算力是數字經濟的核心生產要素，這一輪算力漲價潮因何而來？價格上漲如何傳導至產業鏈上下游？又將給正在加速發展的AI產業帶來怎樣的影響？

三重因素推高價格

“算力價格上漲，根本原因是供需失衡。需求端快速增長，而供給端受多重瓶頸制約，兩者之間的缺口持續擴大。”賽智產業研究院智能經濟研究所所長李銘岩說。

國家發展改革委宏觀經濟研究院研究員張林山認為，生成式AI應用的井噴式發展催生了海量算力需求，科技巨頭與初創企業紛紛投身“百模大戰”，導致對高性能圖形處理器（GPU）、智算中心的需求呈指數級激增。

詞元（Token）調用量的快速增長是需求端擴張的直接體現。截至今年3月，我國日均Token調用量已超過140萬億，相比2024年初的1000億增長了1000多倍，相比2025年底的100萬億，3個月時間增長超40%。

需求結構的轉變，折射出算力市場的新趨勢。國家數據局數據顯示，2025年，我國用於人工智能訓練和推理的數據總量為199.48艾字節（EB），推理數據量首超訓練數據量，達101.34EB。據測算，未來推理算力需求與訓練算力需求之比或將達到3︰1，甚至更高。訓練決定模型的能力上限，而推理則決定模型的商業落地，這種轉變，使算力從階段性投入變成持續性運營支出。

供給端的約束也十分突出。國研新經濟研究院創始院長朱克力認為，高端AI芯片、高帶寬存儲等核心硬件產能緊張，上游元器件成本抬升，直接推高服務器採購成本。同時智算中心建設還要匹配電力、網絡配套，新建算力集群投產周期長，短期供給跟不上需求擴張的節奏。

李銘岩判斷，此輪算力漲價不是短期波動，而是AI產業從“補貼擴張”走向“商業可持續”的標志性節點。需求端從訓練向推理的結構性遷移打開了長期增長空間，供給端的硬件、封裝、交付等瓶頸在短期內難以根本緩解，而行業自身的商業邏輯已從“燒錢”轉向“盈利”。三重力量疊加，共同推高了算力價格。

產業鏈正加速調整

8月17日，DeepSeek API（應用程序編程接口）調價正式生效。業內人士分析，算力成本壓力是人工智能大模型漲價的主要原因。

算力價格上漲，正沿著產業鏈向上下游傳導。一場圍繞成本、利潤和市場份額的博弈也隨之展開。漲價首先向上游傳導，帶動算力基礎設施投資擴張。隨著AI需求持續增長，雲廠商不斷加大資本開支，推動GPU、存儲、先進封裝等核心硬件需求擴張。“上游硬件廠商迎來量價齊升的景氣周期，芯片、存儲、先進封裝等上游環節是漲價的最大受益者。”李銘岩說。

處於產業鏈中游的算力租賃企業，則面臨機遇與壓力並存的局面。業內人士表示，隨著算力需求持續增長，算力租賃市場空間進一步擴大，相關企業的議價能力有望提升。與此同時，算力成本佔其運營支出的七八成，上游價格上漲將直接壓縮利潤空間。

當漲價壓力最終傳導至下游，AI應用企業的成本承壓將更加明顯，行業分化或將進一步加劇。算力成本正成為大模型公司和AI應用企業的運營負擔，頭部模型廠商成為雲服務商之外算力租賃市場的重要增量客戶，但實力較弱的中小AI企業可能因算力成本過高而被擠出市場，加速行業洗牌。

張林山認為，面對算力漲價挑戰，企業應採取降本增效與多元布局的策略。技術上，通過模型蒸餾、量化等手段降低算力消耗，並探索國產芯片等替代方案﹔資源上，採用混合雲架構，靈活調度算力資源以平滑價格波動﹔戰略上，大型企業可適度布局自建算力設施，中小企業則可利用算力租賃模式降低初始投入，通過精細化管理最大化單位算力的價值。

朱克力表示，算力供給企業，不能簡單依靠漲價獲利，要提升資源調度效率，盤活閑置算力，豐富按量計費、彈性租賃等多元服務模式。長遠來看，整個行業要跳出單純拼硬件資源的思路，向算法優化、場景解決方案延伸，依靠技術效率對沖硬件成本上漲帶來的壓力。

完善算力供給體系

算力漲價潮會持續多久？多位專家判斷，未來兩三年算力價格將呈現先穩中有升，而后逐步趨穩分化的走勢。短期高端訓練算力仍將維持高位，隨著全球算力產能持續投放、國產算力生態成熟，通用推理算力漲幅放緩﹔長期來看，價格將逐步回落。

面對供給短缺與需求增加雙重壓力，除了擴大硬件供給，通過雲端服務的調度能力，把已有和新增的算力資源利用到最優，成為當前許多企業的選擇。

以騰訊雲為例，通過統一調度層，騰訊雲將不同芯片、不同任務、不同位置的算力資源納入同一平台管理，按業務實際需要動態匹配——訓練與推理彈性分配、雲端與邊端協同承擔、離線與在線錯峰運行。

中國信息通信研究院雲計算與數字化研究所副所長栗蔚認為，行業將從比拼浮點運算能力，轉向比拼Token效能。雲服務商需通過模型架構優化等手段系統性降低Token成本，從而在價格層面構建差異化競爭優勢，實現技術降本與商業競爭力的雙重突破。

今年4月，算力網被正式納入國家“六張網”建設，圍繞國家算力樞紐節點已建成超70條算力大通道。李銘岩認為，應在此基礎上加快推動算力資源全國“一張網”調度，打破區域和主體壁壘，讓算力真正像水電一樣流動自如﹔持續探索“算力換綠電”等市場化合作模式，讓西部綠電真正成為東部算力的低成本能源支撐﹔加大研發投入，突破先進制程、先進封裝等關鍵技術瓶頸。

構建高效、普惠、安全的算力供給體系需要多方協同推進。張林山建議，技術層面，持續突破高端芯片、基礎軟件關鍵技術，完善異構算力調度平台，提升算力資源利用率﹔布局全國一體化算力網絡，深化“東數西算”工程，推動算力跨區域流通交易，降低算力使用門檻，促進算力普惠。產業層面，鼓勵綠色智算中心建設，發展液冷、低碳算力基礎設施。（記者 賴奇春 黃鑫）