僅數(shù)小時后，百度智能云同步跟進，發(fā)布公告稱自4月18日起對AI算力、存儲等產(chǎn)品調(diào)價，AI算力相關(guān)產(chǎn)品服務(wù)上漲約5%~30%，并行文件存儲等上漲約30%。
其理由與阿里云高度一致：“全球人工智能應(yīng)用快速發(fā)展，算力需求持續(xù)攀升，核心硬件及相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施成本顯著上漲”。
然而，這場漲價并非孤立事件。
早在阿里云和百度智能云官宣之前，騰訊云就已經(jīng)率先漲價，宣布自3月13日起對混元系列模型進行漲價，部分核心產(chǎn)品漲幅高達400%。
相比國內(nèi)云廠商來說，海外市場漲價更早，今年1月份，AWS率先打破近20年“只降不升”傳統(tǒng)，對大模型訓(xùn)練用EC2實例提價15%，隨后谷歌云更是將AI基礎(chǔ)設(shè)施價格上調(diào)最高100%。
從國內(nèi)三巨頭到全球云服務(wù)商，集體漲價背后，本質(zhì)是AI時代云計算的市場發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)變。
總的來看，需求端，AI爆發(fā)帶來Token消耗指數(shù)級增長，使算力從普惠資源變?yōu)橄∪睉?zhàn)略物資；成本端，AI算力高端硬件市場，如存儲等產(chǎn)品供不應(yīng)求的剛性支出，倒逼廠商告別低價內(nèi)卷。
更為重要的一點是，在AI時代中，云廠商正從“賣資源”向“賣智能”轉(zhuǎn)型，通過Token生態(tài)構(gòu)建新的核心競爭力。顯然，這三大因素的疊加，共同催生了這場席卷全球的漲價潮。
可以看到，在這一波浪潮中，云廠商正逐漸轉(zhuǎn)變原有的商業(yè)思維，而這場漲價潮，正是這一轉(zhuǎn)型過程的必然陣痛。
一般來說，云計算行業(yè)的定價邏輯，本質(zhì)上由供需關(guān)系決定。
過去十年，云計算的核心需求來自企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的服務(wù)器替代、數(shù)據(jù)存儲等基礎(chǔ)場景，這類需求具有標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)?；卣?，云廠商可通過規(guī)模效應(yīng)攤薄成本，形成低價換市場的競爭格局。
但AI時代，用戶對AI算力的需求已經(jīng)發(fā)生了本質(zhì)變化。
最基礎(chǔ)的來說，大模型訓(xùn)練與推理對硬件提出極高要求，只有高端GPU芯片才能夠更好滿足，盡管當(dāng)前已有眾多國產(chǎn)替代芯片，但其整體產(chǎn)能還是受限。
而此輪漲價的直接導(dǎo)火索，是AI應(yīng)用爆發(fā)式增長帶來的算力需求井噴，而這一需求的核心度量單位——Token，也正成為左右市場供需的關(guān)鍵變量。
2026年春節(jié)期間，以O(shè)penClaw為代表的AI智能體應(yīng)用全面爆發(fā)，這類應(yīng)用可自主完成查資料、寫代碼、多任務(wù)協(xié)同等復(fù)雜操作，但其背后是驚人的Token消耗。
在AI大模型語境中，Token是自然語言處理的最小計算單元，用戶每一次提問、AI每一次生成回答，本質(zhì)上都是Token的持續(xù)流動與消耗。
有相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，與傳統(tǒng)的對話式AI相比，OpenClaw這類智能體單任務(wù)的Token消耗量，是普通對話的幾十甚至上百倍，這無疑直接打開了算力需求的長期增長天花板。
據(jù)IDC預(yù)測，到2030年，全球活躍AI智能體將達22.16億，年度Token消耗量將從2025年的0.0005 Peta Tokens飆升至15.2萬Peta Tokens，增長超3億倍。
另一方的數(shù)據(jù)，也印證了這一爆發(fā)式增長：阿里云MaaS業(yè)務(wù)百煉在2026年1-3月創(chuàng)下歷史最高增速，騰訊混元模型單月調(diào)用量直接暴漲4倍，導(dǎo)致算力資源瞬間陷入極度緊缺狀態(tài)。
這種指數(shù)級增長的需求，與短期內(nèi)難以快速擴張的算力供給形成尖銳矛盾。
3月18日，在騰訊2025第四季度及全年財報電話會上，騰訊管理層回應(yīng)國內(nèi)云計算市場漲價時表示，CPU等基礎(chǔ)設(shè)施的產(chǎn)能早已被預(yù)訂一空，供應(yīng)商通常會優(yōu)先服務(wù)那些規(guī)模最大、訂單最穩(wěn)定的客戶。而超大規(guī)模的服務(wù)商一直以低利潤率運營，當(dāng)需求回升時，整個行業(yè)幾乎別無選擇，只能提高價格。
顯然，供需缺口持續(xù)擴大，使得AI算力從“普惠資源”徹底轉(zhuǎn)變?yōu)?“稀缺戰(zhàn)略物資”。而這種需求結(jié)構(gòu)的質(zhì)變，使得云計算市場從買方市場轉(zhuǎn)向賣方市場。
阿里云等廠商明確表示，將 “緊缺的AI算力資源向Token業(yè)務(wù)傾斜”，這意味著傳統(tǒng)通用算力供給將進一步收緊，而高價值的AI算力資源因需求旺盛獲得定價權(quán)。
因此，于云廠商而言，與其低價售賣通用算力，不如將資源投向Token消耗密集的高價值場景，而這一資源傾斜策略，則直接反映在了價格調(diào)整上。
本次漲價集中于AI算力、高端存儲等核心產(chǎn)品線，而傳統(tǒng)云服務(wù)器等基礎(chǔ)產(chǎn)品價格未作調(diào)整，也清晰體現(xiàn)了需求結(jié)構(gòu)變化對定價的影響。
可以看到，AI算力已經(jīng)成為科技競爭的核心賽道，當(dāng)前全球科技巨頭都紛紛加大了算力儲備。
據(jù)業(yè)內(nèi)估算，字節(jié)跳動僅H20 GPU就儲備了48萬張，騰訊、阿里等廠商也優(yōu)先將自有算力用于自身大模型研發(fā)，對外出租的算力資源極為有限。海外市場同樣如此，OpenAI、谷歌、微軟等公司持續(xù)加碼算力投入。
這種全球范圍內(nèi)的算力爭奪，使得云廠商面臨“內(nèi)部需求擠壓”與“外部市場競爭”的雙重壓力。
一方面，自身大模型研發(fā)需要大量算力儲備，無法無限制對外供給；另一方面，客戶對AI算力的需求持續(xù)增長，倒逼廠商必須通過價格調(diào)整來平衡供需。
AWS、谷歌云等海外廠商的率先漲價，本質(zhì)上也是對全球算力緊缺格局的應(yīng)對，而國內(nèi)廠商的跟進，也標(biāo)志著這場算力資源爭奪戰(zhàn)已進入全球化協(xié)同階段。
如果說AI算力需求爆發(fā)是直接誘因，那么持續(xù)攀升的成本壓力，則是云廠商不得不漲價的剛性約束。
長期以來，國內(nèi)云計算行業(yè)深陷低價內(nèi)卷，利潤率持續(xù)處于低位，而AI時代的硬件與基建成本暴漲，徹底打破了原有的成本平衡。
業(yè)內(nèi)皆知，大模型所依賴的高端芯片，比如英偉達的H100、H200等，其價格一直是居高不下。但自去年開始，存儲芯片的供貨資源收縮與價格的暴漲，則直接推高了云廠商的成本壓力。
更為關(guān)鍵的是，當(dāng)前AI大模型已經(jīng)從訓(xùn)練轉(zhuǎn)向推理應(yīng)用階段，今年GTC大會上，黃仁勛還明確表示，“推理拐點已至”。
隨著推理時代的到來，其對AI算力的需求也發(fā)生了改變。AI推理的過程，本質(zhì)是順序化的自回歸過程，每次只能生成一個token，模型參數(shù)需要頻繁從GPU顯存加載到計算單元。
而影響token生成速度的決定性因素，則是可用內(nèi)存帶寬，這也就使得內(nèi)存帶寬和端到端延遲成為核心瓶頸。
也正因此，AI大模型對token調(diào)用量的指數(shù)級增長，也直接拉動了對HBM、DRAM、NAND三大存儲介質(zhì)的需求。單臺AI服務(wù)器的DRAM用量是傳統(tǒng)服務(wù)器的8-10倍，NAND需求達5-6倍。
英偉達最新Rubin架構(gòu)，則引入BlueField-4 AI原生存儲平臺，將NAND閃存需求量直接影響是增加了45EB左右，對應(yīng)的供需缺口將擴大4%-5%左右。
顯然，在AI推理時代中，存儲芯片的重要性愈發(fā)明顯。
但是，今年2月初，全球知名半導(dǎo)體市場研究機構(gòu)集邦咨詢（TrendForce）給出了一個預(yù)測：2026年第一季度，DRAM合約價漲幅預(yù)測上修至環(huán)比90%至95%；NAND閃存合約價漲幅環(huán)比55%至60%。僅2026年一季度，三星宣布NAND閃存供應(yīng)價格上調(diào)超過100%。
更為重要的是，這不是短期炒作，行業(yè)觀點認為，存儲行業(yè)正進入一輪由AI驅(qū)動的超級成長周期，需求爆發(fā)疊加供給剛性，價格上漲至少延續(xù)到2027年。
而此次阿里云漲價的文件存儲 CPFS（智算版），其核心成本就來自于高端存儲硬件的采購與維護，30%的漲幅背后，是存儲硬件成本的剛性上升。
存儲芯片價格暴漲，僅僅只是此輪AI驅(qū)動產(chǎn)業(yè)鏈增長的一個關(guān)鍵一環(huán)。事實上，從當(dāng)前市場情況來看，半導(dǎo)體領(lǐng)域漲價正從存儲器蔓延至其他電子元器件。
以被譽為“電子工業(yè)大米”的MLCC（多層陶瓷電容器）為例。
日前，全球龍頭企業(yè)村田制作所已發(fā)出通知函，即將于4月1日（以公司收到訂單為準(zhǔn)）起，針對AI服務(wù)器和高端車規(guī)級MLCC產(chǎn)品啟動全面漲價，漲幅在15%-35%之間。
值得一提的是，MLCC漲價的直接誘因是白銀價格的上漲，而背后則是受AI市場的驅(qū)動，導(dǎo)致產(chǎn)品供應(yīng)出現(xiàn)供不應(yīng)求的情況。
“人工智能產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，是驅(qū)動MLCC產(chǎn)品價格上漲的主要原因。MLCC價格經(jīng)歷過前幾年的下行后觸底反彈，產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)正迎來需求回暖和國產(chǎn)化率提升的雙重機遇。”中關(guān)村物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟副秘書長袁帥此前說道。
當(dāng)談及AI對MLCC的需求，村田總裁中島規(guī)巨此前稱，客戶咨詢的高端MLCC的訂單量是其目前產(chǎn)能規(guī)模的2倍，公司無法滿足市場需求。顯然，當(dāng)高端MLCC無法迅速擴產(chǎn)，今明兩年這類產(chǎn)品的嚴(yán)峻供應(yīng)態(tài)勢可能會持續(xù)。
可以看到，此輪云廠商漲價，其實是受整個產(chǎn)業(yè)鏈波動影響，從上游基礎(chǔ)電子元器件，再到存儲芯片、高端AI芯片等的漲價潮，最終傳導(dǎo)至市場終端。
并且，于云廠商而言，硬件成本的上漲具有不可逆性。由于高端 GPU、存儲芯片等核心部件高度依賴英偉達等少數(shù)供應(yīng)商，議價能力有限，成本上漲只能自行消化。
此前騰訊云在調(diào)價公告中直言：“大模型運營的核心成本集中在GPU硬件、電力消耗與運維服務(wù)，高端算力芯片現(xiàn)貨緊缺、租金持續(xù)走高，此前靠低價搶占市場的模式難以為繼”，這一表述道出了全行業(yè)的共同困境。
過去十年，中國云計算行業(yè)始終陷 “規(guī)模至上”的低價競爭中。而此次漲價潮，本質(zhì)上是云廠商對長期低價策略的糾偏。
畢竟，AI時代的到來，為云廠商提供了新的增長曲線，通過整合基礎(chǔ)模型、模型服務(wù)平臺、AI 應(yīng)用等全鏈條能力，向客戶輸出“智能服務(wù)”，而非單純的算力資源。
以阿里云為例，其漲價與組織架構(gòu)調(diào)整，就形成了清晰的戰(zhàn)略呼應(yīng)。
就在宣布漲價前兩天，阿里新設(shè) Alibaba Token Hub（ATH）事業(yè)群，整合通義實驗室、千問事業(yè)部等核心AI業(yè)務(wù)，由CEO吳泳銘直接帶隊。
這一組織調(diào)整表明，阿里云或許將告別過去“賣算力”的盈利模式，全面向“賣智能” 的高階賽道升級，而此次漲價正是這一戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的具體落地：通過提高基礎(chǔ)算力價格，引導(dǎo)市場向高價值的Token業(yè)務(wù)、智能服務(wù)傾斜，同時將緊缺的算力資源集中于高價值客戶。
可以說，漲價或許是云廠商主動放棄低價值內(nèi)卷，向高價值賽道轉(zhuǎn)型的 “宣言書”。畢竟，在AI時代，Token不僅是算力消耗的度量單位，更是云廠商商業(yè)模式重構(gòu)的核心抓手。
黃仁勛在GTC 2026大會上直言，“Token是硬通貨，計算能力就是企業(yè)的收入”，并勾勒出分層定價藍圖：從免費層到超高速層，每百萬Token價格從0到150美元不等，Token將像電力、自來水一樣，成為分層定價的基礎(chǔ)商品。
顯然，這一商業(yè)邏輯正在被云廠商廣泛采納。
阿里云將算力資源向Token業(yè)務(wù)傾斜，本質(zhì)上是在構(gòu)建以Token為核心的商業(yè)生態(tài) —— 客戶消耗的Token越多，意味著對阿里云AI服務(wù)的依賴度越高。
而分層定價的模式能夠滿足不同客戶的需求：普通用戶使用免費或低價Token服務(wù)，高端客戶為高速、高并發(fā)的Token服務(wù)支付溢價，從而實現(xiàn)價值最大化。騰訊云對混元模型的大幅調(diào)價，同樣是基于Token的價值重估，通過提高Token單價，直接提升AI服務(wù)的盈利能力。
可以看到，隨著AI大模型被越來越多的用戶和企業(yè)所使用，Token則逐漸成為衡量企業(yè)業(yè)務(wù)營收增長趨勢的關(guān)鍵因素。現(xiàn)如今，這一標(biāo)準(zhǔn)逐漸被云廠商所使用。
對于整個AI全產(chǎn)業(yè)鏈賽道而言，漲價不是終點，將成為行業(yè)重構(gòu)的起點。
短期內(nèi)，價格上漲可能會加速行業(yè)洗牌，缺乏資金與算力儲備的中小企業(yè)或?qū)⒊鼍?，資源進一步向頭部廠商集中。
長期來看，漲價將倒逼全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)力破局：上游芯片廠商加速產(chǎn)能釋放與技術(shù)攻關(guān)，中游云服務(wù)商優(yōu)化算力調(diào)度、推進國產(chǎn)化替代，下游開發(fā)者優(yōu)化模型調(diào)用、降低算力消耗，最終推動AI行業(yè)走向供需平衡、健康可持續(xù)的發(fā)展軌道。
而對于云廠商來說，漲價只是戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的第一步，如何提升算力效率、優(yōu)化服務(wù)體驗、構(gòu)建完善的Token生態(tài)，才是長期競爭的關(guān)鍵。
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