Google 在約 3 月開始限制 Meta 使用其 Gemini AI 模型，即使雲端訂單積壓接近 4,600 億美元，仍無法提供 Meta 需要的運算資源。
要點摘要：
- Google 在約 3 月告訴 Meta，無法提供其原本想購買的完整 Gemini 容量。
- 資源缺口拖延了多個 Meta 內部 AI 專案，並迫使員工節省使用 AI token。
- Google Cloud 訂單積壓幾乎倍增至 4,600 億美元，顯示需求已大幅超越供應。
Google 配給 Gemini 供應
熟悉談判情況的三名人士透露，Google 在約 3 月通知 Meta，無法完全滿足其希望購買的 Gemini 容量。這些限制打亂了 Meta 多個內部 AI 專案，有的與程式碼撰寫、廣告工具以及在 Facebook 和 Instagram 上的內容審核相關。管理層要求工程師更節省使用 AI token——也就是衡量模型使用量的單位。
其他 Google 客戶同樣感受到壓力，但 Meta 受創最深，因為其需求遠高於大部分客戶。Google 和 Meta 都拒絕就協議條款置評。
5 月，這家搜尋巨頭正式將配額制度化，對 Gemini 應用實施使用限制。現在的存取量是依據可用容量來調整，而不是依照客戶願意花多少錢。這一項改變，顛覆了雲端 AI 業務的一項基本假設。
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Pichai 示警運算資源吃緊
Google 並非缺乏需求，而是被需求淹沒，因此這道使用上限顯得格外反直覺。雲端業務單季收入首度突破 200 億美元，較一年前成長約 63%。
執行長 Sundar Pichai 在財報電話會議上承認壓力日增，他在會中表示，公司在短期內「受到運算資源限制」。對任何仰賴外部 AI 平台的企業而言，這番話份量十足：即使簽下企業級合約，也已不再保證能取得公司規劃所需的算力，不論付多少錢都一樣。
Meta 之所以仰賴 Gemini，是因為它在清除詐騙與有害貼文方面，表現勝過公司自家的 Llama 模型。配額制度加速了 Meta 轉向首個自家模型 Muse Spark 的腳步；同時，Meta 正裁減數千個職位，並在今年投入最多達 1,350 億美元到 AI 領域。
Google 自身陷入的困局也相當深。
它同意每月向 SpaceX 支付約 9.2 億美元，以取得約 110,000 顆 Nvidia GPU。多家媒體證實，這只是權宜之計。每承諾 1 美元的需求，公司僅投入約 40 美分到新產能上，結果是缺口持續擴大，而不是縮小。