AI 算力十天内集体涨价，腾讯云阿里云带头上调价格

3月中旬，国内头部云厂商集中上调AI算力价格。腾讯云、阿里云在十天内先后发布调价公告，百度智能云同步跟进，这一轮调价仅针对AI相关算力与存储服务，通用云计算服务未受影响。

阿里云此次调价，算力卡产品涨幅在5%至34%之间，智算存储价格上涨30%。腾讯云此前已对混元系列模型调价，部分服务涨幅超400%。百度智能云的AI算力涨幅则在5%至30%，三家头部厂商调价节奏密集，打破了云计算行业长期低价竞争的局面。

各厂商给出的调价原因高度一致，均提及AI需求爆发和供应链成本上涨。2026年以来，AI智能体应用快速普及，大模型不再局限于简单对话，开始承担自主执行任务的功能，单次任务消耗的算力资源大幅增加。

国内大模型周调用量已突破4.6万亿，连续两周超过美国。阿里云百炼平台今年一至三月业务增速创下历史新高，腾讯混元模型单月调用量同比上涨4倍，算力资源紧张成为行业普遍问题。

供给端的压力同样突出。AI核心硬件GPU、HBM内存供应紧张，高端芯片交货周期已延长至18个月，HBM内存价格年内上涨90%。AI服务器采购价较此前上涨2至3倍，智算中心单机柜功耗大幅提升，电力与散热成本占运营总成本的六成。

此前，云厂商长期靠低价抢占市场，利润空间被持续压缩。AI算力需求爆发后，市场资源从过剩转为紧缺，定价逻辑随之调整，厂商通过调价平衡成本，同时将资源向高价值应用倾斜，阿里云就已将紧缺算力优先调配给Token业务。

调价直接推高企业AI研发与运营成本。AI初创公司的算力支出占比原本就超过六成，价格上调后，不少企业出现研发预算超支情况。大模型单轮训练成本从百万级升至130万左右，日均推理成本增加约2万元。

传统企业数字化转型需额外投入适配费用，中小团队压力更为明显，部分AI相关项目已被迫暂停。面对成本上涨，企业可通过多种方式应对，优先优化现有算力使用效率是最直接的方式。

多数企业存在算力资源浪费现象，常用大模型处理简单任务。通过模型量化、批处理、缓存高频请求等方式，可降低40%至60%的推理成本，将模型从高精度压缩至低精度，也能在可控范围内减少资源消耗。

企业无需盲目依赖大型商业模型，80%的应用场景可使用中小参数量模型。文档处理、客服问答等常规任务，7B至13B参数的模型就能满足需求，成本仅为大型商业模型的十分之一至二十分之一，按任务分级选用模型可大幅降低支出。

国产算力方案也可作为替代选择。华为昇腾、寒武纪等国产芯片性能接近国际主流，价格却低20%至30%，主流AI框架适配度持续完善，非核心业务迁移至国产芯片的风险可控。

混合部署模式也能提升算力使用效率，核心任务采用高端芯片，常规任务转用国产芯片或边缘设备，可进一步控制成本。此外，多地推出算力券补贴中小企业，最高可补贴50%的采购费用，企业可联合服务商申报。

加入行业算力联盟，共享资源池，既能减少单独采购成本，也能稳定供应链。此轮算力涨价并非短期现象，AI应用持续落地将推动算力需求继续增长，供应链紧张问题短期内难以缓解，价格回归合理区间将成为行业常态。

企业需及时调整成本结构，通过技术选型、资源管理、生态合作等方式，平稳应对算力价格变化，避免因成本压力影响AI相关业务推进。