Google restringiu o acesso da Meta aos seus modelos de IA Gemini por volta de março, incapaz de fornecer a capacidade de computação que a Meta queria, mesmo enquanto o backlog de sua nuvem se aproximava de US$ 460 bilhões.
Pontos-chave:
- O Google informou à Meta, por volta de março, que não poderia fornecer toda a capacidade de Gemini que ela queria comprar.
- A falta de capacidade atrasou vários projetos internos de IA da Meta e levou as equipes a racionar tokens de IA.
- O backlog de pedidos do Google Cloud quase dobrou para US$ 460 bilhões, sinal de que a demanda está superando a oferta.
Google raciona o fornecimento de Gemini
O Google informou à Meta, por volta de março, que não poderia atender totalmente à capacidade de Gemini que a empresa esperava comprar, relataram três pessoas familiarizadas com as conversas. Os limites atrapalharam vários projetos internos de IA da Meta, alguns ligados a ferramentas de código, publicidade e moderação de conteúdo no Facebook e Instagram. Gestores disseram a engenheiros que usassem tokens de IA, as unidades que medem o uso de modelos, com mais parcimônia.
Outros clientes do Google também sentiram a pressão, embora a Meta tenha sofrido o impacto mais forte porque sua demanda ficou muito acima da maioria dos clientes. Tanto o Google quanto a Meta se recusaram a comentar os termos.
Em maio, a gigante de buscas formalizou os limites, impondo tetos de uso em seus aplicativos Gemini. O acesso agora escala conforme a capacidade disponível, não conforme o quanto o cliente está disposto a gastar. Essa única mudança reescreveu um pressuposto básico sobre IA em nuvem.
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Pichai alerta sobre computação
O Google não está com falta de demanda; está afogado nela, o que torna o limite tão contraintuitivo. A receita de nuvem ultrapassou US$ 20 bilhões em um único trimestre pela primeira vez, alta de cerca de 63% em relação ao ano anterior.
O diretor‑executivo Sundar Pichai reconheceu a pressão na teleconferência de resultados, em que disse que a empresa está “limitada em computação no curto prazo”. Para qualquer empresa que constrói sobre plataformas de IA de terceiros, a mensagem é dura. Um contrato corporativo assinado já não garante a capacidade de computação em torno da qual a empresa se planeja, independentemente do preço.
A Meta vinha contando com o Gemini porque ele superava os modelos Llama da própria empresa na remoção de golpes e conteúdo nocivo. O limite acelerou sua guinada para um primeiro modelo interno, o Muse Spark, à medida que corta milhares de empregos e direciona até US$ 135 bilhões para IA neste ano.
O próprio aperto do Google é profundo.
A empresa concordou em pagar à SpaceX cerca de US$ 920 milhões por mês por cerca de 110 mil GPUs Nvidia, um paliativo que vários veículos confirmaram. Para cada dólar de demanda contratada, a empresa gasta apenas cerca de 40 centavos em nova capacidade, de modo que a lacuna continua se ampliando em vez de se fechar.
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