告別補貼時代：中國AI云服務開啟“價值回歸”新周期

定價回歸的本質，是讓AI服務回到“成本—價值”匹配的區間，推動產業鏈從零和競爭走向正向循環。只有云廠商實現可持續盈利，才能持續投入底層技術；只有合理利潤預期，才能吸引開發者與ISV深耕場景；只有穩定供給，企業才敢大規模部署AI。

最終，這種從價格到生態的重構，將推動AI進入拼“質價比”時代，成為中國AI產業從概念熱走向規?；涞氐年P鍵支點。

作者|韋斗斗

出品|產業家

3月18日，國內兩大云廠商阿里云與百度智能云，幾乎在同一時間對外發布了產品價格調整公告。不同于以往圍繞大模型“降價”“免費”“價格戰”的敘事，這一次的關鍵詞變成了“上漲”。

過去一年，中國大模型產業經歷了一輪密集的價格下探。從阿里云、百度智能云，到字節火山引擎、騰訊云，各家廠商在MaaS層面持續壓低Token價格，甚至推出免費額度，以期快速建立開發者生態和企業客戶基礎。

在這一階段，算力成本被隱藏在補貼之下，成為支撐市場擴張的隱性投入。而如今，當調用規?？焖僭鲩L、行業應用逐步落地，算力資源的稀缺性與真實成本開始浮出水面。

阿里云與百度智能云此次同步調價，某種程度上并非偶然。

這場看似技術層面的價格調整，實則觸及AI產業發展的核心問題，即當大模型從“概念驗證”走向“真實部署”，當調用量從試驗級躍遷至生產級，誰來為持續消耗的算力買單？以及，這個行業是否已經到了可以擺脫補貼、走向自我造血的階段？

阿里云與百度智能云的這次漲價，或許正是答案的開端。

一、同步上調30%，阿里百度打響算力變現第一槍

從官方發布的公告細節來看，阿里云于 3 月 18 日中午率先發布《AI 算力、存儲等產品調價公告》，明確自 2026 年 4 月 18 日起，對旗下 AI 相關核心產品進行價格調整。

具體調整范圍分為兩大核心板塊。一是平頭哥真武 810E 等算力卡相關服務，價格上調幅度為 5%-34%，覆蓋全球地域；二是面向 AI 智算場景的 CPFS（智算版）并行文件存儲服務，價格統一上調 30%。

同日下午，百度智能云發布同類型調價公告，明確自 2026 年 4 月 18 日 0 時起，對旗下 AI 相關產品進行結構性價格優化。

具體調整范圍與阿里云高度趨同。一是 AI 算力相關產品服務，價格上調幅度約 5%-30%；二是面向 AI 訓練與推理場景的并行文件存儲服務，價格上調約 30%。

百度智能云在公告中指出，調價是基于 “全球人工智能應用快速發展，算力需求持續攀升，核心硬件及相關基礎設施成本顯著上漲” 的行業背景，目的是 “保障平臺長期穩定運行與服務質量”，存量用戶當前計費周期內價格保持不變，僅續費環節執行新定價標準。

值得注意的是，本次兩家廠商的調價范圍，均集中于 IaaS 層的 AI 算力基礎設施與高性能智算存儲產品，并未涉及 MaaS 層的大模型 API Token 定價，與此前騰訊云針對混元大模型、第三方接入模型的 Token 價格調整有著本質區別。

前者針對的是 AI 產業最底層的算力資源供給，是所有大模型訓練、推理服務的基礎底座；后者針對的是直接面向開發者與企業的模型調用服務，屬于產業鏈的應用服務層。

同時，可以發現，本次調價并非全產品線普漲，而是針對 AI 核心場景的結構性調整，兩家廠商的通用云計算服務、非 AI 場景的存儲產品均未納入調價范圍，這進一步印證了本次調價與 AI 需求爆發的強關聯性。

從產品結構來看，這一輪調整還透露出另一個關鍵信息，那就是AI產業的成本重心，正在從模型本身轉向基礎設施。

過去，大模型能力的提升更多依賴算法優化與模型參數規模擴展，成本討論往往集中在訓練階段；而現在，隨著推理需求的爆發和應用場景的持續落地，長期運行帶來的算力消耗正在成為更大的支出來源。云廠商此次優先調整算力與存儲價格，實際上也是對這一結構性變化的直接回應。

這種變化意味著，AI已經不再只是一個可以通過補貼推動的“增量業務”，而開始成為一個需要精細化定價與成本控制的基礎設施服務。對于行業而言，這不僅是一次價格調整，更是一次關于AI經濟模型的重新校準。

二、智能體爆發，終結“燒錢換市場”

這場同步調價，并非兩家廠商的偶然動作，而是整個 AI 云計算產業階段性轉折的必然結果。

過去兩年，大模型賽道的競爭邏輯是 “用價格換規?！?。云廠商通過內部成本消化、長期資源鎖定甚至虧損補貼，把真實算力成本隱藏在低價 Token 之下，核心目標不是短期盈利，而是快速完成開發者生態搭建與企業客戶心智占領，本質上是一場用資本換時間的前置投資。

但近一年，隨著需求端的量越來越大，沙利文 2026 年 2 月發布的報告顯示，2025 年下半年中國企業級大模型日均調用量飆升至 37.0 萬億 tokens，較上半年的 10.2 萬億 tokens 暴漲 263%，半年實現近 3 倍擴容。

云廠商如若繼續補貼，所承擔的成本虧損將越來越大。

而以 OpenClaw為代表的智能體框架普及，徹底重構了算力消耗模型，進一步放大了成本壓力。在智能體出現之前，大模型主流應用是單輪對話、單次推理，算力消耗是瞬時、低量級的；而 OpenClaw 帶來的長鏈路執行、長駐式運行特征，讓單業務任務的算力消耗實現指數級躍升。

某國內頭部財稅 SaaS 廠商基于 OpenClaw 搭建的智能報稅助手，單企業用戶日均 Token 消耗量從 8000 飆升至 127 萬，漲幅超 150 倍。

IDC 測算顯示，智能體長駐運行帶來的算力復用率下降，讓云廠商單位有效算力的供給成本提升了 120%-180%。

同時，OpenClaw 的開源普及引爆了長尾市場，截至 2026 年 2 月底，其累計下載量突破 120 萬次，上線智能體應用超 160 萬個，碎片化需求進一步加劇了算力供需緊張。

在這種壓力之下，商業模式的轉向幾乎成為必然。

除此之外，更重要的原因在于，AI云計算的價值鏈正在發生重心遷移。

2023 年以來，國內大模型產業的快速發展，始終伴隨著云廠商的大規模補貼。為了推動大模型的市場教育，降低企業與開發者的使用門檻，國內頭部云廠商與大模型企業持續開啟 “價格戰”，大模型 API Token 價格在兩年內最大降幅超過 90%，同時推出大量免費公測額度、算力補貼政策，甚至出現了 “推理價格低于算力成本” 的倒掛現象，核心目的是快速培育市場，推動 MaaS生態的建立。

而經過近三年的市場培育，國內 MaaS 生態已全面進入成熟階段，市場教育的歷史使命已經完成。根據 IDC 發布的《中國模型即服務 (MaaS) 及 AI 大模型解決方案市場追蹤，2025H1》報告顯示，2025 年上半年中國 MaaS 市場規模達 12.9 億元人民幣，同比大幅增長 421.2%，AI 大模型解決方案市場規模達 30.7 億元人民幣，同比增長 122.1%。

更重要的是，MaaS 市場的格局已基本穩定，頭部集中效應顯著，無需再通過補貼進行市場份額爭奪。

賽迪顧問數據顯示，截至 2025 年底，已有超 8 萬家中國企業完成大模型試點或生產部署，覆蓋金融、政務、制造、零售等幾乎所有核心行業，企業使用大模型的核心動因，已從早期的 “提升產品體驗” 轉向 “提升運營效率與研發效能”，AI 也從 “嘗鮮式應用” 變為企業生產經營的核心基礎設施。

此時，行業的核心矛盾已從 “如何讓企業用上 AI”，轉變為 “如何為企業提供穩定、高質量、可持續的 AI 服務”，持續的低價補貼不僅不再必要，反而可能影響服務質量的長期穩定。尤其是面對智能體帶來的指數級算力需求，補貼模式已完全無法適配產業的發展節奏，定價體系向價值回歸成為必然選擇。

總的來說，漲價的背后，不只是成本上漲，而是AI云計算從“燒錢換市場”走向“算力變現”的拐點已經出現。

三、產業鏈告別內卷，AI進入拼“質價比”時代

一個關鍵問題是：這是否意味著AI云服務整體進入漲價周期？以及，這一變化會對產業鏈產生何種連鎖反應？

客觀來看，結構性漲價將成為長期常態，但絕非全品類同步上漲。

其根本原因在于供需兩端的硬約束正在重塑定價邏輯。供給側，高端AI芯片與HBM等核心硬件擴產周期長，未來2—3年仍將維持緊平衡，硬件成本難以下行；需求側，AI正從消費端走向企業生產環節，算力需求持續指數級增長。供需缺口的長期存在，意味著核心智算服務不可能再回到“只降不漲”的舊軌道。

但這并不等同于全面漲價。

未來行業定價將呈現明顯分化。一端是面向入門場景的輕量模型與通用算力，仍將維持低價甚至免費，以支撐AI普惠；另一端則是面向B端復雜場景、支撐長鏈路智能體任務的高端智算與重型模型，其價格將更多與成本和實際價值掛鉤，進入合理盈利區間。

這一變化與當前技術演進趨勢高度一致。隨著端側AI和“物理世界AI”興起，大量實時、輕量推理任務下沉，云端從重復執行中解放，轉而承擔全局決策與復雜推理等“中樞”角色，其單位算力的價值密度顯著提升，價格向價值對齊成為必然。

更深層的驅動來自智能體應用的成熟。

以OpenClaw為代表的框架已從概念走向規模落地，截至2026年初，已有數百萬智能體應用投入使用。智能體一方面顯著提升算力消耗，抬高云服務成本；另一方面又直接創造可量化商業價值，重塑企業付費邏輯。例如某跨境電商企業在引入智能體后，云成本雖上漲20%，但人力成本下降12%，整體ROI提升37%，企業對價格的敏感度明顯低于對能力與穩定性的要求。

在此背景下，本輪調價也難以被視為個別廠商行為，而更可能演變為行業共識。

過去幾年，國內云計算行業長期陷于“補貼換規模”的低價競爭，普遍面臨“增收不增利”的困境。這種模式不僅難以覆蓋高額的硬件與研發投入，還削弱了技術與服務競爭，擠壓生態伙伴空間，長期將損害行業根基。

因此，定價回歸的本質，是讓AI服務回到“成本—價值”匹配的區間，推動產業鏈從零和競爭走向正向循環。只有云廠商實現可持續盈利，才能持續投入底層技術；只有合理利潤預期，才能吸引開發者與ISV深耕場景；只有穩定供給，企業才敢大規模部署AI。

最終，這種從價格到生態的重構，將推動AI進入拼“質價比”時代，成為中國AI產業從概念熱走向規模化落地的關鍵支點。