وفقًا لصحيفة فايننشال تايمز، نقلاً عن أشخاص مطلعين على الأمر، حذرت جوجل شركة ميتا في شهر مارس من هذا العام تقريبًا من أنها لم تعد قادرة على تلبية احتياجاتها من قوة الحوسبة واسعة النطاق وقدراتها لنموذج جيميني، مما أجبر العملاق الاجتماعي على تقليل استخدامه وتأخير العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي الداخلية. القيود ذات الصلة لا تزال مستمرة. طلبت Meta من الموظفين الداخليين "مراقبة عن كثب" لاستهلاك رموز الذكاء الاصطناعي واستخدام نهج أكثر تقييدًا لاستدعاء مدخلات النموذج والمخرجات والاستخدام العام. وهذا يتناقض بشكل حاد مع موقف الشركة المتمثل في الترويج بقوة داخليًا وحتى "إلزام" استخدام الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات معينة خلال العام الماضي.
وأشار التقرير إلى أنه على الرغم من أن شركة Meta استثمرت بكثافة في بناء نموذج Llama مفتوح المصدر الخاص بها في السنوات الأخيرة، وإعلان الرئيس التنفيذي مارك زوكربيرج باستمرار أن الذكاء الاصطناعي سيصبح منصة الجيل التالي الأساسية للشركة، فإن Meta تعتمد في الواقع بشكل كبير على Gemini من Google في العديد من الروابط التجارية الرئيسية. وفقًا لأشخاص مطلعين على الأمر، تستخدم Meta برنامج Gemini على نطاق واسع في سيناريوهات مثل خدمة العملاء، وروبوتات الدردشة للمعلنين، وإنشاء الأكواد، وإزالة المحتوى المشبوه أو الضار، واكتشاف الاحتيال، وقد تم اختياره كحل مفضل داخليًا على وجه التحديد لأن أدائه أفضل من نموذج Meta الخاص؛ وفي الوقت نفسه، يتنافس كلود الأنثروبيك أيضًا ويستخدمه في بعض الشركات.
لا يؤثر تشديد العرض من جانب Google على Meta فحسب، بل يؤثر أيضًا على العملاء الآخرين الذين يستخدمون Google Cloud وGemini، لكن Meta تبرز لأن الطلب أعلى بكثير من العملاء المماثلين. وعلى عكس جوجل ومايكروسوفت وأمازون، لا تدير شركة ميتا أعمال الحوسبة السحابية الخاصة بها، مما يعني أنه بالإضافة إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي الداخلية ذاتية التطوير، يجب عليها شراء قوة حوسبة خارجية وخدمات نموذجية من المنافسين. وفي سياق التوسع السريع للطلب الداخلي، تتفاقم مشكلة الاعتماد الهيكلي هذه بشكل أكبر.
ومن أجل مواجهة الطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي، واصلت جوجل زيادة الاستثمار في مراكز البيانات والأجهزة المخصصة في السنوات الأخيرة. وقد تجاوزت إيراداتها الربع سنوية لأعمالها السحابية 20 مليار دولار أمريكي، وتقترب الطلبات غير المكتملة من 460 مليار دولار أمريكي، مما يدل على أن الطلب الإجمالي في سوق الطاقة الحاسوبية يتجاوز بكثير القدرة الإنتاجية الحالية. قالت جوجل إن نموذج الطرف الأول الخاص بها قام بمعالجة أكثر من 16 مليار رمز مميز في الدقيقة من خلال مكالمات واجهة برمجة التطبيقات المباشرة، بزيادة قدرها حوالي 60٪ عن الربع السابق. وهذا يؤكد أيضًا من الجانب أنه في مرحلة تسويق النماذج الكبيرة، أصبحت قوة الحوسبة وقدراتها من الموارد الرئيسية التي تمثل عنق الزجاجة.
تحاول شركة Meta حل نفس المشكلة من مسار آخر: من ناحية، تعمل الشركة على توسيع مركز البيانات الخاص بها، ومن ناحية أخرى، تعمل مع Broadcom على تطوير شرائح تسريع MTIA مخصصة، على أمل تقليل اعتمادها تدريجيًا على الخدمات السحابية ومقدمي النماذج مثل Google في المستقبل. بعد الانتكاسة في رهانها على Metaverse، تحتاج Meta بشكل عاجل إلى إنشاء سرد "المنصة التالية" في مجال الذكاء الاصطناعي. كشفت هذه الحادثة "المحدودة" بسبب الاعتماد المفرط على النماذج الخارجية أيضًا عن عيوبها وإلحاحها في البنية التحتية وتخطيط قوة الحوسبة.