Согласно отчету Financial Times, Google ограничил доступ Meta к своим моделям Gemini AI из-за ограничений вычислительных мощностей. Это ограничение существенно повлияло на Meta, вынудив компанию проинструктировать сотрудников более эффективно использовать токены AI. Meta также переносит рабочие нагрузки с Gemini на собственную модель Muse Spark, чтобы уменьшить зависимость от внешних поставщиков ИИ.
Изначально Meta зависела от Gemini в таких задачах, как модерация контента и процессы безопасности, из-за ее более высокой производительности по сравнению с моделями Meta с открытым исходным кодом Llama. Ограничив доступ к Gemini, Meta ускоряет переход на Muse Spark, который она запустила в рамках своего подразделения Superintelligence Labs. Эти изменения сигнализируют об усилиях Meta по разработке внутренних альтернатив для основных рабочих нагрузок.
В ответ на растущий спрос на Gemini Enterprise Google платила SpaceX 920 миллионов долларов в месяц за доступ к 110 000 графических процессоров Nvidia, что называется «мостовой мощностью». Это партнерство подчеркивает нехватку вычислительных ресурсов, которая меняет отношения в технологической отрасли. Несмотря на то, что Google владеет значительным объемом инфраструктуры искусственного интеллекта и прогнозирует капитальные затраты на сумму более 180 миллиардов долларов на 2023 год, Google по-прежнему не может удовлетворить все потребности клиентов и ограничивает доступ к своим моделям.
Ранее Meta сократила 8000 рабочих мест, чтобы сосредоточиться на инициативах в области искусственного интеллекта, и с тех пор переназначила 7000 сотрудников на должности, сосредоточенные на искусственном интеллекте. Ограничения на Gemini подтолкнули Meta к расширению своих внутренних возможностей в решающий момент, когда спрос на вычислительные ресурсы ИИ превышает доступную инфраструктуру. Другие компании, такие как Anthropic, аналогичным образом ищут ресурсы у SpaceX для поддержки своей деятельности, подчеркивая более широкую проблему ограничений поставок в секторе искусственного интеллекта.
Текущая ситуация отражает серьезное препятствие на пути бума искусственного интеллекта, когда рост спроса на вычислительную мощность опережает развитие инфраструктуры. Эта тенденция показывает, что ограничения, с которыми сталкиваются крупные компании при доступе к моделям ИИ, являются не просто результатом алгоритмических проблем, но и обусловлены физической инфраструктурой, необходимой для поддержки растущего потребления.
<час />
