近期，算力产业链的供需紧张态势传导至价格端。阿里云、腾讯云、百度智能云等国内头部云厂商相继上调AI算力产品价格配资公司排名，涨幅普遍在5%至50%之间。这轮涨价的背后，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%。
分析人士认为，Token正在成为人工智能时代衡量价值的“新货币”。而在这场由AI智能体引爆的“Token通胀”中，算力产业链正在经历一场从估值逻辑到商业模式的系统性重估。
算力荒传导至价格端
3月中旬以来，国内云服务市场的价格体系经历了一场剧烈震荡。
最先拉开涨价序幕的是阿里云。3月18日，阿里云公告称，因全球AI需求爆发、供应链涨价，行业核心硬件采购成本显著上涨。公司决定于2026年4月18日起对AI算力、CPFS（智算版）等服务价格进行调整。其中，平头哥玄铁系列算力卡上涨5%至34%，文件存储产品CPFS（智算版）上涨30%。
腾讯云与百度智能云也加入了这场涨价潮。腾讯云上调了Tencent HY2.0 Instruct模型的输入价格，涨幅高达463%。其还宣布自5月9日起对AI算力、容器服务及弹性MapReduce相关产品价格统一上调5%。百度智能云则宣布，自4月18日起，AI算力相关产品服务价格上调约5%至30%。
在海外市场，亚马逊AWS已对用于大模型训练的EC2实例实施15%的价格上调，搭载H200芯片的顶配实例价格涨幅达15%；谷歌云更是宣布对AI计算实例价格上调20%至50%，部分地区CDN出口带宽价格涨幅高达100%。
业内人士认为，云厂商此前为抢占市场份额，长期通过巨额补贴将算力价格压至低位。但随着AI智能体爆发，海量并发调用带来的电力、带宽及硬件折旧成本已远超厂商的补贴上限。在此背景下，算力正从使用越多价格越低的基础设施蜕变为稀缺的硬通货。
从参数竞赛到任务执行的转变
如果说2024年的算力需求主要来自大模型训练，那么2025年至2026年的算力紧张，则主要源于推理端的Token消耗量激增。
这一转变的背后，是AI应用形态的根本性变化。华源证券计算机组首席分析师宁柯瑜对记者表示，AI产业的核心驱动力正在发生迁移。“OpenClaw最核心的颠覆点，在于它把AI的价值衡量方式，从‘回答得像不像人’推进到‘事情办没办成’。”宁柯瑜认为，AI产业的叙事逻辑正在从单纯的“模型参数竞赛”转向“智能体生态竞争”。
过去，用户与大模型交互可能仅消耗几百个Token；而在AI智能体的模式下，一个涉及规划、检索、调用工具、执行反馈的复杂任务，Token消耗量呈数量级上升。
“Agent模式最大的变化，是把AI的计算需求从‘低频、大批量、离线式训练’扩展到‘高频、碎片化、持续在线的推理调用’。”宁柯瑜表示，当AI开始替人订票、编程、操作电脑时，Token的消耗量不再是线性的，而是呈现爆发式的“通胀”态势。
需求端的这一结构性变化，已同时传导至算力租赁市场。国海证券计算机行业首席分析师刘熹表示，AI推理拐点已至，算力租赁已进入量价齐升的高景气周期。不同应用场景的需求均表现强劲，且解决方案并非万能，MoE等推理工作负载在最新的大型世界级系统上运行效果最佳，而训练工作负载在H100系列显卡上则能获得更高的性价比，因此即使是较老型号的显卡也需求旺盛。据SemiAnalysis数据，H100一年期租赁合同价格已从2025年10月的每GPU每小时1.70美元的低点升至2026年3月的每GPU每小时2.35美元，涨幅近40%。
供需的严重错配，使得Token的定价逻辑发生了质变。Token不再仅仅是算力的计量单位，而是成为了智能经济时代具备金融属性的“交易媒介”。
券商看好三大结构性机遇
算力价格持续处于高位，正在改变整个产业链的估值逻辑。从上游的芯片材料，到中游的服务器制造，再到下游的算力租赁与调度，各个环节都在出现新的增长机会。
在这场“Token通胀”中，算力基础设施的硬件价值被重新审视，印制电路板（PCB）率先感受到了暖意。国盛证券电子行业首席分析师佘凌星表示，从产品技术角度看，AI硬件迭代进入加速期，新技术新方案不断涌现，2026年及未来几年，新硬件平台升级将推动PCB材料环节进入M9及M9+时代，同时硬件性能与架构升级将推动正交背板、CoWoP等新技术方案落地，成为引领AI PCB行业增长的重要增量。
除了硬件本身，产业链的投资逻辑也正在向更高附加值的环节延伸。东吴证券计算机行业首席分析师王紫敬表示，当前算力紧缺程度较高，算力租赁厂商的行业议价权有望提升，其业务模式正从单纯的裸算力出租升级为模型服务或Token分成模式，即从“卖算力”转向“卖Token”。这一转变有望大幅提升算力租赁公司的盈利能力，推动其估值体系从PE向PS转化。
在具体的投资主线上，宁柯瑜认为当前应优先关注三大细分环节：一是推理基础设施与云化调度平台，其商业化天花板将取决于可调用的推理能力高低；二是高速互联环节，包括交换、光互联和集群网络，随着应用向智能体演进，系统对并发处理和实时响应速度的要求极高；三是算力中心配套能力，尤其是液冷、供配电等领域，产业竞争的核心将取决于全栈效率的提升。
宁柯瑜建议，在配置策略上应坚持“主线不丢、兑现优先、分层布局”的原则。一方面配置已进入业绩释放期的算力基础设施及平台型公司配资公司排名，追求确定性收益；另一方面布局具备技术壁垒和生态卡位优势的环节，以保留向上弹性。
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