ישראל ב-AI: אימוץ המוני בציבור מול פערי תשתית – 92% כבר משתמשים, אבל איפה המחשוב?

ישראל מצאה את עצמה בחורף 2025 בדיוק באמצע הפרדוקס של עידן הבינה המלאכותית: הציבור כבר שם, המדינה עדיין מדביקה. דוח האינטרנט 2025 של בזק, שפורסם בתחילת דצמבר, מצביע על נתון כמעט בלתי נתפס – 92% מהישראלים השתמשו לפחות בכלי AI אחד, ו‑88% מהנשאלים מעידים שהם מחפשים מידע קודם כל בעזרת AI לפני גוגל המסורתית. במונחים גלובליים, זה שיעור אימוץ שנמצא בקצה העליון של העולם, אפילו בהשוואה למדינות שבהן כבר היום דווח על 66% שימוש קבוע ב‑AI באוכלוסייה הכללית.

אלא שבצד השני של המשוואה, תשתיות המחשוב הדרושות כדי להמשיך להאכיל את המהפכה הזו עדיין אינן במקום. בעוד בעולם מדווח על זינוק של עשרות אחוזים בהשקעות בחוות שרתים ל‑AI, ותחזיות בינלאומיות מדברות על טריליוני דולרים שיושקעו במרכזי נתונים בשנים הקרובות, בישראל נותרת השאלה הפשוטה: איפה בדיוק ירוץ כל ה‑AI הזה?

הציבור מאמץ, התשתית חורקת

הנתונים המקומיים מסמנים מציאות ברורה: הציבור והעסקים הקטנים עברו כבר היום לשימוש יומיומי בצ'אטבוטים, כלים לכתיבה, יצירת תמונות, וידאו וקוד. מגמות עולמיות מצביעות על כך שהשימוש ב‑AI כמנוע חיפוש אלטרנטיבי הולך ומתקרב לנקודת איזון עם החיפוש המסורתי, וחברות מחקר מדווחות שאחוזי שימוש יומיים בכלי AI קפצו ברמה עולמית מכ‑8% ב‑2023 לכ‑38% ב‑2025.

בישראל, דוח בזק מצייר תמונה אפילו יותר קיצונית: AI כבר אינו גימיק, אלא שכבת ברירת מחדל מעל האינטרנט. סטודנטים, בעלי עסקים קטנים, עובדי הייטק ואפילו מורים ורופאים משלבים כלים גנרטיביים בשגרה. אך ברוב המקרים, המחשוב שמאחורי השימוש הזה יושב בחוות שרתים מחוץ לישראל, בשל מחסור ב‑GPU, בחוות שרתים מותאמות ל‑HPC ובתכנון ארוך טווח של חשמל וקירור.

תמרורי אזהרה מהשוק ומהאקדמיה

ב‑8 בדצמבר פרסם גוף כלכלי‑תעשייתי מרכזי אזהרה מפורשת: ללא תוכנית לאומית לחוות שרתים ולתשתיות מחשוב עתירות ביצועים, ישראל עלולה להחמיץ את מנוע הצמיחה המרכזי של העשור. בעולם, מוסיפים אנליזות עדכניות, מדינות במזרח התיכון מזניקות השקעות במרכזי נתונים ו‑AI קמפוסים, עם פרויקטים בקנה מידה של ג'יגוואטים של צריכת חשמל לתמיכה במודלים גנרטיביים.

במקביל, מכוני מחקר מדיניים בישראל, כמו ה‑INSS, מפרסמים בנובמבר‑דצמבר ניתוחים ביקורתיים על "ועדת נגל" והתוכנית הלאומית לבינה מלאכותית. הטענה המרכזית: ההצהרות מתמקדות בעמדת ישראל כ"מעצמת AI" ברמה תדמיתית, אך אינן מתורגמות עדיין למסלולים תפעוליים מהירים של קרקע, רישוי, אספקת חשמל ירוק ורגולציה מותאמת לחוות שרתים.

מה באמת חסר: קרקע, חשמל, קירור, רגולציה

מאחורי המילים היפות על "סביבת AI מקיפה" עומד אתגר מאוד פיזי: חוות שרתים ל‑AI אינן מצגת פאוורפוינט אלא מאות מגוואטים של חשמל, מערכות קירור מתקדמות, חיבורי סיבים בינלאומיים ויסות עומסים ברשת.

כדי שישראל לא תהפוך לצרכנית נטו של שירותי AI זרים, אלא גם למייצרת, נדרש מסלול קצר ומובחן לחוות שרתים לאומיות ואזוריות. נכון לעכשיו, התוכנית הלאומית ל‑AI, כפי שמשתקפת בפרסומי רשות החדשנות והאתר הרשמי, מדברת על שלושה צירים מרכזיים: תשתיות, הון אנושי וממשל נתונים. אבל קצב היישום לא ברור, לוחות זמנים ו‑CAPEX מוסדר לחוות שרתים לא פורסמו, ומומחי מדיניות מזהירים מפני "פער ביצוע" בין מסמכים אסטרטגיים להקמת קירות בטון, צינורות מים וצלעות GPU.

ישראל והאזור: מי בונה את מנוע הצמיחה הבא

ההקשר האזורי מחדד את הפער. מדינות שכנות משיקות בשנה האחרונה יוזמות ענק להקמת קמפוסים ייעודיים ל‑AI, בשיתופי פעולה עם יצרניות שבבים, ענקיות ענן וקרנות תשתית בינלאומיות. המטרה שלהן ברורה: להפוך לצומת אזורי של מחשוב, ולשאוב אליהן גם חברות ישראליות שנאלצות כיום לשכור GPU ומחשוב ענן מחוץ לגבולות המדינה.

על הרקע הזה, ישראל אמנם מחזיקה ביתרון מובהק בהון האנושי ובחברות הסטארט‑אפ, אך מאבדת מומנטום ביכולת לעגן פה פעילות ארוכת טווח. הדוח האחרון של ה‑Financial Times על צעדי הממשלה לעידוד "שיבה" של הון אנושי טכנולוגי ובלימת בריחת המוחות באמצעות הטבות מס למומחי הייטק, מדגיש את הפוטנציאל, אך גם את הסיכון: בלי תשתיות מחשוב מקומיות, הכסף והכישרון ימשיכו לרדוף אחרי שרתים שנמצאים במקומות אחרים.

הצעות פעולה: איך סוגרים את הפער בשנה הקרובה

בקרב מומחי מדיניות וטכנולוגיה מתגבשת בימים אלה רשימת צעדי מינימום, שניתן ליישם כבר ב‑2026 כדי לסגור חלק מהפער:

1. פיילוט מואץ ל‑National Compute: הקמה של חוות שרתים לאומית בקנה מידה בינוני, עם קיבולת GPU מוסדרת לשימוש אקדמיה, מגזר ציבורי וסטארט‑אפים. המטרה, להניח תשתית תפעולית שניתנת להרחבה לג'יגוואט בשנים הבאות.
2. תמריצי CAPEX וחשמל: מודל מס ממוקד להשקעות בתשתיות AI, כולל הקלות בארנונה, סבסוד תעריפי חשמל לפרויקטי AI ירוקים ונתיבי רישוי מקוצרים לקרקע ותשתיות קירור.
3. מדדי הצלחה ציבוריים ברבעון הקרוב: פרסום רשימת פרויקטים מיידיים ליישום AI במשרדי הממשלה, ברשויות המקומיות ובמערכת הבריאות, בצירוף מדדי תוצאה ברורים, כמו קיצור זמני טיפול, חיסכון תקציבי ומדדי שביעות רצון.

מטריצת סיכון: מה קורה אם לא זזים

מומחי מדיניות מסכמים את המצב במטריצת סיכון פשוטה. טכנולוגית, מחסור ב‑GPU וב‑HPC מקומי הוא סיכון גבוה להתבססות של ישראל כ"מדינת לקוח" במקום כמרכז פיתוח. משפטית, איחור ברגולציה אחראית נתפס כסיכון בינוני, אך כזה שיכול להתגלגל משערוריית פרטיות אחת למשבר אמון רחב. עסקית, זליגת פעילות לחו"ל ובריחת מוחות מדורגת כסיכון גבוה, עם השפעה ישירה על הכנסות ממס, על שוק העבודה ועל מעמד ישראל באקוסיסטם הגלובלי.

במילים אחרות, כש‑92% מהציבור כבר משתמשים ב‑AI ביום יום, השאלה איננה עוד אם לאמץ את הטכנולוגיה, אלא האם ישראל תבחר גם לארח את המחשוב שמניע אותה. חלון ההזדמנות להחלטה הזאת, כך מזהירים הכלכלנים והטכנולוגים, נמדד כעת בשנים בודדות, ואולי אפילו ברבעונים.