Token調用量大爆發，AI云成了一門好生意

作者｜林易

編輯｜重點君

剛過去的三月份，AI行業最熱的詞屬于Token（詞元）。幾件事情幾乎同時發生：

國內，國家數據局局長劉烈宏在中國發展高層論壇宣布：中國日均Token調用量已突破140萬億，較兩年前的1000億暴增千倍。

海外，英偉達創始人黃仁勛在GTC大會上說：Token將是未來數字世界最核心、最值錢的大宗商品，Token的吞吐量將成為全球企業CEO追蹤的核心經營數據。

同樣在三月，阿里云在財報電話會上公布了一個非常激進的目標：五年內云與AI商業化年收入突破1000億美元，隱含年復合增長率約47%。此外，字節跳動云計算業務火山引擎的豆包大模型日均調用量超過100萬億Tokens，躋身全球前三。

云計算作為AI時代的底層基礎設置，重要性越來越高，而AI云正成為一門真正的好生意。

什么是好生意？在科技行業，標準基本可以概括為三條指標：規模效應帶來的邊際成本遞減、客戶生態鎖定帶來的高轉換成本，以及建立在標準化產品之上的高毛利率與經常性收入。

這三條，亞馬遜AWS、微軟Azure、谷歌Cloud幾乎同時滿足。它們通過提供標準化的IaaS、PaaS、SaaS，構建了高壁壘、高利潤的商業閉環：資源池越大成本越低，客戶一旦遷入就難以離開，軟件訂閱則持續產生高毛利現金流。2025自然年，這三家云廠商的利潤分別高達456億、540億和139.1 億美元。

但中國云計算卻走上了一條截然不同的路。過去十幾年，盡管市場大盤不斷擴大，但國內云廠商長期陷入了重資產、低毛利、高度內卷的集成商困境，利潤卻始終做不上去。背后原因在于特殊的IT消費習慣、貧弱的SaaS生態，以及大型政企客戶對高度定制化的偏好。傳統IaaS階段，由于各家云廠商提供的計算、存儲和網絡資源高度同質化，市場競爭最終往往淪為價格戰。為了爭奪非互聯網行業的政企大客戶，云廠商做了大量低毛利、高人力的定制化開發與本地部署工作，這使得云計算從一種本應具備高度規模效應的輕量化服務，變為了以人力和硬件堆砌為主的傳統IT項目制生意。

直到這一輪AI浪潮，為國內云計算廠商帶來了重構商業模式的機會：將大模型封裝成可調用、可計費的標準化云服務，賣給企業與開發者，成為新的增長引擎。

從價格戰到漲價潮

AI首先推動了云計算行業的結構性增長。2025年第一季度，中國云基礎設施服務支出達116億美元，同比增長16%，AI相關需求已成為推動企業向云端遷移的主要動力。另據Omdia報告，2025年中國AI云市場規模預計達518億元，同比增長148%，到2030年將突破1930億元。（注：各家云廠商對AI云的定義有所不同）

但增長背后曾是慘烈的價格戰。2024年5月，火山引擎旗下豆包大模型在國內率先掀起大模型的降級潮，此后，阿里云、百度智能云等相繼跟進，大模型Token定價在不到一年內狂降超90%，部分云廠商的推理算力毛利率跌為負數。他們策略是“以虧損換規模”，畢竟誰能先在開發者和企業客戶中建立起API調用習慣，誰就能在未來占據主動。

直到2026年初，價格戰信號才開始逆轉。海外，亞馬遜AWS與谷歌Cloud先后宣布漲價，國內，阿里云、百度智能云、騰訊云隨即跟進。3月18日阿里云和百度智能云同步官宣漲價，其中：

阿里云最高漲34%：對AI算力、存儲等產品進行調價。其中，采用自研芯片的平頭哥真武810E等算力卡產品上漲5%-34%；滿足高性能計算的文件存儲產品CPFS上漲30%。新價格于2026年4月18日起執行。

百度智能云最高漲30%：AI算力相關產品服務上調約5%-30%；并行文件存儲等上調約30%。同樣于2026年4月18日起生效。

漲價最直接的導火索就是激增的Token需求。單純的大模型對話帶來的Token消耗有限，而2026年Agent爆發和多模態模型成熟徹底擴容了AI云市場。尤其是Claude Code、OpenClaw等智能體產品的走紅，讓科技公司意識到，一次智能體任務往往包含多輪內部推理、工具調用和任務執行，其Token消耗量通常顯著高于普通的AI對話。算力需求從“云端訓練”徹底轉變為“訓練+推理”雙輪驅動，導致現有AI算力資源極度緊缺。

正是這種算力供需關系的變化，直接催生了商業計費模式的改變。

從IaaS算力租賃到MaaSToken經濟學

在傳統的IaaS階段，云廠商的核心商業模式是作為“二房東”，出租底層計算資源、存儲空間和網絡帶寬，同質化嚴重。

Token出現打破了這一局面。Token是AI模型處理語言、圖像、音視頻的最小語義單元，用戶每次與大模型交互，最終都被拆解成Token完成運算。以Token計費，云廠商從"賣硬件使用權"轉變成了"賣智能服務"。

這套模式有優勢非常明顯：首先是抹平了硬件同質化。用戶不再關心底層是什么GPU，只關心同等Token能否完成任務；其次是天然放大了規模效應。算力池越大，并發調度效率越高，分攤到每個Token的邊際成本越低；最后是標準化API接口形成了生態鎖定，調用習慣一旦建立，遷移成本極高。云服務真正變成了像水電一樣，打開即用，接上即跑。

云廠商也正在將緊缺的AI算力資源向高附加值的Token業務傾斜。比如，騰訊云在過去一個多月快速整合資源，推出了覆蓋云端、C端及企業版的“龍蝦”產品矩陣，并直接將原有的MaaS大模型服務平臺升級為TokenHub，推出統一的Token Plan服務。

智能體的普及使得原本按次調用的能力變成了高頻、自動化的服務，極大地推高了云廠商的Token流水，也讓MaaS業務有望在未來占到云廠商整體收入的30%甚至更高。

據《財經雜志》報道，2025年12月末，阿里云智能集團資深副總裁、公共云事業部總裁劉偉光在一場小規模溝通中稱，MaaS收入在云廠商整體收入的占比，有可能達到30%甚至更高。此外，亞馬遜AWS管理層在2025年三季度財報電話會議上也曾披露，要把Bedrock打造成全球最大的推理平臺，收入貢獻將與其核心計算產品EC2不相上下，預計在總營收中占比超過30%。

而這正是頂級云生意所需要的"經常性、高毛利、可復制"的收入結構。

AI云的勝負手是全棧成本的競爭

模式雖好，但AI云的競爭正變得日趨激烈。

海外，轉型AI云，成為亞馬遜AWS、微軟Azure、谷歌Cloud、甲骨文OCI的共同目標；國內，阿里云、百度智能云、騰訊云、火山引擎、華為云等科技云廠商，也紛紛強化自己的AI屬性。各家云廠商的資本開支，也持續創新高。

在我們看來，AI云的競爭不是單純的算力競爭，而是全棧成本的競爭。勝負手不在于誰的GPU更多，而在于誰能實現最低的"單位Token成本"。

美國四大云廠商的競爭已經驗證了這個邏輯。谷歌是全棧整合程度最高的玩家，Gemini系列模型由自研TPU訓練、部署在TPU上，芯片、模型、云服務三位一體，同時掌握成本控制權與定價權。亞馬遜累計交付超140萬枚自研Trainium 2芯片，性價比比同類英偉達GPU高30%-40%。反面教材案例甲骨文，無自研芯片，算力建設完全依賴英偉達，資本支出超過自身經營性現金流，同時高度依賴OpenAI單一客戶，處境最為脆弱。

中國云廠商面臨同樣的競爭邏輯，疊加地緣壓力，維度更為復雜。

阿里云擁有規模與全棧的雙重優勢，護城河最深。百煉MaaS平臺聚合通義千問、DeepSeek等數十款主流模型；已累計向實際業務部署出貨超過47萬顆AI芯片，60%以上服務于外部商業化客戶。未來三年，阿里宣布將投入超3800億元用于云和AI基礎設施建設。

百度智能云不急于搶Token流量規模，而是向能源、金融、汽車等垂直行業的核心流程深度滲透，憑借自研芯片昆侖芯、文心大模型與千帆平臺的"芯-云-模-體"全棧自研體系，連續兩年拿下國內大模型招投標項目數和中標金額雙料第一。

火山引擎走的是激進的MaaS優先路線。字節跳動內部抖音、視頻創作、Seedance視頻生成模型等龐大的應用生態，平攤了基礎設施固定成本，讓火山引擎在Token價格上得以持續激進定價。據《晚點》報道，火山引擎此前曾定下了2026年MaaS業務收入超百億元的目標，隨著Seed 2.0、Seedance 2.0 等模型發布、OpenClaw持續爆火，團隊已提升了收入目標。

騰訊云過去幾年實現艱難轉型。2022年前后，騰訊云主動砍掉低毛利總包業務，聚焦高毛利自研PaaS/SaaS產品，將"被集成"而非"總集成"樹立為核心戰略。短期市場份額承壓，但改善收入結構：2025年IaaS占四成、PaaS占四成、SaaS占兩成，而PaaS與SaaS的毛利率維持在50%-70%，遠高于IaaS的10%-15%。成立12年后，首次實現規模化盈利，馬化騰在財報中將其列為當年核心成就。

生成Token的成本與效率決定一切

AI將云計算的計費單元從同質化的算力資源轉向差異化的智能服務；Token的爆炸式增長，使MaaS層收入很長一段時間內看不到天花板；標準化API帶來的規模效應與生態鎖定，正在賦予頭部云廠商一定程度的定價權。

AI讓云計算的生意模式變好了，但機會注定只屬于少數玩家：有充裕的現金流，能承受千億級算力軍備投入；能自研芯片或深度國產算力整合能力，在英偉達生態之外構建成本控制能力；以及有自研模型和MaaS工程化落地能力，因為模型強弱直接決定單卡Token吞吐量，決定單Token成本，最終決定毛利率。

正如黃仁勛所說：生成Token的成本與效率，決定科技企業的營收與生死。