Meta inatumia mamia ya mamilioni ya dola kila mwaka kwa ajili ya huduma za AI za Microsoft Azure, na kuifanya kampuni hiyo kubwa ya mitandao ya kijamii kuwa mmoja wa wateja wakubwa zaidi wa AI-cloud wa Microsoft. Matumizi haya yanaonyesha kitendawili: wabunifu wakuu wa AI duniani bado wanatumia mawingu (clouds) washindani kwa ajili ya nguvu ya kompyuta (compute power) inayohitajika ili kusukuma mifano yao mbele.

Kwa nini ushirikiano kati ya Meta na Microsoft ni muhimu

Mfululizo wa Llama wa Meta umeifanya kampuni hiyo kuwa mchezaji mkubwa katika AI ya kijenereta ya chanzo huru (open-source generative AI), lakini kufundisha na kujaribu mifano hiyo kunahitaji ukubwa ambao mawingu makubwa ya umma pekee ndiyo yanayoweza kutoa. Bloomberg inaripoti kuwa wahandisi wa Meta huendesha mifano yao ya kipekee kwenye Azure, wakichakata trilioni za tokeni kila wiki. Sehemu kubwa ya kazi hiyo inalinganisha matokeo ya Llama na GPT-4 ya OpenAI na mifano inayohusiana, ambayo Microsoft huuza kupitia soko la Foundry.

Kipimo hiki si jaribio la mara moja; ni mzunguko endelevu unaohitaji data nyingi. Kila ulinganishaji wa tokeni unatumia nguvu za GPU, upana wa mawasiliano wa hifadhi (storage bandwidth), na uwezo wa mtandao ambao vifaa maalum vya AI vya Azure hutoa kwa bei ambayo mtoa huduma mkubwa pekee anaweza kuimudu. Matokeo yake ni bili ya mamia ya mamilioni ya dola kila mwaka inayochochea mbio za Meta za kuziba pengo la utendaji na mifumo ya kisasa zaidi katika tasnia hii.

Soko la Foundry: uwanja wa pamoja kwa washindani

Soko la Foundry la Microsoft huunganisha mifano ya AI kutoka kwa watoa huduma wengi, na kuruhusu wateja wa kampuni kupata mifano hiyo kupitia uhusiano mmoja wa malipo. OpenAI inazalisha takriban asilimia 70 ya mapato ya AI ya Microsoft, lakini jukwaa hilo pia linahudumia makampuni kama ByteDance, Adobe, Perplexity na Sierra.

Uwepo wa Meta kwenye Foundry unaonyesha mvutano mpana wa ushindani. Kwa kutumia mifano ya OpenAI kama rejea ya utendaji, Meta inathibitisha teknolojia yake yenyewe na wakati huo huo inachangia mapato ya mshindani. Hali hii inafanana na nyakati za awali katika historia ya teknolojia: Meta wakati mmoja ilitegemea Bing kwa utafutaji kabla ya kujenga injini yake ya ndani. Leo, Meta inajenga huduma ya API itakayowapa watengenezaji programu (developers) ufikiaji wa moja kwa moja wa mifano ya Llama, hatua ambayo inaweza kuifanya kampuni hiyo kutoka kuwa mteja na kuwa mshindani katika soko lile lile ambalo kwa sasa inalitumia.

Hatari na fursa kwa mfumo wa AI

Mtiririko wa fedha kutoka Meta kwenda Microsoft unasisitiza ukweli wa kimfumo wa en era ya sasa ya AI: nguvu ya kompyuta (compute), si tu kodi (code), ndiyo kikwazo kikuu cha kuingia sokoni. Makampuni yanayoweza kukodisha makundi makubwa ya GPU hufanya maboresho haraka zaidi, hulinganisha utendaji na mifano bora zaidi, na kutoa bidhaa mapema zaidi. Kampuni ndogo za kuanzia (startups) zisizo na fedha nyingi lazima washirikiane na mtoa huduma wa wingu au wapate njia za kibunifu za kushiriki rasilimali.

Kwa watoa huduma wa wingu, faida iko wazi. Kazi kubwa za AI zinatafsiriwa kuwa mikataba ya muda mrefu, matumizi makubwa zaidi ya vifaa vya gharama kubwa, na nafasi katika soko linalochipukia la "AI-as-a-service". Kwa wabunifu wa mifano, utegemezi huo unaleta udhaifu wa kimkakati. Ikiwa mtoa huduma wa wingu ataongeza bei, kubadilisha masharti ya huduma, au kutoa kipaumbele kwa mifano yake yenyewe, wateja kama Meta wanaweza kuona michakato yao ya utafiti ikivurugika.

Huduma ya API inayopangwa na Meta inaashiria mabadiliko yanayoweza kutokea kuelekea kutenganisha (decoupling): kutoka kwenye API za wingu za upande wa tatu kuelekea miundombinu inayojihudumia au ya kipekee. Lengo ni kurejesha faida, kudhibiti mtiririko wa data, na kupunguza utegemezi kwa jukwaa la mshindani. Kujenga API ya kimataifa yenye ucheleweshaji mdogo (low-latency) itakayoshindana na mtandao wa Azure kutakuwa na gharama na itahitaji ufundi mkubwa; ni changamoto ya kihandisi ya miaka mingi.

Upande wa pili: kwa nini ushirikiano huu unaweza kudumu

Hata wakati Meta ikijenga tabaka lake la utoaji huduma (serving layer), kiasi kikubwa cha nguvu ya kompyuta kinachohitajika kwa ajili ya kufundisha mifano ya kizazi kijacho hakitarajiwa kupungua hivi karibuni. Michakato ya mafunzo inaweza kutumia nguvu kubwa ya usindikaji (exa-flops), inayozidi uwezo ambao kampuni moja inaweza kuimudu ndani yake. Azure pia inatoa zana zilizounganishwa kwa ajili ya usimamizi wa data, utii wa usalama, na uwezo wa ufuatiliaji (observability) ambao ingekuwa gharama kubwa kuiga.

Kutoka mtazamo wa Microsoft, kumweka mchezaji mkubwa kama Meta kama mteja kunatoa msingi thabiti wa mapato na mteja wa mfano anayeweza kuvutia makampuni mengine. Mtindo wa ufikiaji wa wazi wa soko la Foundry unamaanisha kuwa API ya mshindani haitoi uwezekano wa kutumia huduma za Microsoft; badala yake, inapanua wigo wa huduma zinazoweza kutumiwa kupitia Azure.

Nini cha kufuatilia baadaye

  • Utoaji wa API wa Meta – Ratiba na bei ya Llama API itaonyesha jinsi Meta inavyoweza kuhamisha kazi kutoka Azure kwa haraka.
  • Mielekeo ya bei ya Azure – Mabadiliko yoyote muhimu katika viwango vya AI-compute yanaweza kubadilisha uchumi wa ushirikiano wa Meta.
  • Uchunguzi wa kisheria – Ukusanyaji wa AI compute kwa watoa huduma wachache wa wingu unaweza kuvutia uangalizi wa upinzani wa masoko (antitrust), jambo linaloweza kubadilisha mienendo kati ya mtoa huduma na mteja.
  • Hatua za washindani – Watengenezaji wengine wa mifumo wanaweza kufuata mfano wa Meta, na kuongeza kitendawili cha washindani kutumia mfumo mmoja wa wingu.

Hitimisho

Matumizi ya Meta ya mamilioni ya dola kwenye Azure yanathibitisha kuwa hata watengenezaji wa AI walioendelea zaidi hawawezi kuepuka utegemezi kwa majitu mengine ya wingu washindani. Mpangilio huo unachochea uvumbuzi wa haraka huku ukipanda mbegu za ushindani wa baadaye, hali ambayo itatengeneza mfumo wa AI kwa miaka ijayo.