2026年，隨住生成式AI應用迅速滲透，企業級大型模型嘅調用量急增，算力供應緊張嘅問題日益突顯。近日，《金融時報》（Financial Times）獨家報道，Google已對Meta使用其Gemini模型實施容量上限，呢項措施直接反映出而家AI基礎設施供需失衡嘅嚴峻現實。

據報道，Google Cloud作為Meta部分Gemini模型嘅底層算力供應商，因整體AI需求遠超預期，已採取限制措施以保障服務穩定。呢宗事件並非孤例，而係全球雲端巨頭喺AI熱潮下普遍面對嘅算力瓶頸縮影，預計會對AI生態鏈中嘅模型開發、部署成本同競爭格局造成深遠影響。

事件背景：AI需求爆炸式增長超出供給

2025-2026年度，生成式AI由消費級聊天工具快速擴展到企業級Agent、代碼生成、多模態分析等高強度應用場景，導致對高性能GPU/TPU算力嘅需求呈指數級增長。Meta作為AI嘅重度玩家，喺Gemini模型嘅訓練同推理上依賴包括Google Cloud喺內嘅多家雲服務商。

《金融時報》指出，Google此次實施容量上限，主要針對Meta嘅高強度調用請求。業內人士分析，呢情況反映出Google自身數據中心容量已接近飽和，並且需要優先保障內部業務（如Google DeepMind模型訓練）同核心企業客戶嘅需求。類似情況之前已喺其他雲端巨頭出現，顯示AI算力已成為稀缺嘅戰略資源。

核心原因：供需錯配與基礎設施瓶頸

1. 需求端爆發

模型規模擴大：Gemini等前沿模型嘅參數量同上下文窗口持續增長，單次推理消耗嘅算力遠超早期GPT-4時代。
應用場景深化：企業由簡單聊天轉向複雜Agent工作流、多模態生成同即時分析，導致調用頻率同時長大幅增加。
行業集體衝刺：OpenAI、Anthropic、Google、Meta等巨頭同時推進下一代模型研發，進一步推高算力需求。

2. 供給端制約

數據中心建設滯後：雖然各大雲廠商加快擴建，但GPU供應鏈緊張（尤其係H100/H200/B200系列）、電力供應限制同建設週期問題，導致新增容量無法快速追上需求。
優先級分配：雲服務商要平衡內部研發需求、大客戶合約同公開市場供應，Meta等外部重度用戶成為首先受限對象。
成本與能耗壓力：AI訓練同推理嘅龐大電費同散熱成本，亦迫使雲廠商更謹慎分配資源。

直接影響：短期陣痛與成本傳導

對Meta嘅影響：

服務穩定性受挑戰，可能出現Gemini模型回應延遲或可用性下降，影響其AI產品（如智能助理、內容生成工具）嘅用戶體驗。
需加快自建算力或轉向其他雲服務商（如AWS、Azure），短期內會增加部署複雜度同成本。

對整個AI產業鏈嘅影響：

模型開發節奏放緩：算力受限可能會延遲新模型迭代同大規模實驗。
成本上升：雲端算力價格面臨上調壓力，最終會傳導到企業用戶同終端消費者。
競爭格局重塑：擁有自家數據中心或充足算力儲備嘅公司（如Google、Microsoft）會獲得相對優勢，而依賴外部雲嘅玩家面臨更大壓力。
開源與本地化加速：部分企業可能轉向開源模型或本地部署方案，以減低對雲端巨頭嘅依賴。

行業連鎖反應：從算力危機到生態重構

呢宗事件突顯咗AI發展嘅「基礎設施瓶頸」問題。過去一年，多家分析機構預測到2027年全球AI算力需求會遠超目前供給能力。Google限制Meta用量嘅舉措，可能成為行業信號，促使更多玩家提前布局