Google تقيّد وصول Meta إلى Gemini بسبب نقص القدرات الحاسوبية

قيّدت Google وصول Meta إلى نماذج Gemini للذكاء الاصطناعي، إذ لم تعد قادرة على تلبية الطلب على القدرات الحاسوبية، فبدأت بفرض حصص على عملائها من الشركات.

ما الذي حدث

أفادت صحيفة Financial Times يوم الأحد بأن Google أرسلت إلى عدد من عملائها من الشركات (enterprise) قيودًا على استخدام Gemini. وشملت القيود عدة شركات كبرى في وقت واحد، لكن Meta كانت الأكثر تضررًا: فقد طلبت الشبكة الاجتماعية حجمًا من الموارد الحاسوبية يفوق بكثير ما كانت Google مستعدة لتخصيصه.

والمفارقة اللافتة أن Meta عميل مؤسسي يدفع مقابل خدمات Google، ومع ذلك لم يشفع لها ذلك. فحين لا يحصل عميل مؤسسي كبير يملك الميزانية على الموارد التي يحتاجها، فهذا دليل واضح على حجم النقص. وهو نقص ليس سوقيًا بل مادي: ببساطة لا تكفي الخوادم ولا الرقائق ولا قدرات مراكز البيانات.

ويأتي ذلك في ظل نمو قياسي في الطلب على استدلال الذكاء الاصطناعي (AI inference)، وتجد Google نفسها، بصفتها مزوّد بنية تحتية، مضطرة إلى توزيع مورد محدود بين آلاف العملاء.

كيف أثّر ذلك في Meta

انعكست القيود بالفعل على مشاريع الذكاء الاصطناعي الداخلية لدى Meta. فالشركة تنفّذ أحد أضخم برامج الذكاء الاصطناعي بين شركات التقنية الكبرى: إذ أصبح الذكاء الاصطناعي مدمجًا في Facebook وInstagram وWhatsApp ونظارات Ray-Ban Meta الذكية. وأكدت Meta مرارًا في تصريحات علنية خططها لدمج الذكاء الاصطناعي في جميع منتجاتها، وأي تعثر في إمدادات القدرات الحاسوبية يهدد هذا المسار بشكل مباشر.

ويزداد الضرر وطأة لأن Meta تطوّر في الوقت نفسه عائلتها الخاصة من النماذج المفتوحة Llama، وهذه أيضًا تحتاج إلى قدرات للتدريب والاستدلال:

• قد تطال التأخيرات في ميزات الذكاء الاصطناعي مليارات مستخدمي Facebook وInstagram وWhatsApp
• يتطلب تدريب الإصدارات الجديدة من Llama أحجامًا هائلة من الحوسبة
• المواعيد النهائية الداخلية لمشاريع الذكاء الاصطناعي لدى Meta باتت مهددة بالتعثر
• الاعتماد على مزوّد خارجي يتحول إلى نقطة ضعف استراتيجية

لماذا لا تملك Google قدرات كافية

خلال العامين الماضيين قفز الطلب على استدلال الذكاء الاصطناعي بصورة جذرية. فكل جيل جديد من النماذج أقوى بكثير من سابقه، لكنه أيضًا أكثر استهلاكًا للموارد بكثير: إذ تستهلك النماذج الرائدة الحديثة حوسبة تفوق بأضعاف ما كانت تستهلكه نماذج عام 2023 لكل طلب.

وتبني Google مراكز بيانات جديدة وتوسّع إنتاج رقائق TPU الخاصة بها، لكن البنية التحتية لا تواكب الطلب. ويزيد الوضع تعقيدًا أن Gemini لم يعد مدمجًا بعمق في المنتجات المؤسسية لعملاء الأعمال فحسب، بل أيضًا في الخدمات الداخلية لـ Google نفسها: Workspace وSearch وAndroid. وهكذا تتنافس احتياجات الشركة الذاتية مع طلبات العملاء الخارجيين على الموارد المادية نفسها.

ماذا يعني ذلك

أصبح نقص القدرات الحاسوبية قيدًا استراتيجيًا جديدًا في سباق الذكاء الاصطناعي. والشركات التي لا تملك بنية تحتية خاصة بها معرّضة لأن تجد نفسها في ذيل الطابور، حتى لو توفرت لديها الميزانية.

وبالنسبة إلى Meta، هذه إشارة جديدة إلى ضرورة تسريع الاستثمار في مراكز بيانات خاصة بها. أما بالنسبة إلى السوق عمومًا، فهي تذكير بأن التنافس على حوسبة الذكاء الاصطناعي في السنوات المقبلة لن يكون أقل حدة من التنافس على النماذج نفسها.

*Meta مصنّفة منظمة متطرفة ومحظورة في روسيا.