最高漲463%！算力全面漲價后，老板開始考核“誰用的Token最少”??

“抱歉了，團隊沒錢了。”凌晨四點多，鶴芽漫劇創始人楊浩被一條消息驚醒。發來消息的是一家9人漫劇制作團隊，四天前曾承諾交付一集樣片，此刻卻因資金鏈斷裂無法履約。

這并非個例。近期，OpenClaw（俗稱“龍蝦”）爆火掀起的全民AI（人工智能）創業熱潮，在頭部云廠商集體漲價的浪潮中出現降溫——騰訊云部分AI模型漲價幅度高達463%，阿里云、百度智能云亦跟進漲價，AI算力成本短期內大幅上升，不僅擊碎了“零成本AI創業”的幻象，更引發全行業洗牌。

《每日經濟新聞》記者（以下簡稱“每經記者”）調查發現，隨著頭部云廠商大幅上調AI算力價格，中小創業者開始將Token（詞元）使用量納入員工考核，大廠則借機出租閑置算力增收，國產大模型企業加速架構優化降本。隨著“零成本創業”的泡沫散去，AI產業從盲目跟風回歸理性深耕，而真正的競爭才剛剛開始。

“凌晨三點開工控本提效”：算力漲價463%，Token使用量被納入考核

4月15日，阿里云宣布，自7月15日起DDoS高防（中國內地）彈性95費用上調50%，即從100元/Mbps/月調整為150元/Mbps/月。這是阿里云一個月內第三次調價。

連續漲價的還有騰訊云。4月9日，騰訊云發布價格調整公告，宣布將于5月9日起對AI算力、容器服務TKE-原生節點及彈性MapReduce（EMR）相關產品價格統一上調5%。

此番漲價，也是騰訊云一個月內的第二次調價。3月11日，騰訊云宣布自3月13日起調整部分模型計費策略，其中混元系列模型Tencent HY 2.0 Instruct的輸入價格從0.0008元/千tokens大漲至0.004505元/千tokens，漲幅高達463%。同時，騰訊云還終止了GLM-5、MiniMax 2.5、Kimi 2.5等第三方模型的限時免費公測。

騰訊云之后，百度智能云也于3月18日同步官宣調價，自4月18日起，AI算力相關產品服務價格上調約5%~30%，并行文件存儲等價格上調約30%。4月8日，智譜發布GLM-5.1的同時，再度提價10%，從而完成今年第三次調價。調價后，其GLM-5.1模型在Coding編程場景的緩存命中Token價格，已接近海外頭部廠商Anthropic旗下Claude Sonnet 4.6水平，標志著國產大模型首次在核心應用場景實現與海外領先者的價格對齊，而這一對齊是成本端補漲而非降價追趕。

集體漲價直接導致AI創業成本翻倍。“原來做一分鐘AI漫劇的算力成本低于100元，現在幾乎漲到200元/分鐘。”楊浩告訴每經記者，為控制開支，他不僅給每個小組分配算力額度，將Token使用量與績效掛鉤，還帶著團隊凌晨三點開工。“白天出一條視頻要40多分鐘，凌晨10分鐘以內就能完成。”

鶴芽漫劇凌晨開工 圖片來源：受訪者提供

面對算力價格上漲，創作出爆款作品的楊浩團隊仍有能力支撐，但業內眾多微型團隊和“一人公司”已然陷入倒閉困境。

“我們合作了一個9人制作團隊，他們承諾四天出樣片，但現在該團隊負責人給我發微信說‘資金鏈斷裂、項目徹底停擺’。”楊浩向每經記者透露，這類小團隊月均僅能制作一部精品漫劇，收入根本無法覆蓋運營成本。而算力漲價進一步推高制作成本，“崩盤或者洗牌只是時間問題”。

楊浩算了一筆賬：“一人公司做完一部精品漫劇需要2到3個月，期間無任何收入卻要持續投入算力成本，上線后還得面對幾萬部新增作品的競爭，生存難度極大。”

每經記者實測發現，AI工具的使用成本也顯著上升。現在用即夢生成一條15秒視頻的積分，約為兩個月前的1.6倍至3倍。今年2月即夢上線Seedance 2.0時，刊例價為8積分/秒；4月8日漲價后，基礎會員、標準會員和高級會員單月積分分別從1080、4000和15000下調至725、2210和6160。這也意味著，用戶花同樣的錢，到賬積分卻大幅縮水，如高級會員積分降幅達58.9%。

即夢4月8日漲價前（上圖）后（下圖）對比 圖片來源：即夢官網

優刻得科技股份有限公司企業事業部架構中心總監孫飛同樣感受到了算力成本增長的壓力。他向每經記者透露，自己用“小龍蝦”從事相關工作，從晚上9時到凌晨1時共4小時，花費了近5000元Token費用。

“供需缺口短期難以彌合”：芯片受限、人才短缺，算力漲價周期至少1至2年

本輪算力集體漲價并非偶然，而是供需失衡、芯片管制、人才短缺等多重因素疊加的結果。

北京前沿未來科技產業發展研究院院長陸峰向每經記者分析，需求端，AI智能體應用爆發帶動Token消耗量指數級增長；供給端，高端GPU（圖形處理器）與HBM（高帶寬內存）產能受限，上游采購成本居高不下，供需缺口短期難以彌合。

算力租賃廠商核心競爭力 數據來源：東吳證券研究所

“今年算力已出現明顯供不應求，局部結構性短缺尤為突出，此前過剩的算力、閑置集群與算力卡，基本被大廠悉數掃貨。”上海財經大學特聘教授胡延平補充道，需求的爆發式增長與供給的剛性約束形成尖銳矛盾，直接推動算力價格上漲。

中國電子首席科學家、中國電子云總工程師朱國平則向每經記者指出，美國對華芯片管制導致高端GPU進口受阻，而國內芯片產能不足，為算力漲價提供了階段性支撐，短期內產業鏈上下游成本均面臨上行壓力。廣東維云信息科技總監季凌霜提供的數據顯示，2025年銷往中國的高端AI訓練芯片超150萬顆，新一代旗艦算力芯片出貨量預計超2000萬顆，但仍難以匹配爆發式增長的算力需求。

此外，核心算力芯片的高故障率也加劇了成本壓力。季凌霜提到，相關廠商公布的核心算力芯片故障率已接近10%，這進一步放大了算力依賴型企業的隱性損失。同時，算力產業存在明顯人才短板，從初級運維到高級硬件工程師均供給不足，疊加技術封鎖影響，算力基礎設施運維難度加大；而高端設備上架的政策限制、備件供應緊張等問題，也間接推高了企業的算力使用成本。

對于漲價周期，陸峰預判：“短期漲勢會逐步趨緩，但整體漲價周期至少維持1至2年。”星網信通創始人、深圳市CIO協會智庫AI專家賀鵬程則預測，2至3年后，隨著國產AI芯片技術優化與成本下降，相關價格將逐步回歸合理區間。

“閑置算力面向C端開放”：大廠出租算力賺外快，創業者深耕垂直賽道

面對持續上漲的算力成本，產業鏈各環節紛紛尋找破局之道。

國產大模型企業率先通過技術創新降本，MiniMax AI架構師馮雯告訴每經記者，公司自2023年下半年布局MOE模型架構（混合專家模型），2024年1月推出國內首個MOE大語言模型，相較傳統架構訓練成本更低，同時通過優化注意力機制，實現了降本與性能提升的雙重目標。

大廠則瞄準閑置算力資源挖掘增收空間。孫飛向每經記者透露，公司正通過產品設計緩解用戶成本壓力，“例如設置算力資源消耗天花板、按天/月限制用量，同時將閑置算力面向C端開放，結合B端大客戶服務提升算力使用率”，既盤活了存量資源，也為用戶提供了更靈活的成本控制選擇。

圖片來源：每經媒資庫

對于承壓嚴重的中小創業者，專家給出了針對性生存建議。陸峰表示，短期可積極申領各地算力券補貼，借助共享算力平臺降低即時成本；長期來看，應放棄通用模型賽道競爭，聚焦金融、醫療、工業質檢等垂直領域，建立數據與應用壁壘，走差異化深耕路線。

部分創業者已開始實踐這一策略。楊浩的鶴芽漫劇聚焦AI漫劇這一細分場景，通過優化內容生產流程、提升作品品質，在成本上漲的背景下仍能維持運營。“誰家工具是滿血版、出片效果穩定，我們就優先選用，價格只是第二考量。”他認為，垂直領域的優質內容仍能獲得市場認可，從而有效轉嫁部分成本壓力。

每經記者了解到，近期多地政府推出算力券補貼政策，對符合條件的中小微企業、創業團隊給予算力使用費用減免。目前，北京、上海、山東、四川等20多個省市積極響應，截至2026年3月，全國算力券補貼總規模已突破10億元。

“零成本創業幻象散去”：專家預判Token經濟將出現明顯分化

算力漲價不僅引發行業短期洗牌，更推動AI產業進入結構性調整階段。專家普遍認為，隨著“零成本創業”幻象散去，行業將從技術競賽轉向成本與規模的博弈，Token經濟也將向“高質低價”轉型。

“算力漲價戳破了‘AI創業零門檻’的泡沫，開啟行業淘汰賽。”陸峰指出，僅靠套殼大模型API（應用程序編程接口）、無核心技術壁壘的輕量應用公司，因算力成本占比普遍高達六七成，漲價會直接吞噬微薄毛利，這類企業將率先出局；而手握核心技術、深耕垂直場景的創業者，才能在成本博弈中站穩腳跟。

對于是否會形成算力寡頭壟斷，專家認為行業不會出現頭部通吃的絕對格局。陸峰認為：“若漲價長期持續，算力資源可能向少數頭部云廠商及其生態企業集中，形成‘算力寡頭+應用依附’的結構性壟斷，壓制產業創新活力。”但他同時強調，深耕垂直領域的創業公司（如垂直模型、AI+醫藥等），憑借高附加值可有效轉嫁成本，仍能找到生存空間。

朱國平表示，當前大模型、智能體的全面爆發推動算力需求長足增長，使其成為數字經濟、科技創新與產業升級的核心推力，Token也已成為AI產業的核心生產資料。值得關注的是，中國已連續五周超越美國成為全球最大算力存儲市場，高并發（指能同時承接海量AI調用）、大帶寬（指數據傳輸速度快，不拖GPU后腿）、低成本成為算力建設的核心訴求。

國內“芯片—模型—應用”正形成閉環 資料來源：各公司官網、華泰研究

“未來能贏得市場的Token，必須兼具‘高確定性+低成本’雙重屬性。”陸峰進一步分析，勝出的Token需滿足兩大核心要素：一是具備工業級穩定性與可用率，解決AI生成不可控的核心痛點，讓專業創作者敢于付費；二是通過工程優化實現可控低成本，以高性價比構建用戶黏性與生態壁壘。胡延平也認為，Token是計量單位而非計質單位，產業不能只看Token數量，更要關注背后的能力質量，“未來Token經濟會出現明顯分化，高能力Token實現盈利，低質Token持續虧損甚至被淘汰”。

從“龍蝦”爆火后的全民創業，到算力漲價后的理性回歸，AI產業在短短數月內完成了一輪快速迭代。在業內看來，真正聚焦技術創新、深耕垂直場景的企業，才能在成本博弈中站穩腳跟。當“零成本創業”的幻象散去，AI產業的真正競爭才剛剛開始。

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