Google ограничила Gemini для Meta: даже Big Tech упёрся в дефицит ИИ-мощностей
Financial Times сообщила, что Google ограничила использование Gemini для Meta после того, как Facebook-parent запросила больше AI-мощностей, чем Google могла выделить. По данным FT, около марта Google сказала Meta, что не сможет закрыть весь объём, который та хотела купить. Reuters пересказало материал и отдельно оговорило, что не смогло независимо подтвердить детали.
Для рынка это сильный эпизод: речь не о стартапе, которому не хватило кредитки на API, а о Meta, одной из самых богатых технологических компаний мира. Если даже она сталкивается с лимитами у Google, значит вычисления для ИИ стали настоящим дефицитом, а не красивой строчкой в презентации о дата-центрах.
Что, по данным источников, случилось внутри Meta
FT пишет, что Meta использовала Gemini в разных внутренних задачах: программирование, клиентская поддержка, рекламные инструменты, модерация и борьба с мошенничеством. Когда объёма стало не хватать, часть проектов задержалась, а сотрудникам пришлось экономнее расходовать токены. Одновременно Meta начала переносить часть нагрузок на собственную модель Muse Spark, чтобы меньше зависеть от внешнего поставщика.
В этом есть неприятная ирония. Meta строит собственную линейку моделей, тратит сотни миллиардов долларов на инфраструктуру и публично говорит о “персональном суперинтеллекте”, но для рабочих задач всё равно покупает доступ к модели конкурента. Причина проста: в ИИ побеждает не только тот, у кого есть модель, а тот, у кого есть достаточно быстрый и дешёвый доступ к ней в нужный момент.
Почему это важно обычным компаниям
Большинство бизнесов думает об ИИ как о выборе между ChatGPT, Claude, Gemini, Llama или китайскими open-weight моделями. История Google и Meta показывает другой слой риска: модель может быть доступна в интерфейсе, но недоступна в масштабе, который нужен продукту, колл-центру, агентам разработки или модерации.
Это меняет практический подход. Компаниям придётся проектировать AI-системы так, чтобы они могли переключаться между поставщиками, снижать расход токенов, держать часть задач на более дешёвых моделях и понимать, какие процессы сломаются при урезании лимитов. В эпоху ИИ отказоустойчивость — это уже не только серверы и базы данных, но и запасной маршрут к вычислениям.
Для Google история тоже показательна. Компания быстро расширяет Gemini, AI Mode, агентные инструменты и облако, но одновременно сама арендует дополнительные мощности у внешних партнёров. Спрос растёт быстрее, чем строятся дата-центры, подключается энергия и поставляются чипы. Поэтому следующий этап гонки ИИ будет решаться не только в бенчмарках, а в очередях за мощностью.
- ft.comGoogle caps Meta's Gemini use as AI demand strains capacity
- tbsnews.netGoogle limits Meta’s use of its Gemini AI models: FT
- nst.com.myGoogle limits Meta’s use of its Gemini AI models, FT reports | New Straits Times
- blog.googleI/O 2026
- commons.wikimedia.orgFile:Google Campus, Mountain View, CA.jpg - Wikimedia Commons
