3月18日，阿里云和百度智能云同日宣布AI算力和存储产品涨价，涨幅最高达34%。一周前，腾讯云刚刚将混元大模型Token价格上调超450%。
中国四大云厂商中的三家，不到十天内集体涨价。而涨价，曾经是云计算行业字典里不存在的词汇。
作为行业领军者，亚马逊AWS用二十年间近百次的降价奠定了整个产业”只降不涨”的历史基调。贝佐斯那句”降价是我们的核心策略”，让微软Azure与谷歌云不得不长期祭出激进的降价打法被动迎战。
传导至国内，价格战演绎得更为惨烈。从早年震惊业界的”一分钱中标”，一年18轮降价的疯狂，再到动辄腰斩乃至降价90%的”基操”，直至近期大模型战场上从”以分计价”迅速跌至免费的新一轮厮杀，降价早已融入了云厂商的血液。
降价的底层逻辑是一个自我强化的飞轮：摩尔定律驱动成本下降→降价获取更大市场份额→规模效应摊薄成本→更有底气降价→规模更大。二十年来，这个飞轮越转越快，没有人敢踩刹车。
直到2026年初，亚马逊做出了一个”违背祖训”的决定，对AI算力容量块实施约15%的价格上调。五天后，谷歌宣布全球大幅上调数据传输及AI基础设施服务价格；随后欧洲头部云服务商Hetzner、OVHcloud相继跟进；国内网宿科技、优刻得、智谱也在2月先后宣布涨价，一个季度内API价格近翻倍。
阿里云在18日的公告中明确指出了转向的原因：”因全球AI需求爆发、供应链涨价”，其平头哥真武810E等算力卡产品上涨5%~34%，文件存储产品CPFS（智算版）上涨30%。百度智能云不仅给出了几乎一致的涨幅（AI算力上调约5%~30%，并行文件存储上调约30%），甚至连新价格的生效日期都与阿里默契地选在了同一天——4月18日。
而先行一步的腾讯云，动作更为彻底。除了将混元HY2.0 Instruct的输入价格从每千Token 0.0008元暴涨至0.004505元外，其平台上的GLM 5、MiniMax 2.5、Kimi 2.5三个模型也宣告结束限时免费公测，转为正式商用计费。
观察者网获悉，字节火山引擎虽未发布正式涨价公告，但已全面收紧优惠政策、暂停首购特惠活动，通过取消补贴实现变相控价，成为行业集体转向的隐性信号。
从AWS到谷歌，从欧洲到国内，从二线厂商到头部巨头，整个云计算产业链在同一个季度里完成了看似不可思议的集体转向。
为什么是现在？
某家头部云厂商负责人对观察者网表示：”供应链是这轮涨价的核心原因。成本涨到这个程度，行业内谁都不可能再亏损换客户了。”
最直观的压力来自GPU。截至2月底，英伟达H200、H100等高端GPU租金环比上涨15%~30%。
这背后是核心存储组件对整个算力硬件的成本倒逼。全球95%的HBM产能被三星、SK海力士、美光三家垄断，行业普遍认为这一短缺可能持续至2028年，成为AI行业结构性约束。
这也直接导致2026年Q1传统DRAM合约价格环比暴涨约90%~95%，DDR5内存芯片现货价格半年最高涨近6倍，服务器级合约价单季翻倍。
与此同时，物理基础设施的成本同样在失控。
智算中心单机柜功耗从传统数据中心的5kW飙升至120kW以上，数据中心电力及散热成本占运营总成本的比例已高达40%~60%。
阿里和百度云的公告也印证了这一趋势。阿里云强调”全球AI需求爆发、供应链涨价”，百度智能云则直接指出”核心硬件及相关基础设施成本出现显著上涨”。
但单纯的成本压力并不足以支撑全行业的集体提价，真正的驱动力来自需求端的爆发与结构性转变。
2025年上半年中国公有云上大模型调用量达536.7万亿Tokens，较2024年全年增长近400%。到2026年2月，中国日均Token消耗已到180万亿级别。3月9日至15日这一周，中国AI大模型周调用量更是首次超过美国。
更关键的是需求结构的变化：AI应用大规模落地后，推理需求占总算力需求首次突破70%，取代训练成为算力消耗的第一驱动力。训练需求是间歇性的、可预测的；推理需求是持续性的、实时的——算力消耗从”可调度的批量任务”变成了”随时随地的实时负载”，对供给侧形成的压力完全不同。
龙虾改变了一切
OpenClaw的爆火则进一步加剧了云计算资源的紧张。
2026年春节期间，OpenClaw这款AI助手项目爆火。猎豹移动CEO傅盛透露，他的”OpenClaw”采用最高配置，每天高频调度，一个月花费近3万元。有用户反映重度使用下1亿Token大概只够撑一个月，成本约7000元。一位开发者在社区分享：使用OpenClaw做自动化任务，2个小时就消耗了100美元。
这种Agent级别的算力吞噬力，直接打乱了云厂商的产品节奏。OpenClaw的爆火引发了外部API调用量的海啸，而云厂商自家的AI原生应用也同样面临着算力挤兑。春节前后，阿里云上线的Coding Plan订阅服务，首购优惠仅推出十天，就因调用量暴涨被迫改为每日限时限量供应。
腾讯云面临着同样的算力水位压力，但动因更为复杂：除了外部Agent应用密集上线带来的推理端消耗骤增，腾讯还在全面推进微信生态的AI化。其自研的WorkBuddy、QClaw等内部智能体对算力有着极高且确定性的需求——在外部亏本赚吆喝和内部保供给之间，涨价本质上就是通过价格杠杆调节资源配置，优先保障自有核心生态。
但这不只是一个爆款带来的短期波动。从全民养”OpenClaw”，到影视行业拥抱视频大模型，再到各类AI原生工作平台的发布，Agent时代的Token消耗量是传统问答的数十倍乃至百倍。当刚性需求爆发到了不需要再用低价吸引用户的地步，云厂商终于有了彻底终结这场价格战的筹码。
在供应链的共性压力与需求侧的底气之上，头部厂商还在做一件事：把商业模式从”出租算力”向”出售Token”迁移。
过去，云厂商的生意是把GPU按卡时租出去，客户自己部署模型、自己做推理优化，云厂商赚的是硬件差价。现在，头部厂商开始把大模型封装成API，按Token数计费，模型研发、推理优化、调度分配全部由云厂商搞定。
这种迁移将深刻改变云厂商的利润结构与竞争逻辑。
Token时代的新逻辑
英伟达CEO黄仁勋在近期GTC大会上提出了”Token工厂经济学”——未来的数据中心不再是存储文件的仓库，而是生产Token的”工厂”。
当Token消耗量到了每天180万亿的量级，Token本身就变成了一种基础生产资料——类似电力之于工业时代，石油之于汽车时代。谁控制了Token的生产、分发和定价链路，谁就控制了AI时代的”电网”。而未来的定价权不仅在芯片手里，更在并网容量和液冷散热的统筹能力里——因为算力基础设施的物理约束，往往比芯片短缺更难突破。
3月16日，阿里成立全新的Alibaba Token Hub（ATH）事业群，由CEO吴泳铭直接负责，整合通义实验室、千问事业部、百炼MaaS业务线，覆盖从基础模型研发到AI应用的完整链路。
BAT集体做出了违背祖宗的决定不是因为某一家厂商想涨价，而是整个行业被同一股力量推到了一个临界点——供应链成本涨到了没有人再亏得起的地步，AI需求又爆发到了不需要再用低价吸引用户的地步。
云计算的下半场，不再是比谁更便宜，而是比谁更智能。
来源：虎嗅
