AI算力迎来涨价潮：谁掌握Token，谁掌握未来

作者：高恒（中国科技新闻学会科幻传播与未来产业专委会会员专家）

进入2026年，国内外云厂商同时宣布AI算力价格上调，这是近20年来首次出现的集体涨价。腾讯云、阿里云、百度智能云相继上调模型、算力和存储服务价格，涨幅从5%到463%不等；海外AWS、Azure、OpenAI也同步跟进。

这一轮价格调整背后，并非单纯的硬件成本上涨，而是智能体应用爆发带来的Token需求激增，单个任务消耗的算力和Token量，已经是传统AI的几十倍甚至上百倍。短期来看，涨价意味着厂商利润回补；中长期，则预示着整个云算力行业正进入资源稀缺、商业模式重构的新时代。

01：集体涨价，云算力拐点

全球AI算力需求持续爆发，加上核心硬件供应紧张，推动云计算价格迎来近20年来的首次集体上调。进入2026年，国内外云厂商相继发布涨价公告，标志着云算力市场的长期下行格局被彻底打破。

国内方面，3月11日，腾讯云率先出手，调整了部分模型的计费策略，结束GLM5、MiniMax2.5、Kimi2.5等第三方模型的限时免费公测，同时大幅上调混元系列模型Tencen HY2.0 Instruct和Tencen HY2.0 Think的价格。以Tencen HY2.0 Instruct为例，输入价格从0.0008元/千tokens上调至0.004505元/千tokens，涨幅高达463%。不到一个月时间，4月9日，腾讯云再次发布价格调整公告，宣布将于5月9日起对AI算力、容器服务TKE-原生节点及弹性MapReduce（EMR）相关产品刊例价统一上调5%。显示出价格调整不仅是单次行为，而是形成了连续机制。

紧随其后，3月18日，阿里云发布公告称，平头哥真武810E等算力卡相关服务上涨5%-34%，文件存储CPFS（智算版）上涨30%；随后在4月13日公告调整DataWorks标准版、专业版用户的API（应用程序编程接口）免费额度，并支持按量付费，该变更自4月14日逐步发布，到4月23日所有region（区域）生效。紧接着4月15日上午，阿里云再次发布调价公告，宣布为统一产品定价规范，于7月15日起对DDoS原生防护2.0（包年包月）、DDoS高防（中国内地）及DDoS高防（非中国内地）商品的弹性95功能进行价格调整，其中DDoS高防（中国内地）弹性95由100元/Mbps/月调整至150元/Mbps/月。

同日，百度智能云跟进，AI算力相关产品涨约5%—30%，并行文件存储涨约30%。科大讯飞智算平台、智谱、火山引擎等也调整了算力服务价格；DeepSeek虽未正式提价，但最新上线的分层模式被市场解读为为付费铺垫。

海外市场的涨价动作更早且幅度更大，为全球趋势定下基调。1月22日，亚马逊AWS打破20年“价格下行”惯例，上调EC2机器学习容量块价格15%；2月15日，微软Azure调整GPT-4o、GPT-4 Turbo API价格，取消GPT-4o免费额度；3月10日，Google Cloud官宣5月1日起AI计算实例价格调整，下架Gemini低价订阅套餐；OpenAI则调整GPT-4o/4 Turbo API价格，ChatGPT Plus从20美元/月涨至30美元/月，每日消息限30条。可以看出，无论国内外，涨价幅度、产品覆盖和调整频率都显示出市场正在经历一轮系统性压力测试，而不仅仅是个别厂商的单次操作。

企事界北京科技有限公司执行董事表示，对投资者、企业和开发者而言，这一阶段不仅是云计算价格的调整，更是AI产业结构和竞争格局的分水岭，标志着云算力市场进入高门槛、资源稀缺、商业模式重构的新时代。

知名科技产业时评人彭德宇进一步指出，从公告内容看，各厂商官方理由强调硬件成本上涨，但背后推动价格上涨的根本因素，是智能体应用爆发带来的Token需求激增。随着需求快速叠加，硬件供给、GPU算力、内存带宽、存储容量等资源都成为稀缺瓶颈，任何厂商都无法通过低价策略无限消化。AI算力正在从公共资源转变为稀缺资产，Token正成为AI时代的新硬通货，价格上涨不仅反映成本上升，更是对供需不平衡和商业模式重塑的信号。

02：智能体爆发，订阅模式失效

涨价只是表象，真正推动AI算力紧张的，是需求端的爆炸式增长。智能体应用正以前所未有的速度消耗Token，彻底打破了传统固定订阅模式的账本。

国家数据局局长刘烈宏在3月24日的国新办新闻发布会上披露：“到今年3月，我国日均Token的调用量已超过140万亿，相比2024年初的1000亿增长了1000多倍，相比2024年底的100万亿，三个月时间又增长了40%以上。”全球最大的API聚合平台OpenRouter也显示，周度累计Token消耗量较一年前提升约7至8倍；IDC预测，到2030年全球活跃AI智能体将达22.16亿，年度Token消耗将从2025年的0.0005 Peta Tokens飙升至15.2万Peta Tokens，增长超3亿倍。这些数据充分说明，智能体时代的Token需求已经远远超出传统Chatbot或固定订阅模式的承载能力。

一位科技公司的程序员向我们解释，不同于传统Chatbot的单轮交互模式，智能体需要自主拆解任务、调用工具、多轮迭代直至完成任务。一条指令触发的任务，后台可能要跑几十轮甚至上百轮推理，单任务Token消耗是对话式AI的几十倍甚至上百倍。一个典型智能体代理每天的算力消耗可能高达数千美元，远超传统订阅价格的承受范围。

最典型的案例是美国Anthropic公司。Claude Enterprise原订阅模式为每月200美元固定费，但随着智能体使用普及，一些重度用户每月仅付200美元，却消耗价值5000美元的算力资源。4月初，Anthropic宣布停止通过第三方工具接入Claude API的订阅用户，并将固定月费改为按算力消耗计费，同时附加每月20美元的固定费用。Redress Compliance联合创始人Fredrik Filipsson指出，这对重度用户而言，成本可能翻倍甚至三倍。

火山引擎总裁谭待在接受21世纪经济报道采访时指出：“很多用户反馈智能体产品Token消耗极快，核心问题不是单Token贵，而是任务完成过程中大量无效探索，为了找到最终解法，超过一半的Token都消耗在试错中。如果模型能力不足，即使单Token价格低，用户依然需要消耗10倍甚至20倍的Token才能完成任务，最终造成更大浪费。”小米集团MiMo负责人罗福莉在社交平台上进一步判断：“全球计算资源增长的脚步已跟不上Agent带来的Token需求增长。真正的出路不是提供更便宜的Token，而是让‘更高效的Agent框架’ב更强大且更高效的模型’协同演进。”行业共识正在浮现：智能体时代，拼的不是Token单价，而是单位Token的有效产出率。

彭德宇指出，行业共识正在逐渐形成：智能体时代，拼的不是单Token价格，而是单位Token的有效产出率。

供给端同样承受压力。大模型推理本质是顺序化自回归过程，每次只生成一个Token，模型参数要频繁从GPU显存加载到计算单元。决定Token生成速度的关键是内存带宽，这让存储从“配角”变成“瓶颈”。据业内数据，单台AI服务器的DRAM用量是传统服务器的8–10倍，NAND需求达5–6倍。

集邦咨询（TrendForce）数据显示，一季度DRAM合约价环比涨90%–95%，NAND闪存环比涨55%–60%。仅2026年一季度，三星宣布NAND闪存供应价格上调超过100%。HBM的紧张更加典型，三星、SK海力士的HBM产能在2026年之前就已被长期订单锁定；先进封装同样是瓶颈，CoWoS工艺扩产周期长、门槛高，封装跟不上，晶圆再多也出不了货。同时，下游元件如MLCC（多层陶瓷电容器）也从4月起涨价15%–35%，龙头厂商村田制作总裁中岛规巨透露，高端MLCC订单量已是公司当前产能规模的2倍，“公司无法满足市场需求”。

笔者认为，这种供需双重挤压，使得Token消耗成为决定成本和商业模式成败的核心变量。固定月费订阅模式不再适用，涨价和按算力计费成为行业必然选择。整个行业正在经历从粗放订阅向精细化Token计费的转型，用户端、厂商端和政策端都在同步调整策略。

03：涨价与扩产，Token经济重塑格局

涨价只是第一步，真正的行业转型才刚开始。面对爆炸式Token需求和供给紧张，头部互联网公司迅速加码资本投入，以抢占算力产能并建立未来定价权。

财报数据显示，财报数据显示，腾讯资本支出在2024年迅速增加到768亿元，同比增长221%，2025年进一步增至792亿元；阿里巴巴资本支出从2023年244亿元增长至2025年的1039亿元，突破千亿。据21世纪经济报道，字节跳动2026年资本支出计划约1600亿元，约一半投向AI芯片和数据中心。巨额资金投入的目标非常明确：在算力紧缺下抢先储备资源，为自家大模型研发提供独占优势，同时通过价格调整保持外部供需平衡。

据公开报道，业内估算，字节跳动仅H20 GPU就储备了48万张，腾讯、阿里也优先将自有算力用于自身大模型训练，对外出租资源有限。海外同样如此，OpenAI、谷歌、微软持续加码算力投入。全球范围内算力争夺，使得云厂商面临双重压力：一方面要保障自身大模型研发需求，另一方面客户需求不断增长，价格调整成为必要杠杆。

然而，涨价和扩产只是正常措施，背后隐藏的是深层次商业模式的重塑。从“卖算力”到“卖智能”，从卖裸资源到以Token为核心构建新的收入体系。阿里是这一转型的最清晰样本：就在近日，阿里新设 Alibaba Token Hub（ATH）事业群，整合通义实验室、千问事业部等核心AI业务，由CEO吴泳铭直接带队。

笔者认为，涨价和事业群成立其实是一套战略的两面：一方面提高基础算力价格，引导市场资源向高价值Token业务倾斜；另一方面将紧缺算力集中用于自家AI服务，对外输出完整“智能服务”，而不只是裸算力。

Token经济正在形成清晰的商业逻辑。英伟达创始人兼CEO黄仁勋在2026年3月的一篇署名文章中，将Token定义为现代AI的基本单位，并指出它同时具有两种属性：作为语言，它是计算过程的原子；作为货币，它是价值流通的媒介。在GTC 2026大会上，他进一步表示：“Token是硬通货，计算能力就是企业的收入”，并勾勒出分层定价蓝图：从免费层到超高速层，每百万Token价格从0到150美元不等，Token将像电力、自来水一样，成为分层定价的基础商品。

Token不是成本项，而是收入项。谁能把Token卖出去、卖出价值，谁就拿到了定价权。国内最早验证这一逻辑的是智谱。其在2月发布GLM-5时，CodingPlan套餐价格上调30%起，3月发布GLM-5-Turbo时再涨20%，相对GLM-4.7累计涨幅达83%。但是涨价并未抑制需求。据智谱公开披露，2026年一季度API调用定价提升了83%，调用量反而增长400%。智谱MaaSAPI平台ARR约17亿元，在过去12个月提升60倍。截至2026年3月，平台注册用户已突破400万，覆盖全球218个国家和地区。智谱CEO张鹏表示，当模型足够强，API本身就是最好的商业模式，定价权是由技术实力以及长期趋势所带来的领先地位决定的。

张鹏这句话点出了当前行业正在面临分水岭，只有模型能力跑在前面的厂商，才有底气把价格抬起来还不掉量。腰部和尾部厂商，此刻拼的是活下去。中国信通院云计算与数字化研究所总工程师郭亮形容，这是一场“压力测试”，它将加速产业出清，告别粗放的发展时代，迈向高门槛、高效率的Token生产和使用的“深水区”。

彭德宇表示，头部厂商通过自研芯片的成本优势进一步压缩二线厂商生存空间，而中小企业面临首当其冲的成本压力。工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林进一步补充：“算力涨价将显著增加中小企业和个人用户使用AI的成本。”当前，多数中小企业主要依赖在云端购买算力与存储资源完成模型训练，为AI应用提供算力支持。然而，如果AI能够产出更多价值、创造更多利润，中小企业很可能选择忽视短期成本上升，选择“AI+”战略来改善经营效率与市场竞争力。

这轮涨价不仅是成本传导，更是行业成年礼：推动资本、技术和政策协同升级，重塑头部格局，明确商业模式边界，形成Token效率竞争的新赛点。极端涨幅会回落，但低价走量时代已经结束，算力不再是无限资源，而是高价值的稀缺资产，谁能在Token产出效率上领先，谁就掌握了未来的定价权与行业主导权。