公司核心战略与资源分配 - 谷歌面临严重的内部算力短缺，各大产品线负责人为争夺有限资源陷入激烈拉锯，公司已组建一个由核心高管组成的委员会来负责算力分配决策[1] - 该高管委员会成员包括谷歌云CEO Thomas Kurian、DeepMind CEO Demis Hassabis、首席AI架构师Koray Kavukcuoglu、负责搜索与广告等现金牛业务的高级副总裁Nick Fox、首席财务官Anat Ashkenazi等，体现了顶层的权力重构[2][4][5][7][9][11][13] - 委员会试图建立理性评估模型来权衡资源分配，但核心矛盾在于算力需求远超供应极限，有时需由CEO Sundar Pichai甚至Alphabet董事会最终拍板[13][15] 资本支出与算力供应现状 - 公司2024年计划资本支出高达910亿至930亿美元，几乎是2023年320亿美元资本支出的两倍[25][26][29] - 尽管投入巨大，但建设数据中心和制造芯片的周期很长，当前的算力困境是为前几年相对保守的投入决策买单，供需紧张状态预计将持续至2026年[27][28][29][31] - 公司拥有自研TPU芯片这一优势，其性能提升有助于用更少芯片运行更好的AI模型，但这只能部分缓解算力短缺问题[43][44][45] 内部业务部门的资源博弈 - 算力分配涉及平衡公司三大核心命脉：投资于AI模型研发以赢得未来、支持谷歌云业务增长以满足华尔街期待、以及保障搜索等拥有超20亿月活用户的核心产品生存[16][17][19][20][21][22] - 根据CFO透露的信息，2025年预计约一半的算力将分配给Cloud业务，表明该业务暂时在资源争夺中占据上风[36][37] - 算力规划是一个动态过程，AI研究突破、大额云服务订单或竞争对手的重大动作都可能随时改变分配方案[38][39][40] 执行层的资源管理与文化 - 在执行层面，算力分配规则倾向于“谁能赚最多的钱，谁就优先”，战略优先可能让位于赚钱优先[47][48][49] - 在DeepMind等部门内部，明星级独立贡献者往往拥有同时挂名多个项目的“特权”，从而掌握多个算力池进行灵活调配，而普通研究员则需依靠彼此“互借”算力或通过劳动交换来获取资源[54][55][56][57] - 算力在最基层员工层面成为一种依靠人情、关系和私下交换流通的“硬通货”[58]