以前的AI工具，在科技公司里形同自助餐厅里的免费菜品——哪家模型性能突出，哪家代码工具便捷顺手，就先去用；要是不知道怎么运用，就用几个“龙虾”练练手。Token，就像餐盘里的薯条，可以随心所欲地取用。
到了2026年夏天，自助餐厅却开始查验入场券了。
今年3月左右，谷歌因为服务器容量饱和，对Meta使用Gemini提出限制。Meta想要扩充Gemini的计算资源，但谷歌无法完全满足。
4月22日，《洛杉矶时报》披露，谷歌大多数员工因安全考量，被禁止使用Claude Code、Codex等竞品工具，除非有特殊业务需求方可申请豁免。但与此同时，部分DeepMind团队，包括研究Gemini、内部应用及开源模型的团队，仍在使用Claude Code。
5月14日，The Verge报道，微软开始逐步吊销大部分Claude Code内部许可证，引导开发者转向自家GitHub Copilot CLI。
6月10日，微软又因Anthropic的数据管理要求，对员工使用Claude Fable5施以限制。
6月28日，《金融时报》揭露了谷歌限制Meta使用Gemini的细节，原本隐藏在幕后的算力不足，以“大厂间模型资源限额”的形式进入公众视野。
紧接着6月29日，The Information曝光Meta内部文件显示，公司正在对员工在AI模型构建中使用Claude和Codex施加限制。
AI模型日渐精进，AI资源已转化为大厂的核心生产要素，使得AI大厂之间的关系变得错综复杂。
这些大厂既是彼此的客户，又是竞争对手。他们既想借助对方最强大的模型能力，又担心自己的数据、代码、工作流程和模型研发被对手窃取。
AI的免费使用期已经结束。AI大厂之间，开始设置壁垒。
仅从今年披露的事件来看，谷歌是较早采取“内外设防”策略的大厂之一。
《金融时报》报道，早在3月前后，谷歌便开始限制Meta获取Gemini的计算资源。报道指出，并非谷歌有意刁难，而是Meta欲购买的大量Gemini计算能力，已超出谷歌当时的服务上限。
换言之，Meta希望增加Gemini的使用量，但谷歌的“后厨”难以支撑。
大模型调用与传统软件授权截然不同，即便客户愿付费用，也可能因容量限制无法满足需求。每一次调用背后，都是真实的算力需求。
谷歌一方面对外限制Meta使用Gemini，另一方面也约束自家员工不得使用竞争对手的AI编程工具。
4月22日，《洛杉矶时报》报道，多数谷歌员工因“安全原因”，被禁止使用Claude Code、Codex等外部AI工具，若能证明业务必要性，可申请例外。但部分DeepMind团队，包括Gemini项目组、内部应用及开源模型小组，仍在使用Claude Code。
此举在谷歌内部引发“Claude使用者与被使用者”的区分。用与不用，着实是个难题。
谷歌在此情形下显得颇为矛盾：一方面，公司鼓励员工积极运用AI，部分工程师甚至被设定了明确的AI使用目标，并可能影响绩效评估；另一方面，不同团队获取AI工具的机会并不均等。
有员工反映，谷歌自家的模型在编码方面不如Claude效率高，这使得“能否使用Claude”的问题，从工具偏好直接上升到效率层面。
从谷歌角度出发，它并非不清楚Claude Code、Codex的价值——关键AI团队仍在使用外部工具，至少证明这些工具在谷歌前沿研发中不可或缺（连谷歌自己都承认在编码上落后于对手）。
虽然公开报道未披露谷歌“安全原因”的具体内容，但企业内部使用AI编程工具的