世界中のクラウドコンピューティング能力が引き続き不足しているため、グーグルは正式にメタが最高級のAIモデル「Gemini」へのアクセスを制限しました。メタが自動化されたセキュリティワークフローの中心として広く使われていたGeminiは、詐欺検出や有害なコンテンツフィルタリングなどの大規模な監査作業で、メタ自身のオープンソースのLlamaシステムよりも効率的でした。

gemini, グーグル

しかし、AIの推論ワークロードが急増したことで、グーグルは第1四半期に200億ドルのクラウドビジネス収益を記録したにもかかわらず、物理的なインフラストラクチャの建設速度は計算力需要の爆発的な増加に追いつけていませんでした。今回のグーグルによるメタへの計算リソースの配分制限により、メタの内部の複数のAIプロジェクトが遅延しています。

この突然のインフラストラクチャのボトルネックに対し、メタの管理層は緊急的に従業員にAIトークン（Tokens）の使用効率を向上させるよう求めました。また、競合企業に依存する状況もメタの独立性を加速させています。新たに設立された「スーパーアイテムラボラトリー」によって推進され、メタはそのコアとなるセキュリティと監査のワークロードを、完全に自社開発した先進モデル「Muse Spark」へ移行しています。

今回の計算リソースの制限に関する出来事は、現在のAI業界の深化した発展における核心的な矛盾を明らかにしています。つまり、AIの進化を妨げる要因はもはやアルゴリズムや人材ではなく、チップ、電力およびデータセンターなどの物理的リソースの不足です。これは、テクノロジーの大手企業が外部のクラウドエコシステムに依存する代わりに、高コストのインフラストラクチャの自給化に向かって加速させています。