Google ha limitato l’accesso di Meta ai suoi modelli Gemini AI intorno a marzo, incapace di fornire tutta la capacità di calcolo richiesta da Meta mentre il backlog del suo cloud cresceva verso 460 miliardi di dollari.
Punti chiave:
- Google ha comunicato a Meta intorno a marzo che non poteva fornire tutta la capacità Gemini che voleva acquistare.
- La carenza ha ritardato diversi progetti interni di Meta sull’AI e ha spinto il personale a razionare i token di AI.
- Il backlog ordini di Google Cloud è quasi raddoppiato a 460 miliardi di dollari, segno che la domanda sta superando l’offerta.
Google raziona la fornitura di Gemini
Google ha informato Meta intorno a marzo che non poteva soddisfare completamente la capacità Gemini che l’azienda sperava di acquistare, secondo quanto riportato da tre persone a conoscenza dei colloqui. I limiti hanno interrotto diversi progetti interni di Meta in ambito AI, alcuni legati al codice, agli strumenti pubblicitari e alla moderazione dei contenuti su Facebook e Instagram. I manager hanno detto agli ingegneri di usare con più parsimonia i token di AI, le unità che misurano l’utilizzo dei modelli.
Anche altri clienti di Google hanno avvertito la stretta, sebbene Meta abbia subito il colpo più duro perché la sua domanda superava di gran lunga quella della maggior parte dei clienti. Sia Google sia Meta hanno rifiutato di commentare i termini.
A maggio il colosso della ricerca ha reso ufficiali i limiti, imponendo tetti d’uso su tutte le sue app Gemini. L’accesso ora cresce in base alla capacità disponibile, non in base a quanto un cliente è disposto a spendere. Questo singolo cambiamento ha riscritto una supposizione di base sull’AI nel cloud.
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Pichai avverte sul compute
Google non ha poca domanda, ne è sommersa, ed è proprio questo che rende il tetto così controintuitivo. I ricavi del cloud hanno superato i 20 miliardi di dollari in un solo trimestre per la prima volta, in aumento di circa il 63% rispetto a un anno prima.
L’amministratore delegato Sundar Pichai ha riconosciuto le tensioni nella call sugli utili, dove ha detto che l’azienda è “limitata dal compute nel breve termine”. Per qualsiasi azienda che costruisce su piattaforme AI esterne, il messaggio è duro: un contratto enterprise firmato non garantisce più la capacità di calcolo su cui l’azienda fa affidamento, a prescindere dal prezzo.
Meta si era appoggiata a Gemini perché superava i modelli Llama interni dell’azienda nel rimuovere truffe e contenuti dannosi. Il tetto ha accelerato la sua svolta verso un primo modello interno, Muse Spark, mentre taglia migliaia di posti di lavoro e destina fino a 135 miliardi di dollari all’AI quest’anno.
La stessa situazione di Google è complessa.
Ha accettato di pagare a SpaceX circa 920 milioni di dollari al mese per circa 110.000 GPU Nvidia, una soluzione tampone che diversi media hanno confermato. Per ogni dollaro di domanda impegnata, l’azienda spende solo circa 40 centesimi in nuova capacità, quindi il divario continua ad allargarsi invece di ridursi.
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