文章核心观点 - 全球云计算行业正经历一场由AI驱动的“算力涨价潮”，这是云厂商在多年价格战后首次系统性向下游传导成本压力 [2][3] - 在同样的成本压力下，国内云厂商采取了三种截然不同的定价策略：精准调价、全面提价、不涨反降，这反映了各厂商基于自身市场地位和战略目标的复杂商业考量 [4][15][17] 需求端：AI应用爆发推高算力消耗 - AI应用迭代导致算力需求呈指数级增长，新一代应用的算力消耗成倍放大，例如Agent的Token消耗量是传统Chatbot的100–1000倍 [8] - 具体案例显示，用户仅执行一个简单的查询天气并写入文档的任务，就消耗了约10万tokens，凸显了tokens消耗的快速与成本感知的增强 [9][10] - 一段15秒的多模态视频，消耗就达到30.88万Tokens [8] 供给端：成本攀升与物理约束 - 为应对需求，云厂商资本开支大幅增长，但GPU产能受限、电力与机房资源存在物理约束、集群损耗普遍在30%–60%，导致投入无法完全转化为可用算力 [10] - 自去年三季度起，上游供应链成本持续攀升，从GPU、光模块、PCB到存储、先进制程乃至CPU，成本压力最终传导至云服务层 [11][12] 全球涨价潮的启动 - 海外云厂商率先行动：AWS于2026年1月将H100/H200/B100等GPU云服务价格上调15%（部分实例从34.6美元/时涨至39美元/时） [12] - 谷歌云上调全球数据传输服务价格，例如北美每GB价格从0.04美元提升至0.08美元 [12] - 国内云厂商陆续跟进：优刻得（2026年2月11日）、腾讯云（2026年3月13日）、阿里云（2026年3月18日）、百度智能云（2026年3月18日）均发布涨价公告 [13][14] 国内云厂商的三种策略路径 精准调价派（以阿里云、百度云、腾讯云为代表） - 策略特点是“只涨该涨的，不动基本盘”，涨价主要集中在AI训练相关产品上 [18] - 例如阿里云对平头哥真武810E等算力卡相关服务价格上涨5%-34%，CPFS（并行存储）价格上涨30%，但标准ECS、RDS及对象存储（OSS）等基础云产品未涨价 [13][18] - 此策略旨在平衡成本压力与市场竞争，避免因全线提价导致客户流失给如火山引擎等竞争对手 [21] - 阿里云设定涨价“窗口期”（2026年4月18日前已购服务不受影响），可能促使订单前置，冲刺2026财年（截止3月31日）业绩及长周期续约 [22][23][24] - 华为云、火山引擎暂未公开表态，仍在权衡涨价对市场扩张节奏或营收目标（如火山引擎目标追上腾讯云营收规模）的影响 [25] 全面调价派（以优刻得为代表） - 策略特点是GPU、存储、CDN等核心产品几乎全线提价，影响所有客户 [26] - 敢于全面涨价的原因包括：客户体量相对较小，影响有限风险可控；作为上市公司需修复利润；以及通过紧跟AI热点（如首发接入OpenClaw、跟进算力涨价）来提振股价，其股价曾从1月的20多元涨至40多元 [27][28] 不涨反降派（以京东云为代表） - 策略是在其他厂商涨价时，宣布短期内不跟随涨价，反而在多款产品上加大优惠力度 [30] - 原因为其在AI基础设施上投入规模较小，成本压力有限；同时，利用价差吸引对成本敏感的客户，是一种差异化的市场竞争策略 [31]