Google تقيّد وصول Meta إلى Gemini بسبب نقص القدرات الحاسوبية

قيّدت Google وصول شركة Meta Platforms إلى نماذجها Gemini للذكاء الاصطناعي، والسبب نقص القدرات الحاسوبية التي لم تتمكن Google من تخصيصها بالحجم المطلوب. وتنقل ذلك صحيفة Financial Times عن مصادرها الخاصة.

ما الذي حدث

وفقًا لـ Financial Times، فرضت Google حدودًا صارمة على استخدام Meta لنماذج Gemini. ولا ترتبط هذه القيود بخلافات تجارية أو بانتهاك لشروط العقد، فالسبب تقني بحت: لا تملك Google ببساطة بنية حاسوبية تحتية كافية لتلبية طلبات Meta بالكامل.

ولا تُكشف تفاصيل الحدود المفروضة. ولا يُعرف حجم القدرات الذي طلبته Meta تحديدًا، ولا مدى التقليص الفعلي. أما Bloomberg، استنادًا إلى FT، فتكتفي بتأكيد واقعة فرض القيود نفسها.

يبدو المشهد مفارِقًا: أحد أكبر مزودي الذكاء الاصطناعي في العالم يضطر إلى تقليص وصول عملاق تقني آخر، لا لاعتبارات استراتيجية، بل بسبب نقص بسيط في الموارد. وهو مثال واضح على السرعة التي نما بها الطلب على القدرات الحاسوبية خلال العامين الماضيين، وعلى مدى تأخر القاعدة الإنتاجية عن مواكبة هذا النمو.

نقص GPU كمشكلة بنيوية

ما جرى عَرَض لأزمة بنيوية تطال قطاع الذكاء الاصطناعي بأكمله. ومن أبرز العوامل:

• ينمو الطلب على GPU لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستدلالها (inference) نموًا أسّيًا، متجاوزًا الطاقة الإنتاجية لمصانع الرقاقات
• حتى أكبر مزودي الخدمات السحابية يعانون نقصًا حادًا في مسرّعات NVIDIA H100 وH200
• تمتد قوائم الانتظار لتوريد معدات الخوادم لدى كبار المصنّعين إلى أشهر طويلة
• تطال القيود الشركات الناشئة الصغيرة والعملاء من الشركات ذات العقود التي تبلغ مليارات الدولارات
• تتنافس الشركات بشكل متزايد لا على جودة النماذج فحسب، بل على الوصول إلى البنية التحتية الأساسية

ومن اللافت أن ذلك يحدث في ظل استثمارات قياسية في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. فقد أعلنت Google وMicrosoft وAmazon استثمارات إجمالية تبلغ مئات المليارات من الدولارات في بناء مراكز بيانات جديدة. غير أن ثمار هذه الاستثمارات لم تتحول بعد إلى قدرات متاحة فعليًا، إذ يستغرق بناء مركز بيانات كبير وتشغيله من سنتين إلى أربع سنوات.

وتطوّر Meta رقاقاتها الخاصة للذكاء الاصطناعي MTIA (Meta Training and Inference Accelerator)، وتوسّع تعاونها الإنتاجي مع TSMC. كما أتاحت الشركة سلسلة Llama بترخيص مفتوح جزئيًا، ما يسمح للشركاء بتشغيل استدلال الذكاء الاصطناعي على معداتهم الخاصة وتقليل اعتمادهم على مزودين خارجيين. وتعزز قيود Google هذا التوجه الداخلي لدى Meta.

Google وMeta وتبعية متبادلة معقدة

Google وMeta شريكتان ومنافستان في آن واحد. فـ Meta تستخدم البنية السحابية لدى Google في جزء من مهامها الحاسوبية، لكنها في الوقت نفسه تنافسها على سوق الإعلانات ومستخدمي خدمات الذكاء الاصطناعي ومنظومة المطورين.

وبالنسبة إلى Google، يشكّل الوصول إلى واجهة Gemini API مصدر دخل استراتيجيًا في قطاع B2B، وأداة لترسيخ Gemini كمعيار للشركات. أما الخبر عن عجزها عن توفير الأحجام المطلوبة لأحد أكبر عملائها، فقد يضر بسمعتها كمزوّد موثوق، خصوصًا في ظل الترويج النشط لـ Microsoft Azure OpenAI Services وAmazon Bedrock، اللتين تستقطبان عملاء الشركات بالاعتماد على ضمان قابلية التوسع.

كما يطرح الوضع تساؤلًا حول حدود استراتيجية Google في قطاع B2B للذكاء الاصطناعي. فإذا لم تتمكن Meta، بما لديها من قوة تفاوضية وحجم، من الحصول على الأحجام المطلوبة، فهذه إشارة لآلاف العملاء الأصغر في السوق.

ماذا يعني ذلك

يتحول نقص القدرات الحاسوبية إلى مورد استراتيجي لا يقل أهمية عن جودة نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها. والشركات التي تنجح في بناء بنيتها التحتية الخاصة أو في حجز وصول ذي أولوية إلى طاقات إنتاجية جديدة ستحصل على ميزة تنافسية طويلة الأمد، بغض النظر عن جودة خوارزمياتها. وسباق الذكاء الاصطناعي يتحول بوضوح متزايد إلى سباق عتاد.

*Meta مصنّفة في روسيا منظمة متطرفة ومحظورة فيها.