Token消耗暴增千倍，云厂商开始慌了

Token消耗激增，AI云需求结构性增长

国家数据局数据显示，2024年初中国日均Token调用量仅为1000亿，而到2026年3月，这一数字已突破140万亿，两年内实现超千倍增长。此次Token消耗的井喷式增长，主要受到AI智能体（Agent）与多模态大模型应用爆发的推动。

• 智能体任务密集：与传统对话式AI不同，智能体往往执行多轮推理、工具调用和任务执行，导致单次任务Token消耗量显著上升。
• 多模态应用普及：视频生成、数字人、实时语音通话等多模态应用在2025年实现全民普及，进一步加剧了Token的需求。
• 行业渗透率提升：AI技术在能源、金融、制造等垂直行业的深度应用，使得云端调用量持续攀升。

据Omdia报告，2025年中国AI云市场规模预计达518亿元，同比增长148%，预计到2030年将突破1930亿元。

云厂商集体涨价，价格战正式终结

随着Token消耗量的爆发式增长，云厂商纷纷调整价格策略，结束了长期“以亏损换规模”的低价竞争模式。

• 阿里云：2026年3月18日宣布AI算力产品最高涨幅达34%，包括自研芯片“真武810E”系列及高性能存储产品。
• 百度智能云：同步宣布AI算力服务涨价5%-30%，并行文件存储服务上涨30%。
• 腾讯云：提前于3月11日调整混元大模型价格，Tencent HY2.0 Instruct输入价格涨幅超460%。

海外云厂商如AWS与谷歌Cloud也早在2026年初率先上调AI相关服务价格，标志着全球AI云市场进入稀缺时代。

商业模式重构：从IaaS到MaaS的跃迁

传统IaaS模式下，云厂商主要靠出租底层资源，产品同质化严重，竞争多靠价格战。但AI浪潮推动了MaaS（Model as a Service）模式兴起，彻底改变了云服务的定价与盈利逻辑。

• Token计费打破硬件同质化：用户不再关心底层是哪种GPU，而只关注Token的吞吐效率与成本。
• 生态锁定与规模效应：标准化API接口形成技术粘性，一旦调用习惯建立，迁移成本极高。
• 全栈整合成为关键：拥有芯片+模型+云服务闭环能力的厂商，能有效控制单位Token成本，形成定价优势。

火山引擎、阿里云、百度智能云等厂商凭借自研芯片与模型深度整合，正在打造更具抗通胀能力的算力闭环。

技术驱动抗通胀：自研芯片与异构算力融合

面对Token消耗带来的算力供需失衡，云厂商开始强化自研芯片与异构算力整合能力，以提升算力效率、降低成本。

• 自研芯片抗通胀：
  • 阿里云累计部署超47万颗AI芯片，其中60%用于外部客户。
  • 百度智能云通过昆仑芯与文心大模型深度协同优化，提升推理效率。
• 多元异构算力融合：
  • 阿里云“百炼”平台、百度“百舸”平台均实现国产算力与GPU算力的混合调度。
  • 联想万全、曙光HPC与AI融合架构，缓解单一GPU依赖，稳定算力供给。
• 液冷等运维优化技术：有效降低集群能耗，进一步控制GPU云整体成本。

这些技术路径正在帮助云厂商在控制通胀的同时，提升单位算力的Token产出效率。

海外算力通胀：出海企业的新挑战

AI通胀并非中国独有，海外云厂商早在2025年第四季度就开始涨价。对出海企业而言，国际云厂商价格高企，而国内云厂商海外节点有限，形成双重压力。

• 海外云厂商主导定价：AWS、谷歌Cloud等全球巨头在AI推理平台上的定价权进一步增强。
• 出海企业依赖海外云服务：国内云厂商在海外节点布局上仍无法与AWS、Azure抗衡。
• 海外自建算力困难：合规、运维、优化等难题，使海外AI集群建设门槛极高。

在这一背景下，国内云厂商正面临新的机遇，即通过海外节点拓展，为中企出海提供更具性价比的算力支持。

未来展望：AI云进入价值竞争时代

随着Token消耗的持续暴增，云厂商的竞争已从“拼价格”转向“拼价值”，关注点从资源租赁转向AI服务的稳定性、效率与生态闭环。

• AI模型性能决定Token吞吐效率：自研模型越强，单位算力的Token产出越高，毛利率越高。
• 算力基础设施持续加码：阿里云宣布未来三年将投入超3800亿元用于云与AI基础设施。
• 行业走向标准化与高效化：Token经济推动开发者优化Agent流程设计，推动AI工程范式升级。

未来，AI云市场将呈现两极分化：具备芯片+模型+云全栈整合能力的头部厂商将主导市场，而缺乏核心竞争力的厂商或将被淘汰。算力通胀虽难短期逆转，但技术创新与效率提升，将成为稳定市场价格的关键力量。