Crise de poder computacional: Google impõe silenciosamente limite de uso do Gemini à Meta.

A contradição entre oferta e procura na infraestrutura de inteligência artificial está a intensificar-se entre as maiores empresas tecnológicas globais. Segundo fontes informadas, a Google informou a Meta por volta de março deste ano de que não conseguia satisfazer todas as suas necessidades de poder de computação Gemini e impôs limites de utilização a esta gigante das redes sociais — mesmo o maior fornecedor de serviços de IA do mundo não consegue lidar com a procura avassaladora de poder de computação.

De acordo com o Financial Times, estas restrições ainda não foram levantadas, tendo já causado interferências e atrasos em vários projetos internos de IA da Meta. Como resultado, a Meta pediu aos seus funcionários que aumentem a eficiência no uso do poder de computação de IA, promovendo uma gestão rigorosa dos tokens de IA internamente. Tanto a Google como a Meta recusaram comentar o assunto.

Esta situação está a forçar a Google a acelerar os seus planos de expansão. No início deste mês, a Google assinou um acordo de aluguer de poder de computação com a SpaceX, de Elon Musk, no valor de 920 milhões de dólares por mês. Sundar Pichai, CEO da Google, admitiu na conferência de resultados do primeiro trimestre: "Recentemente, enfrentámos constrangimentos significativos em termos de poder de computação. Se conseguíssemos satisfazer a procura, a receita do negócio de cloud seria mais alta."

A Meta não é um caso isolado. Várias fontes indicam que outros clientes empresariais da Google também enfrentam restrições em diferentes graus, sendo a Meta a mais afetada devido à sua procura excecionalmente grande. Este episódio reflete o crescimento explosivo das cargas de trabalho de inferência de IA, que se tornou um dos maiores desafios enfrentados por toda a indústria.

Gargalos de poder de computação continuam a pressionar, grandes clientes são os primeiros afetados

Apesar de as grandes empresas tecnológicas terem investido dezenas de milhares de milhões de dólares em chips, centros de dados e fornecimento de energia, a oferta de poder de computação para IA continua a não conseguir acompanhar o ritmo de crescimento da procura.

No primeiro trimestre, a receita do negócio de cloud da Google ultrapassou pela primeira vez os 20 mil milhões de dólares, e a carteira de contratos de cloud assinados mas ainda não entregues quase duplicou em termos trimestrais, ultrapassando os 460 mil milhões de dólares. Pichai afirmou claramente que os constrangimentos de poder de computação continuarão a curto prazo.

Neste contexto, o impacto na Meta é particularmente notório. Fontes indicam que é precisamente a elevada procura de grandes clientes empresariais como a Meta que leva diretamente a Google a acelerar a procura de fontes externas de poder de computação. Com a implantação em larga escala de chatbots, assistentes de programação e agentes de IA pelas empresas, as cargas de trabalho de inferência — o poder de computação consumido na execução de tarefas em aplicações reais após o treino do modelo — estão a tornar-se o gargalo central da indústria.

Projetos internos da Meta afetados, aceleração na transição para modelos próprios

A Meta utiliza amplamente o Gemini internamente, abrangendo a segurança da plataforma (incluindo a identificação de conteúdos fraudulentos e a remoção de informações prejudiciais), atendimento ao cliente e chatbots de assistência a anúncios, bem como alguns fluxos de trabalho internos e desenvolvimento de código, em combinação com outros modelos como o Claude, da Anthropic.

De acordo com fontes informadas, a Meta escolheu inicialmente o Gemini porque o seu desempenho era superior ao do modelo open-source Llama, desenvolvido internamente. No entanto, com o aperto das restrições de poder de computação, a Meta está a acelerar a migração para modelos próprios. Várias fontes indicam que a Meta começou recentemente a promover prioritariamente o seu novo modelo Muse Spark, que se acredita já conseguir competir com o Gemini em desempenho, ajudando a reduzir a dependência de modelos externos.

O CEO da Meta, Mark Zuckerberg, tem vindo a aumentar continuamente os investimentos em talento e infraestruturas de IA, com o objetivo de criar o que chama de "superinteligência pessoal". Ao contrário da Google, a Meta não tem um negócio de cloud e está a acelerar a construção do seu próprio sistema de centros de dados, comprometendo-se a investir cumulativamente 600 mil milhões de dólares nos EUA até 2028.

Google expande através da SpaceX, indústria procura soluções

Face à pressão sobre o poder de computação, a Google assinou este mês um acordo de aluguer de poder de computação com a SpaceX, no valor de 920 milhões de dólares por mês, para colmatar as lacunas na infraestrutura. O laboratório de IA Anthropic também celebrou um acordo semelhante com a SpaceX no mês passado.

As medidas restritivas da Google em relação à Meta oferecem ao exterior uma rara oportunidade de vislumbrar a pressão real enfrentada pelo maior fornecedor global de serviços de IA na alocação de poder de computação. Atualmente, os gargalos de infraestrutura em toda a indústria de IA estão a alastrar-se do lado do treino para o lado da inferência, e a resolução do desequilíbrio entre oferta e procura ainda depende da concretização de uma nova ronda de investimentos de capital em grande escala.

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