@מטען-נייד תשאל את @אברהם-גלסר הוא עשה את זה לגבי הורדה מיוטיוב כמדומה, הוא השתמש בשרת צד ג׳

@מטען-נייד סתם שתדע, שתאורתית ניתן לפתח גם תוסף שמעביר את הנתונים דרך שרת חיצוני - צד ג׳, ואז זה גם לא יהא שימוש בנונים כלל
אבל זה קצת יותר מורכב, תתייעץ עם ai, אם תצליח זה יהיה שדרוג משמעותי

גוגל וה-USO מציגות: שיחות וידאו בתלת-ממד לחיילים בשטח
חברת גוגל הכריזה על שיתוף פעולה עם ארגון ה-USO, במסגרתו תפרוס את טכנולוגיית השיחות בתלת-ממד Google Beam ב-20 מוקדים ברחבי העולם, כדי לאפשר לחיילים מוצבים קשר עין ותקשורת מציאותית בגודל טבעי עם משפחותיהם.
במקביל לפריסת המערכות, גוגל שחררה סדרה דוקומנטרית חדשה העוקבת אחר לוחמים מגדוד השריון ה-37 המשתמשים בטכנולוגיה כדי לחוות מרחוק רגעים משפחתיים משמעותיים, כמו צעדים ראשונים של ילדיהם או חגיגות אישיות.
קישור:
https://beam.google/intl/en_uk/

כותרות כנס גיטהאב GitHub Copilot Universe :2026 – מעבר מעוזר קוד לסוכנים אוטונומיים בענן

בכנס Universe 2026 הציגה GitHub שורה של עדכונים משמעותיים עבור GitHub Copilot. השינוי המרכזי מסמן מעבר מעוזר קוד המגיב לפרומפטים בודדים ב-IDE, למערכת סוכנים אוטונומיים הפועלים ברקע, לאורך זמן ובמספר ממשקים במקביל.
להלן סקירה מתומצתת של העדכונים העיקריים:

• הרצת סשנים בענן (Connected Cloud Experience):
• סשן העבודה מורץ ב-Sandbox בענן של GitHub ואינו תלוי במשאבי המחשב המקומי.
• ניתוח קוד ומשימות יכול להתחיל ב-VS Code ולהמשיך ב-GitHub Mobile, ב-CLI, ב-Slack או ב-github.com תוך שמירת ההקשר.
• רכיב Agent Host ב-VS Code מנתק את הרצת הסוכנים מחלון העורך, כך שהם ממשיכים לפעול ברקע גם לאחר סגירת הפרויקט או סגירת ה-IDE.
• אפשרות להריץ מספר מודלים במקביל על אותה משימה להשוואת תוצאות בזמן אמת (Public Preview).
• אוטומציה ופתרון בעיות ב-PR (Agent Merge):
• Watch and Fix: מנגנון בתוך ה-Pull Request המנטר ניסיונות מיזוג, מתקן אוטומטית שגיאות CI וקונפליקטים, ומבצע Merge ברגע שהדרישות מתקיימות.
• טריגרים מורחבים: חיבור אירועים ממערכות חיצוניות (Jira, Sentry, PagerDuty) לצד 24 טריגרים פנימיים ב-GitHub (כגון התראות אבטחה).
• אופטימיזציה מחזורית: מערכת אוטומטית המנתחת הערות מפתחים ותיקונים ידניים אחת לשבוע ומציעה שיפורים לפרומפטים ולטריגרים.
• ניהול הקשר וזיכרון ארגוני (GitHub Intelligence):
• Copilot Memory: שמירת העדפות קידוד וקונבנציות כתיבה ברמת ה-Repository לאורך זמן.
• Dreaming: ניתוח הערות חוזרות ב-Code Review והמרתן להנחיות קבועות המוגשות כ-PR ליישור קו ארגוני.
• Cross-Repository Search: חיפוש סמנטי חוצה מיקרו-סרביסים וריפוזיטורים באמצעות פקודת /research.
• ניתוב מודלים דינמי (Copilot Fusion):
• החלפת בחירת מודל ספציפי בבחירת "רמת חשיבה" (Standard, High, Max). המערכת מחליטה באופן אוטומטי אילו מודלים להפעיל (מבית Anthropic או OpenAI), כולל שילוב של מודלים מהירים/זולים לטיוטות ומודלים מתקדמים לביקורת.
• שינוי במודל התמחור והרישוי:
• עבור לקוחות Enterprise Cloud, מודל ה-Seats מוחלף במודל צריכה (AI Credits). הגישה נפתחת לכלל עובדי הארגון, והחיוב מבוצע לפי שימוש בפועל.
• עבור משתמשים פרטיים ורישיונות רגילים, הגישה נשארת במסלול קבוע ($10 למשתמש חודשי).

Spoiler

@א.מ.ד. מעניין שכל האתרים הגדולים של הטכנולוגיה מפגרים אחריך...
זה פורסם ממש כעת
עריכה:
כעת אני רואה שאכן פורסם כבר בעבר, מעניין שעלה לכותרות השבוע שוב, סורי
https://www.ynet.co.il/digital/technews/article/bkbyjuzpjl

@א.מ.ד. ככה אתה חושב? שתוך ימים מעלימים תופעות שורשיות כאלו, וכבמה כלים? הרי זה לא היה מתוזמן אצל כולם ותפאום כולם התעוררו לתקן?
אל תשלול פקפוק
יש לך מקור?

מחקר חדש: מחוללי ה-AI מפיצים אנטישמיות
דוח של הליגה נגד השמצה (ADL) בדק את מחוללי הווידאו המובילים ב-AI עם פרומפטים אנטישמיים ומצא: ב-40% מהמקרים – הסרטונים הופקו ללא הפרעה.
תפקוד הכלים היה כך:
• Sora 2: סירב ל-60% מהבקשות הבעייתיות
• Veo 3: סירב ל-20% בלבד
• Character-3: סירב ל-4% בלבד
• Sora 1: זרם עם 100% מהפרומפטים
חשש גדול שהכלים החדשים הופכים את הפצת השנאה והתעמולה לפשוטה ונגישה מאי פעם.
הגיע הזמן שחברות ה-AI ייקחו אחריות וידקו את הסינון... אולי יבקשו פרומפט מנטפרי..

גוגל שוברת את הכלים: הוכרז Genie 4 – מודל עולם שמייצר מציאות וירטואלית בזמן אמת!

תמונות בספויילר

Spoiler

המרוץ ל-AGI ולמודלי עולם (World Models) עולה שלב, וגוגל (DeepMind) הרגע החליקה הילוך שמזכיר סרטי מדע בדיוני.
הכירו את Genie 4 – כבר לא סתם מחולל וידאו פסיבי, אלא מערכת AI שמייצרת סביבה תלת-ממדית אינטראקטיבית לחלוטין בזמן אמת, כולל חוקי פיזיקה, סאונד היקפי ואינטראקציה מלאה!

מה הופך את זה לפורץ דרך?

• אינטראקטיביות מלאה: מזיזים את הדמות עם המקלדת, ומשנים את הסביבה בלייב באמצעות פרומפטים טקסטואליים. המודל מרנדר את השינויים תוך כדי תנועה!
• פיזיקה וסאונד אורגני: המערכת לא רק "מציירת", היא מחשבת התנגשויות, אווירודינמיקה, ויוצרת אודיו תואם (רחש גלים, דיאלוגים מדוברים ורעשי רקע).
• ארכיטקטורת על: המודל רץ בשילוב מודלי השפה המובילים של גוגל (Gemini 4 Argon / Gemini 3.8 Flash), כשמודל השפה מתפקד כ"במאי" שמפקח על הלוגיקה, ומודל העולם מתרגם את הפקודות ל-Pixels & Audio.
• אימון רובוטיקה מתקדם: המודל מסוגל להחזיק סימולציה רציפה של כ-2 דקות (פי 2 מהדור הקודם) – בדיוק מה שצריך כדי לאמן רובוטים פיזיים בסביבה וירטואלית מבוקרת לפני שהם נוגעים בעולם האמיתי.
  במקביל להכרזה של גוגל, השוק כותש: הסטארטאפ הישראלי Decart (עם מודל העולם Oasis) נמצא במגעים מתקדמים לרכישה ע"י אמזון בסכום עתק של 7 מיליארד דולר!
  בעוד גוגל מתמקדת באיכות פוטו-ריאליסטית כבדה, הישראלים מציעים יעילות חישובית ושיהוי (Latency) אפסי. המלחמה על שליטה במודלי מרחב רחוקה מלהסתיים.
  סרטונים להמחשה:

https://mitmachim.top/assets/uploads/files/1793301975580-ad07a157-7044-4bf4-b2ec-841823421643-genie4_demo_silk-scarf_ui_with-disclaimer_16x9_final.webm

https://mitmachim.top/assets/uploads/files/1793301975568-8f930c93-3d4e-4d3d-bcd2-94f8d08120f9-genie4_demo_hot-air-balloon_ui_with-disclaimer_16x9_final.webm

https://mitmachim.top/assets/uploads/files/1793301975543-af94fa33-19ed-45b0-b256-02e38fdfe16d-wm_genie4_demo_island_piano_duet_ui_with_disclaimer_16x9_final.webm
למנוטפרנים:
ef2a8e35-6b1a-41cd-b906-8b80c127ae8d-סרטונים.zip
זמינות:
בשלב הזה המודל מוגדר כקוריוז מחקרי (עדיין יש זליגות ויזואליות בסימולציות ארוכות), ויפתח בשבועות הקרובים למפתחים ולמנויי Google AI Ultra.

|| מקור - https://www.ynet.co.il/digital/technews/article/hyiksllafx#!/replace

https://deepmind.google/blog/genie-4-a-new-generation-of-world-simulation/ ||‎⁨סרטונים⁩.zip

מחקר מרתק: מה ChatGPT עושה למוח שלכם?

מחקר של מעבדת המדיה ב-MIT בדק 54 סטודנטים בעת כתיבת חיבורים:

• כתיבה עצמאית: הפיקה את הפעילות המוחי הגבוהה ביותר.
• חיפוש בגוגל: הראה פעילות מתונה.
• שימוש ב-ChatGPT: הוביל לפעילות המוחית הנמוכה ביותר.
  בנוסף, כעבור דקות ספורות מתום הכתיבה, 15 מתוך 18 משתמשי ChatGPT לא הצליחו לזכור ולצטט אפילו משפט אחד ממה שכתבו.
  איך ליהנות מה-AI בלי לפגוע בחשיבה?

1. קוראים ומבינים כל תשובה שמקבלים.
2. מגדירים מטרה ברורה לפני כל פנייה לסוכן.
3. קוראים ספר פיזי בערב לאימון הזיכרון והדמיון.

למחקר המלא: Your Brain on ChatGPT - MIT Media Lab

מאמן ה-AI של צוקרברג

למארק צוקרברג יש את המשאבים לשכור את המאמנים הטובים בעולם, אך באימוני ה-MMA שלו הוא משלב סוכן AI מבית מטא. מצלמות בחדר האימונים מנתחות את התנועות שלו (אגרוף, קיקבוקסינג וקרקע) ומספקות משוב בין הסיבובים, תוך הצלבת נתונים עם טבעת השינה שלו. המשוב לעיתים קשוח – כולל שליחת תמונה שלו שוכב על המזרן עם הערה שהוא "התעצל".
מבחינת ידע, ה-AI כבר מוביל: מחקר מ-2026 מראה ש-ChatGPT סיפק תשובות מדויקות ומדעיות יותר ממאמנים מוסמכים ב-6 מתוך 9 שאלות כושר. אך במבחן התוצאה, המצב הפוך: ניסוי קליני של 12 שבועות הוכיח שמתאמנים שלוו על ידי מאמן אנושי התחזקו משמעותית יותר ממאמני AI, משום שביצוע דורש גם מחויבות ומוטיבציה אישית.
הפתרון הוא שילוב: ניתוח טכני ראשוני בעזרת ראייה ממוחשבת (כמו Gemini) לצד ליווי ודיוק של מאמן אנושי.

עדכון רלוונטי מאוד:

מחקר מעניין: כותבים ל-AI בעברית? זה עולה לכם עד פי 3 טוקנים

מחקר חושף כיצד האופן שבו מודלי שפה מעבדים טקסט מייקר משמעותית את השימוש בהם. אמ;לק: תעברו לאנגלית.
כשאנחנו משתמשים במודלי שפה גדולים, בין אם דרך הצ'אט או באמצעות API, אתם בטח כבר יודעים שהמנוע מאחורי הקלעים לא קורא מילים כמו בני אדם. במקום זאת, הוא מפרק את הטקסט ליחידות מידע קטנות שנקראות טוקנים, שמשמשות את מעבדות ה-AI גם לצורך תמחור השירותים שלהן.
דוח של קבוצת המחקר CLEAR שופך אור על תופעה, שזכתה לכינוי "מס טוקנים". צוות החוקרים גילה כי מנגנוני הטוקניזציה אומנו בעיקר על אנגלית ושפות בעלות כתב לטיני, ולכן הם מתקשים להתמודד עם שפות אחרות. התוצאה היא שמשפט פשוט יעלה למשתמש בשפות זרות הרבה יותר מאשר למשתמש באנגלית, למרות שהמשמעות או התשובה זהה לחלוטין. כך למשל טקסט באמהרית עלול לדרוש עד פי שישה יותר טוקנים מאשר באנגלית במודל כמו GPT-5.
החוקרים בדקו את יעילות הטוקניזציה של המודלים המובילים בשוק ב-200 שפות שונות. בעוד שב-20 השפות הנפוצות ביותר ברשת הפערים יחסית נסבלים, בשאר השפות הפער יכול לזנק לעד פי 17.
המשמעות עבור המפתחים היא לא רק חשבון ענן מנופח יותר, אלא גם זמני תגובה איטיים יותר ופגיעה בחלון הקונטקסט של המודל – שיכול להכיל פחות מידע לפני שהוא מתחיל לאבד נתונים ולהזות.
נקודה מעניינת בשבילנו, דוברי העברית, שעולה מהמחקר היא המיקום של העברית. למרות הנוכחות הדיגיטלית שלה (מקום 32 בדירוג), במודל Llama 3.3 של מטא, למשל, עלות הטוקנים בעברית תהיה גבוהה פי 3 לעומת טוקנים בעיבוד טקסטים באנגלית – שהיא השפה הזולה ביותר. כלומר, למרות שהעברית פופולרית יחסית, הפעולה של חלק מהטוקנייזרים והמודלים לא יעילה. הנתונים האלו רלוונטיים גם למשתמשים פרטיים, וגם למפתחים בשוק המקומי שלנו.
מבחינת ציונים כוללים, רוב המודלים הגדולים לא מככבים. מודלים של גוגל כמו Gemini 3.8 Flash ו-Gemma 4 זכו לציון סביר יחסית, אך מודלים פופולריים אחרים כמו GPT-5 של חברת OpenAI ו-Command A+ של Cohere קיבלו ציון נכשל עם פערים של כמעט פי 14 בעלויות. מודל התרגום הייעודי NLLB של מטא הוא היחיד שזכה בציון המקסימלי.
החוקרים מסכמים וטוענים שבסופו של דבר מדובר בבחירה הנדסית שניתן לפתור. עד שמעבדות הפיתוח ישנו את הארכיטקטורה שלהן, הפתרון המהיר ביותר לדבריהם הוא מעבר למודל תמחור לפי תווים במקום טוקנים. צעד כזה יבטל את האפליה הכלכלית באופן מיידי, ויאפשר תחרות הוגנת יותר בכלכלה החדשה.

Spoiler

"לחצנו Scan וחיכינו": כלי AI בקוד פתוח סידר לחוקרים ישראלים חצי מיליון דולר

השניים פיתחו מערכת AI לאיתור חולשות אבטחה, מדווחים על באונטי של 500 אלף דולר שאושר להם על חולשה אחת. לדבריהם, המערכת פעלה כמעט ללא התערבות אנושית ומנעה גניבה פוטנציאלית של 100 מיליון דולר
בתחילת השנה סיפרנו לכם על הראל רום וגבריאל בלקו, שני ישראלים שפיתחו מערכת מבוססת AI לאיתור חולשות אבטחה וגרפו באמצעותה חצי מיליון דולר במצטבר מתוכניות Bug Bounty שונות. השיא הקודם שלהם עמד על 250 אלף דולר עבור חולשה בודדת, אבל לאחרונה שברו השניים את השיא של עצמם והכפילו את הסכום – עם באונטי על סך 500 אלף דולר – עבור חולשה אחת בלבד.

100 מיליון דולר היו בסיכון
בלקו ורום שיתפו ברשתות החברתיות את ההישג, וסיפרו שהחולשה שהצליחו לאתר הייתה עלולה לאפשר לתוקפים לשים יד על כ-100 מיליון דולר. זהות המערכת שנבדקה ופרטיו הטכניים של הבאג נשארים כרגע חסויים, הן בשל כללי האסגרה המקובלים והן משום שהתשלום אושר, אבל טרם הועבר.

מעבר למספרים האסטרונומיים, החלק המעניין באמת הוא האופן שבו הבאג צף. בלקו מציין כי מי שעמד מאחורי הגילוי הוא כלי ה-AI שפיתחו השניים, Open-Kritt. המערכת לא עצרה באיתור החולשה: היא ניתחה בעצמה את פוטנציאל הנזק, חישבה שסכום של כ-100 מיליון דולר נמצא בסכנה, ואף ניסחה את דוח המחקר המלא שהוגש לתוכנית הבאונטי. התפקיד של החוקרים האנושיים? לדברי בלקו: "לחצנו Scan, חיכינו. ואז הגשנו את הדיווח המוגמר". אבל לפני שאתם רצים להוריד את הכלי ולהתחדש בכמה iPhone Duo של הבוקר, בלקו ממהר להבהיר שמדובר בבדיחה, ושמאחורי הקליק הבודד עומדת עבודת פיתוח מסיבית שהכשירה את המערכת לפעול בקלות כזו.

מעבר לרשימות המוכרות
היבט מעניין נוסף נוגע למתודולוגיה: החולשה לא נחשפה באמצעות תהליך מוגדר מראש לזיהוי באגים ספציפיים, אלא דרך Workflow כללי למדי. בלקו מסביר כי השניים מתמקדים ביצירת תהליכי מחקר רוחביים שאינם כובלים את מודלי ה-AI לתבניות מוכרות או לרשימות מוגדרות מראש של חולשות. המטרה היא לתת למודלים לזהות ליקויים שחורגים מהקטגוריות השגרתיות. לדבריו, ההישג ממחיש לא רק את יכולות מודלי ה-AI כיום, אלא בעיקר את החשיבות הקריטית של סביבת העבודה ותהליכי המחקר הנבנים סביבם, שמאפשרים להם לחקור מערכות מורכבות באופן עצמאי.

הכלי שאחראי לגילוי זמין עכשיו לכולם
אם השם של הכלי נשמע לכם מוכר, זה משום שסיקרנו אותו כאן כבר בינואר. בשיחה עם גיקטיים הסביר אז רום כי השאיפה הייתה לייצר מערכת שתשכפל את צורת המחשבה של בלקו – חוקר האבטחה בצמד – ותדע לחפש חולשות בסקייל רחב. המערכת רותמת סוכני AI ומודלי שפה כדי לסרוק בסיסי קוד, לאתר נקודות תורפה, למפות נתיבי תקיפה אפשריים ולאמת את הממצאים בשטח.

מאז, השניים החליטו לשחרר גרסת קוד פתוח בשם Open-Kritt, הזמינה ב-GitHub תחת רישיון AGPL-3.0. מדובר בפלטפורמת מחקר Self-Hosted המאפשרת להריץ סריקות על מאגרי קוד מקומיים או מרוחקים, תוך הישענות על סוכנים מבוססי Claude Code, Codex או Grok Build. במקום לזרוק בסיס קוד שלם לתוך מודל בתקווה שיימצא משהו, המערכת מפרקת את המחקר למשימות מקביליות, קטנות ומדויקות. היא מאפשרת לבנות Workflows מותאמים אישית, לאמת ממצאים באמצעות סקריפטים, להפיק POCs, לסנן כפילויות ולתעדף חולשות לפי רמת החומרה. בסיום התהליך אפשר לייצא דוחות מסודרים, כאשר המשתמשים מחברים בעצמם את החשבונות וספקי המודלים המועדפים עליהם. הכלי כולו נשען על הניסיון שנצבר במערכת הפנימית, וכעת חוקרים ומפתחים יכולים להוריד, להרים ולהתאים אותו לצרכים שלהם.

@יעב-ץ עדכנתי

OpenAI קיצרה פי 12 את זמן קריאת הנתונים מאחורי ChatGPT

OpenAI חושפת כיצד הרחיבה את פלטפורמת האחסון Habitat, המבוססת על Azure Cosmos DB ומחזיקה יותר מ-500 פטה-בייט. אחרי מעבר מריבוי דיירים לבידוד וחזרה, שיתוף פעולה הנדסי הדוק עם מיקרוסופט, שכבת מטמון ושכתוב ב-Rust הורידו את זמן הקריאה החציוני מכ-120 לכ-10 אלפיות שנייה. בהמשך מתוכננת מערכת אחסון פנימית בקנה מידה של אקסה-בייט.
פרטים מלאים בספויילר:

Spoiler

אורקל תשקיע מיליארד דולר כדי ששותפיה ימכרו יותר פתרונות בינה מלאכותית

אורקל תשקיע מיליארד דולר במשך ארבע שנים ברשת השותפים שלה, כדי לסייע להם לענות על הביקוש הגובר לפתרונות בינה מלאכותית. ההשקעה כוללת הכשרות, תמיכה טכנית, מימון מעבר לענן ושיתוף פעולה שיווקי, ונועדה להרחיב את טווח המכירות של החברה בתחרות מול ענקיות הענן.

אורקל הודיעה על התחייבות להשקיע מיליארד דולר בפריסה של ארבע שנים ברשת השותפים העסקיים שלה. מטרת ההשקעה היא לסייע לשותפים לנצל את הביקוש הגובר של לקוחות לפתרונות ולשירותים מבוססי בינה מלאכותית. ההכרזה נמסרה במסגרת כנס Oracle AI World, האירוע המרכזי של החברה בתחום.

מה כוללת ההשקעה
התקציב מיועד להטבות חדשות ומורחבות בתוכנית השותפים של החברה, Oracle PartnerNetwork. בין היתר מדובר בהכשרות והסמכות, בתמיכה טכנית, בסביבות פיתוח ובדיקה, במימון להעברת לקוחות לענן, בשיתוף פעולה בשיווק ובמכירות, ובהפצה מסחרית דרך חנות היישומים של החברה, Oracle Marketplace.

לפי אורקל, השותפים יקבלו תמיכה בבניית הצעות ערך ייחודיות, כמו יישומים ייעודיים, ממשקי שילוב בין מערכות וסוכני בינה מלאכותית. הם ייהנו גם מליווי במכירות משותפות עם אורקל, בביצוע פרויקטים אצל לקוחות ובשמירה על הצלחה מתמשכת, בין השאר באמצעות כלים כמו Oracle AI Success Navigator.

מי נכלל ברשת השותפים
האקוסיסטם של אורקל רחב ומגוון. הוא כולל חברות אינטגרציה, ספקי תוכנה עצמאיים, ספקי ענן ושירותים מנוהלים, מפיצים, משווקים וחברות ייעוץ. כל אלה פועלים סביב מוצרי הליבה של החברה: חבילת היישומים העסקיים Oracle Fusion Applications, מסד הנתונים Oracle Database, תשתית הענן Oracle Cloud Infrastructure ושירותי הבינה המלאכותית הנלווים.

מארק הורה, נשיא חטיבת התפעול הגלובלי בשטח של אורקל, אמר כי השותפים מרחיבים את טווח המכירות של החברה ואת יכולת האספקה שלה, ובמקביל מביאים חדשנות משלהם. לדבריו, הדבר מאפשר לאורקל להגיע ליותר לקוחות ולספק פתרונות בהיקף רחב.

לאה יומטוביאן, סגנית נשיא בכירה לאסטרטגיית שותפים, מכירות ותפעול, הסבירה כי התוכנית נבנתה כך שתתאים למודלים העסקיים השונים של השותפים. לדבריה, היא מעניקה להם יותר חופש בבחירת הדרך שבה הם בונים, מוכרים ומספקים פתרונות עם אורקל, ומביאה ללקוחות מומחיות ממוקדת יותר.

למה זה חשוב
המהלך משקף מגמה רחבה בשוק התוכנה הארגונית: הטמעת בינה מלאכותית אצל לקוחות עסקיים מחייבת התאמה, שילוב במערכות קיימות וליווי מקצועי, ויצרניות התוכנה הגדולות אינן יכולות לספק את כל אלה בכוחות עצמן. השותפים, ובראשם חברות האינטגרציה והייעוץ, הם במקרים רבים הגורם שמתרגם את הטכנולוגיה לפרויקט עובד אצל הלקוח.

ההשקעה מגיעה בתקופה שבה אורקל מתחרה על נתח בשוק הענן מול Amazon Web Services, Microsoft Azure ו-Google Cloud. חיזוק רשת השותפים, ובמיוחד מימון העברת לקוחות לענן ועידוד פיתוח סוכני בינה מלאכותית על גבי התשתית שלה, עשוי לסייע לחברה להאיץ את אימוץ השירותים שלה בקרב ארגונים.

הבחירה להתחייב לסכום מוגדר על פני ארבע שנים מאותתת לשותפים על מחויבות ארוכת טווח, ועשויה לעודד אותם להשקיע משאבים בפיתוח פתרונות ייעודיים לפלטפורמה של אורקל. עם זאת, החברה לא פירטה כיצד יחולק התקציב בין רכיבי התוכנית השונים.
מקור:
https://il.tipranks.com/news/the-fly/oracle-to-invest-1b-in-partner-ecosystem-thefly-news