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Google dreht Meta den KI-Hahn zu und schränkt Rechenkapazität ein
https://www.facebook.com/jakkse · 2026-06-29 · via Trending Topics

ChatGPT, Grok, Meta AI, DeepSeek, Gemini. © Unsplash

ChatGPT, Grok, Meta AI, DeepSeek, Gemini. © Unsplash

Alphabets Cloud-Sparte kann Metas Hunger nach KI-Rechenkapazität nicht stillen und schränkt den Zugang ein. Pikant: Meta betreibt mit Muse Spark längst ein eigenes Frontier-Modell – während Konkurrent Apple für Gemini Milliarden an Google zahlt.

Google hat den Zugang des Social-Media-Konzerns Meta zu seinen Gemini-KI-Modellen eingeschränkt. Das berichtet die Financial Times unter Berufung auf mit der Sache vertraute Personen. Auslöser sei, dass Meta mehr Rechenkapazität nachgefragt habe, als der Rivale liefern konnte.

Demnach habe Google – eine Tochter des Alphabet-Konzerns – Meta bereits rund um März signalisiert, die gewünschte Gemini-Kapazität nicht vollständig bereitstellen zu können. Der Engpass habe interne KI-Projekte bei Meta gestört und verzögert. Auch andere Google-Kunden seien betroffen, allerdings in geringerem Ausmaß; Meta treffe es dem Bericht zufolge besonders hart, weil das Unternehmen außergewöhnlich hohe Nachfrage nach Googles Modellen aufweise. Als Reaktion habe Meta seine Belegschaft angehalten, sparsamer mit KI-Tokens umzugehen – also mit jenen Recheneinheiten, an denen sich die KI-Nutzung bemisst.

Weder Google noch Meta haben die Darstellung bislang offiziell bestätigt; beide Konzerne reagierten zunächst nicht auf Anfragen. Auch die Nachrichtenagentur Reuters konnte den Bericht nach eigenen Angaben nicht unabhängig verifizieren.

Der Engpass ist branchenweit

Der Fall illustriert ein strukturelles Problem der gesamten Branche: Trotz Milliardeninvestitionen in Chips und Rechenzentren ringen die großen Technologiekonzerne weiter um ausreichend Rechenleistung, um die wachsende Nachfrage nach KI-Diensten zu bedienen. Bei Google Cloud kletterte der Umsatz im ersten Quartal (Ende März) auf 20 Milliarden US-Dollar. Konzernchef Sundar Pichai verwies allerdings darauf, dass Kapazitätsgrenzen ein noch stärkeres Wachstum verhinderten – der Auftragsbestand der Cloud-Sparte habe sich von Quartal zu Quartal nahezu verdoppelt.

Pikanter Hintergrund: Meta hat ein eigenes Modell

Bemerkenswert an Metas Nachfrage ist, dass der Konzern keineswegs ohne eigene KI-Technologie dasteht. Im April 2026 stellten die neu formierten Meta Superintelligence Labs unter Alexandr Wang das Modell Muse Spark vor – Metas erstes proprietäres Frontier-Modell und ein Bruch mit der bisherigen Open-Weights-Strategie der Llama-Reihe. Muse Spark ist multimodal angelegt, beherrscht Reasoning und Multi-Agenten-Orchestrierung und treibt inzwischen Metas KI-Assistenten in der Meta-AI-App sowie auf WhatsApp, Instagram, Facebook und Messenger an. In unabhängigen Benchmarks ordnete sich das Modell im Spitzenfeld hinter Googles Gemini, OpenAIs GPT und Anthropics Claude ein.

Dass Meta dennoch in großem Stil Gemini-Kapazität bei Google einkaufen wollte, zeigt, wie sehr der Bedarf an KI-Inferenz die eigene Modellentwicklung übersteigen kann – und wie verflochten die Lieferketten der konkurrierenden Tech-Konzerne mittlerweile sind.

Apple zahlt, Meta wird gedrosselt

Den Kontrast verschärft ein zweiter prominenter Gemini-Kunde: Apple. Der iPhone-Hersteller einigte sich im Januar 2026 mit Google auf eine mehrjährige Partnerschaft, bei der eine maßgeschneiderte Gemini-Variante das runderneuerte „Siri AI“ antreibt. Laut Bloomberg zahlt Apple dafür rund eine Milliarde US-Dollar pro Jahr. Die Modellgewichte laufen dabei in Apples eigener Private-Cloud-Compute-Infrastruktur; nach Apples Darstellung erhält Google keine Nutzerdaten.

Damit fließt das Geld in beide Richtungen: Google überweist Apple seit Jahren geschätzte 20 Milliarden US-Dollar jährlich dafür, Standardsuchmaschine auf iPhones zu sein – nun zahlt Apple umgekehrt für Googles KI. Während Apple seine Milliardenverträge bedient bekommt, stößt Meta beim selben Anbieter an Kapazitätsgrenzen. Ob es dabei allein um verfügbare Rechenleistung geht oder auch um strategische Prioritäten im Kundenportfolio, ließen die beteiligten Unternehmen offen.

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