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# 🔒 谷歌已限制 Meta 使用其 Gemini AI 模型，原因是这家社交媒体巨头寻求的计算能力已超出该竞争对手科技集团所能提供的范围。这再次证明，即便是全球最

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## 正文

🔒 谷歌已限制 Meta 使用其 Gemini AI 模型，原因是这家社交媒体巨头寻求的计算能力已超出该竞争对手科技集团所能提供的范围。这再次证明，即便是全球最大的 AI 提供商也面临基础设施限制的困境。
🗣️ 据三位知情人士透露，谷歌在今年 3 月左右告知 Meta，无法完全满足该公司希望购买的 Gemini 算力需求，这一举措扰乱并延迟了 Meta 部分内部 AI 项目的进程。
📉 多位知情人士称，由于这一持续存在的限制措施，加上 Meta 内部广泛推动 AI 成本优化，该公司已鼓励员工更高效地使用 AI 令牌——即衡量 AI 使用量的单位。
📉 一位知情人士表示，其他几家谷歌客户也受到限制措施影响，但程度较轻。Meta 所受影响尤为严重，因其对谷歌模型的计算需求异常庞大。
🔍 谷歌限制一家大客户使用其模型的决定，罕见地揭示了整个人工智能行业面临的基础设施压力与瓶颈。
💸 尽管已在芯片、数据中心和电力方面投入数百亿美元，即便是最大的科技公司，也仍在努力获取足够的计算能力，以支撑对先进模型及人工智能服务激增的需求。
🚀 据一位知情人士透露，直接由于这些需求，尤其是 Meta 等大型企业客户的需求，谷歌已竞相争取额外的容量。本月早些时候，谷歌签署了一项每月 的协议，从埃隆·马斯克旗下的 SpaceX 租用计算能力。
🤐 谷歌和 Meta 均拒绝置评。
📊 在四月发布的第一季度财报中，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊表示，公司云业务收入首次突破 ，而已签约但尚未交付的云合同积压量环比增长近一倍，超过 。
💬 “显然，短期内我们受到算力限制，”皮查伊表示，“举例来说，如果我们能够满足需求，云业务收入本可以更高。”
📈 随着公司将聊天机器人、编程助手和 AI 智能体部署到各个业务领域，对人工智能算力的需求急剧上升。
⚙️ 由此产生的推理工作负载——即模型训练完成后运行所需的任务——已成为行业面临的最大挑战之一。
🤝 知名 AI 实验室 Anthropic（热门聊天机器人 Claude 的开发商）上月与 SpaceX 达成了一项协议，该协议与其和谷歌的协议类似。
📌 这些限制凸显出 Meta 在多大程度上依赖 Gemini 等竞争对手的模型。这家社交平台正大力投入，以期成为人工智能领域的领导者并改进自身模型。首席执行官马克·扎克伯格一直在投入 挖掘人才、确保基础设施，以开发他所谓的“个人超级智能”。
🏗️ 与谷歌不同，Meta 没有云业务，目前正加紧建设自有数据中心，以满足自身的训练和推理需求。作为这一努力的一部分，Meta 承诺到 2028 年在美国投资 。
🤖 Gemini 已在 Meta 内部被用于推动部分安全流程自动化，例如识别诈骗和删除有害内容，同时用于客户服务和广告辅助聊天机器人。此外，它还与其他模型（如 Anthropic 的 Claude）一起，被内部用于部分工作流程和编码。
🤔 Meta 最初选择使用 Gemini，是因为它的表现优于该公司自家的 Llama 开源模型。
🔄 多位知情人士表示，最近 Meta 已开始转向优先使用其新的 Muse Spark 模型，该模型被认为与 Gemini 更具竞争力，并减少了对某些应用场景下外部模型的依赖。

## 总体总结

主题正文
1. 🔒 谷歌已限制 Meta 使用其 Gemini AI 模型，原因是这家社交媒体巨头寻求的计算能力已超出该竞争对手科技集团所能提供的范围。
2. 🗣️ 据三位知情人士透露，谷歌在今年 3 月左右告知 Meta，无法完全满足该公司希望购买的 Gemini 算力需求，这一举措扰乱并延迟了 Meta 部分内部 AI 项目的进程。
3. 📉 多位知情人士称，由于这一持续存在的限制措施，加上 Meta 内部广泛推动 AI 成本优化，该公司已鼓励员工更高效地使用 AI 令牌——即衡量 AI 使用量的单位。
4. 💸 尽管已在芯片、数据中心和电力方面投入数百亿美元，即便是最大的科技公司，也仍在努力获取足够的计算能力，以支撑对先进模型及人工智能服务激增的需求。
5. 📊 在四月发布的第一季度财报中，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊表示，公司云业务收入首次突破 ，而已签约但尚未交付的云合同积压量环比增长近一倍，超过 。
6. 🤝 知名 AI 实验室 Anthropic（热门聊天机器人 Claude 的开发商）上月与 SpaceX 达成了一项协议，该协议与其和谷歌的协议类似。
7. 作为这一努力的一部分，Meta 承诺到 2028 年在美国投资 。
8. 🔄 多位知情人士表示，最近 Meta 已开始转向优先使用其新的 Muse Spark 模型，该模型被认为与 Gemini 更具竞争力，并减少了对某些应用场景下外部模型的依赖。
