本報綜合報道 近期，算力產(chǎn)業(yè)鏈供需緊張直接傳導至價格端。阿里云、騰訊云、百度智能云等國內(nèi)頭部云廠商相繼上調(diào)AI算力產(chǎn)品價格，漲幅普遍在5%至50%。這輪漲價的核心推手，是詞元（Token）調(diào)用量的指數(shù)級增長。Wind數(shù)據(jù)顯示，萬得AI算力指數(shù)自4月7日以來上漲16.04%。
算力價格全線上漲
近期，國內(nèi)云服務市場迎來集中漲價。阿里云率先行動，自4月18日起上調(diào)AI算力、CPFS（智算版）服務價格，平頭哥玄鐵系列算力卡漲幅5%至34%，文件存儲產(chǎn)品上漲30%。騰訊云緊隨其后，Tencent HY2.0 Instruct模型輸入價格漲幅達463%，并計劃自5月9日起上調(diào)AI算力等產(chǎn)品價格5%。百度智能云價格同步調(diào)整，AI算力相關產(chǎn)品價格上調(diào)5%至30%。
海外市場漲價態(tài)勢同樣明顯。亞馬遜AWS面向大模型訓練的EC2實例漲價15%，搭載H200芯片的頂配實例漲幅15%；谷歌云AI計算實例價格上調(diào)20%至50%，部分地區(qū)CDN（內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡）出口帶寬價格翻倍。
詞元調(diào)用量的爆發(fā)式增長，是本輪算力漲價的核心支撐。國家數(shù)據(jù)局發(fā)布信息顯示，2026年3月，我國日均詞元調(diào)用量突破140萬億，較2024年初增長超1400倍。4月16日，國家統(tǒng)計局副局長毛盛勇在國新辦新聞發(fā)布會上也證實，我國AI商業(yè)化、規(guī)?；瘧萌〉秒A段性突破，3月日均詞元調(diào)用量已突破140萬億。
業(yè)內(nèi)人士指出，云廠商此前長期依靠補貼壓低算力價格搶占市場。AI智能體全面爆發(fā)后，海量并發(fā)調(diào)用帶來的電力、帶寬及硬件折舊成本大幅攀升，相關成本已遠超廠商補貼上限。算力從普惠型基礎設施，逐步轉變?yōu)橄∪庇餐ㄘ?，詞元通脹成為本輪算力價格全面上漲的核心原因。
推理端成為詞元消耗主力
詞元是AI處理與交換信息的最小單位，一個詞元大約相當于4個英文字符。AI企業(yè)通常提供免費或包月服務，但詞元額度有限，應用開發(fā)者等高頻用戶需要按實際使用量向大語言模型付費。目前，詞元已成為AI經(jīng)濟的基本計量單位，既用于企業(yè)與客戶之間的交易結算，也被科技公司用于衡量研發(fā)效率。
依托詞元經(jīng)濟快速發(fā)展，中國AI模型在全球市場的影響力持續(xù)提升。全球主要AI模型聚合平臺“開放路由器”數(shù)據(jù)顯示，近期詞元調(diào)用量排名前三的模型均由中國企業(yè)開發(fā)，分別是小米MiMo、阿里千問、DeepSeek。中小廠商中，MiniMax兩款模型躋身前十，中國初創(chuàng)企業(yè)階躍星辰亦有模型上榜。截至4月19日，MiniMax全球市場份額排名第四，僅次于谷歌、Anthropic、OpenAI。
安本標準投資公司投資經(jīng)理布什·朱（音）表示，中國數(shù)據(jù)中心建設成本遠低于美國，具備向全球提供詞元與模型服務的能力。低價已成為中國模型的核心競爭力，MiniMax主流模型每100萬詞元收費約1美元，谷歌部分模型收費3美元，Anthropic部分Claude模型收費超過15美元。
在市場格局變化的同時，AI產(chǎn)業(yè)算力需求結構也出現(xiàn)根本性轉變，需求重心從訓練端轉向推理端。2024年，算力需求主要來自大模型訓練；2025年至2026年，推理端詞元消耗量急劇攀升，成為算力緊張的主要來源。
華源證券計算機組首席分析師寧柯瑜表示，AI產(chǎn)業(yè)核心驅動力已從“模型參數(shù)競賽”轉向“智能體生態(tài)競爭”。OpenClaw的核心價值，是將AI評價標準從“回答得像不像人”升級為“事情辦沒辦成”。過去用戶與大模型單次交互僅消耗幾百個詞元，智能體執(zhí)行規(guī)劃、檢索、工具調(diào)用等復雜任務時，詞元消耗量呈數(shù)量級上升。Agent模式把計算需求從“低頻、大批量、離線式訓練”，拓展為“高頻、碎片化、持續(xù)在線推理”，直接引發(fā)詞元爆發(fā)式增長。
三大難題制約健康發(fā)展
詞元經(jīng)濟快速擴張的同時，行業(yè)粗放式發(fā)展帶來的問題也逐步顯現(xiàn)。在業(yè)內(nèi)人士看來，詞元調(diào)用量的裂變式增長推動AI產(chǎn)業(yè)進入高速繁榮期，但粗放式擴張帶來的深層矛盾逐步凸顯，行業(yè)可持續(xù)發(fā)展面臨多重考驗。
首先，商業(yè)模式韌性不足，免費依賴特征顯著。復旦大學中國研究院副研究員劉典指出，當前行業(yè)超95%的詞元消耗來自免費補貼用戶，具備商業(yè)價值的付費調(diào)用占比極低，行業(yè)普遍陷入“調(diào)用量虛高、營收能力薄弱”的發(fā)展困境。這一困境也體現(xiàn)在算力利用上，并行科技董事長陳健表示，現(xiàn)階段行業(yè)算力平均利用率僅30%至60%，大量GPU（圖形處理器）資源處于閑置或低效運行狀態(tài)，算力租賃成本高于詞元服務收入，成本倒掛風險持續(xù)凸顯。
與此同時，算力供給存在結構性瓶頸，資源統(tǒng)籌調(diào)配效率偏低。智譜CEO張鵬坦言，2026年以來詞元市場持續(xù)處于供不應求狀態(tài)，算力供給已成為制約高質量詞元產(chǎn)出的核心約束。無問芯穹CEO夏立雪進一步分析，傳統(tǒng)云計算體系面向人機交互設計，難以適配智能體毫秒級高并發(fā)、長時程運行的需求，底層算力基礎設施亟待重構升級。
除此之外，概念炒作現(xiàn)象有所抬頭，產(chǎn)業(yè)真實價值存在虛增。劉典提醒，部分上市公司單純依托詞元概念進行市場炒作，主營業(yè)務與詞元產(chǎn)業(yè)鏈缺乏實質關聯(lián)，進一步加劇行業(yè)亂象。香港科技大學副教授王帥則表示，詞元調(diào)用量雖快速增長，但有效產(chǎn)出并未同步提升，這也反映出行業(yè)存在較為明顯的價值錯配問題。
四大方向破局升級
為破解行業(yè)發(fā)展瓶頸、推動“詞元經(jīng)濟”高質量發(fā)展，AI行業(yè)明確了四大轉型方向，推動發(fā)展重心從規(guī)模擴張轉向質量提升。
從堆砌算力轉向提升詞元產(chǎn)出效率，核心是通過技術優(yōu)化降低損耗、提升算力利用率。夏立雪表示，無問芯穹通過上下文緩存優(yōu)化，詞元儲存復用效率提升2至3倍，有效降低算力損耗；中科曙光則通過技術升級，實現(xiàn)同卡數(shù)吞吐性能提升4倍以上。
從通用智能體轉向行業(yè)垂直智能體，核心是挖掘智能體的商業(yè)落地價值。2026年被視為智能體規(guī)?；瘧迷辏瑥堸i表示，智譜Claw Plan服務上線20天訂閱用戶突破40萬，正是驗證了智能體長鏈路任務的商業(yè)價值。MiniMax副總裁嚴奕駿則補充，智能體如同“隱形員工”，其自主執(zhí)行復雜任務的運行模式，還能帶來詞元消耗量的指數(shù)級放大，進一步釋放產(chǎn)業(yè)潛力。
從賣硬件機時轉向賣詞元服務，核心是推動算力廠商商業(yè)模式升級。東吳證券首席分析師王紫敬表示，算力租賃廠商從“賣算力”升級為“賣Token”，采用模型服務或Token分成模式，有望顯著提升盈利能力，推動估值體系從PE（盈利能力）向PS（業(yè)務規(guī)模）轉化。陳健介紹，目前相關企業(yè)已落地按詞元計量計費、算力交易撮合，正逐步向AI時代的“算力運營商”轉型。
從單一技術指標比拼，轉向全鏈條規(guī)范治理建設，核心是解決行業(yè)標準不統(tǒng)一、價值錯配的問題。上海交通大學副教授戴國浩認為，不同應用場景對詞元質量要求差異明顯，結合應用需求推行分級分層定價，符合產(chǎn)業(yè)市場化發(fā)展規(guī)律。王帥則提出，現(xiàn)階段詞元行業(yè)缺乏統(tǒng)一計量標準，容易引發(fā)計費不透明、規(guī)則不統(tǒng)一等問題，而建立統(tǒng)一計量口徑、完善審計框架、健全行業(yè)規(guī)則，將成為企業(yè)構筑核心競爭力的關鍵。
掃一掃分享本頁
