【Google 算力告急】Meta 遭拒算力拖延 AI 專案　SpaceX 月租 9.2 億 GPU 補缺口

據報道，Google 於 2026 年 3 月通知 Meta，無法滿足其提出的全部 Gemini AI 算力請求。這批被限制的算力，原本用於支撐 Meta 多個核心內部 AI 專案，涵蓋程式碼輔助工具、客戶服務自動化、廣告技術及內容審核系統。據悉，截至 2026 年 6 月下旬，相關限制仍未全面解除。事件的另一面，是 Meta 已要求員工更高效地使用 AI token，以壓低算力成本，並開始將部分工作負載轉移至自研的內部模型 Muse Spark，以降低對第三方算力的依賴。

算力荒根源 Google 自己也「彈盡糧絕」

Google 並非有意怠慢 Meta——它本身就已深陷算力緊缺。

Alphabet 行政總裁 Sundar Pichai 在 2026 年首季業績會上明確承認，Google 目前「算力受限」（compute constrained）。從財務數字看，這份緊缺有跡可循：Google Cloud 首季收入突破 200 億美元，按年大幅增長 63%；未完成訂單積壓（backlog）更幾乎翻倍，達到 4,600 億美元。需求增速遠超供給，是這場算力荒的根本矛盾。Google 全年資本開支指引為 1,800 億至 1,900 億美元，規模已屬天文數字，但依然追不上算力需求的步伐。

緊急補缺 每月 9.2 億向 SpaceX 租 GPU

面對算力缺口，Google 採取了一個出人意料的應急方案。

據報道，Google 於 2026 年 6 月 5 日宣布與 SpaceX 簽署一份算力租賃協議，每月支付約 9.2 億美元，租用 SpaceX 旗下數據中心約 11 萬塊 NVIDIA GPU。合約期由 2026 年 10 月起至 2029 年 6 月，為期約 34 個月，總合約金額估算約 300 億美元。Google 將這批租借算力定性為應對 Gemini Enterprise 需求激增的「橋接算力」（bridge capacity），言下之意是在自有基礎設施建成之前的過渡安排。

Meta 自救 Muse Spark 與節流令

對 Meta 而言，這場算力限制既是困局，也成為加速自主化的催化劑。

消息指，Meta 已在內部發出節流指引，要求員工在使用 AI 系統時更有效率地分配 token，以削減算力開支。與此同時，Meta 開始積極將部分原本依賴 Gemini 的工作負載，遷移到自家研發的內部語言模型 Muse Spark。這一舉動，在短期內是應急之策，但從更長遠的角度看，它也體現出大型科技公司在算力供應鏈上「去依賴化」的戰略考量——當外部供應商無法保障供貨，自研能力便成為戰略護城河。

更大格局 誰能跑贏算力需求？

這場算力荒，揭示的是整個 AI 產業的結構性矛盾。

即使是 Google 這個坐擁數十年基礎設施積累、年資本開支近 1,900 億美元的雲端巨頭，也無法在短期內完全滿足市場需求，甚至需要以每月 9.2 億美元的代價向外租借 GPU。這從側面說明：AI 算力的需求曲線，正以任何單一供應商都難以單獨追上的速度攀升。對 Meta 這類大型企業客戶而言，過度依賴單一外部算力供應商，已成為一個不可忽視的業務風險；而對整個雲端產業而言，算力供需失衡的窗口期，短期內難以消除。算力爭奪戰的最終格局，仍需審視各大科技公司自建基礎設施的落地進度。

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