Google обмежила доступ Meta до своїх моделей Gemini AI приблизно в березні, не маючи змоги надати обчислювальні потужності, яких вимагала Meta, навіть попри те, що хмарний беклог компанії зріс до приблизно $460 млрд.
Ключові моменти:
- Google повідомила Meta приблизно в березні, що не може надати повний обсяг потужностей Gemini, який та хотіла придбати.
- Нестача ресурсів затримала кілька внутрішніх AI‑проєктів Meta і змусила співробітників нормувати AI‑токени.
- Беклог замовлень Google Cloud майже подвоївся до $460 млрд — ознака того, що попит випереджає пропозицію.
Google нормує постачання Gemini
Google повідомила Meta приблизно в березні, що не може повністю задовольнити обсяг потужностей Gemini, які компанія розраховувала придбати, як розповіли троє людей, знайомих із переговорами, повідомили. Обмеження зірвали роботу кількох внутрішніх AI‑проєктів Meta, частина з яких була пов’язана з інструментами програмування, реклами та модерації контенту у Facebook та Instagram. Менеджери сказали інженерам використовувати AI‑токени — одиниці вимірювання використання моделей — більш ощадливо.
Інші клієнти Google також відчули тиск, але саме Meta зазнала найсильнішого удару, оскільки її попит набагато перевищував потреби більшості замовників. І Google, і Meta відмовилися коментувати умови.
У травні пошуковий гігант формалізував обмеження, запровадивши ліміти використання в усіх своїх застосунках Gemini. Доступ тепер масштабується відповідно до наявної потужності, а не до того, скільки клієнт готовий витратити. Ця єдина зміна перекроїла базове припущення про хмарний AI.
Також читайте: Bitcoin утримує $62K, тоді як HYPE та ADA запускають криптовідновлення на вихідних
Пічаї попереджає про дефіцит обчислень
У Google немає проблем із попитом — компанія потопає в ньому, що й робить обмеження таким парадоксальним. Дохід хмарного підрозділу вперше перевищив $20 млрд за квартал, зрісши приблизно на 63% у річному вимірі.
Генеральний директор Сундар Пічаї визнав напруження під час обговорення результатів, де він заявив, що компанія «обмежена в обчисленнях у короткостроковій перспективі». Для будь‑якої фірми, що будує сервіси на зовнішніх AI‑платформах, це послання звучить жорстко. Підписаний корпоративний контракт більше не гарантує обчислювальні ресурси, під які компанія планує свою діяльність, незалежно від ціни.
Meta покладалася на Gemini, оскільки ці моделі краще за власні Llama компанії виявляли шахрайські та шкідливі пости. Обмеження прискорили її перехід до першої внутрішньої моделі, Muse Spark, тоді як компанія скорочує тисячі робочих місць і планує спрямувати до $135 млрд у AI цього року.
У самій Google проблема також глибока.
Вона погодилася платити SpaceX приблизно $920 млн на місяць за близько 110 000 GPU від Nvidia — тимчасове рішення, яке кілька видань підтвердили. На кожен долар законтрактованого попиту компанія витрачає лише близько 40 центів на нові потужності, тож розрив продовжує зростати, а не скорочуватися.
Читайте далі: Claude Fable 5 для кодування показав проблему з роутером, а не деградацію моделі