本报综合报道  近期，算力产业链供需紧张直接传导至价格端。阿里云、腾讯云、百度智能云等国内头部云厂商相继上调AI算力产品价格，涨幅普遍在5%至50%。这轮涨价的核心推手，是词元（Token）调用量的指数级增长。Wind数据显示，万得AI算力指数自4月7日以来上涨16.04%。

算力价格全线上涨

近期，国内云服务市场迎来集中涨价。阿里云率先行动，自4月18日起上调AI算力、CPFS（智算版）服务价格，平头哥玄铁系列算力卡涨幅5%至34%，文件存储产品上涨30%。腾讯云紧随其后，Tencent HY2.0 Instruct模型输入价格涨幅达463%，并计划自5月9日起上调AI算力等产品价格5%。百度智能云价格同步调整，AI算力相关产品价格上调5%至30%。

海外市场涨价态势同样明显。亚马逊AWS面向大模型训练的EC2实例涨价15%，搭载H200芯片的顶配实例涨幅15%；谷歌云AI计算实例价格上调20%至50%，部分地区CDN（内容分发网络）出口带宽价格翻倍。

词元调用量的爆发式增长，是本轮算力涨价的核心支撑。国家数据局发布信息显示，2026年3月，我国日均词元调用量突破140万亿，较2024年初增长超1400倍。4月16日，国家统计局副局长毛盛勇在国新办新闻发布会上也证实，我国AI商业化、规模化应用取得阶段性突破，3月日均词元调用量已突破140万亿。

业内人士指出，云厂商此前长期依靠补贴压低算力价格抢占市场。AI智能体全面爆发后，海量并发调用带来的电力、带宽及硬件折旧成本大幅攀升，相关成本已远超厂商补贴上限。算力从普惠型基础设施，逐步转变为稀缺硬通货，词元通胀成为本轮算力价格全面上涨的核心原因。

推理端成为词元消耗主力

词元是AI处理与交换信息的最小单位，一个词元大约相当于4个英文字符。AI企业通常提供免费或包月服务，但词元额度有限，应用开发者等高频用户需要按实际使用量向大语言模型付费。目前，词元已成为AI经济的基本计量单位，既用于企业与客户之间的交易结算，也被科技公司用于衡量研发效率。

依托词元经济快速发展，中国AI模型在全球市场的影响力持续提升。全球主要AI模型聚合平台“开放路由器”数据显示，近期词元调用量排名前三的模型均由中国企业开发，分别是小米MiMo、阿里千问、DeepSeek。中小厂商中，MiniMax两款模型跻身前十，中国初创企业阶跃星辰亦有模型上榜。截至4月19日，MiniMax全球市场份额排名第四，仅次于谷歌、Anthropic、OpenAI。

安本标准投资公司投资经理布什·朱（音）表示，中国数据中心建设成本远低于美国，具备向全球提供词元与模型服务的能力。低价已成为中国模型的核心竞争力，MiniMax主流模型每100万词元收费约1美元，谷歌部分模型收费3美元，Anthropic部分Claude模型收费超过15美元。

在市场格局变化的同时，AI产业算力需求结构也出现根本性转变，需求重心从训练端转向推理端。2024年，算力需求主要来自大模型训练；2025年至2026年，推理端词元消耗量急剧攀升，成为算力紧张的主要来源。

华源证券计算机组首席分析师宁柯瑜表示，AI产业核心驱动力已从“模型参数竞赛”转向“智能体生态竞争”。OpenClaw的核心价值，是将AI评价标准从“回答得像不像人”升级为“事情办没办成”。过去用户与大模型单次交互仅消耗几百个词元，智能体执行规划、检索、工具调用等复杂任务时，词元消耗量呈数量级上升。Agent模式把计算需求从“低频、大批量、离线式训练”，拓展为“高频、碎片化、持续在线推理”，直接引发词元爆发式增长。

三大难题制约健康发展

词元经济快速扩张的同时，行业粗放式发展带来的问题也逐步显现。在业内人士看来，词元调用量的裂变式增长推动AI产业进入高速繁荣期，但粗放式扩张带来的深层矛盾逐步凸显，行业可持续发展面临多重考验。

首先，商业模式韧性不足，免费依赖特征显著。复旦大学中国研究院副研究员刘典指出，当前行业超95%的词元消耗来自免费补贴用户，具备商业价值的付费调用占比极低，行业普遍陷入“调用量虚高、营收能力薄弱”的发展困境。这一困境也体现在算力利用上，并行科技董事长陈健表示，现阶段行业算力平均利用率仅30%至60%，大量GPU（图形处理器）资源处于闲置或低效运行状态，算力租赁成本高于词元服务收入，成本倒挂风险持续凸显。

与此同时，算力供给存在结构性瓶颈，资源统筹调配效率偏低。智谱CEO张鹏坦言，2026年以来词元市场持续处于供不应求状态，算力供给已成为制约高质量词元产出的核心约束。无问芯穹CEO夏立雪进一步分析，传统云计算体系面向人机交互设计，难以适配智能体毫秒级高并发、长时程运行的需求，底层算力基础设施亟待重构升级。

除此之外，概念炒作现象有所抬头，产业真实价值存在虚增。刘典提醒，部分上市公司单纯依托词元概念进行市场炒作，主营业务与词元产业链缺乏实质关联，进一步加剧行业乱象。香港科技大学副教授王帅则表示，词元调用量虽快速增长，但有效产出并未同步提升，这也反映出行业存在较为明显的价值错配问题。

四大方向破局升级

为破解行业发展瓶颈、推动“词元经济”高质量发展，AI行业明确了四大转型方向，推动发展重心从规模扩张转向质量提升。

从堆砌算力转向提升词元产出效率，核心是通过技术优化降低损耗、提升算力利用率。夏立雪表示，无问芯穹通过上下文缓存优化，词元储存复用效率提升2至3倍，有效降低算力损耗；中科曙光则通过技术升级，实现同卡数吞吐性能提升4倍以上。

从通用智能体转向行业垂直智能体，核心是挖掘智能体的商业落地价值。2026年被视为智能体规模化应用元年，张鹏表示，智谱Claw Plan服务上线20天订阅用户突破40万，正是验证了智能体长链路任务的商业价值。MiniMax副总裁严奕骏则补充，智能体如同“隐形员工”，其自主执行复杂任务的运行模式，还能带来词元消耗量的指数级放大，进一步释放产业潜力。

从卖硬件机时转向卖词元服务，核心是推动算力厂商商业模式升级。东吴证券首席分析师王紫敬表示，算力租赁厂商从“卖算力”升级为“卖Token”，采用模型服务或Token分成模式，有望显著提升盈利能力，推动估值体系从PE（盈利能力）向PS（业务规模）转化。陈健介绍，目前相关企业已落地按词元计量计费、算力交易撮合，正逐步向AI时代的“算力运营商”转型。

从单一技术指标比拼，转向全链条规范治理建设，核心是解决行业标准不统一、价值错配的问题。上海交通大学副教授戴国浩认为，不同应用场景对词元质量要求差异明显，结合应用需求推行分级分层定价，符合产业市场化发展规律。王帅则提出，现阶段词元行业缺乏统一计量标准，容易引发计费不透明、规则不统一等问题，而建立统一计量口径、完善审计框架、健全行业规则，将成为企业构筑核心竞争力的关键。