Según el Financial Times, citando a personas familiarizadas con el asunto, Google advirtió a Meta alrededor de marzo de este año que ya no podía satisfacer sus necesidades de potencia y capacidad informática a gran escala para el modelo Gemini, lo que obligó al gigante social a reducir su uso y retrasar múltiples proyectos internos de IA. Las restricciones pertinentes aún continúan. Meta ha pedido a los empleados internos que "vigilen de cerca" el consumo de tokens de IA y utilicen un enfoque más restringido para llamar las entradas, salidas y el uso general del modelo. Esto contrasta marcadamente con la actitud de la empresa de promover vigorosamente internamente e incluso "exigir" el uso de IA en ciertos escenarios durante el año pasado.
El informe señala que, aunque Meta ha invertido mucho en la construcción de su propio modelo de código abierto Llama en los últimos años, y el director ejecutivo Mark Zuckerberg ha declarado continuamente que la IA se convertirá en la plataforma central de próxima generación de la empresa, Meta en realidad depende en gran medida de Gemini de Google en muchos vínculos comerciales clave. Según personas familiarizadas con el tema, Meta utiliza Gemini ampliamente en escenarios como servicio al cliente, chatbots de anunciantes, generación de códigos, eliminación de contenido sospechoso o dañino y detección de fraude, y fue seleccionada como la solución interna preferida precisamente porque su rendimiento es mejor que el propio modelo de Meta; Al mismo tiempo, Claude de Anthropic también compite y lo utiliza en algunos negocios.
La reducción de la oferta por parte de Google no sólo afecta a Meta, sino también a otros clientes que utilizan Google Cloud y Gemini, pero Meta se destaca porque la demanda es mucho mayor que la de clientes similares. A diferencia de Google, Microsoft y Amazon, Meta no opera su propio negocio de computación en la nube, lo que significa que, además de sus sistemas internos de inteligencia artificial de desarrollo propio, debe comprar potencia informática externa y servicios de modelos de sus competidores. En el contexto de una rápida expansión de la demanda interna, este problema de dependencia estructural se amplifica aún más.
Para hacer frente a la creciente demanda de IA, Google ha seguido aumentando la inversión en centros de datos y hardware dedicado en los últimos años. Los ingresos trimestrales de su negocio de nube han superado los 20 mil millones de dólares estadounidenses y su cartera de pedidos pendientes se acerca a los 460 mil millones de dólares estadounidenses, lo que demuestra que la demanda general del mercado de energía informática supera con creces la capacidad de producción existente. Google dijo que su modelo propio procesó más de 16 mil millones de tokens por minuto a través de llamadas API directas, un aumento de aproximadamente el 60% con respecto al trimestre anterior. Esto también confirmó desde el lado que en la etapa de comercialización de modelos grandes, la potencia y la capacidad informática se están convirtiendo en recursos clave para cuellos de botella.
Meta está intentando resolver el mismo problema por otro camino: por un lado, la empresa está ampliando su propio centro de datos y, por otro, está trabajando con Broadcom para desarrollar chips de aceleración MTIA personalizados, con la esperanza de reducir gradualmente su dependencia de proveedores de servicios y modelos en la nube como Google en el futuro. Tras el revés en su apuesta por el Metaverso, Meta necesita urgentemente establecer una narrativa de "próxima plataforma" en el campo de la IA. Este incidente de ser "limitado" debido a la excesiva dependencia de modelos externos también expuso sus deficiencias y urgencia en la infraestructura y el diseño de la potencia informática.