Google giới hạn Meta dùng Gemini vì thiếu năng lực tính toán
Nhu cầu bùng nổ với các mô hình AI tiên tiến khiến năng lực tính toán trở thành nguồn tài nguyên khan hiếm nhất của ngành công nghệ.
Theo trang FT, Google đã áp đặt giới hạn với việc Meta sử dụng các mô hình AI Gemini sau khi công ty mẹ Google yêu cầu lượng năng lực tính toán lớn hơn khả năng gã khổng lồ tìm kiếm có thể cung cấp. Đây là bằng chứng mới nhất cho thấy ngay cả những nhà cung cấp AI lớn nhất thế giới cũng đang phải đối mặt với những hạn chế về hạ tầng.
Google không đủ năng lực tính toán để đáp ứng nhu cầu AI khổng lồ từ Meta
Vào tháng 3, Google đã thông báo với Meta rằng không thể cung cấp toàn bộ lượng năng lực xử lý dành cho Gemini mà tập đoàn mạng xã hội muốn mua, theo ba nguồn tin của FT am hiểu vấn đề. Động thái đó đã làm gián đoạn và trì hoãn một số dự án AI nội bộ của Meta.
Do các hạn chế này vẫn còn được duy trì, đồng thời Meta cũng đang đẩy mạnh việc cắt giảm chi phí AI nói chung, công ty đã yêu cầu nhân viên sử dụng token hiệu quả hơn.
Token là đơn vị dữ liệu mà mô hình AI xử lý hoặc tạo ra, có thể là một từ, một phần của từ, hoặc thậm chí là dấu câu. Nhiều công ty sử dụng token như một đơn vị kinh tế để đo lường khối lượng tính toán mà AI thực hiện. Văn bản càng dài thì càng cần nhiều token để xử lý, vì vậy chi phí thường được tính theo số token (trên mỗi nghìn hoặc mỗi triệu token).
Theo FT, một số khách hàng khác của Google cũng bị ảnh hưởng bởi các giới hạn này, nhưng ở mức độ nhẹ hơn. Meta chịu tác động lớn nhất vì nhu cầu sử dụng các mô hình Gemini của hãng cao hơn rất nhiều so với khách hàng khác.
Việc Google giới hạn quyền truy cập của một khách hàng lớn vào Gemini mang đến cái nhìn hiếm hoi về áp lực hạ tầng và những "nút thắt cổ chai" đang hình thành trong toàn ngành AI.
Dù đã chi hàng chục tỉ USD để đầu tư vào chip AI, trung tâm dữ liệu và nguồn điện, ngay cả những tập đoàn công nghệ lớn nhất cũng đang gặp khó khăn trong việc đảm bảo đủ năng lực tính toán để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng với các mô hình AI tiên tiến và dịch vụ AI.
Chính nhu cầu khổng lồ từ các khách hàng doanh nghiệp, đặc biệt là Meta, đã buộc Google phải chạy đua để tìm thêm năng lực xử lý. Đầu tháng 6, Google đã ký thỏa thuận trị giá 920 triệu USD mỗi tháng để thuê năng lực tính toán từ SpaceX của Elon Musk.
Cả Google và Meta đều từ chối bình luận về thông tin trên.
Cơn khát AI khiến ngay cả Google rơi vào tình trạng thiếu sức mạnh tính toán
Trong báo cáo kết quả kinh doanh quý I/2026 công bố vào tháng 4, Giám đốc điều hành Sundar Pichai cho biết doanh thu từ mảng điện toán đám mây của Alphabet (công ty mẹ Google) lần đầu tiên vượt 20 tỉ USD. Trong khi đó, giá trị các hợp đồng dịch vụ đám mây đã ký nhưng chưa thể triển khai của Google Cloud gần như tăng gấp đôi so với quý trước, lên hơn 460 tỉ USD.
"Rõ ràng là chúng tôi đang bị hạn chế bởi năng lực tính toán trong ngắn hạn. Ví dụ, doanh thu từ Google Cloud còn có thể cao hơn nếu chúng tôi đáp ứng được toàn bộ nhu cầu của khách hàng", Sundar Pichai nói.
Nhu cầu về năng lực tính toán cho AI đã tăng mạnh khi các doanh nghiệp triển khai chatbot, trợ lý lập trình và tác tử AI trong hoạt động kinh doanh.
Điều này khiến khối lượng công việc suy luận AI, tức là các tác vụ cần thực hiện để mô hình AI tạo ra câu trả lời sau khi đã được huấn luyện, tăng vọt và trở thành một trong những thách thức lớn nhất ngành.
Tháng trước, Anthropic - công ty AI hàng đầu thế giới đứng sau mô hình Claude - cũng đã ký với SpaceX một hợp đồng thuê năng lực tính toán tương tự như thỏa thuận mà Google vừa thực hiện.
Những hạn chế nói trên cũng cho thấy Meta đang phụ thuộc vào mô hình AI của đối thủ, chẳng hạn Gemini, ở mức độ lớn như thế nào. Điều này diễn ra trong bối cảnh Meta đang chi tiêu rất mạnh để trở thành một trong những cái tên dẫn đầu về AI và nâng cao năng lực các mô hình do hãng tự phát triển.
Mark Zuckerberg, Giám đốc điều hành Meta, đang đầu tư hàng tỉ USD để thu hút nhân tài AI và xây dựng hạ tầng nhằm hiện thực hóa tham vọng mà ông gọi là siêu trí tuệ cá nhân.
Khác với Google, Meta không có mảng kinh doanh dịch vụ điện toán đám mây. Công ty đang chạy đua xây dựng mạng lưới trung tâm dữ liệu của riêng mình để phục vụ cả việc huấn luyện lẫn vận hành các mô hình AI. Trong khuôn khổ kế hoạch này, Meta cam kết đầu tư 600 tỉ USD tại Mỹ đến năm 2028.
Meta giảm phụ thuộc Gemini khi tăng tốc phát triển mô hình AI riêng
Bên trong Meta, Gemini được sử dụng để tự động hóa một số quy trình liên quan đến an toàn nền tảng, chẳng hạn phát hiện các hành vi lừa đảo và gỡ bỏ nội dung độc hại. Ngoài ra, Gemini còn được dùng cho các chatbot hỗ trợ dịch vụ khách hàng, hỗ trợ quảng cáo, cũng như một số quy trình làm việc nội bộ và lập trình, bên cạnh các mô hình khác như Claude.
Theo các nguồn tin của FT, ban đầu Meta lựa chọn Gemini vì nó có hiệu suất tốt hơn các mô hình mã nguồn mở Llama do chính hãng phát triển.
Tuy nhiên, gần đây Meta đã bắt đầu ưu tiên sử dụng mô hình mới Muse Spark. Nhiều người trong cuộc cho biết Muse Spark hiện được đánh giá có khả năng cạnh tranh tốt hơn với Gemini, đồng thời giúp Meta giảm sự phụ thuộc vào các mô hình AI của bên thứ ba trong một số ứng dụng.