O Google impôs limites ao uso dos modelos de inteligência artificial Gemini pela Meta depois que a gigante das redes sociais solicitou mais capacidade computacional do que o grupo tecnológico rival podia fornecer. O episódio é a mais recente evidência das limitações de infraestrutura enfrentadas até mesmo pelos maiores provedores de IA do mundo.

Segundo três pessoas familiarizadas com o assunto, por volta de março, o Google informou à Meta, dona de Facebook, Instagram e WhatsApp, que não poderia fornecer toda a capacidade do Gemini que a empresa desejava adquirir, uma medida que interrompeu e atrasou alguns dos projetos internos de IA da Meta.

Devido às restrições, que permanecem em vigor, bem como a um esforço mais amplo para otimizar os custos de IA, a Meta incentivou os funcionários a serem mais eficientes com os tokens de IA (as unidades que medem o uso de IA), disseram várias pessoas.

Vários outros clientes do Google foram afetados pelas restrições, embora em menor escala, de acordo com uma pessoa familiarizada com o assunto. A Meta foi particularmente impactada devido à sua demanda excepcionalmente alta pelos modelos do Google, disse a pessoa.

A decisão do Google de limitar o acesso de um grande cliente aos seus modelos oferece uma rara visão das pressões e gargalos de infraestrutura que estão se acumulando em todo o setor de IA.

Apesar de gastarem dezenas de bilhões de dólares em chips, centros de dados e energia, até mesmo as maiores empresas de tecnologia estão tendo dificuldades para garantir poder computacional suficiente para suportar a crescente demanda por modelos avançados e serviços de IA.

Como resultado direto da demanda, principalmente de grandes clientes corporativos como a Meta, o Google correu para garantir capacidade adicional, segundo uma pessoa familiarizada com o assunto. No início deste mês, o Google assinou um contrato de US$ 920 milhões (R$ 4,7 bilhões) mensais para alugar capacidade computacional da SpaceX, de Elon Musk.

O Google e a Meta recusaram-se a comentar.

Em seu relatório de resultados do primeiro trimestre, em abril, o CEO do Google, Sundar Pichai, afirmou que a receita da empresa com serviços em nuvem ultrapassou US$ 20 bilhões (R$ 103,4 bilhões) pela primeira vez, enquanto sua carteira de contratos em nuvem assinados —mas ainda não entregues— quase dobrou em relação ao trimestre anterior, chegando a mais de US$ 460 bilhões (R$ 2,4 trilhões).

“Obviamente, estamos com limitações de capacidade computacional no curto prazo”, disse Pichai. “E, como exemplo, nossa receita com a nuvem teria sido maior se tivéssemos conseguido atender à demanda.”

A demanda por computação de IA aumentou drasticamente à medida que as empresas implementam chatbots, assistentes de programação e agentes de IA em seus negócios.

O consequente aumento na carga de trabalho de inferência —tarefas necessárias para executar modelos após o treinamento— emergiu como um dos maiores desafios do setor.

O laboratório de IA Anthropic, criador do popular chatbot Claude, fechou no mês passado um acordo com a SpaceX semelhante ao que possui com o Google.

As limitações ilustram o quanto a Meta dependeu de modelos concorrentes, como o Gemini, enquanto a plataforma social investe agressivamente para se tornar líder em IA e aprimorar seus próprios modelos. O CEO Mark Zuckerberg tem investido bilhões de dólares na contratação de talentos e na garantia de infraestrutura para desenvolver o que ele chama de “superinteligência pessoal”.

Diferentemente do Google, a Meta não possui um negócio de nuvem e está correndo para construir sua própria frota de data centers para atender às suas necessidades de treinamento e inferência. Como parte dessa iniciativa, a Meta se comprometeu a investir US$ 600 bilhões (R$ 3,1 trilhões) nos EUA até 2028.

O Gemini tem sido usado internamente na Meta como parte de um esforço para automatizar alguns de seus processos de segurança, como a detecção de golpes e a remoção de conteúdo prejudicial, bem como para seus chatbots de atendimento ao cliente e ajuda com publicidade. Ele também é usado internamente para alguns fluxos de trabalho e programação, juntamente com outros modelos, como o Claude da Anthropic.

Inicialmente, a Meta optou por usar o Gemini porque ele apresentava melhor desempenho do que os modelos de código aberto Llama, desenvolvidos pela própria empresa de mídia social, de acordo com pessoas familiarizadas com o assunto.

Mais recentemente, a Meta começou a priorizar seu novo modelo Muse Spark, segundo várias fontes, que é visto como mais competitivo perante o Gemini e reduz a dependência da empresa em relação a modelos externos para algumas aplicações.