云计算行业持续近二十年的降价潮，在 2026 年迎来了彻底的反转。

4 月 9 日，腾讯云发布公告，宣布自 5 月 9 日起对部分云服务产品的 " 刊例价 " 进行上调。调价范围明确指向三类核心产品：AI 算力相关服务、容器服务 TKE- 原生节点，以及弹性 MapReduce（EMR），三者均统一上调 5%。这是继 3 月腾讯云对混元大模型系列大幅调价后，在云基础设施 IaaS 层的又一次价格调整，标志着其价格策略正从模型服务向底层算力资源延伸。

腾讯云将调价归因于 " 全球 AI 算力需求持续激增 " 与 " 核心硬件供应链成本大幅上涨 "，旨在 " 保障服务质量及算力资源的持续供给 "。此次涨价反映了当前整个云计算行业，尤其是 AI 算力领域所面临的共同压力。过去，云计算行业的主流趋势是价格持续下降，厂商依靠规模效应以低价争夺市场。

然而，2025 年末开始，AI 应用的爆发式增长，特别是智能体（Agent）的普及，从根本上改变了云服务的需求结构和成本模型。

需求端的剧变是首要驱动力。随着 OpenClaw 的爆火，AI 应用正从简单对话转向能够执行复杂、长链路任务的智能体。这类任务消耗的 Token 量呈指数级增长。一个智能体执行的编程任务，其 Token 消耗量可能是同等长度对话的 10 至 100 倍。国家数据局数据显示，中国日均 Token 调用量已从 2024 年初的约 1000 亿，飙升至 2026 年 3 月的约 140 万亿，两年内增长超过千倍。全球最大 AI 模型 API 聚合平台 OpenRouter 的周度数据也显示，中国大模型整体周调用量 4 月初已达 12.96 万亿，连续数周超过美国。这种海量、持续的需求，使得算力资源从 " 充裕 " 迅速转变为 " 极度紧张 "。

供给端的约束则构成了涨价的刚性成本压力。

最核心的是硬件成本。AI 算力的基石——高端 GPU、高性能存储（如 HBM）等，因全球 AI 竞赛而持续供不应求。市场研究机构集邦咨询的报告指出，2026 年一季度，常规 DRAM 合约价涨幅上调至 90% 至 95%，NAND Flash 合约价涨幅上调至 55% 至 60%。单台 AI 服务器对存储芯片的需求量是传统服务器的数倍，这直接推高了云厂商的硬件采购和折旧成本。

能源成本急剧攀升。训练和运行大模型是名副其实的 " 电老虎 "，算力密度的提升导致数据中心能耗飙升。有统计显示，2026 年前两个月，互联网数据服务业的用电量同比增幅超过 46%。在全球能源价格波动和碳排放政策趋严的背景下，电力成本成为运营中不可忽视的重负。

从上游存储芯片、模拟芯片、功率器件，到中游晶圆代工、封测，再到下游云计算、数据中心和消费电子产品，覆盖全产业链的半导体涨价潮正在加速蔓延。

因此，腾讯云此次 5% 的调价，可以视为上游全产业链成本压力经过缓冲后，向下游客户端的谨慎传导。它不同于 3 月份其混元模型部分高达 400% 以上的涨幅，后者更多是 " 限时免费公测结束 " 和 " 恢复标准定价 " 的策略性调整。而本次针对 AI 算力、容器和 EMR 的调价，则更清晰地指向了支撑 AI 应用的底层 IaaS 资源，反映了硬件与运营基础成本的普遍上升。

专业人士称，此次集体提价标志着国内大模型行业的 " 免费红利期 " 已实质性终结，行业正从 " 价格战 " 转向 " 价值战 "；当 " 免费 " 带来的增量用户无法转化为收入，而算力成本呈指数级上升时，价格调整成为必然选择。

事实上，腾讯云并非独行者。回顾 2026 年第一季度，国内外主要云服务商已相继迈出涨价步伐，形成了一股罕见的 " 集体行动 "。

在国内市场，腾讯云在 3 月 11 日打响了第一枪。紧随其后，3 月 18 日，阿里云与百度智能云几乎同日发布调价公告。阿里云宣布，其平头哥真武 810E 等算力卡产品价格上调 5% 至 34%，文件存储产品 CPFS（智算版）上涨 30%。百度智能云则对 AI 算力相关服务上调 5% 至 30%，并行文件存储等产品上调约 30%。两者的新价格均于 2026 年 4 月 18 日起生效。

国际市场的涨价节奏甚至早于国内。全球云服务龙头亚马逊 AWS 在 2026 年 1 月就宣布，对用于大模型训练的 EC2 实例等算力产品提价约 15%。谷歌云也计划于 2026 年 5 月起对全球范围内的数据传输服务进行调价，其中北美地区最高涨幅达 100%，亚洲和欧洲地区分别为 42% 和 60%，主要原因在于网络运营与数据传输成本的持续上升。

国内外云厂商不约而同的调价行为，正是 AI 产业链带来的供需失衡与成本压力，正在倒逼整个行业重新审视其持续了十余年的定价逻辑。

来源：星河商业观察