随着人类社会生产效率的提升，大多数产品的成本和价格越来越低，算力却是一个例外。

　　2025年4月9日，腾讯云宣布，自5月9日起对AI算力、容器服务及弹性 MapReduce（EMR）相关产品的价格统一上调5%，这是其2026年以来的第二次调价——此前3月11日，腾讯云已对大模型服务输入价格最高提升400%。

　　在3月18日，阿里云宣布自4月18日起调整AI算力、存储等产品价格，其中平头哥真武810E等算力卡上涨5%-34%，文件存储CPFS（智算版）上涨30%。

　　同日，百度智能云将AI算力相关产品的服务价格上调约5%-30%，并行文件存储等上调30%，4月18日开始执行。

　　此外，科大讯飞智算平台、智谱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。

　　美国云厂商的动作更早。亚马逊AWS在2026年年初率先打破全球云计算延续近20年的降价周期，上调AI算力的服务价格，谷歌云随即跟上。

　　随着Token需求激增、产能供应受限，行业集体涨价释放出一个清晰的信号：AI算力正从公共事业变为稀缺资源。正如互联网时代的流量为王，Token正在成为AI时代的硬通货。

　　结构性失衡

　　全球涨价潮的直接原因是供需结构失衡。

　　在需求端，大模型推理能力增强和智能体应用快速发展，带动Token的消耗量井喷。不同于大语言模型，AI智能体执行复杂任务的思考链路很长——规划、执行、验证等环节层层叠加。每完成一次操作，背后都是海量Token在燃烧。

　　国家数据局的统计显示，到2026年3月，中国日均Token调用量超过140万亿，相比2024年年初（1000亿）增长超千倍。以阿里为例，公司在2026财年Q3电话会上透露，百炼MaaS平台公共模型服务市场的Token消耗规模仅三个月就提升了6倍。

　　IDC预计，全球活跃智能体的数量将从2025年的约2860万，快速攀升至2030年的22.16亿，年复合增长率139%；年度Token消耗将从2025年的0.0005 PetaTokens暴增至2030年的152667 PetaTokens，年复合增长率高达3418%。

　　AI聚合模型平台OpenRouter的统计数据，更是直观地呈现了在过去一年里全球大模型的调用量，一路水涨船高。

　　图片来源：OpenRouter官网截图

　　在供给端，算力供应还未跟上，导致核心元器件的价格大幅增长。TrendForce预计，2026年第二季度，传统DRAM合约价格环比将上涨58%-63%；NAND闪存合约价格环比将上涨70%-75%——服务器内存成本飙升，直接推高了云厂商的硬件采购成本。

　　更直接反映算力价格变化的，是GPU租赁市场——据SemiAnalysis统计，英伟达H100一年期GPU的租赁合同价格已从2025年10月的低点1.70美元/小时/GPU飙升至2026年3月的2.35美元/小时/GPU，涨幅近40%。

　　而领跑GPU市场的英伟达，正面临着代际切换受阻。由于Rubin系列遭遇HBM4验证延迟等技术挑战，TrendForce已将其2026年的出货占比预期从29%下修至22%。Rubin的设计目标是让AI“跑得省”，它的延迟意味着成本缓解将被推后。

　　全栈锁定

　　那么，谁在为算力狂飙买单？

　　直接受到影响的是广大用户，尤其高频调用Token的中小AI创业公司，2025年，日均消耗数亿Token的企业，每月API成本动辄数十万元。如果部分厂商涨价30%，意味着它们每月将多出数万元以上的开支，构成了较大的生存压力。

　　与此同时，云厂商和大模型公司也在承担着巨大代价——动辄数千亿美元的资本开支、与芯片厂商提前锁定长期合约……这些投入在短期内侵蚀着利润空间。

　　具体来看，美国三大云厂商（亚马逊、微软、谷歌）选择“边涨价边扩产”，2025年/财年的资本开支合计超过3000亿美元，2026年/财年预计达到5000亿美元，增幅约七成，主要投向AI基础设施（数据中心、定制芯片、GPU集群）。

　　此外，整个AI产业链的战略联盟也在提速。过去一周，三项重磅合作密集落地：

　　4月6日，Anthropic表示正在扩大与谷歌和博通的合作，从2027年开始部署约3.5吉瓦的谷歌TPU芯片。这些芯片由博通代工，用于支撑Claude模型的算力需求。

　　4月7日，英特尔宣布加入埃隆·马斯克（Elon Musk）牵头的Terafab计划，与特斯拉、SpaceX、xAI共同重构芯片制造技术，每年生产1太瓦的计算能力。这是英特尔代工业务的一次重大突破，次日其股价上涨超11%。

　　4月9日，Meta与CoreWeave达成210亿美元的AI基础设施扩展协议，利用后者的AI云平台扩展推理工作负载，期限至2032年12月。叠加此前142亿美元的合作，Meta对CoreWeave的AI订单总额突破350亿美元。

　　从芯片设计到代工制造，再到算力租赁，海外科技巨头们围绕AI时代的核心需求形成“全栈锁定”格局，用长期合约换取稳定的算力供给。

　　中国市场的情况更为复杂。由于美国对华芯片出口管制频繁摇摆——2025年4月禁售H20，12月H200有条件放行，2026年1月“逐案审核”……倒逼中国企业加速国产替代的节奏。据IDC统计，2025年，国产AI加速卡的市场份额已达41%。

　　不过，产能瓶颈和适配问题依然存在。中国厂商既拿不到足够芯片，也无法像美国巨头那样豪掷数千亿美元扩产。2025年/财年，中国BAT（百度、阿里、腾讯）的资本开支合计约2100亿元（290亿美元），不足美国三大云厂商的1/10。

　　确定的是，加码算力基础设施已经成为不可逆转的趋势。

　　随着美国“涨价+扩产+长约”的扩张，以及中国“涨价+国产替代”的突围，算力竞赛仍将持续。这场涨价潮背后的AI基建博弈，其转折点还要等到供给端真正释放，或是需求侧明显放缓——从目前来看，这一天远未到来。