4月16日，國家統(tǒng)計(jì)局副局長毛盛勇在國新辦新聞發(fā)布會(huì)上表示，我國人工智能商業(yè)化規(guī)?；瘧?yīng)用取得階段性突破，到今年3月份，日均詞元調(diào)用量突破140萬億，比上年末增長超40%，人工智能發(fā)展賦能千行百業(yè)，帶動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域快速增長。

與此同時(shí)，3月中旬以來，多家國內(nèi)云廠商發(fā)布調(diào)價(jià)公告，上調(diào)AI服務(wù)價(jià)格。

廣州艾媒數(shù)聚信息咨詢股份有限公司CEO張毅對(duì)記者表示，當(dāng)AI投資遭遇物理瓶頸，算力正從越用越便宜的基礎(chǔ)設(shè)施蛻變?yōu)橄∪钡挠餐ㄘ?。整個(gè)AI算力產(chǎn)業(yè)鏈漲價(jià)是必然趨勢，算力價(jià)格的重構(gòu)已不可避免。

國內(nèi)廠商集體漲價(jià)

3月中旬以來，阿里云、騰訊云、百度智能云等頭部廠商密集發(fā)布調(diào)價(jià)公告，上調(diào)AI服務(wù)價(jià)格，漲價(jià)幅度從5%到34%不等。

此番漲價(jià)并非孤立事件，而是從硬件端到應(yīng)用端的全鏈條共振。在海外市場，英偉達(dá)H100等高端圖形處理器（GPU）的一年期租賃價(jià)格漲幅已接近40%；在國內(nèi)市場，大模型廠商智譜AI在短短兩個(gè)月內(nèi)連續(xù)三次上調(diào)應(yīng)用程序編程接口（API）價(jià)格，其GLM-5-Turbo模型在特定場景下的價(jià)格漲幅甚至接近翻倍，直接對(duì)標(biāo)海外頭部廠商。

4月15日，阿里云再度宣布將對(duì)部分MU（Model Unit）模型單元的服務(wù)價(jià)格進(jìn)行適度調(diào)整。影響產(chǎn)品為大模型服務(wù)平臺(tái)百煉，上調(diào)幅度為2%至7%不等。4月9日，騰訊云發(fā)布公告，自5月9日起對(duì)AI算力、容器服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析工具等三類產(chǎn)品價(jià)格統(tǒng)一上調(diào)5%，已購用戶在當(dāng)前計(jì)費(fèi)周期內(nèi)不受影響。

此外，科大訊飛智算平臺(tái)于3月底宣布AI推理服務(wù)漲價(jià)8%，商湯科技SenseCore通過調(diào)整算力套餐定價(jià)模式，使單次大模型訓(xùn)練的費(fèi)用平均上浮12%。智譜AI在4月8日再度提價(jià)10%，這已是其近期的第三次漲價(jià)。

有行業(yè)分析師對(duì)《證券日報(bào)》記者表示，此前云廠商為了搶占市場份額，往往通過巨額補(bǔ)貼將算力價(jià)格壓至“白菜價(jià)”。然而，隨著AI應(yīng)用從“玩具”向“工具”轉(zhuǎn)型，尤其是AI智能體（Agent）爆發(fā)，海量并發(fā)調(diào)用帶來的電力、帶寬及硬件折舊成本已遠(yuǎn)超廠商的補(bǔ)貼上限。這不僅僅是成本轉(zhuǎn)嫁，更是一次戰(zhàn)略性的價(jià)值回歸。當(dāng)算力成為決定企業(yè)競爭力的核心要素時(shí)，其定價(jià)邏輯便不再單純錨定硬件成本，而是取決于其所能提供的商業(yè)價(jià)值與稀缺程度。

詞元調(diào)用量爆發(fā)

本輪漲價(jià)的核心引擎，在于推理端詞元調(diào)用量的爆發(fā)式增長。隨著多模態(tài)大模型和AI智能體的普及，AI的應(yīng)用場景已從簡單的對(duì)話框，延伸至復(fù)雜的辦公、編程及創(chuàng)意生成等多個(gè)領(lǐng)域。

全球AI大模型聚合平臺(tái)OpenRouter最新數(shù)據(jù)顯示，3月16日至3月22日，中國AI大模型詞元調(diào)用量連續(xù)第三周超越美國，國產(chǎn)詞元正成為全球開發(fā)者的主流選擇。從長期數(shù)據(jù)來看，2025年3月24日前一周頂尖模型詞元調(diào)用量為1.62T，到2026年3月16日前一周，這一數(shù)字升至18T，近一年增幅約1011%。

張毅表示，推理任務(wù)對(duì)內(nèi)存帶寬的要求已超越了對(duì)算力本身的追求，海量并發(fā)請求使得云廠商的電力和帶寬成本急劇上升。這種從“訓(xùn)練主導(dǎo)”向“推理主導(dǎo)”的需求結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變，使得算力消耗呈現(xiàn)出持續(xù)性運(yùn)營支出的特征，徹底改變了過往“一錘子買賣”的商業(yè)模式。

在需求井噴的同時(shí)，供給端卻面臨著嚴(yán)峻的物理瓶頸。首先是存儲(chǔ)供應(yīng)的極度緊張。隨著模型參數(shù)規(guī)模擴(kuò)大，推理任務(wù)對(duì)高帶寬內(nèi)存（HBM）的需求甚至超過對(duì)GPU核心算力的需求，導(dǎo)致HBM價(jià)格在半年內(nèi)大幅上漲，成為推高算力成本的首要推手。

工業(yè)和信息化部信息通信經(jīng)濟(jì)專家委員會(huì)委員盤和林對(duì)記者表示，硬件成本的上漲，疊加需求結(jié)構(gòu)的改變，迫使廠商必須通過提價(jià)來覆蓋昂貴的算力折舊，實(shí)現(xiàn)從虧損獲客向質(zhì)量增長的轉(zhuǎn)型。

算力稀缺性凸顯

在全產(chǎn)業(yè)鏈漲價(jià)的背景下，算力資源的稀缺性日益凸顯，催生了算力租賃市場，成為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新風(fēng)口。

對(duì)于大多數(shù)企業(yè)而言，自建數(shù)據(jù)中心正變得愈發(fā)困難。一方面，高端GPU“一卡難求”，采購周期被拉長至數(shù)月甚至一年以上；另一方面，建設(shè)一個(gè)具備規(guī)模化效應(yīng)的智算中心，從規(guī)劃、采購、部署到調(diào)試，周期動(dòng)輒超過一年，且需要數(shù)億元乃至數(shù)十億元的巨額資本投入。這對(duì)于追求敏捷迭代和成本控制的中小企業(yè)乃至部分大型企業(yè)來說，是難以逾越的門檻。

正是在這種“自建難、買不起”的困境下，算力租賃憑借其“即取即用、按需付費(fèi)”的靈活性，成為企業(yè)獲取高端算力的最優(yōu)解。Wind資訊數(shù)據(jù)顯示，協(xié)創(chuàng)數(shù)據(jù)、宏景科技等算力租賃概念股近期在資本市場上表現(xiàn)強(qiáng)勢，股價(jià)屢創(chuàng)新高。其中，協(xié)創(chuàng)數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)2026年第一季度歸母凈利潤將達(dá)6.5億元至8.5億元，同比增長284%至402%，其核心驅(qū)動(dòng)力正是智能算力服務(wù)業(yè)務(wù)的大幅增長。

值得關(guān)注的是，當(dāng)前的算力租賃正在經(jīng)歷商業(yè)模式的深刻升級(jí)。面對(duì)持續(xù)的算力缺口，租賃廠商的議價(jià)權(quán)顯著提升，其業(yè)務(wù)模式正從單純的“裸算力出租”向更高附加值的“模型服務(wù)”或“詞元分成”模式轉(zhuǎn)變。具備技術(shù)對(duì)接能力與優(yōu)質(zhì)客戶資源的頭部租賃廠商，正通過提供更具性價(jià)比的國產(chǎn)算力方案或邊緣計(jì)算服務(wù)，在巨頭林立的市場中搶占一席之地。

張毅認(rèn)為，算力短期價(jià)格上漲會(huì)帶來產(chǎn)業(yè)陣痛，但長期來看，將推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)務(wù)實(shí)發(fā)展。政府算力超市、算力銀行等普惠政策落地，疊加算力租賃市場的資源優(yōu)化配置，將推動(dòng)算力回歸核心生產(chǎn)要素本質(zhì)，助力具備實(shí)際價(jià)值創(chuàng)造能力的企業(yè)發(fā)展，淘汰低質(zhì)算力依賴型創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目。