谷歌陷入“算力饥荒”危机：CEO亲自主导芯片分配，930亿美元难填内部争夺黑洞

在外界看来，谷歌是资源无尽的科技帝国，但内部正经历一场前所未有的“算力饥荒”。今年，这家巨头计划豪掷近千亿美元扩充算力基础设施，却依然无法平息各业务部门对AI芯片的激烈争夺。这场资源危机已逼得CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）亲自下场，组建高层委员会来裁定谁该分到珍贵的算力配额。

拥有搜索、Chrome、Gmail等超过20亿月活用户的超级产品线，谷歌本应是算力最充裕的公司。然而，随着生成式AI爆发式增长，训练和推理需求如黑洞般吞噬着每一块TPU和GPU。据内部人士透露，今年初谷歌核心高管被紧急召集，议题只有一个：芯片已经不够分了，如何协调？

为了平息这场拉锯战，一个由多位顶级高管组成的新委员会应运而生。他们必须不断权衡：算力应该优先供给谷歌云赚取真金白银，还是输送给搜索业务稳固广告根基，抑或倾注给DeepMind赌一个AGI未来？

这不再是单纯的技术资源分配，而是关乎谷歌未来十年存亡的战略抉择。

为分芯片，谷歌大佬上演“权力的游戏”

算力短缺在谷歌内部引发了激烈冲突，各大产品线负责人为争取更多芯片配额几乎“兵戎相见”。据知情人士透露，新成立的委员会目标明确：打破以往冗长的共识流程，在谷歌云、搜索及DeepMind之间实现高效且相对公平的切割。

委员会名单几乎囊括了谷歌所有权力核心人物：

·谷歌云CEO托马斯·库里安（Thomas Kurian），他代表着公司最重要的增长引擎；

·DeepMind创始人兼CEO戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis），他是谷歌AI信仰的化身；

·DeepMind CTO兼谷歌首席AI架构师科拉伊·卡武库奇奥卢（Koray Kavukcuoglu），他掌控着技术底层架构；

·知识与信息部门高级副总裁尼克·福克斯（Nick Fox），他守护着搜索、广告、地图等现金牛业务；

·高级副总裁詹姆斯·曼尼卡（James Manyika），负责研究与社会技术协调；

·Alphabet CFO安娜特·阿什肯纳齐（Anat Ashkenazi），掌管着钱袋子的审批权。

谷歌云CEO托马斯·库里安

DeepMind创始人、CEO戴密斯·哈萨比斯

DeepMind CTO兼谷歌首席AI架构师科拉伊·卡武库奇奥卢

知识与信息部门负责人尼克·福克斯

詹姆斯·曼尼卡

Alphabet CFO安娜特·阿什肯纳齐

显然，这是一场顶层的权力重构。据两位知情人士透露，该委员会试图建立一套理性的量化模型来辅助决策：评估云业务潜在收入、搜索产品用户增长、AI研究突破概率等。但这些预测往往充满不确定性。

核心矛盾在于：需求已远远超出供应极限。给了一方，另一方就可能陷入停滞。委员会不得不在各种因素间做出艰难取舍，有时甚至将最棘手的冲突直接上交，由皮查伊乃至Alphabet董事会最终拍板。

谷歌CEO「劈柴」（桑达尔·皮查伊）

这背后，是谷歌三大命脉的艰难平衡：

第一条命脉是未来——谷歌必须保持顶尖AI模型的迭代速度，而训练下一代模型需要吞噬海量算力。在这场全球实验室的竞速赛中，稍慢一步就可能满盘皆输。

第二条命脉是增长——谷歌云是华尔街最看好的增长故事，它需要持续投入算力来服务外部客户、扩大市场份额。

第三条命脉是生存——由搜索、广告、Gmail等超级产品构成的现金牛矩阵，必须保证足够的算力支持，它们贡献了公司绝大部分收入，是帝国不倒的基石。

对此，谷歌发言人在声明中谨慎回应：

“我们有一个严格且持续的流程，确保算力资源被分配给最重要的优先事项，既要平衡当前客户和用户的需求，也要兼顾推动长期研究与创新的投资。”

930亿美金仍填不饱的算力黑洞

为了缓解算力饥荒，谷歌不得不像其他巨头一样开启资本支出“狂飙”模式。皮查伊在最近的财报会上宣布，Alphabet今年预计资本支出高达910亿至930亿美元，几乎是2024年的两倍。

但挑战在于：数据中心和自研芯片的交付周期极长，当下的算力困局，其实是两三年前投资决策的滞后体现。2023年谷歌资本支出仅为320亿美元，在AI爆发前夜显得过于保守，如今只能被动追赶。

算力紧张在科技圈并非新鲜事，但AI需求的指数级增长让矛盾急剧激化。几乎所有主流云厂商都面临类似困境。Alphabet CFO阿什肯纳齐在10月财报会上坦言：

“尽管我们全力增加产能、加速服务器部署，但预计第四季度及2026年，供需依然会非常紧张。”

这意味着，谷歌的“紧日子”至少还要持续两年。

在新委员会成立前，算力分配由“机器学习战略与分配”（MLSA）机构负责，这个机构规模庞大、包含各产品线代表，往往因利益纠葛难以达成共识。新小组的诞生，正是为了打破低效，让权力集中、决策果断。同时，它也向外界揭示了谷歌内部的话语权流向。

阿什肯纳齐在今年春天的摩根士丹利会议上透露：2025年，谷歌预计将约一半的算力配额划给云业务。云部门暂时占据上风。但知情人士指出，算力规划是动态过程，任何新产品的发布、市场反馈的波动，甚至竞争对手的大动作，都可能引发份额重新洗牌。

即便芯片到手，也不意味着万事大吉。谷歌复杂的供应链中，任何一个环节的延误——例如机架部署、散热调试——都可能导致项目延期，迫使委员会再次调整分配方案。

值得庆幸的是，谷歌拥有自研TPU这一杀手锏。随着TPU性能持续提升，用更少芯片跑出更强模型成为可能。但这只能在一定程度上缓解饥渴，远非终极解药。

执行层的“算力生存法则”

如果说高层决策着眼于战略棋局，执行层则活在真实的生存战场。指令层层传递后，往往演变成更直白的逻辑：谁能给谷歌赚最多的钱，谁就优先。

战略优先级在基层变成了“赚钱优先”。部门内部的规则更加复杂微妙。以DeepMind为例，算力分配权主要集中在卡武库奇奥卢及其麾下副总裁手中。理论上，研究人员应专注单一项目并按需获得配额。但在资源匮乏的现实下，“上有政策，下有对策”成为公开的秘密。

知情人士称，明星级的独立贡献者往往享有“特权”：他们可以同时挂名多个项目，从而手握多个算力池，灵活调配，左右逢源。而普通研究员在算力耗尽、项目未完时，必须学会一套独特的“生存法则”——彼此“互借”算力，用修复Bug换取卡时，甚至靠人情债流通资源。

930亿美元的宏大投入，在基层员工层面演化为对每一块芯片的精打细算。最核心的生产资料——算力，竟成了一种需要靠人情、关系、私下交换来流通的“硬通货”。

在全球性AI军备竞赛的当下，即便是谷歌这样的巨擘，也不得不时刻面对算力饥荒的焦虑与匮乏。而这种自上而下的资源紧缩，或许正是科技帝国们光鲜外表下的真实内里。

参考资料：

https://www.theinformation.com/articles/inside-balancing-act-googles-compute-crunch?rc=epv9gi