近期，布局AI智能體的熱潮正席卷各行業。AI智能體正以前所未有的速度融入日常的工作與生活場景中。

而這場熱潮的背后，是呈指數級爆發的算力需求——個人AI智能體的大規模落地帶來了海量Token（計算機領域數字標識符）消耗，迅速擊穿了大模型廠商原有的成本防線。

近期，北京智譜華章科技股份有限公司（以下簡稱“智譜”）、騰訊云等國內AI廠商密集發布AI算力產品漲價通知，部分產品漲幅甚至超過400%。這場從“燒錢換增長”到“以價補量”的戰略急轉，不僅標志著行業告別野蠻生長，更折射出AI智能體時代算力供需關系的深刻變局。

大模型定價體系再造

大模型行業的定價體系正在經歷系統性再造，國內廠商也在加速上調相關產品價格。這番漲價現象，與兩年前的價格戰形成鮮明對比。

2024年5月份，字節跳動率先打響價格戰第一槍，豆包Pro模型定價0.0008元/千Token，較行業均價低99.3%。隨后阿里云通義千問主力模型降價97%，百度文心大模型兩大主力模型全面免費，騰訊混元大模型價格降幅最高達87.5%。一時間，行業陷入降價潮。

“那時候的邏輯很簡單：先讓開發者用起來，市場份額比什么都重要。”一位從業三年的AI產品經理對《證券日報》記者透露，2024年某頭部廠商內部曾定下三年內不考慮盈利的激進目標，產品定價甚至低于算力成本。

然而，低價策略的邊際效應迅速遞減。有行業分析師對《證券日報》記者表示，2024年至2025年的價格戰雖加速了AI大模型的市場普及度，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，算力成本呈指數級放大，單純依靠資本輸血已難以為繼。2025年下半年起，部分中小廠商開始悄然收縮免費額度。

“這不是簡單的漲價，而是成本結構變化的必然結果。”一位頭部云廠商技術負責人向《證券日報》記者分析，“以前行業是用虧損換市場份額，2026年必須考慮可持續經營。”

Token通脹

要理解國產大模型集體漲價，必須先理解“Token通脹”這個概念。

Token是大模型處理文本的最小單位，可以理解為AI的工作量單位。當行業談論Token通脹時，實際上指的是AI處理任務的復雜度激增，導致同樣的服務需要消耗更多的算力資源。就像以前開一盞小燈，現在要開一個工廠，電費自然水漲船高。

這股“通脹”壓力首先來自海外市場需求的爆發。2026年2月份，OpenRouter平臺（全球主流的大模型API分發平臺）數據顯示，當月全球前十AI模型的Token總消耗量突破27萬億，其中中國大模型貢獻了14萬億，占比超過50%。

“這意味著國產大模型正從內需驅動轉向全球輸出。”廣州艾媒數聚信息咨詢股份有限公司CEO張毅在接受《證券日報》記者采訪時表示，“海外用戶的調用習慣與國內截然不同。”歐美開發者更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、長上下文檢索與代碼生成，“同樣一次API（應用程序編程接口）調用，海外場景的Token消耗可能是國內的三倍到五倍”。

如果說海外市場是外因，那么AI智能體的規模化落地，則是推高算力成本的內因。

與早期聊天機器人時代的單次問答不同，AI智能體具備“感知－決策－執行”的閉環能力，能夠自主完成復雜任務。以金融風控場景為例：一個AI智能體完成單筆信貸審批，需經歷用戶畫像檢索（長上下文）、征信數據調用（工具使用）、風險評估計算（推理鏈）、報告生成（輸出）四大環節，全程消耗Token量可達數十萬級別。

諸多因素相互疊加，數據表現驚人。國聯民生證券測算顯示，中國整體日均Token消耗從2024年初的1000億級，飆升至2026年2月份的180萬億級。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。

供需關系的逆轉，最終傳導至價格體系。2025年以來，全球AI算力基礎設施面臨產能荒，受HBM顯存（高帶寬內存，AI訓練的核心部件）、先進制程GPU（圖形處理器）供應緊張影響，服務器采購成本同比大幅上升。

比如，3月17日，阿里云發布公告稱，因全球AI需求爆發、供應鏈漲價，阿里云AI算力、存儲等產品最高漲價34%。

當大模型廠商從“賣水人”變成“喝水人”，漲價成為維持服務質量的剛性選擇。智譜AI在調價公告中直言：“用戶規模與調用量快速提升，公司需同步加大算力投入。”

商業模式重構

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。

“價格戰結束時，價值戰才真正開始。”前述云廠商技術負責人判斷，2026年將成為AI大規模商業化應用元年，行業競爭焦點正從單純擁有算力，轉向能否提供高效、穩定、低成本的模型服務與AI應用。

當下，大模型行業正在從“流量補貼”轉向“價值篩選”。早期低價策略吸引了大量試錯型用戶，造成算力資源的低效占用，某廠商曾統計，其免費額度消耗中40%來自無實際業務場景的測試調用。而通過適度漲價，企業既能過濾非剛性需求，又能為優質客戶保障服務穩定性。智譜、騰訊云等廠商產品大幅漲價的背后，實則是將價格錨定于企業級客戶的支付意愿與ROI（投資回報率）平衡點。這種“以價補量”的精細化運營，標志著中國大模型產業正從互聯網式的規模擴張，邁向軟件行業的價值定價。

工業和信息化部信息通信經濟專家委員會委員盤和林對《證券日報》記者表示，漲價并不會抑制真實需求，反而會加速“良幣驅逐劣幣”的進程。企業級客戶對穩定性、合規性的高要求，使其付費意愿與生命周期價值遠超長尾用戶，這正是大模型廠商從“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（如英偉達）持續受益；中游云廠商（如阿里云、騰訊云）則在賣模型與賣算力之間尋找平衡——既想通過AI服務吸引客戶，又不愿被高昂的算力成本拖垮；下游應用層則出現明顯分化：具備自研能力的大廠（如字節跳動、百度）可在集團內部靈活調配算力資源，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、被迫關停的困境。

企業級大模型廠商也開始關注Token經濟的深層變革。滴普科技股份有限公司聯合創始人、執行董事楊磊對《證券日報》記者表示：“未來，Token即產能。隨著Skill-basedModel（基于技能的模型）重塑軟件開發、數據分析、客服外包等行業，傳統的單人單天的計價方式必將被‘Token消耗’計價取代。這不僅是計量單位的變更，更是生產力范式的飛躍。”

張毅表示，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痛苦的成人禮。那個依靠骨折價博眼球的時代已然落幕，依靠技術效率、客戶價值與生態閉環取勝的新紀元，正在Token經濟洪流中徐徐展開。