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      云計算,2026邁入漲價時代?

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      “阿里云們”靜觀其變

      撰文/陳鄧新

      編輯/黎文婕

      排版/Annalee

      云計算的定價傳統,出現了微妙變化。

      多年以來,只降不升一直是云計算賽道的主基調,可邁入2026年之后,亞馬遜和谷歌先后對旗下的云計算提價,打破了傳統的固有認知。

      值得注意的是,這波漲價風也吹到了國內。

      作為中小云計算廠商的典型代表,優刻得宣布2026年3月1日起對全線云產品與服務價格上浮,覆蓋新簽及續簽客戶。

      面對漲價潮,“阿里云們”將何去何從?

      只降不升的傳統被打破

      曾幾何時,降價才是云計算的核心敘事。

      2006年,亞馬遜率先嘗鮮云計算,為全球第一家切入賽道的公司,摸著石頭過河探索云計算的真諦。

      作為拓荒者,亞馬遜AWS不但成為全球最大的云計算公司,也成為善于打降價牌的云計算公司,為行業立下了定價規矩:亞馬遜AWS二十年來累計降價近百次,“降價是我們的核心策略,我們認為降價是件很平常的事”。

      此背景下,微軟Azure與谷歌云也不得不降價迎戰,甚至手段更為激進,往往祭出降幅超50%的打法。

      國外熱衷打價格戰,國內也不遑多讓。

      作為國內云計算的“一哥”,阿里云為了搶占市場也頻頻打降價牌,單是2016年就進行了18輪降價,令外界驚嘆不已。



      圖源:Omdia

      之所以如此,皆因摩爾定律驅動。

      通俗易懂地說,隨著云計算技術與硬件的不斷迭代,行業出現性能不斷提升,而成本不斷下降的趨勢。

      《經濟觀察報》表示:“云計算作為一種高度依賴硬件和軟件技術的服務模式,同樣受摩爾定律的影響。隨著服務器硬件性能的提升、網絡帶寬的擴大以及存儲技術的革新,云計算的算力成本和網絡成本都在不斷下降。因此,云計算服務商降低價格,既是順應摩爾定律的趨勢,也是市場競爭的必然結果?!?br/>

      需要注意的是,AI起勢之后,云計算的競爭更為激烈了。

      當AI與云擦出火花之后,成為重塑傳統行業的重要抓手,也被視為企業擁抱智能化的必由之路,因而也誘使阿里云、京東云、騰訊云、火山引擎等2024年起再度大幅降價。



      圖源:云頭條

      萬萬沒想到,規矩竟然在2026年被打破了。

      亞馬遜AWS面向大模型訓練的EC2機器學習容量塊服務上調約15%,以配備8個NVIDIA H200加速器的p5e.48xlarge,每小時收費從34.61美元漲至39.80美元。

      而谷歌云上調全球數據傳輸服務價格,北美每GB數據傳輸價格從0.04美元提升至0.08美元,歐洲從0.05美元提升至0.08美元,亞洲從0.06美元提升至0.085美元。

      簡而言之,亞馬遜AWS與谷歌云的云計算并沒有全面漲價,只是在部分產品或服務上進行了試水,而國內的優刻得則一步到位,開啟全系漲價模式。

      種種跡象表明,云計算定價迎來戰略轉折點。

      承受了AI的通脹壓力

      戰略轉折點的背后,則是AI云站到了C位。

      以往,由于種種緣由,私有化部署成為不少企業的共同選擇,然而大模型日新月異,私有化部署也帶來了版本滯后的問題。

      阿里云智能集團資深副總裁劉偉光坦承:“AI的影響在于,過去技術標準的迭代周期是五年到十年,現在變成了兩年到三年,大模型更是以星期為時間單位在迭代。”

      此外,私有化部署的效率也值得商榷。

      算力調用存在明顯的潮汐現象,有的需求在白天、有的需求在夜晚,甚至有的需求在凌晨,且波峰波谷的需求也可能不同,時空不均衡可能導致資源浪費,如若上公用云則可實現效率最大化。

      于是乎,AI云的需求出現了爆炸式增長。

      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Omdia的數據顯示,2025年上半年中國AI云的市場規模為223億元,到2030年將增長至1930億元。

      不妙的是,云計算的成本卻越來越難以控制了。

      一方面,GPU芯片面臨價格與供應鏈的雙重考驗,且存儲芯片也進入了賣方市場,從而持續抬高成本。

      SK海力士表示,2026年存儲芯片價格將持續上漲,漲勢貫穿全年已成定局,“當前公司DRAM及NAND整體庫存僅剩約4周,處于歷史極低水平,從谷歌、微軟等云廠商到OpenAI等AI企業,再到消費電子終端廠商,所有客戶均無法獲得足額供應,重復下單現象又進一步推高價格預期?!?/p>

      另外一方面,算力的盡頭是電力已成為行業的共識,由于數據中心是耗電大戶,導致能源價格高企,有數據表明2025年至2030年,美國電力總缺口可能高達73.2GW,成為其發展AI的最大軟肋。

      關于此,從芯片功率就可見一斑。

      英偉達A100芯片功率為400W,B200芯片已突破1000W,服務器機架功率從120kW迭代為1000kW以上。

      如此一來,數據中心電力成本占運營總成本的40%~60%,對“亞馬遜們”是一個不容忽視的考驗。

      一言以蔽之,云計算承受了AI的通脹壓力。



      海外科技巨頭紛紛為AI加大資本支出

      “華爾街見聞”表示:“全球云計算行業在過去近二十年間,始終憑借規模效應與技術迭代實現服務價格的持續下降。然而,隨著AI時代算力需求呈現指數級增長,而GPU等關鍵硬件的供應鏈約束尚未完全緩解,供需關系的結構性變化正推動行業進入新的定價周期。”

      盡管如此,國內云計算巨頭卻按兵不動。

      中小云計算玩家的體量與互聯網巨頭不在一個檔次,不但基礎設施、AI能力等跟不上,抗壓能力也相去甚遠。

      事實上,隨著云計算的競爭加劇,頭部玩家也在下沉,搶占細分應用場景,進一步擠占了中小云計算玩家的生存空間。

      以“A股云計算第一股”優刻得為例,2020年1月20日登陸科創板首日市值為308億元,截至2026年2月25日,市值已不足180億元了。



      優刻得竭力減虧

      更為重要的是,“阿里云們”依然青睞跑馬圈地。

      譬如,百度智能云在內部戰略會上定調,2026年AI相關收入目標增速從100%上調至200%,全員力拼高增長,錨定AI云市場第一。

      再譬如,阿里云的新目標是“拿下2026年中國AI云市場80%的新增份額”,鞏固自身的行業地位。

      一名業內人士告訴鋅刻度:“現階段國內的云計算之爭并非單純的拼價格,而是拼AI生態、拼全棧能力,因而競爭維度更復雜?!?/p>

      上述業內人士進一步表示,由于處于擴張期,國內云計算巨頭更為側重營收而非盈利,毛利率常年為海外的一半左右,對成本抬升的容忍度相對較高。

      總而言之,由于算力與電力的雙重推動,海外云計算巨頭拉開了漲價序幕,國內的中小云計算玩家趁機跟進以緩解成本壓力,但國內的大廠更多考慮的是進一步做大蛋糕,從而漲價的內在動力不足,也為出海爭奪更大的話語權上增添了一份優勢。

      從這個角度來看,云計算迎來的或是結構性漲價。

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