Rechenleistung wird zum Nadelöhr im KI-Wettbewerb. Nun soll selbst Meta bei Google nicht mehr die Kapazitäten erhalten, die der Konzern für seine Arbeit mit Gemini-Modellen angefragt hat.
Google soll Meta den Zugang zu Gemini eingeschränkt haben, weil die gewünschte Rechenkapazität nicht vollständig verfügbar ist. Nach den Berichten wurde Meta bereits im März darüber informiert. Mehrere KI-Projekte des Social-Media-Konzerns sollen dadurch ins Stocken geraten sein. Zwar sei Meta nicht der einzige betroffene Kunde, wegen des Umfangs der Anfragen aber der am stärksten getroffene.
Bemerkenswert ist der Fall auch deshalb, weil Meta mit Llama eine eigene Familie quelloffener KI-Modelle entwickelt. Trotzdem nutzt der Konzern offenbar weiterhin Modelle der Konkurrenz. Laut Quellen der Financial Times funktionieren Googles Gemini-Modelle bei bestimmten Aufgaben besser. Meta soll sie unter anderem einsetzen, um Betrugsmaschen zu erkennen, schädliche Inhalte zu entfernen und Chatbots für Kundenservice und Werbung zu betreiben. Zusätzlich soll auch Anthropics Claude bei Meta genutzt werden.
Dass Tech-Konzerne KI-Modelle anderer Anbieter lizenzieren, ist nicht ungewöhnlich. Solche Zugänge dienen Leistungsvergleichen, Spezialaufgaben oder der Überbrückung eigener Engpässe. Wie genau die Vereinbarung zwischen Google und Meta aussieht, ist allerdings nicht bekannt. Beide Unternehmen äußerten sich bislang nicht.
Der Engpass hat bei Meta offenbar direkte Folgen für die interne Nutzung. Mitarbeitende sollen dazu angehalten worden sein, sparsamer mit KI-Tokens umzugehen. Tokens sind die Textbestandteile, in die KI-Modelle Eingaben zerlegen, bevor sie verarbeitet werden. Je mehr Tokens anfallen, desto höher sind Rechenaufwand und Kosten.
Parallel arbeitet Meta daran, die Abhängigkeit von Google zu verringern. Das eigene Modell Muse Spark soll künftig auch in den neuen KI-Brillen „Meta Glasses“ und der erfolgreichen Ray-Ban-Linie eingesetzt werden. Es soll mit Gemini mithalten können und Meta mehr Kontrolle über zentrale KI-Funktionen geben.
Der Fall zeigt, wie stark Rechenzentren, Infrastruktur und Betriebskosten inzwischen über KI-Strategien entscheiden. Die Suche nach Kapazität führt bereits zu ungewöhnlichen Maßnahmen: Google mietet seit Anfang des Monats für 920 Millionen Dollar monatlich Kapazität bei Elon Musks SpaceX. Zuvor waren auch mögliche Investitionen in orbitale Rechenzentren Thema. Meta setzt an anderer Stelle an und will in die Ausbildung von Handwerkern für KI-Rechenzentren investieren.
Meta, Google, Amazon und Microsoft wollen noch in diesem Jahr bis zu 725 Milliarden US-Dollar in Infrastruktur und Rechenzentren stecken.