不到30天，騰訊云再次漲價

云計算行業持續近二十年的降價潮，在2026年迎來了徹底的反轉。

4月9日，騰訊云發布公告，宣布自5月9日起對部分云服務產品的“刊例價”進行上調。調價范圍明確指向三類核心產品：AI算力相關服務、容器服務TKE-原生節點，以及彈性MapReduce（EMR），三者均統一上調5%。這是繼3月騰訊云對混元大模型系列大幅調價后，在云基礎設施 IaaS 層的又一次價格調整，標志著其價格策略正從模型服務向底層算力資源延伸。

騰訊云將調價歸因于“全球AI算力需求持續激增”與“核心硬件供應鏈成本大幅上漲”，旨在“保障服務質量及算力資源的持續供給”。此次漲價反映了當前整個云計算行業，尤其是AI算力領域所面臨的共同壓力。過去，云計算行業的主流趨勢是價格持續下降，廠商依靠規模效應以低價爭奪市場。

然而，2025年末開始，AI應用的爆發式增長，特別是智能體（Agent）的普及，從根本上改變了云服務的需求結構和成本模型。

需求端的劇變是首要驅動力。隨著OpenClaw的爆火，AI應用正從簡單對話轉向能夠執行復雜、長鏈路任務的智能體。這類任務消耗的Token量呈指數級增長。一個智能體執行的編程任務，其Token消耗量可能是同等長度對話的10至100倍。國家數據局數據顯示，中國日均Token調用量已從2024年初的約1000億，飆升至2026年3月的約140萬億，兩年內增長超過千倍。全球最大AI模型API聚合平臺OpenRouter的周度數據也顯示，中國大模型整體周調用量4月初已達 12.96 萬億，連續數周超過美國。這種海量、持續的需求，使得算力資源從“充裕”迅速轉變為“極度緊張”。

供給端的約束則構成了漲價的剛性成本壓力。

最核心的是硬件成本。AI算力的基石——高端GPU、高性能存儲（如HBM）等，因全球AI競賽而持續供不應求。市場研究機構集邦咨詢的報告指出，2026年一季度，常規DRAM合約價漲幅上調至90%至95%，NAND Flash合約價漲幅上調至55%至60%。單臺AI服務器對存儲芯片的需求量是傳統服務器的數倍，這直接推高了云廠商的硬件采購和折舊成本。

能源成本急劇攀升。訓練和運行大模型是名副其實的“電老虎”，算力密度的提升導致數據中心能耗飆升。有統計顯示，2026年前兩個月，互聯網數據服務業的用電量同比增幅超過46%。在全球能源價格波動和碳排放政策趨嚴的背景下，電力成本成為運營中不可忽視的重負。

從上游存儲芯片、模擬芯片、功率器件，到中游晶圓代工、封測，再到下游云計算、數據中心和消費電子產品，覆蓋全產業鏈的半導體漲價潮正在加速蔓延。

因此，騰訊云此次5%的調價，可以視為上游全產業鏈成本壓力經過緩沖后，向下游客戶端的謹慎傳導。它不同于3月份其混元模型部分高達400%以上的漲幅，后者更多是“限時免費公測結束”和“恢復標準定價”的策略性調整。而本次針對AI算力、容器和EMR的調價，則更清晰地指向了支撐AI應用的底層IaaS資源，反映了硬件與運營基礎成本的普遍上升。

專業人士稱，此次集體提價標志著國內大模型行業的“免費紅利期”已實質性終結，行業正從“價格戰”轉向“價值戰”；當“免費”帶來的增量用戶無法轉化為收入，而算力成本呈指數級上升時，價格調整成為必然選擇。

事實上，騰訊云并非獨行者。回顧2026年第一季度，國內外主要云服務商已相繼邁出漲價步伐，形成了一股罕見的“集體行動”。

在國內市場，騰訊云在3月11日打響了第一槍。緊隨其后，3月18日，阿里云與百度智能云幾乎同日發布調價公告。阿里云宣布，其平頭哥真武810E等算力卡產品價格上調5%至34%，文件存儲產品CPFS（智算版）上漲30%。百度智能云則對AI算力相關服務上調5%至30%，并行文件存儲等產品上調約30%。兩者的新價格均于2026年4月18日起生效。

國際市場的漲價節奏甚至早于國內。全球云服務龍頭亞馬遜AWS在2026年1月就宣布，對用于大模型訓練的EC2實例等算力產品提價約15%。谷歌云也計劃于2026年5月起對全球范圍內的數據傳輸服務進行調價，其中北美地區最高漲幅達100%，亞洲和歐洲地區分別為42%和60%，主要原因在于網絡運營與數據傳輸成本的持續上升。

國內外云廠商不約而同的調價行為，正是AI產業鏈帶來的供需失衡與成本壓力，正在倒逼整個行業重新審視其持續了十余年的定價邏輯。

來源：星河商業觀察