Google算力供應吃緊　Meta使用Gemini模型受限、AI專案進度延宕

根據《金融時報》引述知情人士報導，Alphabet旗下Google已對Meta Platforms(META-US)使用Gemini人工智慧模型的運算資源設下限制，主因是Meta提出的算力需求超出Google可提供的容量，導致部分內部AI專案受到干擾並延後推進。

報導指出，Google約於2026年3月通知Meta，無法滿足其原本希望採購的全部Gemini運算容量。由於Meta對Google AI模型的需求遠高於其他客戶，因此受到的影響也最為明顯。

除Meta之外，其他Google客戶也受到算力不足影響，但程度相對有限。Google與Meta目前均未對此報導發表評論。

受限於運算資源，Meta已要求內部員工提高AI Token的使用效率。AI Token是衡量大型語言模型運算與使用量的基本單位，企業通常依據Token消耗量計算AI服務成本與資源配置。

這起事件再次凸顯，即使全球科技巨頭持續投入數千億美元興建資料中心並採購AI晶片，整體AI基礎設施仍難以追上生成式AI快速擴張所帶來的需求，算力供給仍是目前產業發展的重要瓶頸。

Google雲端事業最新財報也反映相同問題。在截至2026年3月底的2026財年第一季，Google Cloud營收達200億美元，但Alphabet執行長皮查伊（Sundar Pichai）當時表示，算力限制使Google Cloud無法承接更多客戶需求，也讓該部門積壓訂單較前一季接近倍增。

市場持續關注AI模型、GPU與資料中心投資是否能在未來幾季逐步改善算力供應。隨著企業對大型語言模型的部署規模持續擴大，運算資源已成為雲端服務商的重要競爭力，也將影響Alphabet、Meta等大型科技公司的AI產品推出速度、雲端業務成長，以及整體生成式AI產業的發展節奏。