Google ograniczyło dostęp Meta do swoich modeli Gemini AI około marca, nie będąc w stanie dostarczyć mocy obliczeniowej, jakiej Meta oczekiwała, nawet gdy zaległości w chmurze rosły w kierunku 460 miliardów dolarów.
Kluczowe punkty:
- Google poinformowało Meta około marca, że nie może dostarczyć pełnej pojemności Gemini, jaką firma chciała kupić.
- Niedobór opóźnił kilka wewnętrznych projektów AI Meta i zmusił pracowników do racjonowania tokenów AI.
- Zaległe zamówienia Google Cloud niemal podwoiły się do 460 miliardów dolarów, co pokazuje, że popyt przewyższa podaż.
Google racjonuje podaż Gemini
Google poinformowało Meta około marca, że nie jest w stanie w pełni zaspokoić zapotrzebowania firmy na pojemność Gemini, jaką zamierzała kupić, jak poinformowały trzy osoby zaznajomione z negocjacjami. Ograniczenia zakłóciły kilka wewnętrznych projektów AI Meta, w tym związanych z programowaniem, narzędziami reklamowymi i moderacją treści na Facebooku i Instagramie. Menedżerowie kazali inżynierom oszczędniej korzystać z tokenów AI, jednostek mierzących użycie modeli.
Inni klienci Google również odczuli presję, choć Meta przyjęła na siebie najmocniejszy cios, ponieważ jej popyt znacząco przewyższał większość klientów. Zarówno Google, jak i Meta odmówiły komentarza na temat warunków.
W maju gigant wyszukiwania sformalizował limity, nakładając ograniczenia użycia na swoje aplikacje Gemini. Dostęp jest teraz skalowany do dostępnej pojemności, a nie do tego, ile klient jest gotów wydać. Ta jedna zmiana przeorała podstawowe założenie dotyczące chmurowej AI.
Zobacz też: Bitcoin utrzymuje 62 tys. dol., gdy HYPE i ADA rozpalają weekendowe odbicie krypto
Pichai ostrzega w sprawie mocy obliczeniowej
Google nie cierpi na brak popytu — tonie w nim, co sprawia, że limit wydaje się paradoksalny. Przychody z chmury po raz pierwszy przekroczyły 20 miliardów dolarów w jednym kwartale, rosnąc o około 63% rok do roku.
Dyrektor generalny Sundar Pichai przyznał na towarzyszącej wynikom telekonferencji, że firma jest „krótkoterminowo ograniczona mocą obliczeniową”, jak powiedział. Dla każdej firmy budującej na zewnętrznych platformach AI to mocny sygnał: podpisany kontrakt korporacyjny nie gwarantuje już mocy obliczeniowej, wokół której planuje się biznes, niezależnie od ceny.
Meta polegała na Gemini, ponieważ radziło sobie lepiej niż jej własne modele Llama w wyłapywaniu oszustw i szkodliwych treści. Limit przyspieszył zwrot w stronę pierwszego wewnętrznego modelu, Muse Spark, podczas gdy firma tnie tysiące miejsc pracy i kieruje do 135 miliardów dolarów w AI w tym roku.
Problemy Google sięgają głęboko.
Firma zgodziła się płacić SpaceX około 920 milionów dolarów miesięcznie za około 110 000 GPU Nvidia, co stanowi rozwiązanie tymczasowe, które kilka redakcji potwierdziło. Na każdego dolara zakontraktowanego popytu firma wydaje tylko około 40 centów na nową infrastrukturę, więc luka się powiększa zamiast się zmniejszać.
Przeczytaj także: Claude Fable 5: spadek wydajności w kodowaniu ujawnia problem z routerem, a nie degradację modelu