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告别补贴时代:中国AI云服务开启“价值回归”新周期

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定价回归的本质,是让AI服务回到“成本—价值”匹配的区间,推动产业链从零和竞争走向正向循环。只有云厂商实现可持续盈利,才能持续投入底层技术;只有合理利润预期,才能吸引开发者与ISV深耕场景;只有稳定供给,企业才敢大规模部署AI。

最终,这种从价格到生态的重构,将推动AI进入拼“质价比”时代,成为中国AI产业从概念热走向规模化落地的关键支点。

作者|韦斗斗

出品|产业家

3月18日,国内两大云厂商阿里云与百度智能云,几乎在同一时间对外发布了产品价格调整公告。不同于以往围绕大模型“降价”“免费”“价格战”的叙事,这一次的关键词变成了“上涨”。

过去一年,中国大模型产业经历了一轮密集的价格下探。从阿里云、百度智能云,到字节火山引擎、腾讯云,各家厂商在MaaS层面持续压低Token价格,甚至推出免费额度,以期快速建立开发者生态和企业客户基础。

在这一阶段,算力成本被隐藏在补贴之下,成为支撑市场扩张的隐性投入。而如今,当调用规模快速增长、行业应用逐步落地,算力资源的稀缺性与真实成本开始浮出水面。

阿里云与百度智能云此次同步调价,某种程度上并非偶然。

这场看似技术层面的价格调整,实则触及AI产业发展的核心问题,即当大模型从“概念验证”走向“真实部署”,当调用量从试验级跃迁至生产级,谁来为持续消耗的算力买单?以及,这个行业是否已经到了可以摆脱补贴、走向自我造血的阶段?

阿里云与百度智能云的这次涨价,或许正是答案的开端。

一、同步上调30%,阿里百度打响算力变现第一枪

从官方发布的公告细节来看,阿里云于 3 月 18 日中午率先发布《AI 算力、存储等产品调价公告》,明确自 2026 年 4 月 18 日起,对旗下 AI 相关核心产品进行价格调整。

具体调整范围分为两大核心板块。一是平头哥真武 810E 等算力卡相关服务,价格上调幅度为 5%-34%,覆盖全球地域;二是面向 AI 智算场景的 CPFS(智算版)并行文件存储服务,价格统一上调 30%。



同日下午,百度智能云发布同类型调价公告,明确自 2026 年 4 月 18 日 0 时起,对旗下 AI 相关产品进行结构性价格优化。

具体调整范围与阿里云高度趋同。一是 AI 算力相关产品服务,价格上调幅度约 5%-30%;二是面向 AI 训练与推理场景的并行文件存储服务,价格上调约 30%。



百度智能云在公告中指出,调价是基于 “全球人工智能应用快速发展,算力需求持续攀升,核心硬件及相关基础设施成本显著上涨” 的行业背景,目的是 “保障平台长期稳定运行与服务质量”,存量用户当前计费周期内价格保持不变,仅续费环节执行新定价标准。

值得注意的是,本次两家厂商的调价范围,均集中于 IaaS 层的 AI 算力基础设施与高性能智算存储产品,并未涉及 MaaS 层的大模型 API Token 定价,与此前腾讯云针对混元大模型、第三方接入模型的 Token 价格调整有着本质区别。

前者针对的是 AI 产业最底层的算力资源供给,是所有大模型训练、推理服务的基础底座;后者针对的是直接面向开发者与企业的模型调用服务,属于产业链的应用服务层。

同时,可以发现,本次调价并非全产品线普涨,而是针对 AI 核心场景的结构性调整,两家厂商的通用云计算服务、非 AI 场景的存储产品均未纳入调价范围,这进一步印证了本次调价与 AI 需求爆发的强关联性。

从产品结构来看,这一轮调整还透露出另一个关键信息,那就是AI产业的成本重心,正在从模型本身转向基础设施。

过去,大模型能力的提升更多依赖算法优化与模型参数规模扩展,成本讨论往往集中在训练阶段;而现在,随着推理需求的爆发和应用场景的持续落地,长期运行带来的算力消耗正在成为更大的支出来源。云厂商此次优先调整算力与存储价格,实际上也是对这一结构性变化的直接回应。

这种变化意味着,AI已经不再只是一个可以通过补贴推动的“增量业务”,而开始成为一个需要精细化定价与成本控制的基础设施服务。对于行业而言,这不仅是一次价格调整,更是一次关于AI经济模型的重新校准。

二、智能体爆发,终结“烧钱换市场”

这场同步调价,并非两家厂商的偶然动作,而是整个 AI 云计算产业阶段性转折的必然结果。

过去两年,大模型赛道的竞争逻辑是 “用价格换规模”。云厂商通过内部成本消化、长期资源锁定甚至亏损补贴,把真实算力成本隐藏在低价 Token 之下,核心目标不是短期盈利,而是快速完成开发者生态搭建与企业客户心智占领,本质上是一场用资本换时间的前置投资。

但近一年,随着需求端的量越来越大,沙利文 2026 年 2 月发布的报告显示,2025 年下半年中国企业级大模型日均调用量飙升至 37.0 万亿 tokens,较上半年的 10.2 万亿 tokens 暴涨 263%,半年实现近 3 倍扩容。



云厂商如若继续补贴,所承担的成本亏损将越来越大。

而以 OpenClaw为代表的智能体框架普及,彻底重构了算力消耗模型,进一步放大了成本压力。在智能体出现之前,大模型主流应用是单轮对话、单次推理,算力消耗是瞬时、低量级的;而 OpenClaw 带来的长链路执行、长驻式运行特征,让单业务任务的算力消耗实现指数级跃升。

某国内头部财税 SaaS 厂商基于 OpenClaw 搭建的智能报税助手,单企业用户日均 Token 消耗量从 8000 飙升至 127 万,涨幅超 150 倍。

IDC 测算显示,智能体长驻运行带来的算力复用率下降,让云厂商单位有效算力的供给成本提升了 120%-180%。

同时,OpenClaw 的开源普及引爆了长尾市场,截至 2026 年 2 月底,其累计下载量突破 120 万次,上线智能体应用超 160 万个,碎片化需求进一步加剧了算力供需紧张。

在这种压力之下,商业模式的转向几乎成为必然。

除此之外,更重要的原因在于,AI云计算的价值链正在发生重心迁移。

2023 年以来,国内大模型产业的快速发展,始终伴随着云厂商的大规模补贴。为了推动大模型的市场教育,降低企业与开发者的使用门槛,国内头部云厂商与大模型企业持续开启 “价格战”,大模型 API Token 价格在两年内最大降幅超过 90%,同时推出大量免费公测额度、算力补贴政策,甚至出现了 “推理价格低于算力成本” 的倒挂现象,核心目的是快速培育市场,推动 MaaS生态的建立。

而经过近三年的市场培育,国内 MaaS 生态已全面进入成熟阶段,市场教育的历史使命已经完成。根据 IDC 发布的《中国模型即服务 (MaaS) 及 AI 大模型解决方案市场追踪,2025H1》报告显示,2025 年上半年中国 MaaS 市场规模达 12.9 亿元人民币,同比大幅增长 421.2%,AI 大模型解决方案市场规模达 30.7 亿元人民币,同比增长 122.1%。

更重要的是,MaaS 市场的格局已基本稳定,头部集中效应显著,无需再通过补贴进行市场份额争夺。



赛迪顾问数据显示,截至 2025 年底,已有超 8 万家中国企业完成大模型试点或生产部署,覆盖金融、政务、制造、零售等几乎所有核心行业,企业使用大模型的核心动因,已从早期的 “提升产品体验” 转向 “提升运营效率与研发效能”,AI 也从 “尝鲜式应用” 变为企业生产经营的核心基础设施。

此时,行业的核心矛盾已从 “如何让企业用上 AI”,转变为 “如何为企业提供稳定、高质量、可持续的 AI 服务”,持续的低价补贴不仅不再必要,反而可能影响服务质量的长期稳定。尤其是面对智能体带来的指数级算力需求,补贴模式已完全无法适配产业的发展节奏,定价体系向价值回归成为必然选择。

总的来说,涨价的背后,不只是成本上涨,而是AI云计算从“烧钱换市场”走向“算力变现”的拐点已经出现。

三、产业链告别内卷,AI进入拼“质价比”时代

一个关键问题是:这是否意味着AI云服务整体进入涨价周期?以及,这一变化会对产业链产生何种连锁反应?

客观来看,结构性涨价将成为长期常态,但绝非全品类同步上涨。

其根本原因在于供需两端的硬约束正在重塑定价逻辑。供给侧,高端AI芯片与HBM等核心硬件扩产周期长,未来2—3年仍将维持紧平衡,硬件成本难以下行;需求侧,AI正从消费端走向企业生产环节,算力需求持续指数级增长。供需缺口的长期存在,意味着核心智算服务不可能再回到“只降不涨”的旧轨道。

但这并不等同于全面涨价。

未来行业定价将呈现明显分化。一端是面向入门场景的轻量模型与通用算力,仍将维持低价甚至免费,以支撑AI普惠;另一端则是面向B端复杂场景、支撑长链路智能体任务的高端智算与重型模型,其价格将更多与成本和实际价值挂钩,进入合理盈利区间。

这一变化与当前技术演进趋势高度一致。随着端侧AI和“物理世界AI”兴起,大量实时、轻量推理任务下沉,云端从重复执行中解放,转而承担全局决策与复杂推理等“中枢”角色,其单位算力的价值密度显著提升,价格向价值对齐成为必然。

更深层的驱动来自智能体应用的成熟。

以OpenClaw为代表的框架已从概念走向规模落地,截至2026年初,已有数百万智能体应用投入使用。智能体一方面显著提升算力消耗,抬高云服务成本;另一方面又直接创造可量化商业价值,重塑企业付费逻辑。例如某跨境电商企业在引入智能体后,云成本虽上涨20%,但人力成本下降12%,整体ROI提升37%,企业对价格的敏感度明显低于对能力与稳定性的要求。

在此背景下,本轮调价也难以被视为个别厂商行为,而更可能演变为行业共识。

过去几年,国内云计算行业长期陷于“补贴换规模”的低价竞争,普遍面临“增收不增利”的困境。这种模式不仅难以覆盖高额的硬件与研发投入,还削弱了技术与服务竞争,挤压生态伙伴空间,长期将损害行业根基。

因此,定价回归的本质,是让AI服务回到“成本—价值”匹配的区间,推动产业链从零和竞争走向正向循环。只有云厂商实现可持续盈利,才能持续投入底层技术;只有合理利润预期,才能吸引开发者与ISV深耕场景;只有稳定供给,企业才敢大规模部署AI。

最终,这种从价格到生态的重构,将推动AI进入拼“质价比”时代,成为中国AI产业从概念热走向规模化落地的关键支点。

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