文 | 锌刻度，作者 | 陈邓新，编辑/ 黎文婕
云计算的定价传统，出现了微妙变化。
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多年以来，只降不升一直是云计算赛道的主基调，可迈入 2026 年之后，亚马逊和谷歌先后对旗下的云计算提价，打破了传统的固有认知。
值得注意的是，这波涨价风也吹到了国内。
作为中小云计算厂商的典型代表，优刻得宣布 2026 年 3 月 1 日起对全线云产品与服务价格上浮，覆盖新签及续签客户。
面对涨价潮，“ 阿里云们” 将何去何从？
只降不升的传统被打破
曾几何时，降价才是云计算的核心叙事。
2006 年，亚马逊率先尝鲜云计算，为全球第一家切入赛道的公司，摸着石头过河探索云计算的真谛。
作为拓荒者，亚马逊 AWS 不但成为全球最大的云计算公司，也成为善于打降价牌的云计算公司，为行业立下了定价规矩：亚马逊 AWS 二十年来累计降价近百次，“ 降价是我们的核心策略，我们认为降价是件很平常的事”。
此背景下，微软 Azure 与谷歌云也不得不降价迎战，甚至手段更为激进，往往祭出降幅超 50% 的打法。
国外热衷打价格战，国内也不遑多让。
作为国内云计算的“ 一哥”，阿里云为了抢占市场也频频打降价牌，单是 2016 年就进行了 18 轮降价，令外界惊叹不已。
图源：Omdia
之所以如此，皆因摩尔定律驱动。
通俗易懂地说，随着云计算技术与硬件的不断迭代，行业出现性能不断提升，而成本不断下降的趋势。
《经济观察报》 表示：“ 云计算作为一种高度依赖硬件和软件技术的服务模式，同样受摩尔定律的影响。随着服务器硬件性能的提升、网络带宽的扩大以及存储技术的革新，云计算的算力成本和网络成本都在不断下降。因此，云计算服务商降低价格，既是顺应摩尔定律的趋势，也是市场竞争的必然结果。”
需要注意的是，AI 起势之后，云计算的竞争更为激烈了。
当 AI 与云擦出火花之后，成为重塑传统行业的重要抓手，也被视为企业拥抱智能化的必由之路，因而也诱使阿里云、京东云、腾讯云、火山引擎等 2024 年起再度大幅降价。
图源：云头条
万万没想到，规矩竟然在 2026 年被打破了。
亚马逊 AWS 面向大模型训练的 EC2 机器学习容量块服务上调约 15%，以配备 8 个 NVIDIA H200 加速器的 p5e.48xlarge，每小时收费从 34.61 美元涨至 39.80 美元。
而谷歌云上调全球数据传输服务价格，北美每 GB 数据传输价格从 0.04 美元提升至 0.08 美元，欧洲从 0.05 美元提升至 0.08 美元，亚洲从 0.06 美元提升至 0.085 美元。
简而言之，亚马逊 AWS 与谷歌云的云计算并没有全面涨价，只是在部分产品或服务上进行了试水，而国内的优刻得则一步到位，开启全系涨价模式。
种种迹象表明，云计算定价迎来战略转折点。
承受了 AI 的通胀压力
战略转折点的背后，则是 AI 云站到了 C 位。
以往，由于种种缘由，私有化部署成为不少企业的共同选择，然而大模型日新月异，私有化部署也带来了版本滞后的问题。
阿里云智能集团资深副总裁刘伟光坦承：“AI 的影响在于，过去技术标准的迭代周期是五年到十年，现在变成了两年到三年，大模型更是以星期为时间单位在迭代。”
此外，私有化部署的效率也值得商榷。
算力调用存在明显的潮汐现象，有的需求在白天、有的需求在夜晚，甚至有的需求在凌晨，且波峰波谷的需求也可能不同，时空不均衡可能导致资源浪费，如若上公用云则可实现效率最大化。
于是乎，AI 云的需求出现了爆炸式增长。
IDC 的数据显示，2025 年上半年中国公有云上大模型调用量达 536.7 万亿 Tokens，较 2024 年全年增长近 400%。
而 Omdia 的数据显示，2025 年上半年中国 AI 云的市场规模为 223 亿元，到 2030 年将增长至 1930 亿元。
不妙的是，云计算的成本却越来越难以控制了。
一方面，GPU 芯片面临价格与供应链的双重考验，且存储芯片也进入了卖方市场，从而持续抬高成本。
SK 海力士表示，2026 年存储芯片价格将持续上涨，涨势贯穿全年已成定局，“ 当前公司 DRAM 及 NAND 整体库存仅剩约 4 周，处于历史极低水平，从谷歌、微软等云厂商到 OpenAI 等 AI 企业，再到消费电子终端厂商，所有客户均无法获得足额供应，重复下单现象又进一步推高价格预期。”
另外一方面，算力的尽头是电力已成为行业的共识，由于数据中心是耗电大户，导致能源价格高企，有数据表明 2025 年至 2030 年，美国电力总缺口可能高达 73.2GW，成为其发展 AI 的最大软肋。
关于此，从芯片功率就可见一斑。
英伟达 A100 芯片功率为 400W，B200 芯片已突破 1000W，服务器机架功率从 120kW 迭代为 1000kW 以上。
如此一来，数据中心电力成本占运营总成本的 40%～60%，对“ 亚马逊们” 是一个不容忽视的考验。
一言以蔽之，云计算承受了 AI 的通胀压力。
海外科技巨头纷纷为 AI 加大资本支出
“ 华尔街见闻” 表示：“ 全球云计算行业在过去近二十年间，始终凭借规模效应与技术迭代实现服务价格的持续下降。然而，随着 AI 时代算力需求呈现指数级增长，而 GPU 等关键硬件的供应链约束尚未完全缓解，供需关系的结构性变化正推动行业进入新的定价周期。”
尽管如此，国内云计算巨头却按兵不动。
中小云计算玩家的体量与互联网巨头不在一个档次，不但基础设施、AI 能力等跟不上，抗压能力也相去甚远。
事实上，随着云计算的竞争加剧，头部玩家也在下沉，抢占细分应用场景，进一步挤占了中小云计算玩家的生存空间。
以“A 股云计算第一股” 优刻得为例，2020 年 1 月 20 日登陆科创板首日市值为 308 亿元，截至 2026 年 2 月 25 日，市值已不足 180 亿元了。
优刻得竭力减亏
更为重要的是，“ 阿里云们” 依然青睐跑马圈地。
譬如，百度智能云在内部战略会上定调，2026 年 AI 相关收入目标增速从 100% 上调至 200%，全员力拼高增长，锚定 AI 云市场第一。
再譬如，阿里云的新目标是“ 拿下 2026 年中国 AI 云市场 80% 的新增份额”，巩固自身的行业地位。
一名业内人士告诉锌刻度：“ 现阶段国内的云计算之争并非单纯的拼价格，而是拼 AI 生态、拼全栈能力，因而竞争维度更复杂。”
上述业内人士进一步表示，由于处于扩张期，国内云计算巨头更为侧重营收而非盈利，毛利率常年为海外的一半左右，对成本抬升的容忍度相对较高。
总而言之，由于算力与电力的双重推动，海外云计算巨头拉开了涨价序幕，国内的中小云计算玩家趁机跟进以缓解成本压力，但国内的大厂更多考虑的是进一步做大蛋糕，从而涨价的内在动力不足，也为出海争夺更大的话语权上增添了一份优势。
从这个角度来看，云计算迎来的或是结构性涨价。
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