從瘋狂降價到集體漲價！云計算行業風向突變，創業者的焦慮何解？

中國云市場終于不再打價格戰了。3月18日，阿里云、百度智能云紛紛宣布漲價。

從打價格戰到紛紛提價，標志著中國云計算行業價格戰的時代正在結束，行業正式進入以算力價值為核心的變現階段。

如果把時間往前撥一年，中國云計算市場還是另一番景象。

2024年，云廠商還在價格戰。當年2月，阿里云在2024戰略發布會上宣布，全線下調中國區云產品官網售價，平均降價幅度超20%，最高降幅達55%，被稱為“史上最大力度降價”。

隨后，騰訊云、百度智能云等主要玩家幾乎全部入局，整個行業進入“以價換量”的競爭階段。

在大模型剛剛爆發的窗口期，云廠商普遍將算力與模型能力視為入口資源，通過極低價格吸引開發者與企業入場，優先占據生態位。

當時，行業的共識是，算力會變便宜，甚至會像帶寬一樣成為一種持續貶值的基礎資源。

但這一判斷，在被迅速修正。

今年3月，阿里云與百度智能云幾乎同時宣布上調AI算力及存儲產品價格，部分產品漲幅達到30%以上。這是近年來頭部云廠商少見的同步提價。

從“最高降價50%”，到“最高漲價30%”，中國云計算市場在一年內完成了一次定價邏輯的反轉。這背后是供需關系的變化。

一方面，需求持續變大。

另一方面，算力供給的擴張并沒有想象中那么快。高端GPU、服務器、數據中心建設都屬于重資產投入，周期長、成本高。

存儲成本快速上升。根據Counterpoint發布的一份報告，2026年第一季度內存和NAND閃存的價格均上漲了90%，而且漲勢可能還會繼續，直接推高了云廠商在數據存儲與傳輸環節的成本結構。

另一方面，高端GPU供給依然緊張，英偉達H100、H200等核心算力芯片的交付周期已經排至2027年，算力擴張不再是一個可以短期解決的問題。

在需求快速釋放的情況下，短期內供給難以同步跟上，算力依舊是“相對稀缺資源”，因此漲價勢在必行。

此外，算力不同于傳統云資源，其核心成本高度依賴高端芯片與基礎設施投入。在持續降價的過程中，云廠商實際上是在用利潤換規模。一旦AI需求從拉新階段進入規模使用階段，這種以低價驅動的策略就很難長期維持。

因此，這次漲價是一次行業性的“止血”。當頭部廠商開始同步上調價格，意味著一個新的階段正在到來：云計算不再只是通過低價爭奪用戶，而是開始圍繞算力效率、模型能力與解決方案能力，重新建立競爭壁壘。

這一次漲價，并不只是中國市場，全球云基礎設施市場都在經歷一輪明顯的價格回升。

2026年1月，亞馬遜AWS打響了AI算力漲價“第一槍”，將其EC2機器學習容量塊（Capacity Blocks for ML）價格上調約15%；隨后幾天，谷歌云發布公告，宣布自5月1日起全面上調全球數據傳輸服務價格，這也是其近20年來首次對基礎云服務實施如此幅度的漲價。

全球科技巨頭的步調一致，意味著云計算行業已正式從“燒錢換市場”跨入“算力變現”階段。

過去十年，中國云計算市場的主線是價格戰。以阿里云、百度云為代表的廠商通過持續降價來教育市場、擴大用戶規模、擠壓競爭對手。但現在，通過低價搶占市場的策略難以為繼，云廠商需通過合理利潤支撐底層技術研發和長期服務穩定性。

這場行業變化將很快傳導到下游客戶。他們將面臨成本上升帶來的直接壓力。

過去一年，很多AI創業公司習慣了云廠商的低價補貼，但隨著算力價格上漲，那些缺乏造血能力、純靠Token消耗量撐估值的“套殼”應用將面臨重大打擊。

AI領域的創業門檻，特別是基礎模型研發的門檻，將被進一步抬高。創業者必須思考，我的應用產生的價值，是否跑得贏算力的漲幅？這會倒逼市場拋棄“燒錢換規模”的幻想，轉向追求高客單價、高粘性的場景。

對于云廠商而言，則迎來更高維度的競爭。

自研能力成了大廠最深的護城河。擁有自研芯片和全棧優化能力的云廠商，即便隨市提價，依然具備更靈活的成本對沖手段和資源調度效率。

相比之下，缺乏硬件自主權的二、三線云廠商陷入了兩難，跟進漲價可能引發核心客戶向頭部平臺流失。

如果不漲價，則需在芯片與存儲組件的雙重高價下承受巨額虧損。這種成本倒掛將使其生存空間被進一步極限擠壓。