Google schränkt die Nutzung der Gemini-KI von Meta angesichts des Nachfrageanstiegs ein

Google schränkt den Zugriff von Meta auf Gemini-Modelle aufgrund gravierender Infrastrukturengpässe ein, was zu Störungen bei wichtigen internen KI-Projekten führt. Bildnachweis: Getty Images

Google schränkt den Zugriff von Meta auf Gemini angesichts kritischer Rechenkapazitätsengpässe ein, wodurch interne Projekte gestoppt werden, während die weltweite Nachfrage nach Infrastruktur stark ansteigt.

Da die Welt zunehmend von KI abhängig wird, haben selbst die Unternehmen, die diese Revolution vorantreiben, Schwierigkeiten, genügend Rechenleistung zu sichern.

Der Suchmaschinenriese Google legt strenge Beschränkungen für die Nutzung seiner Gemini-KI-Modelle durch Meta fest und offenbart damit gravierende Infrastrukturengpässe, die nun interne Projekte des Social-Media-Unternehmens beeinträchtigen.

Dieser Schritt folgt auf die Anfrage von Meta nach mehr Rechenkapazität, als Google im März 2026 bereitstellen konnte, wie drei mit der Angelegenheit vertraute Personen gegenüber der „Financial Times“ angaben.

Auch mehrere andere Google-Kunden sind mit Infrastrukturbeschränkungen konfrontiert, wenn auch in geringerem Umfang. Meta ist jedoch aufgrund seines außergewöhnlich hohen Bedarfs an Googles Modellen am stärksten betroffen.

Infrastrukturengpässe bremsen das Wachstum von Cloud-Diensten

Die Nachfrage nach Rechenleistung für KI steigt rasant an, da Unternehmen Chatbots, Programmierassistenten und KI-Agenten in ihren gesamten Betriebsabläufen einsetzen. Der daraus resultierende Anstieg der Inferenz-Workloads – also der Aufgaben, die nach dem Training zur Ausführung der Modelle erforderlich sind – ist zu einer der größten Herausforderungen der Tech-Branche geworden.

Angetrieben von dieser Nachfrage, insbesondere von großen Unternehmenskunden wie Meta, bemüht sich Google mit Hochdruck darum, zusätzliche Kapazitäten zu sichern.

Anfang dieses Monats unterzeichnete Google einen Vertrag über 920 Millionen US-Dollar pro Monat zur Anmietung von Rechenkapazität bei Elon Musks SpaceX. Anthropic, der Entwickler des Chatbots „Claude“, schloss im vergangenen Monat ebenfalls eine ähnliche Vereinbarung mit SpaceX ab.

Während der Telefonkonferenz zu den Ergebnissen des ersten Quartals im April erklärte Sundar Pichai, CEO von Google, dass die Cloud-Umsätze erstmals 20 Milliarden US-Dollar überschritten hätten. Der Auftragsbestand an unterzeichneten, aber noch nicht erfüllten Cloud-Verträgen hat sich im Vergleich zum Vorquartal fast verdoppelt und liegt nun bei über 460 Milliarden US-Dollar.

Pichai merkte an, dass Rechenkapazitätsengpässe ein noch schnelleres Wachstum von Google Cloud verhindert hätten: „Offensichtlich sind wir kurzfristig durch Rechenkapazitätsengpässe eingeschränkt. So wären beispielsweise unsere Cloud-Umsätze höher ausgefallen, hätten wir die Nachfrage decken können.“

Sundar Pichai, CEO von Google. Bildnachweis: Getty Images

Strategiewechsel zur Verringerung der Cloud-Abhängigkeit

Die Einschränkungen verdeutlichen, wie stark sich Meta auf Konkurrenzmodelle wie Gemini verlassen hat, während die soziale Plattform aggressiv investiert, um eine führende Rolle im Bereich der KI einzunehmen und ihre eigenen Modelle zu verbessern.

CEO Mark Zuckerberg hat in letzter Zeit Talente rekrutiert und Infrastruktur gesichert, um das zu entwickeln, was er als „persönliche Superintelligenz“ bezeichnet – ein fortschrittliches KI-System, das die kognitiven Fähigkeiten des Menschen in mehreren Bereichen übertrifft.

Im Gegensatz zu Google betreibt Meta kein Cloud-Geschäft und treibt den Ausbau eigener Rechenzentren für Training und Inferenz voran. Im Rahmen dieser Bemühungen hat sich Meta verpflichtet, bis 2028 600 Milliarden US-Dollar in den USA zu investieren.

Intern nutzt Meta „Gemini“ zur Automatisierung einiger Sicherheitsprozesse, wie zum Beispiel die Erkennung von Betrugsversuchen und die Entfernung schädlicher Inhalte, sowie für Chatbots im Kundenservice und in der Werbung.

Gemini wird zudem für interne Arbeitsabläufe und die Programmierung genutzt, neben anderen Modellen wie „Claude“ von Anthropic. Meta entschied sich ursprünglich für Gemini, da es die eigenen Open-Source-Modelle der „Llama“-Reihe in der Leistung übertraf.

In jüngerer Zeit hat Meta begonnen, seinem neuen Modell „Muse Spark“ Vorrang einzuräumen, das als konkurrenzfähiger gegenüber Gemini angesehen wird. Dieses Modell verringert die Abhängigkeit von externer Infrastruktur für bestimmte Anwendungen.

Mark Zuckerberg, CEO von Meta, investiert massiv in die Infrastruktur, um hochentwickelte persönliche Superintelligenz zu entwickeln.

Auch Apple ist eine Partnerschaft mit Google eingegangen, um Gemini-Modelle für seinen Siri-Sprachassistenten der nächsten Generation zu nutzen, wobei maßgeschneiderte Versionen zum Einsatz kommen, die sich von den öffentlich verfügbaren unterscheiden.

Anfang dieses Jahres forderten mehrere Tech-Giganten ihre Mitarbeiter dazu auf, KI-Tools so umfassend wie möglich zu nutzen – ein Trend, der als „Tokenmaxxing“ bezeichnet wird. Meta kündigte sogar an, die Leistung der Mitarbeiter anhand der Nutzung von KI-Tools zu bewerten.

Aufgrund der Einschränkungen und eines allgemeinen Bestrebens, die KI-Kosten zu senken, hat Meta diesen Ansatz nun umgekehrt. Das Unternehmen hat seine Mitarbeiter dazu ermutigt, KI-Token – die Einheiten, mit denen die KI-Nutzung gemessen wird – effizienter einzusetzen.

Meta ist nicht das einzige Unternehmen, das seine Strategie anpasst, um steigende Technologiekosten in den Griff zu bekommen. Im Juni stellte Amazon seine interne Initiative ein, mit der Mitarbeiter dazu ermutigt wurden, KI-Tools zu nutzen, nachdem festgestellt wurde, dass Mitarbeiter KI einsetzten, um Aufgaben zu erledigen, die die „Financial Times“ als „sinnlos“ bezeichnete.