Google ограничивает доступ Meta к ИИ Gemini: вычислительных мощностей не хватает.

Financial Times сообщает, что в начале 2026 года Google ограничила использование своих моделей Gemini компанией Meta, потому что та потребляла больше вычислительных мощностей, чем было доступно у Google. В марте Google предупредила Meta, что приближается к пределу мощности, а затем ввела жёсткое ограничение. Meta использует Gemini для помощи в написании кода, чат-ботов для клиентов и рекламодателей, обнаружения рекламного мошенничества и модерации контента на своих различных платформах.

Любопытно, что у самой Meta есть собственное семейство моделей Llama с открытыми весами, одних из самых популярных в мире. Однако для некоторых production-задач собственные модели Meta работали недостаточно хорошо, поэтому Gemini, по данным FT, «превзошла её собственные модели Llama с открытым исходным кодом», и Meta предпочла использовать её для этих целей. Для некоторых задач, связанных с ИИ, Meta также использует Claude от Anthropic.

1Дефицит вычислений: что стоит за новостью

У Meta нет собственной облачной инфраструктуры, поэтому ей приходится пользоваться сторонними облаками для запуска ИИ в большом масштабе. Для компании такого размера это необычно. Meta планирует вложить 600 миллиардов долларов в облачные вычисления в течение следующих двух лет — это дает представление о том, насколько ей нужно снизить зависимость от сторонних поставщиков. Цены на токены в этом году резко взлетели, и многие компании урезают использование ИИ, чтобы сдержать расходы.

Недавно Google подписала сделку, по которой будет платить SpaceX 920 миллионов долларов в месяц за доступ к дата-центрам xAI. Это ещё один признак дефицита вычислительных мощностей. Если одной из богатейших компаний мира приходится платить почти миллиард долларов в месяц за доступ к дополнительным серверам, а другой компании приходится говорить своему крупнейшему корпоративному клиенту, что тот использует слишком много, значит, нехватка инфраструктуры — это не просто проблема для планирования на будущее. Это проблема здесь и сейчас, которая напрямую влияет на то, какие ИИ-продукты создаются и как они оцениваются.

2Что это значит для рынка ИИ-сервисов

Это реальный пример риска зависимости от одного поставщика для компаний и разработчиков, использующих API для ИИ. Крупные игроки в области ИИ — это не водопроводный кран. У них ограниченные ресурсы, и эти ресурсы всё сильнее сжимаются. Такие ограничения могут внезапно и неожиданно затронуть компании любого масштаба. Идея о том, что токенов всегда будет достаточно, сейчас проходит проверку на прочность.

Это часть более широкой тенденции — отхода от эпохи «победитель забирает всё» 2023–2024 годов к рынку инфраструктуры, где ресурсы дефицитны, распределение имеет значение, а цены высоки. Компании, которые считали API для ИИ чем-то бесперебойным, обнаруживают — как обнаружила Meta, — что трения всё же есть, и становятся они заметны только теперь, когда счёт пришёл к оплате.