眼下，一场围绕AI算力的暗战，正在全球顶级科技巨头之间悄然升级。你可能很难想象，就连谷歌这种级别的AI服务商，如今也不得不对客户说“不”了。据知情人士透露，今年3月左右，谷歌通知了Meta：你们的Gemini算力需求，我们没法全部满足——而且，还给这家社交巨头设了使用上限。换句话说，全球最大的AI基础设施服务商，现在也要给客户设限了。

这个限制一直没有解除。据英国《金融时报》报道，Meta内部的多个AI项目已经因此受到了干扰和延误。压力之下，Meta内部开始推行算力使用的“精打细算”——AI token都得省着用了。谷歌和Meta对此都不予置评。

但这背后，真正值得关注的是：谷歌自己也被逼急了。就在本月，谷歌和马斯克的SpaceX签了一份“大单”——每月9.2亿美元的算力租赁协议。谷歌CEO桑达尔·皮查伊在最近的一季度财报电话会上也很坦率：“近期在算力方面确实面临制约，如果需求能被满足，我们的云业务收入还能更高。”

来看看细节。算力瓶颈不只是Meta一家的麻烦。多位知情人士指出，谷歌其他企业客户也受到了不同程度的使用限制，但Meta的“胃口”实在太大了，影响最深。这背后折射出的，是整个AI行业推理工作负载的爆炸式增长——模型训练完成之后，真正跑起来所需要的算力，正在成为新的“卡脖子”环节。

尽管各大科技巨头已经在芯片、数据中心、电力供应上砸了数百亿美元，算力供给依然追不上需求。谷歌一季度云业务收入首次突破200亿美元，已签署但尚未交付的云合同积压量环比接近翻番，超过4600亿美元。皮查伊说得很明白：算力制约短期内不会消失。

值得顺带一提的是，Meta受到的影响尤为突出。知情人士表示，正是Meta这类巨型客户的高强度需求，倒逼谷歌迅速转向外部寻求算力来源。当企业大规模部署聊天机器人、编程助手和AI智能体，推理工作负载已成为行业的核心瓶颈。

在内部，Meta广泛使用Gemini——用于平台安全审核（识别反诈内容、清理有害信息）、客服及广告聊天机器人，以及部分内部工作流和代码开发。同时，也会搭配使用Anthropic的Claude等其他模型。据知情人士透露，最初选择Gemini，是因为其表现优于Meta自研的开源模型Llama。但如今算力收紧，Meta正在加速向自研模型迁移。多位知情人士表示，Meta最近已开始优先推广其新推出的Muse Spark模型，该模型被认为在性能上已经能和Gemini抗衡，有助于降低对外部模型的依赖。

Meta CEO马克·扎克伯格对AI的投入有增无减。他一直在加码AI人才和基础设施，目标是打造所谓的“个人超级智能”。不像谷歌有云业务可以变&现，Meta选择的是加速自建数据中心，并已承诺到2028年在美国累计投资6000亿美元。

面对算力压力，谷歌本月与SpaceX签下每月9.2亿美元的租赁协议，以弥补基础设施缺口。AI实验室Anthropic上月也和SpaceX达成了类似的合作。谷歌限制Meta这件事，无意中给外界提供了一个罕见的窗口，让我们得以窥见全球顶级AI服务商在算力分配上所面临真实压力。说到底，AI基础设施的瓶颈已经不再是训练阶段的问题，而是正在向推理侧蔓延。供需矛盾的消化，只能寄望于新一轮大规模资本投入的落地兑现。