Google скоротила доступ Meta до своїх моделей штучного інтелекту Gemini, оскільки не змогла забезпечити компанію необхідним обсягом обчислювальних ресурсів. Через це частина AI-проєктів Meta зіткнулася із затримками, повідомляє Financial Times.
За інформацією видання, Google повідомила Meta, що не зможе надати весь обсяг потужностей Gemini, який компанія планувала придбати. У результаті деякі проєкти довелося відкласти, а співробітникам Meta рекомендували ефективніше використовувати AI-токени, які визначають обсяг використання моделей штучного інтелекту.
Meta виявилася не єдиною компанією, яка зіткнулася з дефіцитом ресурсів. Як зазначає Financial Times, аналогічні обмеження торкнулися й інших клієнтів Google. Водночас саме Meta постраждала найбільше, адже її попит на моделі Gemini був особливо високим.
Попри проблеми з доступом до обчислювальних потужностей, Meta продовжує активно нарощувати інвестиції у сферу штучного інтелекту. Нещодавно компанія оголосила про створення Superintelligence Labs, що стало частиною масштабної реструктуризації AI-підрозділу. Також Meta заявила про намір інвестувати сотні мільярдів доларів у розвиток інфраструктури та дослідження штучного інтелекту протягом найближчих років.
«Зі зростанням темпів розвитку штучного інтелекту, розвиток суперінтелекту стає все більш помітним. Я вважаю, що це стане початком нової ери для людства, і я повністю відданий справі зробити все необхідне, щоб Meta стала лідером», – заявив генеральний директор компанії Марк Цукерберг.
Дефіцит обчислювальних потужностей виник на тлі стрімкого зростання попиту на AI-сервіси. Під час оголошення фінансових результатів Alphabet за перший квартал генеральний директор Google Сундар Пічаї зазначив, що саме нестача обчислювальних ресурсів зараз є головним фактором, який стримує розвиток компанії.
За його словами, попри зростання виручки Google Cloud на 63% до 20 млрд доларів, компанія могла б показати ще кращі результати. Водночас портфель замовлень хмарного підрозділу Google майже подвоївся порівняно з попереднім кварталом і досяг 460 млрд доларів, що лише підтверджує масштабний попит на інфраструктуру для штучного інтелекту.
