近日，一则消息在科技领域引起震动：谷歌已对Meta使用其Gemini AI模型的权限实施限制。核心原因在于——Meta所需的算力，谷歌无法满足。据《金融时报》6月29日报道，这并非Meta一家面临的困境，其他客户同样遭遇不同程度的算力配额约束，但Meta对Gemini的需求极为庞大，因此受冲击最为显著。
据多位知情人士透露，这一限制已对Meta内部项目推进产生影响。公司已通知员工，需设法更高效地利用AI代币。回顾来看，Meta最初之所以依赖Gemini，是因为该模型在安全审核、有害内容删除、反诈骗打击等任务上，表现优于Meta自有的Llama开源模型。然而，受当前形势所迫，Meta正逐步将更多工作迁移至其新研发的Muse Spark模型，以尽量减少对外部资源的依赖。
算力紧张问题就连谷歌CEO皮查伊也坦言：算力瓶颈已拖累谷歌云业务发展，导致云部门积压订单几乎翻倍。数据显示，截至今年3月，谷歌云第一季度营收已达200亿美元。换言之，倘若算力充足，这一数字或许还会更高。
纵观整个行业，全球AI算力供给的瓶颈愈发凸显。尽管各大企业不惜重金投入芯片采购和数据中心建设，依然难以追上人工智能服务需求的迅猛增长。国际能源署（IEA）数据也印证了这一点：2025年全球数据中心用电量预计约4850亿千瓦时，同比增长17%；到2026年，数据中心、AI及加密货币三大领域的电力消耗预计将突破1000太瓦时（TWh）。算力资源，或许比芯片本身更为珍贵。
