Google a limité l’accès de Meta à ses modèles d’IA Gemini en raison de contraintes de calcul, ce qui a eu de graves conséquences sur l’entreprise de médias sociaux, a rapporté le Financial Times. En conséquence, Meta a annoncé un changement vers son modèle interne Muse Spark afin de réduire sa dépendance vis-à-vis des fournisseurs externes.
Les restrictions ont forcé Meta à demander à son personnel d’utiliser les jetons d’IA plus efficacement, selon trois sources citées par le Financial Times. Google et Meta ont refusé de commenter la situation.
Meta comptait sur Gemini pour automatiser les processus de sécurité, notamment la modération du contenu et la suppression des escroqueries. Le passage à Muse Spark vise à réduire la dépendance à l’égard des ressources d’IA de Google dans un contexte de pénurie de calcul persistante.
Les propres limitations informatiques de Google ont conduit l’entreprise à payer à SpaceX 920 millions de dollars par mois pour accéder à 110 000 GPU Nvidia, appelés « capacité de pont » pour son Gemini Enterprise. Cela souligne à quel point la pénurie actuelle de ressources informatiques pour l’IA affecte les relations entre les grandes entreprises du secteur.
Malgré les investissements de Google dans l’infrastructure d’IA totalisant plus de 180 milliards de dollars cette année, l’entreprise n’a pas été en mesure de répondre à toutes les demandes des clients. La société rationne l’accès à des clients comme Meta tout en sécurisant simultanément la capacité GPU de SpaceX.
La situation de Meta reflète sa transition continue d’une dépendance aux modèles d’IA de ses concurrents vers le développement d’alternatives internes. En mai, Meta a licencié 8 000 employés et réorienté des ressources importantes vers sa propre infrastructure d’IA, prévoyant des dépenses en capital comprises entre 115 et 135 milliards de dollars pour 2026. L’entreprise a réaffecté 7 000 travailleurs à des postes axés sur l’IA et a récemment lancé le modèle Muse Spark dans le cadre de ses laboratoires de superintelligence.
Cette transition s’aligne sur une tendance plus large du secteur où la demande en calcul d’IA continue de dépasser la capacité fournie par les principaux acteurs. Des entreprises comme Anthropic recherchent également des solutions, telles que la location de centres de données auprès de SpaceX, pour répondre à leurs besoins opérationnels en matière d’IA.
La tendance générale indique que l’infrastructure physique requise pour prendre en charge les algorithmes et les talents de l’IA reste le goulot d’étranglement dans le boom de l’IA, dépassant toutes les attentes antérieures en matière de dépenses d’infrastructure.
