定价回归的本质，是让AI服务回到“成本—价值”匹配的区间，推动产业链从零和竞争走向正向循环。只有云厂商实现可持续盈利，才能持续投入底层技术；只有合理利润预期，才能吸引开发者与ISV深耕场景；只有稳定供给，企业才敢大规模部署AI。

最终，这种从价格到生态的重构，将推动AI进入拼“质价比”时代，成为中国AI产业从概念热走向规模化落地的关键支点。

3月18日，国内两大云厂商阿里云与百度智能云，几乎在同一时间对外发布了产品价格调整公告。不同于以往围绕大模型“降价”“免费”“价格战”的叙事，这一次的关键词变成了“上涨”。

过去一年，中国大模型产业经历了一轮密集的价格下探。从阿里云、百度智能云，到字节火山引擎、腾讯云，各家厂商在MaaS层面持续压低Token价格，甚至推出免费额度，以期快速建立开发者生态和企业客户基础。

在这一阶段，算力成本被隐藏在补贴之下，成为支撑市场扩张的隐性投入。而如今，当调用规模快速增长、行业应用逐步落地，算力资源的稀缺性与真实成本开始浮出水面。

阿里云与百度智能云此次同步调价，某种程度上并非偶然。

这场看似技术层面的价格调整，实则触及AI产业发展的核心问题，即当大模型从“概念验证”走向“真实部署”，当调用量从试验级跃迁至生产级，谁来为持续消耗的算力买单？以及，这个行业是否已经到了可以摆脱补贴、走向自我造血的阶段？

阿里云与百度智能云的这次涨价，或许正是答案的开端。

一

同步上调30%，

阿里百度打响算力变现第一枪

从官方发布的公告细节来看，阿里云于 3 月 18 日中午率先发布《AI 算力、存储等产品调价公告》，明确自 2026 年 4 月 18 日起，对旗下 AI 相关核心产品进行价格调整。

具体调整范围分为两大核心板块。一是平头哥真武 810E 等算力卡相关服务，价格上调幅度为 5%-34%，覆盖全球地域；二是面向 AI 智算场景的 CPFS（智算版）并行文件存储服务，价格统一上调 30%。

同日下午，百度智能云发布同类型调价公告，明确自 2026 年 4 月 18 日 0 时起，对旗下 AI 相关产品进行结构性价格优化。

具体调整范围与阿里云高度趋同。一是 AI 算力相关产品服务，价格上调幅度约 5%-30%；二是面向 AI 训练与推理场景的并行文件存储服务，价格上调约 30%。

百度智能云在公告中指出，调价是基于 “全球人工智能应用快速发展，算力需求持续攀升，核心硬件及相关基础设施成本显著上涨” 的行业背景，目的是 “保障平台长期稳定运行与服务质量”，存量用户当前计费周期内价格保持不变，仅续费环节执行新定价标准。

值得注意的是，本次两家厂商的调价范围，均集中于 IaaS 层的 AI 算力基础设施与高性能智算存储产品，并未涉及 MaaS 层的大模型 API Token 定价，与此前腾讯云针对混元大模型、第三方接入模型的 Token 价格调整有着本质区别。

前者针对的是 AI 产业最底层的算力资源供给，是所有大模型训练、推理服务的基础底座；后者针对的是直接面向开发者与企业的模型调用服务，属于产业链的应用服务层。

同时，可以发现，本次调价并非全产品线普涨，而是针对 AI 核心场景的结构性调整，两家厂商的通用云计算服务、非 AI 场景的存储产品均未纳入调价范围，这进一步印证了本次调价与 AI 需求爆发的强关联性。

从产品结构来看，这一轮调整还透露出另一个关键信息，那就是AI产业的成本重心，正在从模型本身转向基础设施。

过去，大模型能力的提升更多依赖算法优化与模型参数规模扩展，成本讨论往往集中在训练阶段；而现在，随着推理需求的爆发和应用场景的持续落地，长期运行带来的算力消耗正在成为更大的支出来源。云厂商此次优先调整算力与存储价格，实际上也是对这一结构性变化的直接回应。

这种变化意味着，AI已经不再只是一个可以通过补贴推动的“增量业务”，而开始成为一个需要精细化定价与成本控制的基础设施服务。对于行业而言，这不仅是一次价格调整，更是一次关于AI经济模型的重新校准。

二

智能体爆发，

终结“烧钱换市场”

这场同步调价，并非两家厂商的偶然动作，而是整个 AI 云计算产业阶段性转折的必然结果。

过去两年，大模型赛道的竞争逻辑是 “用价格换规模”。云厂商通过内部成本消化、长期资源锁定甚至亏损补贴，把真实算力成本隐藏在低价 Token 之下，核心目标不是短期盈利，而是快速完成开发者生态搭建与企业客户心智占领，本质上是一场用资本换时间的前置投资。

但近一年，随着需求端的量越来越大，沙利文 2026 年 2 月发布的报告显示，2025 年下半年中国企业级大模型日均调用量飙升至 37.0 万亿 tokens，较上半年的 10.2 万亿 tokens 暴涨 263%，半年实现近 3 倍扩容。

云厂商如若继续补贴，所承担的成本亏损将越来越大。

而以 OpenClaw为代表的智能体框架普及，彻底重构了算力消耗模型，进一步放大了成本压力。在智能体出现之前，大模型主流应用是单轮对话、单次推理，算力消耗是瞬时、低量级的；而 OpenClaw 带来的长链路执行、长驻式运行特征，让单业务任务的算力消耗实现指数级跃升。

某国内头部财税 SaaS 厂商基于 OpenClaw 搭建的智能报税助手，单企业用户日均 Token 消耗量从 8000 飙升至 127 万，涨幅超 150 倍。

IDC 测算显示，智能体长驻运行带来的算力复用率下降，让云厂商单位有效算力的供给成本提升了 120%-180%。

同时，OpenClaw 的开源普及引爆了长尾市场，截至 2026 年 2 月底，其累计下载量突破 120 万次，上线智能体应用超 160 万个，碎片化需求进一步加剧了算力供需紧张。

在这种压力之下，商业模式的转向几乎成为必然。

除此之外，更重要的原因在于，AI云计算的价值链正在发生重心迁移。

2023 年以来，国内大模型产业的快速发展，始终伴随着云厂商的大规模补贴。为了推动大模型的市场教育，降低企业与开发者的使用门槛，国内头部云厂商与大模型企业持续开启 “价格战”，大模型 API Token 价格在两年内最大降幅超过 90%，同时推出大量免费公测额度、算力补贴政策，甚至出现了 “推理价格低于算力成本” 的倒挂现象，核心目的是快速培育市场，推动 MaaS生态的建立。

而经过近三年的市场培育，国内 MaaS 生态已全面进入成熟阶段，市场教育的历史使命已经完成。根据 IDC 发布的《中国模型即服务 (MaaS) 及 AI 大模型解决方案市场追踪，2025H1》报告显示，2025 年上半年中国 MaaS 市场规模达 12.9 亿元人民币，同比大幅增长 421.2%，AI 大模型解决方案市场规模达 30.7 亿元人民币，同比增长 122.1%。

更重要的是，MaaS 市场的格局已基本稳定，头部集中效应显著，无需再通过补贴进行市场份额争夺。

赛迪顾问数据显示，截至 2025 年底，已有超 8 万家中国企业完成大模型试点或生产部署，覆盖金融、政务、制造、零售等几乎所有核心行业，企业使用大模型的核心动因，已从早期的 “提升产品体验” 转向 “提升运营效率与研发效能”，AI 也从 “尝鲜式应用” 变为企业生产经营的核心基础设施。

此时，行业的核心矛盾已从 “如何让企业用上 AI”，转变为 “如何为企业提供稳定、高质量、可持续的 AI 服务”，持续的低价补贴不仅不再必要，反而可能影响服务质量的长期稳定。尤其是面对智能体带来的指数级算力需求，补贴模式已完全无法适配产业的发展节奏，定价体系向价值回归成为必然选择。

总的来说，涨价的背后，不只是成本上涨，而是AI云计算从“烧钱换市场”走向“算力变现”的拐点已经出现。

三

产业链告别内卷，

AI进入拼“质价比”时代

一个关键问题是：这是否意味着AI云服务整体进入涨价周期？以及，这一变化会对产业链产生何种连锁反应？

客观来看，结构性涨价将成为长期常态，但绝非全品类同步上涨。

其根本原因在于供需两端的硬约束正在重塑定价逻辑。供给侧，高端AI芯片与HBM等核心硬件扩产周期长，未来2—3年仍将维持紧平衡，硬件成本难以下行；需求侧，AI正从消费端走向企业生产环节，算力需求持续指数级增长。供需缺口的长期存在，意味着核心智算服务不可能再回到“只降不涨”的旧轨道。

但这并不等同于全面涨价。

未来行业定价将呈现明显分化。一端是面向入门场景的轻量模型与通用算力，仍将维持低价甚至免费，以支撑AI普惠；另一端则是面向B端复杂场景、支撑长链路智能体任务的高端智算与重型模型，其价格将更多与成本和实际价值挂钩，进入合理盈利区间。

这一变化与当前技术演进趋势高度一致。随着端侧AI和“物理世界AI”兴起，大量实时、轻量推理任务下沉，云端从重复执行中解放，转而承担全局决策与复杂推理等“中枢”角色，其单位算力的价值密度显著提升，价格向价值对齐成为必然。

更深层的驱动来自智能体应用的成熟。

以OpenClaw为代表的框架已从概念走向规模落地，截至2026年初，已有数百万智能体应用投入使用。智能体一方面显著提升算力消耗，抬高云服务成本；另一方面又直接创造可量化商业价值，重塑企业付费逻辑。例如某跨境电商企业在引入智能体后，云成本虽上涨20%，但人力成本下降12%，整体ROI提升37%，企业对价格的敏感度明显低于对能力与稳定性的要求。

在此背景下，本轮调价也难以被视为个别厂商行为，而更可能演变为行业共识。

过去几年，国内云计算行业长期陷于“补贴换规模”的低价竞争，普遍面临“增收不增利”的困境。这种模式不仅难以覆盖高额的硬件与研发投入，还削弱了技术与服务竞争，挤压生态伙伴空间，长期将损害行业根基。

因此，定价回归的本质，是让AI服务回到“成本—价值”匹配的区间，推动产业链从零和竞争走向正向循环。只有云厂商实现可持续盈利，才能持续投入底层技术；只有合理利润预期，才能吸引开发者与ISV深耕场景；只有稳定供给，企业才敢大规模部署AI。

最终，这种从价格到生态的重构，将推动AI进入拼“质价比”时代，成为中国AI产业从概念热走向规模化落地的关键支点。