A mesterséges intelligencia-fejlesztésben a verseny új szakaszába lépett: egyre kevésbé csak a modellek teljesítménye számít, és egyre inkább az a kérdés, ki képes elegendő számítási kapacitást biztosítani. Ennek újabb bizonyítéka, hogy a Google kénytelen volt korlátozni a Meta hozzáférését a Google Gemini mesterségesintelligencia-modelljeihez, mert a Meta olyan nagyságrendű kapacitást kért, amelyet a Google már nem tudott teljesíteni.
A Financial Times szerint a Google márciusban jelezte a Meta felé, hogy nem képes teljesíteni a Gemini-modellekhez kapcsolódó összes kérést. Azóta érvényben lévő korlátozások több Meta házon belüli mesterségesintelligencia-fejlesztést is késleltettek. A hatás különösen figyelemre méltó, mert mindkét vállalat — Google és Meta — évi több tízmilliárd dollárt költ adatközpontokra, AI-chipekre és kapcsolódó infrastruktúrára, mégsem tudnak lépést tartani a felfokozott kereslettel.
A Meta a Gemini-modelleket több belső rendszerében használja: a modellek segítik a csalások kiszűrését, a káros tartalmak automatikus eltávolítását, az ügyfélszolgálati chatbotok működtetését, a hirdetési rendszereket, valamint programozási feladatokat is támogatnak. A vállalat eredetileg azért választotta a Google modelljeit, mert egyes területeken jobb teljesítményt nyújtottak a Meta saját, Llama nevű nyílt forráskódú modelljénél.
A Financial Times megjegyzi, hogy nemcsak a Meta, hanem más Google-ügyfelek is éreztek kapacitáskorlátokat, bár jóval kisebb mértékben; a Meta kiemelkedően nagy igényei tették őket a leginkább érintetté. A Google vezetése korábban elismerte, hogy jelenleg hiány mutatkozik számítási kapacitásból, és Sundar Pichai vezérigazgató szerint a Google Cloud bevételei magasabbak lehetnének, ha több infrastruktúra állna rendelkezésre.
A Google ezért aktívan próbál új adatközponti kapacitásokat bevonni: a hónap elején havi 920 millió dollár (mintegy 315 milliárd forint) értékű megállapodást kötött Elon Musk SpaceX vállalatával további számítási kapacitás bérlésére.
A kapacitáskorlátok miatt a Meta egyre inkább saját fejlesztésű modelljeire támaszkodna. A vállalat az elmúlt hónapokban előnyben részesíti az új Muse Spark nevű modellt, amelyet a Google Gemini közvetlen versenytársának tartanak. Mark Zuckerberg vezérigazgató korábban bejelentette, hogy a Meta 2028-ig összesen 600 milliárd dollárt (nagyjából 205 ezer milliárd forint) fordít amerikai mesterségesintelligencia-infrastruktúra kiépítésére, hogy csökkentse a külső szolgáltatóktól való függését és saját adatközpont-hálózatával támogassa a következő generációs mesterséges intelligencia működését.
A történet rámutat: az AI-versenyben a modellek képessége mellett a skálázható, gyorsan hozzáférhető számítási kapacitás vált stratégiai korlátnak, és ennek hiánya közvetlen hatással van nagy technológiai vállalatok termékfejlesztésére és üzemeltetésére.
