阿里云AI算力和存儲產品最高漲價34%

不止阿里云在漲價，全球云服務都在漲價。

日前，阿里云官網發布公告稱，因全球AI需求爆發、供應鏈漲價，行業核心硬件采購成本顯著上漲。經審慎評估，我們決定將于2026年4月18日起對AI算力、CPFS（智算版）等服務價格進行調整。其中，平頭哥真武810E等算力卡產品上漲5%-34%，文件存儲產品CPFS（智算版）上漲30%。

不過，如果用戶在2026年4月18日之前已購買了相關的服務，在當前的訂單/計費周期內將不受此次調整影響，新價格將在下一個續費周期開始時適用。

全球云服務漲價已成定局

其實不止阿里云在漲價，全球云服務都在漲價。

2026年1月23日，云計算巨頭亞馬遜AWS率先打破了行業近二十年來“只降不升”的定價慣例，宣布將其EC2機器學習容量塊的服務價格上調約15%。緊隨其后，谷歌云在1月底宣布，自5月1日起全面上調全球數據傳輸服務價格，其中北美地區的價格直接從每GiB 0.04美元翻倍至0.08美元。

這股漲價風迅速吹到國內，中小云廠商優刻得在3月1日宣布對全線云產品與服務價格進行上浮，智譜AI也在2月將其GLM Coding Plan套餐價格整體上調了30%。2026年3月11日，騰訊云宣布，從3月13日起，其智能體開發平臺上的部分模型將結束免費公測，正式進入商業化計費。更引人注目的是，其自研的混元系列模型價格大幅上調，其中Tencent HY2.0 Instruct模型的輸入價格從每千Token 0.0008元飆升至0.004505元，漲幅高達463%。

中信證券在近期的研報中指出，海外推理和訓練算力需求旺盛，直接推動了亞馬遜云和谷歌云的提價，并預判隨著推理端AI應用的密集落地和訓練端模型的持續迭代，算力需求在未來3至6個月仍有望進一步上行。

云服務漲價背后的成本壓力與需求的變化

此次漲價潮背后，是云服務商面臨的結構性成本壓力與需求變化的雙重驅動。

OpenClaw等智能體的火熱，大幅推高了token的需求。傳統的AI對話，一次交互可能只消耗幾百個Token。 但像OpenClaw這樣的智能體，一旦開始執行一個復雜任務，比如自動整理一周的會議紀要并生成報告，它會在后臺自主規劃、調用工具、聯網搜索、反復修正，形成一個“機器自循環”。這個過程消耗的Token量是驚人的，一次任務就可能吃掉數十萬甚至數百萬Token。

2026年字節、阿里、騰訊預計投入超600億美元建設算力集群，傳統對話式大模型消耗極低導致算力閑置。OpenClaw重度用戶單日消耗數千萬到上億Token，人均使用量翻百倍，完美盤活閑置算力。

這種需求的變化是顛覆性的。IDC的數據顯示，2025年上半年中國公有云上大模型調用量達536.7萬億Tokens，較2024年全年增長近400%。 而到了2026年2月，僅僅因為OpenClaw等智能體的流行，國內主流大模型的日均Token消耗量已經從2025年中的30萬億，飆升至180萬億級別。 市場監測機構的數據更直觀，2026年2月最后一周，中國AI模型的周調用量達到了5.16萬億Token，在三周內增長了127%。

Token消耗量呈指數級躍升，直接意味著支撐這些模型運行的GPU算力需求爆炸式增長。 算力租賃市場最先感受到這股熱浪。 截至2026年2月底，英偉達高端GPU的租金價格已經全面上漲。 H200的時租達到7.5-8.0元/卡時，月租在6.0-6.6萬元，環比漲幅高達25%-30%；H100的月租也漲至5.5-6.0萬元，漲幅15%-20%。 更嚴峻的是，交付周期已經排到了2027年第一季度甚至第二季度，市場上“一卡難求”。

當最基礎的“燃料”GPU變得又貴又難買，云廠商的成本壓力可想而知。 一臺AI服務器的核心成本構成中，電力消耗占運營總成本的40%到60%，而內存芯片等硬件的價格也在同步飆升。 SK海力士表示，2026年存儲芯片價格將持續上漲，當前DRAM及NAND整體庫存處于歷史極低水平。 所有這些成本，最終都像傳遞接力棒一樣，沿著產業鏈向下游傳導。

另一方面，存儲漲價帶來了服務器成本飆升。當前，核心企業級存儲芯片價格已實現5-10倍的跳漲，直接推高了數據中心的硬件重置與建設成本。以高端AI服務器為例，一臺H100服務器僅32根64GB內存條的采購成本就超過30萬元；8卡RTX 5090搭配CPU與內存的整機報價，已從35萬元漲至近50萬元；H200整機價格更是從190多萬元回升至近240萬元。

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