AI算力涨价潮：从Token消耗到产业链传导的深度解析

3月18日，阿里云官网突然发布调价公告，其中平头哥真武810E等算力卡产品上涨5%~34%，文件存储产品CPFS（智算版）上涨30%，新价格于4月18日生效。

仅数小时后，百度智能云同步跟进，发布公告称自4月18日起对AI算力、存储等产品调价，AI算力相关产品服务上涨约5%~30%，并行文件存储等上涨约30%。

相比国内云厂商来说，海外市场涨价更早，今年1月份，AWS率先打破近20年“只降不升”传统，对大模型训练用EC2实例提价15%，随后谷歌云更是将AI基础设施价格上调最高100%。

Token：供需失衡的核心变量

而此轮涨价的直接导火索，是AI应用爆发式增长带来的算力需求井喷，而这一需求的核心度量单位——Token，也正成为左右市场供需的关键变量。

有相关数据显示，与传统的对话式AI相比，OpenClaw这类智能体单任务的Token消耗量，是普通对话的几十甚至上百倍，这无疑直接打开了算力需求的长期增长天花板。

据IDC预测，到2030年，全球活跃AI智能体将达22.16亿，年度Token消耗量将从2025年的0.0005 Peta Tokens飙升至15.2万Peta Tokens，增长超3亿倍。

另一方的数据，也印证了这一爆发式增长：阿里云MaaS业务百炼在2026年1-3月创下历史最高增速，腾讯混元模型单月调用量直接暴涨4倍，导致算力资源瞬间陷入极度紧缺状态。

这种指数级增长的需求，与短期内难以快速扩张的算力供给形成尖锐矛盾。

供需逆转：云计算市场转向卖方主导

3月18日，在腾讯2025第四季度及全年财报电话会上，腾讯管理层回应国内云计算市场涨价时表示，CPU等基础设施的产能早已被预订一空，供应商通常会优先服务那些规模最大、订单最稳定的客户。而超大规模的服务商一直以低利润率运营，当需求回升时，整个行业几乎别无选择，只能提高价格。

显然，供需缺口持续扩大，使得AI算力从“普惠资源”彻底转变为“稀缺战略物资”。而这种需求结构的质变，使得云计算市场从买方市场转向卖方市场。

阿里云等厂商明确表示，将“紧缺的AI算力资源向Token业务倾斜”，这意味着传统通用算力供给将进一步收紧，而高价值的AI算力资源因需求旺盛获得定价权。

因此，于云厂商而言，与其低价售卖通用算力，不如将资源投向Token消耗密集的高价值场景，而这一资源倾斜策略，则直接反映在了价格调整上。

本次涨价集中于AI算力、高端存储等核心产品线，而传统云服务器等基础产品价格未作调整，也清晰体现了需求结构变化对定价的影响。

全球算力争夺：内需挤压与外需倒逼

可以看到，AI算力已经成为科技竞争的核心赛道，当前全球科技巨头都纷纷加大了算力储备。

据业内估算，字节跳动仅H20 GPU就储备了48万张，腾讯、阿里等厂商也优先将自有算力用于自身大模型研发，对外出租的算力资源极为有限。海外市场同样如此，OpenAI、谷歌、微软等公司持续加码算力投入。

这种全球范围内的算力争夺，使得云厂商面临“内部需求挤压”与“外部市场竞争”的双重压力。

• 一方面，自身大模型研发需要大量算力储备，无法无限制对外供给；
• 另一方面，客户对AI算力的需求持续增长，倒逼厂商必须通过价格调整来平衡供需。

AWS、谷歌云等海外厂商的率先涨价，本质上也是对全球算力紧缺格局的应对，而国内厂商的跟进，也标志着这场算力资源争夺战已进入全球化协同阶段。

成本刚性上升：从芯片到电子元器件的全面传导

如果说AI算力需求爆发是直接诱因，那么持续攀升的成本压力，则是云厂商不得不涨价的刚性约束。

长期以来，国内云计算行业深陷低价内卷，利润率持续处于低位，而AI时代的硬件与基建成本暴涨，彻底打破了原有的成本平衡。

业内皆知，大模型所依赖的高端芯片，比如英伟达的H100、H200等，其价格一直是居高不下。但自去年开始，存储芯片的供货资源收缩与价格的暴涨，则直接推高了云厂商的成本压力。

更为关键的是，当前AI大模型已经从训练转向推理应用阶段，今年GTC大会上，黄仁勋还明确表示，“推理拐点已至”。

随着推理时代的到来，其对AI算力的需求也发生了改变。AI推理的过程，本质是顺序化的自回归过程，每次只能生成一个token，模型参数需要频繁从GPU显存加载到计算单元。

而影响token生成速度的决定性因素，则是可用内存带宽，这也就使得内存带宽和端到端延迟成为核心瓶颈。

也正因此，AI大模型对token调用量的指数级增长，也直接拉动了对HBM、DRAM、NAND三大存储介质的需求。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。

英伟达最新Rubin架构，则引入BlueField-4 AI原生存储平台，将NAND闪存需求量直接影响是增加了45EB左右，对应的供需缺口将扩大4%-5%左右。

但是，今年2月初，全球知名半导体市场研究机构集邦咨询（TrendForce）给出了一个预测：2026年第一季度，DRAM合约价涨幅预测上修至环比90%至95%；NAND闪存合约价涨幅环比55%至60%。仅2026年一季度，三星宣布NAND闪存供应价格上调超过100%。

而此次阿里云涨价的文件存储 CPFS（智算版），其核心成本就来自于高端存储硬件的采购与维护，30%的涨幅背后，是存储硬件成本的刚性上升。

存储芯片价格暴涨，仅仅只是此轮AI驱动产业链增长的一个关键一环。事实上，从当前市场情况来看，半导体领域涨价正从存储器蔓延至其他电子元器件。

更为重要的是，这不是短期炒作，行业观点认为，存储行业正进入一轮由AI驱动的超级成长周期，需求爆发叠加供给刚性，价格上涨至少延续到2027年。

日前，全球龙头企业村田制作所已发出通知函，即将于4月1日（以公司收到订单为准）起，针对AI服务器和高端车规级MLCC产品启动全面涨价，涨幅在15%-35%之间。

“人工智能产业的高速发展，是驱动MLCC产品价格上涨的主要原因。MLCC价格经历过前几年的下行后触底反弹，产业链企业正迎来需求回暖和国产化率提升的双重机遇。”中关村物联网产业联盟副秘书长袁帅此前说道。

当谈及AI对MLCC的需求，村田总裁中岛规巨此前称，客户咨询的高端MLCC的订单量是其目前产能规模的2倍，公司无法满足市场需求。显然，当高端MLCC无法迅速扩产，今明两年这类产品的严峻供应态势可能会持续。

可以看到，此轮云厂商涨价，其实是受整个产业链波动影响，从上游基础电子元器件，再到存储芯片、高端AI芯片等的涨价潮，最终传导至市场终端。

此前腾讯云在调价公告中直言：“大模型运营的核心成本集中在GPU硬件、电力消耗与运维服务，高端算力芯片现货紧缺、租金持续走高，此前靠低价抢占市场的模式难以为继”，这一表述道出了全行业的共同困境。

就在宣布涨价前两天，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。

战略转型：从“卖算力”到“卖智能”

这一组织调整表明，阿里云或许将告别过去“卖算力”的盈利模式，全面向“卖智能”的高阶赛道升级，而此次涨价正是这一战略转型的具体落地：通过提高基础算力价格，引导市场向高价值的Token业务、智能服务倾斜，同时将紧缺的算力资源集中于高价值客户。

可以说，涨价或许是云厂商主动放弃低价值内卷，向高价值赛道转型的“宣言书”。毕竟，在AI时代，Token不仅是算力消耗的度量单位，更是云厂商商业模式重构的核心抓手。

黄仁勋在GTC 2026大会上直言，“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。

短期内，价格上涨可能会加速行业洗牌，缺乏资金与算力储备的中小企业或将出局，资源进一步向头部厂商集中。