הטכניון דורג היום (שלישי) במקום הראשון בישראל, במקום ה-25 בעולם, ובמקום הרביעי באירופה במדד חדש בשם "תפוקת בינה מלאכותית" (AI Production Capacity), שנערך על ידי פירמת יחסי הציבור האמריקאית 5W.
כמוסד האקדמי המוביל בישראל להנדסה, הטכניון רושם הישג מרשים ומקדים אוניברסיטאות עילית רבות בעולם, ובולט במיוחד ביזמות של בוגרים ובהשתלבותם בתעשיית ה-AI. ישראל כולה מיוצגת בכבוד עם שני מוסדות בטופ 30 – הטכניון במקום 25, ואוניברסיטת תל אביב במקום 28.
נשיא הטכניון, פרופ' אורי סיון, הדגיש כי למרות נחיתות במשאבים לעומת האוניברסיטאות האמריקאיות הגדולות, הטכניון נמצא בצמרת העולמית בזכות הון אנושי איכותי, חדשנות מחקרית ושילוב נכון של AI במסלולי הלימוד ובתעשייה.
סיון מסר כי "חוקרי הטכניון היו מחלוצי העיסוק בלמידה חישובית וכך סללו את הדרך להובלה בתחום ה-AI בכללו. מגמה זו ניכרת גם במקום שתופס ה-AI במסלולי הלימוד בטכניון ובחיבור שנוצר בתחום זה עם התעשייה בארץ ובעולם. אין ספק שכלי AI חיוניים בעולם התעסוקה כיום, ואנחנו מקנים אותם לסטודנטים שלנו לצד הידע הבסיסי במתמטיקה, במדע ובהנדסה".
נשיא הטכניון הוסיף ש"תחום ה-AI הוא התחום החם ביותר כיום, וגם בו הטכניון ניצב בחזית הגלובלית. הישגים אלה הם תוצאה של פעולה אסטרטגית מתמשכת ומושכלת שמימושה לא היה אפשרי בלעדי ההון האנושי המעולה שמרכיב את משפחת הטכניון: חברי סגל ומרצים, ההנהלה על כל ענפיה, הסטודנטים, הסגל המנהלי, הבוגרים המצוינים שלנו וכמובן ידידינו ברחבי העולם".
על המדד והדירוג העולמי:
המדד החדש, 5W AI Higher Education Index 2026, אינו בודק איכות אקדמית כללית, אלא מתמקד במקום שבו מייצרים בפועל AI באוניברסיטאות ברחבי העולם (הרשימה מתמקדת ב-50 מוסדות).
בראש הדירוג עומדות סטנפורד במקום ה-1, MIT במקום ה-2 וקרנגי מלון (Carnegie Mellon) במקום ה-3. לשם השוואה, אוניברסיטת הרווארד הידועה מוקמה במקום ה-17 בלבד. לפי נתוני הדוח, הטכניון אף מקדים את הרווארד בשני מדדי משנה מרכזיים: אחוז חברי הסגל והבוגרים בתעשיות ה-AI, ויזמות בקרב בוגרים – נתון הממחיש כי כסף רב ויוקרה היסטורית לבדם אינם מספיקים כדי להוביל בייצור טכנולוגיות AI בחזית המדע.
ששת הממדים שנבדקו בדירוג:
-
צפיפות מעבדות חזיתיות: נוכחות בוגרים וחברי סגל בחברות מובילות כמו OpenAI, אנתרופיק (Anthropic), Google DeepMind ו-xAI.
-
תפוקת מחקר ב-AI (AI Research Output): כמות הפרסומים בכנסים מובילים (כמו NeurIPS, ICML), מדד ה-h-index של חוקרים מובילים, ורישום פטנטים.
-
עומק תוכנית הלימודים: קיומם של תארים ייעודיים ב-AI ושילוב בינה מלאכותית בתוכניות לימוד במשפטים, עסקים ורפואה.
-
צינור מייסדים והון (Founder and Capital Pipeline): מספר הבוגרים שהקימו חברות AI שגייסו מעל 10 מיליון דולר, סך הון הסיכון שגויס, ומספר חברות ה"יוניקורן" (בשווי של מעל מיליארד דולר).
-
תשתיות מחשוב: כמות מעבדים בקמפוס, שותפויות מחקר עם ענקיות טכנולוגיה (מיקרוסופט, גוגל, אמזון, אנבידיה), ומימון ממשלתי.
-
נתח אזכורים במערכות AI: בדיקה כיצד מנועי בינה מלאכותית ממליצים על האוניברסיטאות השונות בשאילתות שונות.
