בינה מלאכותית כתשתית לאומית

היבטים וגישות להבטחת תשתית AI בישראל; מחברי הדו״ח: ניב שפירא, אפרת בכר-נתנאל וגל לבנט

מערכות בינה מלאכותית מסתובבות בעולם הטכנולוגי כבר שנים רבות, אולם בשנים האחרונות אנו צופים בנסיקתן ובהטמעתן בהיבטים רבים בחיינו. מערכות אלו כבר גורמות לשינויים עמוקים בחברה ובכלכלה – מגמה הצפויה להתעצם ככל שיוסיפו להתפתח. בהיותן מערכות לומדות, הן מגלמות דרישות תשתיתיות גבוהות, ובהן: מאיצים חזקים במיוחד, שטחי אחסון אדירים וקישוריות מהירה ובטוחה. כל זאת, כדי להמשיך ללמוד ולהתפתח. התשתיות המדוברות צורכות חשמל רב, בעלות טביעת רגל פיזית גבוהה, ודורשות השקעה כספית אדירה. 

השימושים הצפויים באקדמיה, בתעשייה, בשירותים הציבוריים ובמערכת הביטחון הם לא רק עצומים, הם גם קריטיים להבטחת חוסנה ושגשוגה של ישראל בעידן החדש בפתחו אנו עומדים. 

המסמך "בינה מלאכותית כתשתית לאומית", מציג סקירה של התשתיות הפיזיות הדרושות לפיתוח, הקמה ופריסה ("העלאה לאוויר") של מערכות AI ואת המגמות העולמיות. המסמך בוחן את נקודות החוזק והחולשה של מדינת ישראל בתחום לאור מאפייניה הייחודיים. למול ארבעת השימושים הקריטיים - ביטחון, שירות ציבורי, האקדמיה והתעשייה, ולאור שיקולי ריבונות, חדשנות והיתכנות.

העבודה מציגה ניתוח של החלופות המרכזיות - השקעה ממשלתית ישירה בתשתיות לאומיות; שותפויות ציבוריות-פרטיות להקמה ותפעול משותף של תשתיות; שימוש בשירותי ענן מסחריים בינלאומיים בגישה מרחוק; השתתפות ביוזמות תשתית אזוריות או בינלאומיות; וכן מודלים היברידיים המשלבים תשתיות מקומיות עם גישה לפלטפורמות חיצוניות תוך רגולציה מותאמת. וכן, המלצות קונקרטיות להבטחת תשתיות בינה מלאכותית בישראל בהיבטי אנרגיה, תקשורת, אחסון נתונים וכוח מיחשוב, שיבטיחו את שגשוגה, חוסנה וריבונותה של מדינת ישראל בעידן הבינה המלאכותית.

עיקרי ההמלצות:

1. גיבוש אסטרטגיה לאומית. העתיד של ישראל בעידן ה-AI אינו טמון בהפיכתה למעצמת תשתיות, כי אם במיצובה כמדינה קטנה ועתירת ידע המחברת בין יתרונותיה האנושיים והטכנולוגיים לבין תשתיות מקומיות, אזוריות ובינלאומיות. שילוב זה, יחד עם אסדרות אנרגטיות חכמות והסכמי סחר טכנולוגיים במסגרת אזורית וגלובלית, יבטיח מעמד מוביל בעידן המדובר.

2. הגדרת צורכי תשתית ריבוניים On-Premise. יש לערוך תחזיות ביקושים למרכזי נתונים המיועדים לאחסון של כמות המידע הרגיש והמסווג, שעליו להישמר בתחומי מדינת ישראל בלבד. תחזיות אלה יאפשרו: (א) לגזור את היקפי תשתיות אחסון הנתונים הנדרשות, (ב) לגזור את היקפי המחשוב הנדרשים לאימון מודלי AI על המידע הזה ו(ג) לגזור את היקפי התשתיות התומכות הנדרשות (אנרגיה, שטח בנייה, קישוריות וכו'). בהתאם לביקושים הצפויים, יש להבטיח שמירת קרקעות, הליכי תכנון מזורזים ואת תשתית החשמל הנדרשת. חשוב להדגיש כי תחזיות הביקושים צפויות להשתנות באופן תכוף, ויש לייצר מנגנוני עדכון גמישים הן לתחזיות עצמן והן מהיבטי תכנון.

3. הבטחת גישה לתשתיות ענן On-demand. מרבית השימושים אינם מצריכים תשתית ריבונית בישראל, אך מחייבים גישה מובטחת למשאבי חישוב ואחסון רבים. כדי למלא דרישות אלו המדינה יכולה להבטיח, באמצעות הסכמים מסחריים במתכונת G2G (מדינה מול מדינה) ו-G2B (מדינה מול חברות עסקיות), כמות מסוימת של משאבי חישוב במדינות זרות. משאבים השמורים לחברות ולגופים ישראליים, והמבטיחים לישראל הקצאה מועדפת בזמינות ובעלות אפקטיביות. ניתן להישען על "הסכמי אברהם" כבסיס לשיתופי פעולה אסטרטגיים עם איחוד האמירויות, סעודיה ומדינות האזור. שילוב כזה יכול להציב את ישראל כשחקנית מפתח אזורית, המספקת מומחיות וכוח אדם ומקבלת גישה מועדפת למרכזי נתונים.

4. האצת פיתוח משק האנרגיה. כדי להבטיח אספקת חשמל מתאימה למרכזי הנתונים המקומיים, יש להבטיח שמרכזי הנתונים לא יהוו נטל על משק האנרגיה אלא מנוף למדיניות אנרגטית לאומית, באמצעות תכנון תשתיות משולב. כך, מתקני אגירה יקומו סמוך למרכזי נתונים בצפון ובדרום, ומתקני ייצור קונבנציונליים יקומו סמוך למרכזי נתונים במרכז, ועם התאמות רגולטוריות, יוכלו גם לספק חשמל לאזורים הסמוכים למרכז הנתונים. ככלל, יש להאיץ את פיתוח משק האנרגיה בישראל, כדי להבטיח עמידה ביעדי ביקוש עתידיים הנובעים מהבינה המלאכותית ומהטכנולוגיות העתידות לבוא בעקבותיה.

5. תשתיות נתונים. יש להמשיך ולקדם את האחדתם והנגשתם של מאגרי המידע הציבוריים, ובפרט אלו הייחודיים לישראל. כמו כן, יש לאחד חלקים גדולים ממערכות המידע הממשלתיות ולאפשר חיבוריות ביניהן, כדי להתחיל בהטמעה של מערכות AI במסגרתן. לצד זאת, יש להמשיך ולפעול למען הסדרת השדה הרגולטורי בנוגע לשימוש בנתונים במערכות AI ולשימוש בנתונים שיצרו מערכות AI. זאת, תוך מחשבה על תאימות רגולטורית עם שותפיה העיקריים של ישראל, ובכללם אירופה וארה"ב, ועל שיקולי חדשנות מול שמירה על ביטחון מידע.

לתקציר המחקר

המחקר המלא