【Google限Meta算力】Gemini算力受限　Meta廣告AI延誤　年砸1,350億美元自建

據多家外媒引述知情人士報道，谷歌（Google）今年3月已通知Meta，其所尋求的Gemini人工智能模型算力已超出Google所能供應的上限，並對Meta的使用量設定限制。截至2026年6月底，相關限制仍未解除，已導致Meta內部多項AI計劃的進度出現明顯延誤，對此Google及Meta雙方均拒絕置評。

不夠用：Meta對Gemini需求「異常之高」

據悉，Meta一直是Google Gemini模型的重度企業客戶，將其廣泛應用於廣告定向推薦、客戶服務工具、程式碼輔助開發及內容審核等多個核心業務場景，對算力的依賴程度遠超Google其他企業客戶。知情人士透露，Meta對Google模型的需求「異常之高」，亦是其成為首批被設定使用上限的企業客戶之一的主要原因。

Google雖已對其他雲端客戶設置不同程度的限制，但Meta所受的衝擊相對最為顯著，主因是其對外部大型語言模型的依賴程度，在同規模的科技公司中屬於較高水平。

後果浮現：廣告AI推薦系統推遲、員工效率被限

算力受限的直接後果，是Meta的部分廣告AI推薦系統優化計劃被迫推遲，相關項目的內部開發進度落後於原定時間表。此外，Meta已要求員工在日常工作中更有效率地使用AI Token（即衡量AI使用量的單位），以緩解算力資源緊張的壓力，部分工作負載亦已轉移至Meta自家的Llama系列模型上，以減少對外部平台的依賴。

Meta戰略自救：砸逾1,350億美元建自有AI基礎設施

事實上，今次事件正加速Meta推動AI基礎設施自主化的步伐。Meta於2026年公布，當年度資本開支計劃達1,150至1,350億美元，其中相當大比例用於自建AI算力設施，以逐步擺脫對外部雲端供應商的依賴。Meta此前已於5月宣布裁員約8,000人，並將相關資源重新分配至自有人工智能基礎設施的建設。

從長遠看，Meta對自建AI算力的鉅額投入，既是對抗外部供應限制的防禦性舉措，亦是其在大語言模型及多模態AI應用上尋求更強技術自主性的戰略部署。

此次事件再度揭示人工智能大規模落地過程中「算力瓶頸」的結構性矛盾：無論是美國科技巨頭，還是南韓半導體雙雄，抑或是蘋果在記憶體晶片上的苦苦掙扎，背後均指向同一根本問題——現有的算力與晶片供應能力，正嚴重滯後於AI需求的爆發速度，而這一缺口，料將在未來數年持續主導科技板塊的投資敘事。

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