即便是科技巨头也有极限：谷歌限制 Meta 使用 Gemini AI

在飞速发展的人工智能竞赛中，我们常常认为数十亿美元的预算可以买到无限的计算能力。然而，最近的一项进展表明，即使是科技巨头也可能遇到实打实的物理极限。谷歌已正式限制Meta使用其Gemini AI模型，因为它实在拿不出足够的算力来满足这家社交媒体巨头的庞大需求。

据《金融时报》报道，谷歌告知Meta，它无法提供Meta想要购买的全部Gemini算力。这一算力短缺已经打乱了Meta多个内部AI项目的进度，导致项目延期。虽然算力限制对其他一些谷歌客户的影响相对较轻，但由于Meta在推理任务上的算力需求异常庞大，它在这场算力分配中首当其冲。

Token 精简

为了应对意料之外的基础设施瓶颈，Meta 管理层积极鼓励员工大幅提高 AI token 的使用效率——token 是衡量 AI 处理活动的基本单位。

这一基础设施上的限制尤其值得注意，因为Meta并不是只拿Gemini做些小打小闹的实验。这家社交媒体公司高度依赖谷歌的旗舰模型来自动处理关键的安全流程，包括识别诈骗和过滤有害内容。Meta最初选Gemini，就是因为它在处理这些海量内容审核任务时，比自家开源的Llama系统表现更好。

力求独立

对Meta首席执行官马克·扎克伯格而言，依赖直接竞争对手的人工智能引擎始终是个让人不舒服的安排。当前的供应紧张正加速推动Meta转向完全自给自足。通过新成立的超级智能实验室部门，Meta正迅速将关键的安全和内容审核任务转移到自家前沿模型Muse Spark上。以此来减少对外部云服务提供商的依赖。

这一激进转变和Meta整体的大重组是一致的。公司往自己的数据中心和基础设施里砸了数十亿美元，这说明他们正在大力推动一件事——打造扎克伯格所说的“个人超级智能”。

全行业告急

这种引发广泛关注的限量供应，折射出整个科技领域一个更大、更深层的难题。拖住人工智能这波热潮的根本问题，并非缺乏智能算法或工程人才，而是芯片、电力和数据中心这些实打实的资源够不够用。

谷歌云第一季度收入相当亮眼，达到了200亿美元。尽管如此，首席执行官桑达尔·皮查伊公开承认，短期内严重的算力瓶颈拖累了云收入进一步增长。对AI推理（也就是模型训练好之后跑推理）的需求，增长速度远远超过了科技公司建实体基础设施的速度。当谷歌不得不对Meta这样的大客户限量供应其顶级模型时，这就再清楚不过了：数字世界的扩张，终究逃不过物理现实的约束。