד פיתוח מודל היסוד של לונדון מגישת שיתוף הפעולה ליישום יישומים באסיה-פסיפיק.

ניתוח האצת הצמיחה (רבעון 4 2025)

הקצב עולה על התרחבות המחשוב בענן וכלכלת האפליקציות הניידות של שנות ה-2010, ומייצג את האימוץ הטכנולוגי המהיר ביותר בהיסטוריה הכלכלית המודרנית. התחזית העדכנית של קרן המטבע הבינלאומית (IMF) מאשרת את התרומה של ה-AI לצמיחת התמ"ג העולמי בשיעור של 15%, ומאשרת צמיחה גלובלית עמידה בשיעור של 3.2%.

התקדים הנפאלי: תפקידו של ChatGPT בבחירת מנהיגות

בעוד שדו"ח זה מתמקד בטרנספורמציה של ה-AI בכלכלות עירוניות ובשרשרת הערך בעלת שבע השכבות, אירועים אחרונים בנפאל (ספטמבר 2025) מדגימים כיצד ערי מודלי יסוד כמו סן פרנסיסקו (שבה פותח ChatGPT) משפיעות כעת על החלטות ממשל בערים לא-AI ברחבי העולם – מה שממחיש את טווח ההשפעה העמוק של שרשרת הערך המיוחדת של AI מעבר למקורותיה הגיאוגרפיים.

סקירת האירוע

בעקבות חסימת 26 פלטפורמות מדיה חברתית (כולל יוטיוב, פייסבוק, אינסטגרם, וואטסאפ וטוויטר) שהוטלה על ידי הממשלה ב-4 בספטמבר 2025, נפאל חוותה התקוממות שנמשכה חמישה ימים והסתיימה בהתפטרות ממשלתו של ראש הממשלה ק.פ. שרמה אולי. מה שהופך את המקרה הזה לחסר תקדים הוא לא המחאה עצמה, אלא התשתית הטכנולוגית שאפשרה אותה והתהליך בתיווך ה-AI שהגיע לאחר מכן.

התשתית הדיגיטלית של המהפכה

מפגינים, בעיקר דור ה-Z, עקפו את חסימת המדיה החברתית על ידי התארגנות באמצעות דיסקורד – פלטפורמת תקשורת גיימינג שהרשויות לא הגבילו. השרת הפך למה שהמשתתפים כינו "הפרלמנט החדש של נפאל," וכלל ערוצים מיוחדים לבדיקת עובדות, לוגיסטיקת מחאה, סיוע רפואי ומעקב משטרתי. הטלוויזיה הלאומית שידרה דיוני דיסקורד בשידור חי, ונציגי הצבא ניהלו משא ומתן ישירות עם מנהלי השרת, כולל שסווט לאמיצ'האן, בוגר תיכון בן 19.

ChatGPT כיועץ פוליטי

בוואקום השלטוני בעקבות קריסת הממשלה, משתתפי הדיסקורד התמודדו עם שאלה חסרת תקדים: כיצד לבחור מנהיג זמני ללא מוסדות פוליטיים מסורתיים. הקהילה פיתחה רשימה קצרה של חמישה מועמדים באמצעות מועמדויות פתוחות וסינון מומחים:

• הרקה סמפאנג (ראש עיריית דהארן)
• מהאביר פאן (פעיל חברתי)
• סאגאר דאקאל (פוליטיקאי עצמאי, מהנדס שלמד באוקספורד)
• באלן שאה (ראפר, ראש עיריית קטמנדו)
• סושילה קארקי (נשיאת בית המשפט העליון לשעבר, 2016-2017)

המשתתפים התייעצו לאחר מכן עם ChatGPT, סיפקו פרופילים מפורטים של המועמדים וביקשו המלצה. תגובת ה-AI הייתה חד משמעית:

בעקבות הצבעת דיסקורד לאחר מכן ששיקפה את המלצת ChatGPT, נשיאת בית המשפט העליון הפורשת סושילה קארקי בת ה-73 מונתה לראש הממשלה הזמנית ב-12 בספטמבר 2025, והפכה לראש הממשלה האישה הראשונה של נפאל.

מסגרת אנליטית: השלכות על ממשל AI

מקרה זה מעלה שאלות קריטיות לגבי תפקידו של ה-AI בקבלת החלטות פוליטיות:

• דמוקרטיזציה של מומחיות: ChatGPT סיפק גישה מיידית ליכולת אנליטית שבאופן מסורתי הייתה דורשת תשתית ייעוץ פוליטי נרחבת – פוטנציאלית משווה את מגרש המשחק עבור תנועות חסרות משאבים מוסדיים.
• לגיטימציה אלגוריתמית: המלצת ה-AI שימשה כזרז קונצנזוס בסביבה מקוטבת מאוד. זה מצביע על כך שבהקשרים מסוימים, סמכות אלגוריתמית עשויה לשאת משקל דומה למומחיות מסורתית.
• פלטפורמות פוליטיות: הפיכת דיסקורד מפלטפורמת גיימינג לתשתית פוליטית מדגימה כיצד מרחבים דיגיטליים לא מוסדרים יכולים להפוך לכלי לבניית מדינה כאשר ערוצים מסורתיים חסומים או לא אמינים.
• פער דורות: הגיל הממוצע בנפאל הוא 25.1 שנים. עבור משתתפי דור ה-Z (40% מהאוכלוסייה), התייעצות עם AI לצורך החלטות מרכזיות היא טבעית כמו התייעצות של דורות קודמים עם מומחים או מוסדות – שינוי יסודי בסמכות האפיסטמולוגית.

הקשר גיאופוליטי

מיקומה של נפאל בין הודו לסין מוסיף שכבות של מורכבות. הנטייה הפרו-בייג'ינגית של ראש הממשלה אולי ותזמון חסימת המדיה החברתית (מיד לאחר ביקורו בסין) הובילו לספקולציות לגבי השפעה סינית. בחירת המנהיגות שלאחר מכן באמצעות פלטפורמות אמריקאיות (דיסקורד) ו-AI אמריקאי (ChatGPT של OpenAI) מייצגת שינוי גיאופוליטי דיגיטלי עם השלכות פוטנציאליות על היישור הטכנולוגי של האזור.

גורמים כלכליים היו קריטיים לא פחות: כ-20% אבטלת נוער, בשילוב עם צעירים נפאלים רבים המרוויחים הכנסה באמצעות פלטפורמות מקוונות, גרמו לכך שחסימת המדיה החברתית איימה מילולית על הישרדות כלכלית. המחאה עסקה באותה מידה בזכויות כלכליות דיגיטליות כמו בחופש פוליטי.

רלוונטיות למסגרת ערי ה-AI

אף על פי שנפאל אינה בין מרכזי מודלי היסוד המובילים המנותחים בדו"ח זה, המקרה מדגים כיצד ההשפעה הטרנספורמטיבית של ה-AI על הממשל עשויה להופיע במיקומים בלתי צפויים, במיוחד במקומות שבהם:

• דמוגרפיה צעירה יוצרת אוכלוסיות ילידות-דיגיטליות
• גירעונות אמון מוסדיים יוצרים דרישה למסגרות חלופיות לקבלת החלטות
• תלות כלכלית בפלטפורמות דיגיטליות מעלה את חשיבות הגישה לאינטרנט
• מיצוב גיאופוליטי הופך בחירות טכנולוגיות למשמעותיות אסטרטגית

זה מצביע על כך שהשפעת שרשרת הערך של ה-AI משתרעת מעבר למרכזי הייצור לדפוסי צריכה המעצבים מחדש מבנים פוליטיים – דינמיקה הדורשת ניטור ככל שה-AI הגנרטיבי הופך לנפוץ גלובלית. עבור ניתוח ערי ה-AI, זה מדגים כיצד מרכזי מודלי יסוד (סן פרנסיסקו) וערי יישום יישומים (כמו סינגפור, שנדונה בסעיף השירותים הפיננסיים שלנו) מקרינים כעת השפעה הרבה מעבר לגבולותיהם הגיאוגרפיים, ומעצבים מחדש את הממשל על פני מבנה התלות ה-AI בעל שבע השכבות.

6.1 הופעת ה-AI הסוכני: טרנספורמציה של שרשרת הערך

רבעון 4 2025: מעבר קריטי בשרשרת הערך של ה-AI

נוף ה-AI הגלובלי מציין מעבר קריטי מ-AI גנרטיבי ל-AI סוכני – מערכות אוטונומיות המסוגלות לקבל החלטות עצמאיות ולבצע משימות מורכבות. שינוי זה משנה באופן יסודי את הגיאוגרפיה של שרשרת הערך של ה-AI, מכיוון ש-AI סוכני דורש גם פיתוח מודלי יסוד (במרכזי מודלי יסוד) וגם מסגרות יישום מתוחכמות (במרכזי יישום יישומים).

יכולות AI סוכני מפתח (סוף 2025)

• איזון מחדש אוטונומי של תיקים בהתבסס על חוזים חכמים (מגזר פיננסי)
• אופטימיזציה לוגיסטית פרואקטיבית (ניטור מזג אוויר, חיזוי שיבושים, ניתוב מחדש של משלוחים)
• ציפייה לצרכים ובעיות במקום רק תגובה אליהם
• ביצוע בניהול עצמי של תהליכי עבודה ארגוניים מלאים
• קבלת החלטות הקשרית עצמאית במסחר פיננסי וניהול סיכונים

6.2 AI חוקתי (CAI): מסגרת אתיקה לשרשרת הערך של ה-AI

אתגר הממשל הגלובלי עבור מערכות אוטונומיות (רבעון 4 2025)

כאשר מערכות אוטונומיות מקבלות החלטות במגזרים קריטיים, ממשל שקוף ומבוקר הפך לחשוב ביותר. AI חוקתי (CAI), שפותח על ידי Anthropic (סן פרנסיסקו), מייצג שיטת אימון המבטיחה שמודלי AI יפעלו לפי כללים אתיים שנקבעו מראש או "חוקה," שעלולה להתבסס על מסמכים כמו ההצהרה האוניברסלית בדבר זכויות האדם.

תובנה מרכזית: מנהיגים עסקיים מתמודדים עם אתגרים אתיים גוברים: אירועי פרטיות הקשורים ל-AI זינקו ב-56% משנה לשנה, בעוד ש-64% מציינים חששות לגבי חוסר דיוק של AI, 63% מודאגים מבעיות ציות, ו-60% מזהים נקודות תורפה באבטחת סייבר. עם זאת, יישום אמצעי הגנה מפגר, מה שיוצר חשיפה מסוכנת כאשר ארגונים פורסים AI מתוחכם ללא בקרות אתיות מקבילות.

הגיאוגרפיה של שרשרת הערך של AI חוקתי

יתרונות טכניים ורגולטוריים (ניתוח 2025)

CAI מטפל בבעיות מדרגיות בשיטות יישור AI מסורתיות המסתמכות על משוב אנושי איטי וסובייקטיבי (RLHF). במקום זאת, CAI מאמן מודלים לבקר תגובות בהתבסס על כללים חוקתיים פנימיים, מה שמגביר את הבטיחות, מפחית הטיה ומבטיח עקביות בפריסות גלובליות.

7.1 מזרח אסיה: כוחות AI עולים המאתגרים את עשרת המובילים

נתוני רבעון 4 2025 חושפים שתי ערים במזרח אסיה המפגינות מסלולי צמיחה יוצאי דופן הממצבים אותן כמתמודדות מיידיות על ההנהגה הגלובלית בתחום ה-AI. שלא כמו שווקים מתעוררים מסורתיים המתמקדים בצריכת AI, טוקיו וסיאול מייצגות יכולות ייצור AI מתקדמות המתחרות בערים המבוססות בעשירייה הראשונה. הפיתוח המהיר של המערכת האקולוגית שלהן מצדיק ניתוח עדיפות ככניסות פוטנציאליות לעשירייה הראשונה עד 2026.

7.2 אפריקה: מצוינות בצריכת AI באמצעות פיתוח דילוג

אסטרטגיית יישום יישומים של עיר חכמה אפריקאית (סוף 2025)

שוק הערים החכמות האפריקאיות מדגים אסטרטגיות יישום יישומים מתוחכמות, המתמקדות בקיימות ופיתוח באמצעות פריסה אסטרטגית של טכנולוגיות שפותחו במרכזי מודלי יסוד. מדינות צפון אפריקה ומדינות איים כמו מאוריציוס מובילות באמצעות השקעות מוקדמות בממשל אלקטרוני ואסטרטגיות AI לאומיות המדגישות יישום ולא פיתוח מודלי יסוד.

מצוינות ביישום AI בשטח פנוי (Greenfield)

הנהגה אזורית בצריכת AI

שלא כמו שווקים בוגרים, מנהיגים אפריקאים (רואנדה, קניה) מקשרים ישירות מוכנות ל-AI לפיתוח לאומי, ומיישמים AI לחיזוי חקלאי, אבחון בריאות ומערכות זהות דיגיטלית. קייפטאון הופכת למובילה אזורית ביישום AI, במיוחד ביישומי ביוטכנולוגיה.

7.3 אמריקה הלטינית: התמחות היברידית בשרשרת הערך של ה-AI

פיתוח המערכת האקולוגית של AI באמריקה הלטינית (רבעון 4 2025)

אמריקה הלטינית מפתחת במהירות מערכות אקולוגיות של AI כאשר סאו פאולו, מקסיקו סיטי ובואנוס איירס הופכות למרכזי סטארט-אפים מובילים, המדגימים גישות היברידיות המשלבות צריכת AI עם יכולות ייצור מיוחדות.

התמחות אזורית בשרשרת הערך של ה-AI

יישומי יישום AI מעשיים (2025)

AI משפר באופן פעיל את היעילות התפעולית ברחבי האזור, במיוחד בניהול IT עם פלטפורמות AI המיישמות ניתוח חזוי ויצירת בסיס ידע אוטומטי – המדגים יישום מתוחכם של טכנולוגיות שפותחו במרכזי מודלי יסוד גדולים.

7.4 שווקים מתפתחים באסיה-פסיפיק: אסטרטגיות יישום AI מגוונות

בנגלורו: מהפך עמק הסיליקון של אסיה (רבעון 4 2025)

עמדה היברידית אסטרטגית: שלא כמו מרכזי יישום יישומים טהורים, בנגלורו ממנפת את המערכת האקולוגית המבוססת שלה לפיתוח תוכנה כדי להפוך גם למיישמת יישומים (פורסת פתרונות גלובליים) וגם למפתחת מודלי יסוד מיוחדים (יוצרת פתרונות AI לשווקי שפה הודית, יישומים כפריים ופלחים רגישים למחיר).

השפעה אזורית: ההצלחה של בנגלורו מדגימה ששווקים מתעוררים יכולים להתפתח מעבר ליישום יישומים טהור לפיתוח מודלי יסוד מיוחדים. באמצעות פרויקט Nexus (יוזמת מרכז החדשנות של BIS עם בנקים מרכזיים באסיה), הודו משתתפת ביישום AI שיתופי ברחבי אסיה-פסיפיק, וממצבת את עצמה כגשר בין מרכזי מודלי יסוד מתקדמים למרכזי יישום יישומים מתפתחים.

דרום מזרח אסיה ושווקים מתעוררים אחרים

תבנית פיתוח: שווקים מתפתחים אלה באסיה-פסיפיק מדגימים אסטרטגיות יישום שיתופיות, הממנפות שיתוף פעולה אזורי (פרויקט Nexus, יוזמות ASEAN) כדי לפרוס טכנולוגיות AI ביעילות תוך בניית יכולות מקומיות בהדרגה. שלא כמו גישות המתמקדות בצריכה גרידא, ערים אלה משלבות יישום אסטרטגי עם פיתוח כוח אדם להשתתפות עתידית בתעשיית ה-AI.

ייחוד המערכת האקולוגית של ה-AI באסיה: מפת הדרכים של ASEAN ל-AI אחראי ממרץ 2025 יוצרת מסגרת ממשל אזורית, בעוד שפלטפורמות סופר-אפליקציות המתמקדות במובייל (WeChat, Grab, Kakao) מדגימות מודלים עסקיים ייחודיים הנעדרים בשווקים מערביים.

כדי לספק פרספקטיבה נוספת על ההנהגה העולמית בתחום ה-AI, ניתחנו דירוגים שנוצרו על ידי 10 מודלים מובילים של AI, שכל אחד מהם העריך באופן עצמאי ערים בהתבסס על חוזק המערכת האקולוגית שלהן בתחום ה-AI. גישת קונצנזוס מרובת מודלים זו מציעה מבט רחב יותר על אילו ערים מוכרות בעקביות כמעצמות AI על פני מסגרות אנליטיות שונות.

20 הערים המובילות בתחום ה-AI - קונצנזוס מרובה מודלים

תצפיות מפתח מניתוח מרובה מודלים

מנהיגים עקביים:
סן פרנסיסקו, בייג׳ינג וניו יורק הופיעו בשלישייה הפותחת ב־9 מתוך 10 דירוגי מודלים, מה שמראה על קונצנזוס ברור לגבי מעמדן כמובילות בתחום הבינה המלאכותית.

איזון אזורי:
דירוג הקונצנזוס של 20 הערים המובילות כולל ייצוג חזק מצפון אמריקה (6 ערים: סן פרנסיסקו, ניו יורק, בוסטון, טורונטו, סיאטל), אסיה־פסיפיק (10 ערים: בייג׳ינג, שנחאי, סינגפור, סיאול, טוקיו, הונג קונג, שנזן, בנגלור, ווהאן, סידני), אירופה (3 ערים: לונדון, פריז, ברלין) והמזרח התיכון (2 ערים: דובאי, אבו דאבי), ומשקף את חלוקת מרכזי החדשנות הגלובליים ב־AI.

עלייתה של ברלין:
ברלין מתבלטת כמרכז בינה מלאכותית מונע־קיימות, עם למעלה מ־100 חברות המשלבות עקרונות ESG — דבר המייצג התפתחות חדשה של התמחות אירופית ב־AI מעבר למרכזי הטכנולוגיה המסורתיים.

יציבות בעשירייה הפותחת:
העשירייה הראשונה מגלה יציבות יוצאת דופן: מרכזי AI מבוססים כמו שנחאי (מקום 5), בוסטון (6), סינגפור (7), פריז (8), טורונטו (9) ותל אביב (10) יוצרים שכבה יציבה של מוקדי AI מוכרים.

שונות בין המודלים:
למרות שמנהיגי הליבה נשארו עקביים, המודלים הציגו שונות מעניינת במשקלי הגורמים:
– תמיכת ממשל (מעדיפה את סינגפור, דובאי),
– צפיפות סטארט־אפים (מעדיפה את תל אביב, ברלין),
– תפוקת מחקר (מעדיפה את בייג׳ינג, בוסטון),
– יישום תעשייתי (מעדיף את שנחאי, שנזן).

הקונצנזוס גם מדגיש את הביצועים החזקים של סיאול (מקום 11) ואת יתרונות התשתית בענן של סיאטל (12), בעוד המיקוד המחקרי של ברלין (13) והתמחותה של טוקיו ברובוטיקה (14) מדגימים את המגוון הרחב של חוזקות אקוסיסטם ה־AI העולמי.

9.1 נגישות נתונים והטיית שרשרת הערך של ה-AI

מגבלות יסוד (סוף 2025)

• אלגוריתמים קנייניים במרכזי מודלי יסוד מפחיתים את השקיפות ואת יכולת השחזור
• מתודולוגיות משתנות משנה לשנה מגבילות את ההשוואה האורכית
• הטיית שרשרת הערך של ה-AI: מדדים מסורתיים עשויים להעדיף מרכזי מודלי יסוד על פני מרכזי יישום יישומים למרות תרומות יישום חשובות באותה מידה

9.2 מגבלות ספציפיות למסגרת ושיקולים גיאוגרפיים

מסגרות הערכה מסורתיות עשויות לתת משקל חסר ליכולות הרחבה מהירה במודלי חדשנות מונעי ממשלה, במיוחד להשפיע על הערכת מרכזי יישום יישומים כמו סינגפור ודובאי המצטיינים ביישום ולא בפיתוח.

אתגרי דיוק נתונים ואימות (ניתוח 2025)

מספר נקודות נתונים מייצגות הערכות ולא עובדות מאומתות, במיוחד משפיעות על השוואות בין ערים:

9.3 סיכוני מערכת AI קריטיים

9.4 שונות בהגדרה

לא קיימת הגדרה אוניברסלית ל"מוכנות AI", מה שמוביל לגישות מדידה לא עקביות. הקצב המהיר של התקדמות ה-AI לעתים קרובות עולה על פיתוח מדדי הערכה סטנדרטיים, מה שיוצר פערים בין היכולות הנמדדות לביצועים בפועל.

10.1 ממצאים מרכזיים: מסגרת מהפכנית של שרשרת הערך של ה-AI

ניתוח מקיף זה (רבעון 4 2025) חושף תובנות קריטיות לגבי ההנהגה הגלובלית בתחום ה-AI. הנהגת ה-AI מתפזרת בין מרכזים עירוניים מיוחדים באמצעות מבנה התלות בעל שבע השכבות במקום ריכוז רכזות מסורתי. שינוי יסודי זה יוצר צורות חדשות של תלות הדדית ויתרון תחרותי המגדירות ניתוח AI עירוני עכשווי.

התמחות במודלי יסוד לעומת יישום יישומים

• מרכזי מודלי יסוד (סן פרנסיסקו, האנגג'ואו, פריז, תל אביב): יוצרים מודלי יסוד (ChatGPT, Claude, Gemini, Qwen, DeepSeek, Mistral, Le Chat, Grok, AI21) ולוכדים כלכלת פיתוח בעלת ערך גבוה
• מרכזי יישום יישומים (סינגפור, דובאי, ציריך, אוסלו, לונדון): מצטיינים ביישום, פריסה והרחבה של טכנולוגיות AI קיימות עם תוצאות אזרחיות מעולות
• ערים היברידיות (שנחאי, ניו יורק): מאזנות פיתוח ויישום לאורך שרשרת הערך

בידול אסטרטגיית ממשל לפי תפקיד בשרשרת הערך

יעילות המעורבות הממשלתית משתנה לפי מיקום: סינגפור ודובאי מדגימות מצוינות באסטרטגיית צריכת AI מתואמת, בעוד שבייג'ינג וסן פרנסיסקו מובילות תמיכה ממשלתית ממוקדת ייצור. איחוד האמירויות מייצגת את הטרנספורמציה השאפתנית ביותר של כוח העבודה בצריכת AI גלובלית.

דפוסי השקעה והתמחות

• השקעות בייצור: מרוכזות בסן פרנסיסקו (35 מיליארד דולר), בייג'ינג (25 מיליארד דולר), כאשר 70% מההון סיכון האמריקאי מכוון לייצור AI
• מצוינות בצריכה: הדירוג הרביעי של דובאי בשני המדדים מדגים התכנסות של צריכת AI עם תוצאות של עיר חכמה
• אסטרטגיות אזוריות: אסיה מובילה יוזמות צריכה מגובות ממשלה; אירופה מדגישה מסגרות יישום אתיות; צפון אמריקה שולטת בחדשנות הייצור

10.2 מגבלות ניתוח ושיקולי נתונים

אתגרי שילוב מקורות נתונים

• שינויים מתודולוגיים: השוואות בין מדדי IMD Smart City Index, Counterpoint AI City Index ו-Nature Index משתמשות במסגרות מדידה ובקווי זמן שונים
• פערי זמן: מחזורי הדיווח משתנים משמעותית בין מקורות, כאשר חלק מהנתונים משקפים ביצועי 2024 בעוד שאחרים משלבים הערכות חלקיות לשנת 2025
• חוסר עקביות בהיקף הגיאוגרפי: חלק מהמדדים משתמשים בגבולות מנהליים של ערים בעוד שאחרים משלבים אזורים סטטיסטיים מטרופוליניים, מה שמשפיע על יכולת ההשוואה
• צבירת השקעות: נתוני הון סיכון ומימון ממשלתי עלולים לכלול ספירה כפולה במספר מסגרות דיווח

10.3 השלכות עתידיות: אבולוציית שרשרת הערך של ה-AI עד 2030

ציר הזמן של אבולוציית ערי ה-AI

נוף ה-AI העתידי יאופיין בהעמקת הגיאוגרפיה של שרשרת הערך (תחזיות 2026-2030):

השפעה כלכלית לפי מיקום בשרשרת הערך (תחזיות 2030)

תרומת ה-AI הפוטנציאלית של 15.7 טריליון דולר לתמ"ג הגלובלי תתחלק באופן לא אחיד: מרכזי מודלי יסוד (סן פרנסיסקו, האנגג'ואו, פריז, תל אביב) לוכדים כלכלת פיתוח בעלת רווח גבוה, מרכזי יישום יישומים (סינגפור, דובאי, ציריך, אוסלו, לונדון) מרוויחים משירותי יישום ותוצאות אזרחיות, ערים היברידיות מבצעות אופטימיזציה לאורך שרשרת הערך. הצלחה דורשת טיפול באתגרים טכניים ואתיים המובחנים לפי תפקיד בשרשרת הערך.

10.4 צווים אסטרטגיים לחמש השנים הבאות

כדי לשמור על כושר תחרות ולנהל סיכונים ביעילות בעידן המתפתח של מערכות אוטונומיות, מתכננים אסטרטגיים ורגולטורים חייבים להתמקד בצווים המרכזיים הבאים:

10.5 אינדיקטורים סיסטמיים מרכזיים לסיכון

• פער יישום: 87% מפרויקטי מדעי הנתונים נכשלים במעבר מפיתוח לפריסת ייצור
• ריכוז שוק: עלויות אימון עבור מודלי יסוד (מוערך עבור Gemini ב-650 מיליון דולר) יוצרות חסמי כניסה כמעט בלתי ניתנים למעבר
• סיכון הדבקה פיננסית: 68% מאלגוריתמי המסחר מפגינים התנהגות עדר במהלך תנודתיות
• השפעה סביבתית: צריכת האנרגיה של תשתית ה-AI מתקרבת לרמות המקבילות למדינות קטנות

10.6 הערכה סופית: עתיד הגיאוגרפיה של שרשרת הערך של ה-AI

נוף ה-AI הגלובלי עבר טרנספורמציה יסודית מתחרות ממוקדת טכנולוגיה לגיאוגרפיה של שרשרת ערך שבה תפקידים מיוחדים קובעים יתרון תחרותי. ניתוח זה חושף כי הנהגת AI בת קיימא דורשת שליטה בפונקציות ספציפיות בתוך המערכת האקולוגית הגלובלית של ה-AI במקום ניסיון להסתפקות עצמית מקיפה.

הופעת ה-AI הסוכני ודרישות ה-AI החוקתי יעצימו את ההתמחות הזו, וייצרו תלות הדדית עמוקה יותר בין מרכזי מודלי יסוד למרכזי יישום יישומים. הצלחה בעשור הבא תהיה תלויה ביכולת של ערים להצטיין בתפקידים הנבחרים שלהן תוך בניית שותפויות אסטרטגיות לאורך שרשרת הערך.