Google ha limitado el acceso de Meta a sus modelos de IA Gemini debido a limitaciones informáticas, lo que ha afectado gravemente a la empresa de redes sociales, informó el Financial Times. Como resultado, Meta ha anunciado un cambio hacia su modelo interno Muse Spark para reducir la dependencia de proveedores externos.
Las restricciones obligaron a Meta a instruir al personal para que utilizara tokens de IA de manera más eficiente, según tres fuentes citadas por el Financial Times. Tanto Google como Meta se negaron a comentar sobre la situación.
Meta había confiado en Gemini para automatizar los procesos de seguridad, incluida la moderación de contenido y la eliminación de estafas. El cambio hacia Muse Spark tiene como objetivo aliviar la dependencia de los recursos de inteligencia artificial de Google en medio de la actual escasez de computación.
Las propias limitaciones informáticas de Google han llevado a la empresa a pagar a SpaceX 920 millones de dólares al mes por el acceso a 110.000 GPU de Nvidia, lo que se conoce como “capacidad puente” para su Gemini Enterprise. Esto subraya cómo la actual escasez de computación de IA está afectando las relaciones entre las principales empresas del sector.
A pesar de las inversiones de Google en infraestructura de IA por un total de más de 180 mil millones de dólares este año, no ha podido satisfacer todas las demandas de los clientes. La compañía está racionando el acceso a clientes como Meta y al mismo tiempo asegura la capacidad de GPU de SpaceX.
La situación de Meta refleja su transición continua de la dependencia de los modelos de IA de su competidor al desarrollo de alternativas internas. En mayo, Meta despidió a 8.000 empleados y redirigió importantes recursos hacia su propia infraestructura de IA, proyectando gastos de capital entre $115 mil millones y $135 mil millones para 2026. La compañía ha reasignado 7.000 trabajadores a roles centrados en la IA y recientemente lanzó el modelo Muse Spark bajo sus Superintelligence Labs.
Esta transición se alinea con una tendencia más amplia de la industria en la que la demanda de computación de IA continúa superando la capacidad proporcionada por los principales actores. Empresas como Anthropic también buscan soluciones, como alquilar centros de datos de SpaceX, para satisfacer sus necesidades operativas de IA.
El patrón general indica que la infraestructura física necesaria para respaldar los algoritmos y el talento de la IA sigue siendo el cuello de botella en el auge de la IA, superando todas las expectativas anteriores de gasto en infraestructura.
