云計算行業持續近二十年的降價潮，在 2026 年迎來了徹底的反轉。

4 月 9 日，騰訊云發布公告，宣布自 5 月 9 日起對部分云服務產品的 " 刊例價 " 進行上調。調價范圍明確指向三類核心產品：AI 算力相關服務、容器服務 TKE- 原生節點，以及彈性 MapReduce（EMR），三者均統一上調 5%。這是繼 3 月騰訊云對混元大模型系列大幅調價后，在云基礎設施 IaaS 層的又一次價格調整，標志著其價格策略正從模型服務向底層算力資源延伸。

然而，2025 年末開始，AI 應用的爆發式增長，特別是智能體（Agent）的普及，從根本上改變了云服務的需求結構和成本模型。

需求端的劇變是首要驅動力。隨著 OpenClaw 的爆火，AI 應用正從簡單對話轉向能夠執行復雜、長鏈路任務的智能體。這類任務消耗的 Token 量呈指數級增長。一個智能體執行的編程任務，其 Token 消耗量可能是同等長度對話的 10 至 100 倍。國家數據局數據顯示，中國日均 Token 調用量已從 2024 年初的約 1000 億，飆升至 2026 年 3 月的約 140 萬億，兩年內增長超過千倍。全球最大 AI 模型 API 聚合平臺 OpenRouter 的周度數據也顯示，中國大模型整體周調用量 4 月初已達 12.96 萬億，連續數周超過美國。這種海量、持續的需求，使得算力資源從 " 充裕 " 迅速轉變為 " 極度緊張 "。

供給端的約束則構成了漲價的剛性成本壓力。

最核心的是硬件成本。AI 算力的基石——高端 GPU、高性能存儲（如 HBM）等，因全球 AI 競賽而持續供不應求。市場研究機構集邦咨詢的報告指出，2026 年一季度，常規 DRAM 合約價漲幅上調至 90% 至 95%，NAND Flash 合約價漲幅上調至 55% 至 60%。單臺 AI 服務器對存儲芯片的需求量是傳統服務器的數倍，這直接推高了云廠商的硬件采購和折舊成本。

能源成本急劇攀升。訓練和運行大模型是名副其實的 " 電老虎 "，算力密度的提升導致數據中心能耗飆升。有統計顯示，2026 年前兩個月，互聯網數據服務業的用電量同比增幅超過 46%。在全球能源價格波動和碳排放政策趨嚴的背景下，電力成本成為運營中不可忽視的重負。

從上游存儲芯片、模擬芯片、功率器件，到中游晶圓代工、封測，再到下游云計算、數據中心和消費電子產品，覆蓋全產業鏈的半導體漲價潮正在加速蔓延。

因此，騰訊云此次 5% 的調價，可以視為上游全產業鏈成本壓力經過緩沖后，向下游客戶端的謹慎傳導。它不同于 3 月份其混元模型部分高達 400% 以上的漲幅，后者更多是 " 限時免費公測結束 " 和 " 恢復標準定價 " 的策略性調整。而本次針對 AI 算力、容器和 EMR 的調價，則更清晰地指向了支撐 AI 應用的底層 IaaS 資源，反映了硬件與運營基礎成本的普遍上升。

專業人士稱，此次集體提價標志著國內大模型行業的 " 免費紅利期 " 已實質性終結，行業正從 " 價格戰 " 轉向 " 價值戰 "；當 " 免費 " 帶來的增量用戶無法轉化為收入，而算力成本呈指數級上升時，價格調整成為必然選擇。

事實上，騰訊云并非獨行者。回顧 2026 年第一季度，國內外主要云服務商已相繼邁出漲價步伐，形成了一股罕見的 " 集體行動 "。

在國內市場，騰訊云在 3 月 11 日打響了第一槍。緊隨其后，3 月 18 日，阿里云與百度智能云幾乎同日發布調價公告。阿里云宣布，其平頭哥真武 810E 等算力卡產品價格上調 5% 至 34%，文件存儲產品 CPFS（智算版）上漲 30%。百度智能云則對 AI 算力相關服務上調 5% 至 30%，并行文件存儲等產品上調約 30%。兩者的新價格均于 2026 年 4 月 18 日起生效。

國際市場的漲價節奏甚至早于國內。全球云服務龍頭亞馬遜 AWS 在 2026 年 1 月就宣布，對用于大模型訓練的 EC2 實例等算力產品提價約 15%。谷歌云也計劃于 2026 年 5 月起對全球范圍內的數據傳輸服務進行調價，其中北美地區最高漲幅達 100%，亞洲和歐洲地區分別為 42% 和 60%，主要原因在于網絡運營與數據傳輸成本的持續上升。

國內外云廠商不約而同的調價行為，正是 AI 產業鏈帶來的供需失衡與成本壓力，正在倒逼整個行業重新審視其持續了十余年的定價邏輯。

來源：星河商業觀察