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一场席卷产业链的供需博弈——算力涨价潮影响与应对

来源： 经济日报 日期：2026-09-08 责编： 环球科技网

今年以来，腾讯云、阿里云、百度智能云等云计算厂商及人工智能（AI）服务商密集上调算力产品价格，部分服务最高涨幅超过30%。此轮算力涨价，不仅是企业的价格调整，更是一场席卷产业链的供需博弈。算力是数字经济的核心生产要素，这一轮算力涨价潮因何而来？价格上涨如何传导至产业链上下游？又将给正在加速发展的AI产业带来怎样的影响？
三重因素推高价格
“算力价格上涨，根本原因是供需失衡。需求端快速增长，而供给端受多重瓶颈制约，两者之间的缺口持续扩大。”赛智产业研究院智能经济研究所所长李铭岩说。国家发展改革委宏观经济研究院研究员张林山认为，生成式AI应用的井喷式发展催生了海量算力需求，科技巨头与初创企业纷纷投身“百模大战”，导致对高性能图形处理器（GPU）、智算中心的需求呈指数级激增。
词元（Token）调用量的快速增长是需求端扩张的直接体现。截至今年3月，我国日均Token调用量已超过140万亿，相比2024年初的1000亿增长了1000多倍，相比2025年底的100万亿，3个月时间增长超40%。需求结构的转变，折射出算力市场的新趋势。国家数据局数据显示，2025年，我国用于人工智能训练和推理的数据总量为199.48艾字节（EB），推理数据量首超训练数据量，达101.34EB。据测算，未来推理算力需求与训练算力需求之比或将达到3∶1，甚至更高。训练决定模型的能力上限，而推理则决定模型的商业落地，这种转变，使算力从阶段性投入变成持续性运营支出。
供给端的约束也十分突出。国研新经济研究院创始院长朱克力认为，高端AI芯片、高带宽存储等核心硬件产能紧张，上游元器件成本抬升，直接推高服务器采购成本。同时智算中心建设还要匹配电力、网络配套，新建算力集群投产周期长，短期供给跟不上需求扩张的节奏。李铭岩判断，此轮算力涨价不是短期波动，而是AI产业从“补贴扩张”走向“商业可持续”的标志性节点。需求端从训练向推理的结构性迁移打开了长期增长空间，供给端的硬件、封装、交付等瓶颈在短期内难以根本缓解，而行业自身的商业逻辑已从“烧钱”转向“盈利”。三重力量叠加，共同推高了算力价格。
产业链正加速调整
8月17日，DeepSeek API（应用程序编程接口）调价正式生效。业内人士分析，算力成本压力是人工智能大模型涨价的主要原因。算力价格上涨，正沿着产业链向上下游传导。一场围绕成本、利润和市场份额的博弈也随之展开。涨价首先向上游传导，带动算力基础设施投资扩张。随着AI需求持续增长，云厂商不断加大资本开支，推动GPU、存储、先进封装等核心硬件需求扩张。“上游硬件厂商迎来量价齐升的景气周期，芯片、存储、先进封装等上游环节是涨价的最大受益者。”李铭岩说。
处于产业链中游的算力租赁企业，则面临机遇与压力并存的局面。业内人士表示，随着算力需求持续增长，算力租赁市场空间进一步扩大，相关企业的议价能力有望提升。与此同时，算力成本占其运营支出的七八成，上游价格上涨将直接压缩利润空间。
当涨价压力最终传导至下游，AI应用企业的成本承压将更加明显，行业分化或将进一步加剧。算力成本正成为大模型公司和AI应用企业的运营负担，头部模型厂商成为云服务商之外算力租赁市场的重要增量客户，但实力较弱的中小AI企业可能因算力成本过高而被挤出市场，加速行业洗牌。
张林山认为，面对算力涨价挑战，企业应采取降本增效与多元布局的策略。技术上，通过模型蒸馏、量化等手段降低算力消耗，并探索国产芯片等替代方案；资源上，采用混合云架构，灵活调度算力资源以平滑价格波动；战略上，大型企业可适度布局自建算力设施，中小企业则可利用算力租赁模式降低初始投入，通过精细化管理最大化单位算力的价值。
朱克力表示，算力供给企业，不能简单依靠涨价获利，要提升资源调度效率，盘活闲置算力，丰富按量计费、弹性租赁等多元服务模式。长远来看，整个行业要跳出单纯拼硬件资源的思路，向算法优化、场景解决方案延伸，依靠技术效率对冲硬件成本上涨带来的压力。
完善算力供给体系
算力涨价潮会持续多久？多位专家判断，未来两三年算力价格将呈现先稳中有升，而后逐步趋稳分化的走势。短期高端训练算力仍将维持高位，随着全球算力产能持续投放、国产算力生态成熟，通用推理算力涨幅放缓；长期来看，价格将逐步回落。
面对供给短缺与需求增加双重压力，除了扩大硬件供给，通过云端服务的调度能力，把已有和新增的算力资源利用到最优，成为当前许多企业的选择。以腾讯云为例，通过统一调度层，腾讯云将不同芯片、不同任务、不同位置的算力资源纳入同一平台管理，按业务实际需要动态匹配——训练与推理弹性分配、云端与边端协同承担、离线与在线错峰运行。
中国信息通信研究院云计算与数字化研究所副所长栗蔚认为，行业将从比拼浮点运算能力，转向比拼Token效能。云服务商需通过模型架构优化等手段系统性降低Token成本，从而在价格层面构建差异化竞争优势，实现技术降本与商业竞争力的双重突破。今年4月，算力网被正式纳入国家“六张网”建设，围绕国家算力枢纽节点已建成超70条算力大通道。李铭岩认为，应在此基础上加快推动算力资源全国“一张网”调度，打破区域和主体壁垒，让算力真正像水电一样流动自如；持续探索“算力换绿电”等市场化合作模式，让西部绿电真正成为东部算力的低成本能源支撑；加大研发投入，突破先进制程、先进封装等关键技术瓶颈。
构建高效、普惠、安全的算力供给体系需要多方协同推进。张林山建议，技术层面，持续突破高端芯片、基础软件关键技术，完善异构算力调度平台，提升算力资源利用率；布局全国一体化算力网络，深化“东数西算”工程，推动算力跨区域流通交易，降低算力使用门槛，促进算力普惠。产业层面，鼓励绿色智算中心建设，发展液冷、低碳算力基础设施。（记者赖奇春黄鑫）

标签：大数据科技算力智能

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