在人工智能技術迅猛發展的當下，算力已成為科技企業競爭的核心資源，被視為AI時代的“新石油”。然而，即便谷歌這樣全球知名的科技巨頭，也正深陷“算力饑荒”的困境。盡管公司今年計劃投入高達910億至930億美元的資本支出，卻仍難以滿足內部各部門對算力的迫切需求，甚至需要CEO和董事會親自介入協調資源分配。

谷歌擁有搜索、Chrome、Gmail等多款月活躍用戶超20億的超級產品，這些業務不僅是公司的現金牛，更是支撐其全球科技帝國的重要基石。與此同時，為保持AI領域的領先地位，谷歌在算力投入上毫不吝嗇。然而，隨著AI技術的爆發式增長，公司內部對算力的爭奪愈發激烈。各部門負責人為了爭奪有限的芯片資源，甚至陷入了一場“拉鋸戰”。

為解決這一矛盾，谷歌專門成立了一個由高層組成的高管委員會，負責協調算力分配。該委員會的成員包括谷歌Cloud CEO托馬斯·庫里安、DeepMind創始人德米斯·哈薩比斯、知識與信息部門高級副總裁尼克·福克斯，以及Alphabet首席財務官阿納特·阿什肯納齊等核心人物。這一陣容體現了谷歌在算力分配問題上的戰略考量：既要保障AI研究的長期投入，又要維持云業務和核心產品的穩定運行。

據知情人士透露，該委員會在決策時試圖建立一套理性的評估模型，權衡不同業務的收入潛力、增長空間和戰略價值。然而，現實遠比模型復雜。由于算力需求遠超供應能力，給一方分配資源往往意味著另一方的業務可能受到影響。因此，委員會不得不頻繁做出艱難取舍，甚至將部分決策權上交至CEO桑達爾·皮查伊或Alphabet董事會。

谷歌的算力困境背后，是三大核心命脈的平衡難題。首先是未來：AI模型的迭代需要海量算力支持，稍有滯后就可能被競爭對手超越；其次是增長：谷歌Cloud作為公司的主要增長引擎，需要算力服務客戶并維持擴張；最后是生存：支撐公司收入大頭的廣告業務，依賴于搜索、地圖等核心產品的穩定運行，而這些產品同樣依賴算力支持。

盡管谷歌在芯片和服務器上的資本支出已進入“激進模式”，但算力緊張的問題短期內仍難以緩解。數據中心建設和芯片制造的周期較長，當前的困境實際上是前幾年決策滯后的結果。2023年，谷歌的資本支出僅為320億美元，這一投入在AI爆發前夜顯得過于保守。即便今年大幅增加投入，算力供需矛盾仍將持續至2026年。

在新委員會成立前，谷歌的算力分配由一個名為“機器學習戰略與分配”的機構負責。但由于該機構規模龐大、成員分散，決策效率低下，難以形成共識。新委員會的成立旨在打破這種低效機制，通過集中權力實現更果斷的決策。然而，算力分配的復雜性遠超高層預期。例如，谷歌Cloud雖在2025年預計獲得約一半的算力，但這一比例可能因新產品發布或市場變化而動態調整。

在執行層面，算力分配的指令到了基層往往變形為“誰能賺錢誰優先”的邏輯。以DeepMind為例，算力分配權集中在首席技術官科拉伊·卡武克盧奧盧及其團隊手中。研究人員雖名義上應專注單一項目，但在資源匱乏的現實下，明星員工往往能同時參與多個項目，掌握多個算力池。而普通研究員則需通過“互借算力”或“以勞換卡”等方式維持研究進度，算力成為一種需靠人情和私下交換流通的“硬通貨”。

谷歌的困境并非個例。隨著AI需求的爆發，幾乎所有主流云廠商都面臨算力不足的問題。盡管谷歌擁有自研的TPU芯片，能在一定程度上緩解壓力，但這并非終極解決方案。在全球AI軍備競賽的背景下，即便是谷歌這樣的巨頭，也不得不面對算力焦慮與資源匱乏的現實。這場“算力饑荒”不僅考驗著企業的戰略智慧，更折射出AI時代技術競爭的殘酷性。