AI模型進入了收費時代 中國大模型企業集體漲價超400％
2026-03-20
在中國，近期布局AI智能體的熱潮正席捲各行業，這項技術正以前所未見的速度融入日常的工作與生活場景。然而，伴隨個人化AI智能體大規模落地而來的，是呈指數級爆發的算力需求，海量的Token消耗迅速擊穿了大模型廠商原有的成本防線。
包括北京智譜華章科技股份有限公司（簡稱「智譜」）與騰訊雲在內的國內AI業者，近日密集發布算力產品漲價通知，部分產品的漲幅甚至超過400％。這波從「燒錢換增長」到「以價補量」的戰略急轉彎，不僅標誌著行業告別野蠻生長的階段，更反映出AI智能體時代算力供需關係的深刻變局。
大模型的定價體系正經歷系統性再造，這番漲價現象與兩年前的白熱化價格戰形成鮮明對比。2024年5月起，從字節跳動的豆包Pro模型以降幅達99.3％的價格攪動市場開始，阿里雲、百度與騰訊等巨頭相繼跟進，引發一場席捲行業的降價潮。當時的邏輯是先讓開發者用起來，搶佔市場份額高於一切，甚至有頭部廠商內部定下三年內不考慮盈利的激進目標，產品定價低於算力成本。
然而，低價策略的邊際效應迅速遞減。2024至2025年的價格戰雖加速了AI大模型的市場普及，但也導致行業普遍陷入高投入、低回報的困境。當模型調用量從千億級躍升至萬億級，算力成本被指數級放大，單純依靠資本輸血已難以為繼。到了2025年下半年，部分中小廠商便開始悄然收縮免費額度。這並非單純的漲價，而是成本結構變化的必然結果，業界必須從過去用虧損換市場的思維，轉向考慮2026年的可持續經營。
理解這波集體漲價的關鍵，在於「Token通貨膨脹」這個概念。Token是大模型處理文本的最小單位，可理解為AI的工作量單位。Token通脹指的正是AI處理任務的複雜度激增，導致同樣的服務需要消耗更多算力資源。這股通脹壓力首先來自海外市場的需求爆發。今年2月，OpenRouter平台數據顯示，全球前十AI模型的Token總消耗量突破27兆，中國大模型貢獻佔比超過50％，意味著國產大模型正從內需驅動轉向全球輸出。歐美開發者傾向將大模型嵌入生產級工作流，單次請求往往伴隨多輪工具調用與長上下文檢索，其Token消耗可能是國內場景的三到五倍。
如果說海外市場是外因，那麼AI智能體的規模化落地便是推高算力成本的內因。與早期簡單的聊天問答不同，具備感知、決策與執行閉環能力的AI智能體，能自主完成如金融信貸審批等複雜任務，單次流程消耗的Token量可達數十萬級。國聯民生證券測算顯示，中國整體日均Token消耗已從2024年初的千億級，飆升至今年2月的180兆級，且隨著AI智能體向多模態、多智能體協作演進，這一數字仍在加速膨脹。
供需關係的逆轉最終傳導至價格體系。自2025年以來，全球AI算力基礎設施面臨產能荒，受HBM高頻寬記憶體及先進製程GPU供應緊張影響，伺服器採購成本同比大幅上升。當大模型廠商從賣水人變成喝水人，漲價便成了維持服務品質的剛性選擇。智譜AI在調價公告中坦言，隨著用戶規模與調用量快速提升，公司必須同步加大算力投入。
漲價撕開的不僅是成本缺口，更是整個行業商業邏輯的深層重構。價格戰結束之際，價值戰才真正開始。2026年被視為AI大規模商業化應用的元年，行業競爭焦點正從單純擁有算力，轉向能否提供高效、穩定且低成本的模型服務。大模型行業正從流量補貼轉向價值篩選，透過適度漲價過濾非剛性需求，為優質客戶保障服務穩定性。智譜與騰訊雲等業者大幅漲價的背後，是將價格錨定於企業級客戶的支付意願與投資報酬率平衡點，這種以價補量的精細化運營，標誌著中國大模型產業正從互聯網式的規模擴張，邁向軟體行業的價值定價。
專家認為，漲價並不會抑制真實需求，反而會加速良幣驅逐劣幣的過程。企業級客戶對穩定性與合規性的高要求，使其付費意願與生命週期價值遠超長尾用戶，這是大模型廠商從流量思維轉向價值定價的底氣所在。這種轉變正在重塑整個產業鏈的利益格局，上游算力廠商持續受益，中游雲廠商則在賣模型與賣算力之間尋求平衡，下游應用層則出現明顯分化，具備自研能力的大廠可靈活調配算力資源來對沖漲價風險，而純靠調用API的中小創業公司則面臨成本暴漲的困境。
企業級大模型業者開始關注Token經濟的深層變革。未來Token即產能，隨著基於技能的模型重塑軟體開發、數據分析等行業，傳統的計價方式必將被Token消耗計價取代，這不僅是計量單位的變更，更是生產力範式的飛躍。站在全球競爭視角，Token通脹亦是國產模型技術躍遷的副產品。漲價不是終點，而是新一輪效率革命的起點。誰能在這場算力軍備競賽中持續優化成本結構，誰就能在AI智能體時代的全球牌桌上保留席位。回望2024年的價格戰，再看今日的集體漲價，中國大模型產業正經歷一場痛苦的成人禮，依靠低價博眼球的時代已然落幕，而依靠技術效率、客戶價值與生態閉環取勝的新紀元，正在Token經濟的洪流中徐徐展開。
