公有云漲價，我們親歷的第一次AI通脹

公有云漲價，我們親歷的第一次AI通脹

大米、豬肉、水電氣等日用消費品的漲價，是我們耳熟能詳的經濟通脹，而全球開發者與企業用戶，在2026年第一次真切地感受到了AI通脹。

此前，AI云算力長期處于低價紅利期。然而就在2026年1月，以谷歌、亞馬遜AWS為首的全球云巨頭率先上調AI相關產品價格。而國內云廠商紛紛打破“虧本賺吆喝”、只降不漲的慣例，跟進AI云漲價：3月18日，阿里云宣布對AI算力、存儲等核心產品漲價；同日，百度智能云同步上調AI算力相關產品價格；騰訊云則率先終止部分大模型的限時免費公測，并上調模型調用價格。

這一輪集體漲價，標志著全球算力通脹，正式傳導至中國公有云市場。

按照宏觀經濟學理論，通脹的本質是供不應求下的價格調節。但過去很長一段時間，AI算力的緊缺并未體現在云服務定價中。高端GPU一卡難求，英偉達高端顯卡在國內售價居高不下，但云廠商卻持續通過低價Token、API服務吸引開發者，可以說，此前GPU云的價格機制，完全沒有反映真實的算力供需關系。

這就引出一個新的問題：為什么此前云廠商愿意自行消化算力成本，而如今卻選擇將成本壓力向市場傳導，導致AI通脹正式落地呢？

通過漲價這一行為，我們來弄懂公有云市場正在發生的變化。

有不少開發者反饋，目前使用模型廠商的MaaS服務時，云端API頻繁出現限流、限額、實時吞吐變慢的情況。有時給“龍蝦”智能體安排任務，半天無法執行，唯有充值才能正常使用，成為很多開發者的日常困擾。

云端算力的計價單位是Token，開發者所感知到的不便，就是上游Token的供需失衡，通脹向下游傳導的最終結果。

供給端，2025年高端芯片、高性能存儲價格大幅暴漲，供應持續緊張；需求端，智能體應用爆發式增長，單任務Token消耗量是傳統對話式AI的百倍以上，資源消耗大幅攀升。此外，視頻生成、數字人、實時通話等多模態應用，在2025年實現全民普及，進一步加劇了對Token的需求。這就與宏觀經濟中的通脹邏輯完全一致：過多的需求追逐有限的資源，必然導致價格上升。

總而言之，公有云廠商的此次集體漲價，是價格機制的自我修復。過去兩年，算力需求遠超供給，持續的價格戰不斷壓縮云廠商的利潤空間，而現在，定價開始真實反映硬件與資源成本，構成了這一輪AI通脹。

價格水溫的變化，開發者感受最為真切。某漫劇作者透露，API調用成本較此前翻了數倍，春節前用AI制作一部漫劇的成本約200元，如今已漲到300元。盡管漲幅不算極端，但也意味著，AI行業“靠愛發電”的時代已徹底結束。

那有人就不禁疑問：AI算力與Token的需求自2023年大模型爆發后就一直存在，為什么前兩年云廠商還能維持低價，進入2026年卻開始拋棄“只降不漲”的傳統，主動終結了價格戰？

值得注意的是，云廠商的漲價并非全面提價。在通用基礎云服務，ECS通用型、OSS標準存儲、VPC網絡等依然在降價，而沒有受到海外芯片成本影響的某國產云，依然同步上調了國芯的實例價格。

這說明，價格戰不是不存在了，AI產品漲價也并非單純的成本壓力。

這一輪的核心漲價邏輯，是對不同算力客戶的分而治之：在競爭激烈、用戶可自由遷移的通用計算市場，中小企業對價格極度敏感，云廠商繼續通過價格戰守住基本盤，不敢輕易漲價，畢竟，市場上并不缺乏低價替代資源。

實際上，不少政企單位就開始布局本地化部署，通過自建小模型、搭建私有算力池，擺脫對公有云的依賴，規避Token成本上漲的風險。DeepSeek一體機的流行，就是政企單位通過本地部署，降低云端API調用成本的嘗試。

而真正為通脹買單的，是AI賽道的重度用戶，包括AI開發者、模型廠商、初創公司、自動駕駛與機器人研發團隊等。它們的共同特點是：

1. 遷移成本高。這類用戶的業務高度依賴云端GPU，無論是訓練大模型、運行Agent，還是實時推理，一旦更換平臺，極易出現服務排隊、限速、降級等問題，損害業務體驗。

2. 自建算力難。AI推理集群（尤其是GPU集群）屬于稀缺資源，芯片供應商會優先保障規模最大、合作最穩定的客戶，中小廠商和企業已難以獲得穩定的供應鏈支持，只能依賴頭部云廠商獲取充沛算力。

3. 技術依賴度高。用戶與云平臺深度綁定，多元算力融合的技術難題由云廠商解決。有科研院所跟我們透露，此前自建集群時，能不混用就不混用，避免集群故障。而為了規避海外供應鏈風險，現在必須多元部署。對于多數組織機構而言，自建多元算力融合集群不現實。云端就省心多了，不用操心多芯片集群混用的運維難題，大幅降低了自身的技術壓力。

所以，這類用戶與AI云服務深度綁定，讓云廠商擁有了定價權，有了敢于漲價的核心底氣。

總體而言，云廠商的價格戰已不再是單純的價格競爭，AI算力通脹在云市場呈現出結構性不均衡。

Token正在成為水電天然氣一樣的剛需，沒人希望云端算力長期、剛性上漲。在此背景下，很多個人和企業用戶都會疑問，此次AI通脹會不會席卷所有云端應用？漲價是否會隨著算力供給充沛而回落？

了解宏觀經濟學的人都知道，惡性通脹很壞，但通縮也會帶來負面影響，良性通脹是最好的情況。

放在GPU云市場，通縮也就是惡性價格戰，會導致云廠商長期虧損，靠低價流血來換取用戶規模，這種發展模式顯然不健康。同時，低價Token時代也助長了AI泡沫，很多小場景盲目使用大模型，造成算力資源的無效消耗。而云端算力成本顯性化后，會倒逼開發者精打細算，采用緩存、摘要、本地小模型預篩等優化手段，設計更高效的Agent工作流，有助于整個行業建立可持續的AI工程范式。

因此，AI云的價格修復，本質是價格向真實成本與商業可持續的合理回歸。未來走向溫和通脹還是惡性通脹，就像豬周期，從生豬減少到豬肉漲價，再到物價全面飆升之間，存在一個較長的傳導周期。

一方面，此次GPU云漲價的整體影響規模可控。盡管AI相關產品單價漲幅最高達34%，但AI在云廠商總收入中占比有限，所以總體的算力成本上升仍是可控的，并沒有出現普漲的情況。此外，市場上存在大量低價資源，阿里云、百度智能云等廠商也為已購買服務的用戶設置了漲價緩沖期，降低了漲價帶來的沖擊。

所以，如果后面一段時間調控得當，云廠商的降費方式取得突破，完全有可能控制通脹，回歸低價。

基于此，應對這一輪漲價，應該從兩個時間維度上來看：

短期內，如何幫助受漲價直接影響的用戶緩解壓力；中長期，如何通過跨周期調節，實現算力成本的穩定。

對于漲價直接影響的AI云重度用戶，最首要的是放棄幻想、認清現實。改變以前形成的“算力永久免費”的預期，接受云市場價格機制逐步向真實成本靠攏的現實。可以通過自建算力集群，主動優化模型，探索本地低成本高性能推理方案，用更少的算力實現同等效果。總之，要做好漲價短期內無法避免的預案，確保AI相關業務即使遭遇算力的成本壓力，也能夠正常開展。

中長期來看，不可控的通脹必須得到控制。一旦通脹變得過度、長期持續，會給AI用戶造成巨大壓力，學生、獨立開發者、小微團隊無力承擔漲價后的算力成本，將導致多元創新的停滯，也與普惠AI的政策導向是相悖的。

尤其公有云作為算力基礎設施之一，云廠商也早已超越單純的IaaS提供商定位，承擔著讓AI算力普惠的社會責任，而控制AI算力通脹，正是這份責任的核心體現。

那么，如何才能有效控制AI通脹？核心答案并非重回價格戰。從高質量發展的角度，算力效率越高，單位算力產出的Token越多，云廠商的成本壓力就越小，通脹也就能夠得到有效緩解。通過技術創新提升算力效率，這類云廠商能夠為控制AI通脹起到很大作用，需要至少具備以下幾方面的能力。

首先是最底層的自研芯片。自研芯片在抗通脹中有兩個作用：一是擺脫對海外高性能、高價格芯片的依賴，自主掌控算力供給，也能緩解算力短缺問題，隨著國產芯片的供給量上升，國產算力集群的成本還會進一步優化。

二是協同設計。有了自研芯片，可以通過模型架構與芯片指令集的深度適配，讓特定模型在特定芯片上發揮最佳性能。比如，昇騰芯片與DeepSeek模型的聯合優化，可達到英偉達芯片的同等效果。

國產芯片的多元異構，也就要求云平臺具備智算融合的能力，比如阿里云百煉、百度智能云百舸、聯想萬全等，實現多種算力架構的合池訓練與推理，比如曙光將HPC高性能算力與AI智算深度融合，解決算力不足的問題，同時避免了對單一廠商GPU的依賴，進一步穩定了算力供給。

最后，通過液冷等先進技術，降低集群能耗和云廠商的綜合運維成本，進而降低GPU云的整體成本，避免算力價格持續上漲。

可以看到，公有云廠商既是通脹壓力的傳導者，也是解決通脹問題的關鍵力量。

擁有芯片+模型+云全棧閉環能力的廠商，不僅擁有顯著的成本優勢，具備較強的抗漲價能力，還擁有自主定價權，能實現價格和利潤表的雙重修復。所以，這一輪漲價也倒逼云廠商加大技術創新和自研力度，成為穩定算力價格的壓艙石。

AI通脹并非中國獨有，更是全球共同問題，海外云廠商早在2025年Q4就啟動漲價，國內此次漲價，只是對全球趨勢的跟進反應。這意味著，需要在海外開展業務、部署AI應用的國內企業，將面臨沒有普惠云服務可用的困境。

國內云廠商中，阿里云、騰訊云的海外節點數量遠不及AWS，華為云的海外節點布局相對完善，但算力整體規模仍難以與國際云巨頭抗衡。

在國內，企業還可以通過自建算力集群應對漲價壓力，但在海外，自建算力中心面臨合規、運維、優化等多重難題，難度遠高于國內。

所以中企出海想要上云用智，大概率只能依賴國際云廠商，而全球算力同步通脹，疊加國際云廠商的漲價舉措，讓出海成本進一步攀升。

這種困境，也為國內云廠商帶來了新的機遇：為出海企業提供云端算力支持，仍存在市場空白。對于海外節點布局完善的國內云廠商而言，這無疑是搶占海外算力服務市場、打破國際云巨頭壟斷的重要機遇。

AI云漲價，是我們親歷的第一次AI通脹，它也是全球資源爭奪、算力供需失衡的時代縮影，與全球政治經濟環境深度綁定，并非短期能終結的現象。

這種現實，推動云廠商從盲目的流血價格戰，回歸到以漲價換取合理增長、主動修復市場價格的理性軌道。

在拒絕“低價薅羊毛黨”的同時，守住AI算力普惠的底線，為創新者提供低成本的云端算力服務，是國內云廠商接下來長期面對和解決的核心命題。