Google 在 3 月前後開始限制 Meta 使用其 Gemini AI 模型，即使雲端訂單積壓膨脹至 4,600 億美元，仍無法提供 Meta 想要的運算資源。
重點摘要：
- Google 在 3 月左右告訴 Meta，無法提供其想購買的完整 Gemini 容量。
- 這一缺口延誤了多個 Meta 內部 AI 專案，並迫使員工配給使用 AI token。
- Google Cloud 的訂單積壓幾乎翻倍至 4,600 億美元，顯示需求已超過供應。
Google 配給 Gemini 供應
Google 在 3 月前後通知 Meta，無法完全滿足該公司原本打算購買的 Gemini 容量，三名熟悉談判情況的人士指出。這項限制干擾了 Meta 多個內部 AI 專案，其中一些與寫程式、廣告工具，以及在 Facebook 和 Instagram 上的內容審查相關。管理層要求工程師更節省地使用 AI token——這是衡量模型用量的單位。
其他 Google 客戶同樣感受到壓力，不過 Meta 受到的衝擊最大，因為其需求遠高於大多數客戶。Google 與 Meta 都拒絕對相關條款置評。
5 月時，這家搜尋巨頭正式將上限制度化，對所有 Gemini 應用施加使用限制。如今，使用權是隨可用容量而調整，而不是取決於客戶願意花多少錢。這個改變改寫了雲端 AI 的一項基本假設。
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Pichai 警告算力吃緊
Google 不是缺乏需求，而是被需求淹沒，這正是配給上限顯得反直覺的原因。雲端業務單季營收首次突破 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，他在會中表示，公司在「短期內受制於算力」。對任何依賴外部 AI 平台建構服務的企業而言，這個訊息相當震撼：簽好的企業合約不再保證能取得公司規劃中的運算資源，無論你付多少錢。
Meta 之所以倚賴 Gemini，是因為在清除詐騙與有害貼文方面，它表現優於公司自家的 Llama 模型。配給上限加速了 Meta 轉向自研首款模型 Muse Spark 的腳步，同時公司正裁減數千個職位，並在今年把高達 1,350 億美元投入 AI。
Google 自身的困境也相當深。
它同意每月向 SpaceX 支付約 9.2 億美元，換取約 110,000 顆 Nvidia GPU，多家媒體已證實，這只是暫時權宜之計。對於每 1 美元的已承諾需求，公司只投入約 40 美分用於新增產能，因此缺口持續擴大，而不是縮小。