Google đã chuyển sang giới hạn số lượng mô hình trí tuệ nhân tạo Gemini mà đối thủ Meta có thể sử dụng thông qua nền tảng đám mây của mình, theo một báo cáo được Financial Times công bố lần đầu tiên vào ngày 28 tháng 6 năm 2026. Quyết định này nhấn mạnh cuộc chạy đua toàn cầu nhằm xây dựng cơ sở hạ tầng AI đang gặp phải những giới hạn vật lý của các trung tâm dữ liệu và chip cần thiết để chạy nó như thế nào.

Theo CNBC, nơi chứng thực câu chuyện, Meta đã tìm kiếm nhiều năng lực tính toán hơn mức Google có thể cung cấp, khiến gã khổng lồ tìm kiếm và đám mây đặt ra giới hạn cho mối quan hệ đối tác. Bloomberg và Reuters cũng đã đưa ra báo cáo này, xác nhận rằng các hạn chế tập trung vào việc Meta sử dụng các mô hình Gemini của Google. Để biết thêm bối cảnh về câu chuyện này, hãy xem tin tức AI đang diễn ra của chúng tôi.

Tập phim đưa ra một số bằng chứng rõ ràng nhất cho thấy nhu cầu về tính toán AI tiên tiến đang vượt xa nguồn cung trên toàn ngành, buộc ngay cả những công ty công nghệ lớn nhất cũng phải hạn chế quyền truy cập vào hệ thống của riêng họ.

Báo cáo nói gì

Financial Times đưa tin rằng Google đã hạn chế việc Meta sử dụng các mô hình Gemini sau khi Meta yêu cầu nhiều dung lượng hơn mức mà cơ sở hạ tầng của Google có thể cung cấp một cách đáng tin cậy. Cơ quan này coi động thái này là một dấu hiệu cho thấy "AI yêu cầu năng lực" trên thị trường đám mây.

Cybernews, tóm tắt báo cáo, cho biết giới hạn đang "làm trì hoãn các dự án AI" tại Meta, cho thấy hạn chế này đã ảnh hưởng đến dòng thời gian của sản phẩm chứ không chỉ đơn thuần là một hạn chế về mặt lý thuyết.

Benzinga và Investing.com đều xác nhận tuyên bố cốt lõi, trong đó Investing.com Nigeria mô tả một tình huống trong đó "cầu vượt quá cung". Không có cơ quan nào công bố số liệu hạn ngạch cụ thể và hai công ty cũng chưa công khai chi tiết quy mô của thỏa thuận.

Cuộc khủng hoảng năng lực kéo dài toàn ngành

Hạn chế của Meta là hạn chế mới nhất trong chuỗi tín hiệu cho thấy ngành công nghiệp AI đã bước vào thời kỳ khan hiếm cơ sở hạ tầng trầm trọng. Việc đào tạo và chạy các mô hình ngôn ngữ lớn đòi hỏi khối lượng lớn các bộ tăng tốc chuyên dụng cũng như bộ nhớ và mạng bao quanh chúng — các tài nguyên không thể mở rộng trong thời gian ngắn.

Google vận hành một số silicon AI tùy chỉnh tiên tiến nhất thế giới, bao gồm cả Bộ xử lý Tensor (TPU) và đã định vị dòng sản phẩm mô hình Gemini của mình như một sản phẩm hàng đầu cho cả người tiêu dùng và khách hàng doanh nghiệp thông qua Google Cloud. Nhưng ngay cả các nhà khai thác ở quy mô đó cũng đang phải đối mặt với tốc độ họ có thể tăng thêm công suất.

Đối với Google, phép tính này rất tinh vi. Công ty phải cân bằng nhu cầu từ khách hàng đám mây bên ngoài với nhu cầu của các sản phẩm bên thứ nhất của chính mình — Gemini trong Tìm kiếm, trong Không gian làm việc và trong các ứng dụng tiêu dùng của mình. Quyền tiếp cận khẩu phần đối với một khách hàng tầm cỡ như Meta cho thấy sự cân bằng đó đã trở nên chặt chẽ như thế nào.

Tại sao Meta chuyển sang đám mây của đối thủ

Sự phụ thuộc của Meta vào các mô hình của Google có vẻ phản trực giác đối với một công ty đã đầu tư hàng chục tỷ đô la vào cơ sở hạ tầng AI của riêng mình và có nguồn mở cho dòng mô hình Llama. Nhưng trên thực tế, các phòng thí nghiệm AI lớn thường xuyên kết hợp và kết hợp các nhà cung cấp. Các công ty mua năng lực ở bất cứ nơi nào có sẵn, cấp phép cho các mô hình đối thủ cho khối lượng công việc cụ thể và tránh bị phụ thuộc quá mức vào bất kỳ nhà cung cấp nào.

Việc Meta đang tìm kiếm nhiều máy tính Google hơn mức Google có thể cho thấy mức độ sâu của nhu cầu. Nó cũng nêu bật một động lực mới nổi trong đó các nhà cung cấp đám mây và AI lớn đồng thời là đối tác, nhà cung cấp và đối thủ cạnh tranh với nhau - một mối quan hệ rối rắm chưa từng có tiền lệ trong các chu kỳ công nghệ trước đó.

Bức tranh lớn hơn về cơ sở hạ tầng AI

Giới hạn trên Meta đi kèm với bối cảnh rộng lớn hơn về khoản đầu tư kỷ lục vào trung tâm dữ liệu, bộ nhớ và năng lượng AI. Nhà sản xuất chip nhớ Micron gần đây đã báo cáo lượng khách hàng tồn đọng trị giá khoảng 100 tỷ USD gắn liền với nhu cầu AI và các nhà phân tích đã dành cả tuần để tranh luận về việc liệu các chu kỳ bùng nổ-phá sản trong quá khứ có chấm dứt vĩnh viễn hay không.

Đồng thời, các cơ quan quản lý và lập pháp đang theo dõi chặt chẽ. Điện toán đã trở thành một nguồn tài nguyên chiến lược và ai kiểm soát nó - và ai có quyền truy cập - ngày càng là một câu hỏi về cả chiến lược kinh doanh và chính sách quốc gia. Gần đây, Hoa Kỳ đã chuyển sang phát hành lại mô hình Mythos mạnh mẽ của Anthropic chỉ cho các tổ chức trong nước đã được hiệu đính, coi quyền truy cập điện toán nâng cao là vấn đề bảo mật.

Đối với những khách hàng ở cấp độ cao hơn, tập Google-Meta mang đến một cảnh báo thực tế: ngay cả những người mua được tài trợ tốt cũng có thể phải xếp hàng chờ đợi. Các công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp đang đàm phán hợp đồng đám mây có thể sẽ xem xét kỹ lưỡng việc đảm bảo năng lực một cách cẩn thận hơn và chiến lược đa đám mây có thể thu hút được sự chú ý như một biện pháp phòng ngừa trước các giới hạn của một nhà cung cấp.

Điều gì xảy ra tiếp theo

Cả Google và Meta đều chưa công khai bình luận chi tiết về thỏa thuận này và vẫn chưa rõ giới hạn sẽ được duy trì trong bao lâu hoặc liệu Google có mở rộng công suất đặc biệt để phù hợp với các đối tác lớn hay không. Điều rõ ràng là mặt hàng được đánh giá cao nhất của ngành AI - khả năng chạy các mô hình trên quy mô lớn - không còn là thứ chỉ có tiền mới có thể mua được ngay lập tức.

Khi các phòng thí nghiệm lớn tiếp tục tung ra các mô hình lớn hơn và có nhiều tính năng hơn, căng thẳng về cơ sở hạ tầng dự kiến ​​sẽ tăng lên trước khi giảm bớt. Hiện tại, thông điệp từ thị trường là không thể nhầm lẫn: trong kỷ nguyên AI, năng lực tính toán là nút thắt mới.

---

Đi trước AI

Nhận tin tức, phân tích và đột phá mới nhất về AI — tất cả ở cùng một nơi.

Đọc thêm tin tức về AI →