3月18日，一个很多人没注意到的时间点：阿里云和百度智能云，在同一天发布了涨价公告。

两个主要竞争对手，同天官宣，生效时间都锁定在2026年4月18日。这种高度一致的节奏，怎么看都不像是巧合。

更有意思的是，就在几天前——3月13日——腾讯云混元大模型刚刚结束免费公测，正式转为商业收费，部分计费项涨幅超过456%。

再往前数，今年年初，亚马逊AWS打破了二十多年"只降不涨"的定价铁律，率先上调AI机器学习算力价格约15%；谷歌云随后宣布，2026年5月1日起对北美地区部分高性能计算资源调价约25%以上。

全球的云厂商，几乎在同一时间段，统一做了一件事：涨价。

这件事背后藏的逻辑，比涨价本身要复杂得多。

## 先说这次涨了多少

阿里云这次调的是两类产品：一是AI算力卡，核心产品是自研的平头哥"真武810E"，涨幅从5%到34%不等；二是文件存储产品CPFS（智算版），涨30%。

百度智能云的调价幅度类似，AI算力相关产品5%-30%，并行文件存储同样上调约30%。

腾讯云那边更直接，部分混元模型的API调用从免费直接进入商业定价，对于此前靠免费额度构建应用的开发者来说，感知会更强烈。

国际上，AWS的调整幅度相对收敛（约15%），谷歌云在北美地区大概25%+，方向是一致的。

只盯着单个百分比可能没什么感觉，但如果你的公司每月在云算力上花100万，34%意味着你的成本线平白多出了34万。对于正在跑AI业务的企业，这不是小数字。

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## 为什么偏偏是现在

这波涨价不是突然发生的，而是攒了很久的势能，现在到了一个临界点。

**需求端先爆了。**

去年春节前后，AI Agent应用迎来了一次爆发式增长——高质量智能体（国内比较代表性的就是OpenClaw，业内俗称"龙虾"）开始被大量企业接入。Agent和普通对话式AI最大的区别在于，它执行复杂任务时消耗的Token数量不是线性增长，而是呈指数跃升的。

一个简单的聊天交互，可能消耗几千个Token；一个Agent完成一项涉及多步骤工具调用的任务，轻松就是几十万Token。这个差距，直接打穿了云厂商原本规划的算力冗余空间。

有数据可以对照：根据摩根大通的预测，中国AI推理Token消耗量在2025到2030年间预计增长约370倍，年复合增长率接近330%。另有数据显示，2026年2月全球大模型Token消耗量同比2025年增长了超10倍。

一周之内，中国AI大模型的Token调用量达到了4.69万亿，超过了美国的3.294万亿。

需求不是慢慢起量，是在短时间内直接炸了。

**供给端跟不上。**

GPU和AI芯片的供应链并没有因为需求暴涨而同步扩产。英伟达的新一代产品Vera Rubin虽然在GTC 2026上发布，但到真正规模交付还有时间差。存储芯片（HBM、DDR5等高带宽内存）价格同样在涨。

云厂商在算力上的投入是天量级的——2026年全球云企业在AI基础设施上的资本支出预计突破6000亿美元，但这些投入需要时间消化成有效供给。

成本压力就这样传导了下来。

**价格战打了三年，打不下去了。**

过去几年，国内云计算有多卷？各大厂商以降价为手段，疯狂抢占市场份额，通用AI算力的价格一路往下压。阿里云2025年初的通义千问API价格，相比两年前已经打了骨折。

但这条路有一个隐患：价格越低，服务质量和资源供给的压力越大；AI需求越旺盛，算力越紧俏，继续亏损去补贴市场的逻辑就越站不住脚。

现在需求已经大到不需要用补贴来拉动了，云厂商重新拿回定价权，是迟早的事。

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## 这不只是成本上涨，是商业逻辑在转变

有一个细节值得关注：阿里云这次涨的，不是通用计算资源，而是**AI算力卡和智算版存储**这两类产品。

普通的ECS云服务器？没动。S3兼容对象存储？没动。

调价精准锁定在AI高需求、供给紧缺的核心产品上。这说明，阿里云不是在做粗放式涨价，而是在重新定义它的AI业务边界。

结合同期发布的战略动作就更清楚了：3月16日，阿里成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，整合了通义实验室、原"百炼"MaaS平台、千问、悟空等业务，由CEO吴泳铭亲自挂帅。核心目标是"创造Token、输送Token、应用Token"。

这个逻辑说白了是：算力只是基础，Token才是最终出售的产品单位。阿里云想要的，不是帮你买一块GPU，而是帮你消耗Token、产生AI价值，然后按Token收钱。

从"卖计算资源"到"卖AI调用权"，这是云厂商商业模式的一次真正转型。

36氪的分析把这个逻辑延伸到了估值层面：传统云计算企业的估值锚定在DAU或市销率上，但AI时代的新锚点可能是Token消耗量。MiniMax股价在2026年2月以来翻了两倍多，和它的Token消耗增长幅度高度吻合，不是偶然的。

## 谁最受伤？

对于大厂来说，这次涨价基本无感。字节、腾讯、百度这类体量的公司，早就和云厂商签了长期框架合同，价格锁定不受影响。

受冲击最大的是两类人：

**一是依赖云算力跑AI业务的中小企业和创业公司。**

这部分群体在过去两年享受到了AI算力的价格红利，用相对低廉的成本构建起了各自的AI产品。现在成本线上移，对烧钱敏感的早期项目来说，会直接影响融资节奏和迭代速度。

**二是靠免费额度构建应用的独立开发者。**

尤其是腾讯云混元从免费转收费这件事，给了不少搭在上面的开发者一个突然的成本提醒。建在免费额度上的东西，本来就不稳。

当然，这也催生了另一个可能性：本地化部署方案（用自己的硬件跑开源模型）的吸引力，在云端涨价的背景下会进一步增强。DeepSeek这类开源大模型的价值，此时更被凸显。

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## 还会继续涨吗？

短期内，这种趋势不会逆转。

供给侧的芯片产能释放需要时间，全球主要云厂商的资本开支还在持续加大（2026年预计超6000亿美元，比上年翻了将近一倍），这些投入必须有回收的路径。

但长期看，技术进步会带来效率提升。英伟达Vera Rubin相比Hopper架构的Token生成速率提升了350倍；开源大模型的算法效率也在持续优化（DeepSeek V4预计4月发布，据说在编程和长文本推理上又有一轮突破）。更高效的算法能在同样算力下处理更多请求，这是可能压低Token单价的方向。

所以更可能的走向是：算力资源本身继续涨，但Token的单价因为效率提升而维持相对稳定，甚至有下降空间。对于开发者而言，体感上未必会持续变贵。

但如果你的业务对GPU算力直接敏感，不经过Token层的中间抽象，那接下来这段日子会很难熬。

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这轮云服务集体涨价，本质上是AI产业链上一次隐秘的权力重新分配——从用价格补贴换增长，到用稀缺性重新定价。

三年价格战打下来，云厂商们花了大量弹药换来了市场占有率。现在Agent时代来了，算力稀缺，需求刚性，是时候把账收回来了。

降价换流量的逻辑在AI算力这个品类里，到这一刻为止，算是彻底走完了。

最后想问大家一个问题：**你的业务对云算力成本变化有多敏感？涨价会不会逼着你转向私有化部署或者开源方案？**

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