夜雨聆风3月份中国日均Token调用量突破140万亿，比两年前涨了1000倍。
各家云厂商集体涨价——腾讯混元模型涨了463%，阿里云、百度智能云同一天宣布涨价，连智谱Coding Plan都要靠脚本抢，还抢不到。
这次涨价潮到底是怎么回事？还会涨多久？普通人该怎么办？如何在其中赚到钱？
我们梳理了行业内最新的深度信息、社区讨论和创业者的第一手经验，用一场问答，把这件事彻底说透。
先看时间线，这波涨价有多密集？
2024年，行业还在打价格战——字节把Token定价打到0.0008元/千Token，比行业均价低99.3%；阿里云通义千问最高降价97%；百度文心直接免费。有头部厂商内部定下"三年内不考虑盈利"的目标。
到了2026年3月，风云突变：
- 3月13日，腾讯云混元模型价格上调，最高涨幅463%，输入价从0.0008元涨到0.004505元/千Token
- 3月18日，阿里云和百度智能云同一天宣布涨价，AI算力产品涨幅5%-34%，连新价格生效日期都默契地选在了4月18日
- 智谱两度涨价，GLM-5-Turbo API价格上调20%，Coding Plan取消首购优惠，套餐涨幅自30%起，还修改了限量规则。
国家数据局局长刘烈宏日前披露：到今年3月，中国日均Token调用量已超140万亿，相比2024年初的1000亿增长了1000多倍。
Token调用量千倍增长对比
那到底什么变了？最核心变量只有一个：AI的使用模式从"一问一答"变成了"Agent智能体全天候自主执行复杂任务"。
以前大家用ChatGPT，问一个问题，拿个答案，消耗几千Token。现在OpenClaw（龙虾）直接替人干活——清理邮箱、管理日历、运行脚本、操控社交软件、编写代码并自行调试。它有心跳机制和定时任务，会自己主动唤醒、检查、推理、执行、休眠，然后循环往复。
黄仁勋在GTC大会上给了个数字：智能体执行复杂任务的Token消耗量是传统对话的10到1000倍。
有人用OpenClaw做爬虫测试，不到一天消耗近5000万Token，费用1700元。猎豹移动CEO傅盛的"龙虾"最高配置跑下来，一个月花费接近3万元。
"前两年算力需求方更多是企业，现在是个人算力'饥饿'。
但硬件扩产不是一两个月能搞定的事。思科大中华区CTO侯胜利透露：产能跟上需求基本需要两年左右，"内存工厂的调整至少需要两年，2027年底之前不会好转。"
更有意思的观点来自派欧云计算创始人姚欣：今天限制AI和算力的瓶颈，并非最高端的芯片，而是那些普通的IT配套部件。
过去十年，内存、硬盘、交换机等传统IT基础设施一直跟着全球GDP增速温和增长。但AI爆发式增长打破了这一平衡——GPU出货量大增，配套部件在"拐点式"需求下供给被甩在身后。
"高端芯片产能是扩上去了，但其他产能没跟上。"姚欣说。
还有能源成本——数据中心电力成本占60%左右，石油、天然气价格在上涨，内存存在5年的上涨周期。
所以这轮涨价不是某一家厂商的决策，而是整条供应链的成本都在涨。HBM显存全球95%产能被三星、SK海力士、美光三家垄断，2026年Q1传统DRAM合约价格环比暴涨约90%-95%。
算力短缺将是未来3-5年的常态。
算力供应链瓶颈示意图
如果你最近试着买过Coding Plan，你大概率经历过这个场景：定好闹钟，蹲在电脑前，到点儿网站卡住，刷新瞬间——售罄。买不到对么？那就对了，因为你面对的是 自动抢购脚本程序。
V2EX上有程序员吐槽："公司开脚本3个号能抢2个，昨天开脚本都没抢到，9点00分0秒，秒无。"
Coding Plan抢购场景
这本质上是一种限购+饥饿营销+健身卡的策略。
第一层猫腻：限量释放制造稀缺。 阿里云每天限量释放Pro套餐，"售完即止"。但"售完"的标准是什么？20个账号还是5个账号？没人知道。用户只能开脚本抢，闲鱼上甚至催生了代抢服务，30-50块一次。
第二层猫腻：用量乘数的文字游戏。 有用户发现，一些品牌的Coding Plan声称"几倍几倍用量"，结果新模型还有3x乘数——你以为的翻倍，其实相对于涨价前的老套餐打了折，因为算法黑盒。
第三层猫腻：国际版价格陷阱。 某些品牌国际版年包打7折，走邀请再打9折，看起来和国内价格差不多。但高端模型并发限制只有2——太多人用，直接排队。
用户总拿这句话安慰自己："你的时间才是最值钱的。"
模型厂商之前是健身卡逻辑，我赌你用不满。 有V2EX用户买了200元的阿里云Pro套餐，"站起来蹬+晚上挂着长时间任务+小龙虾，才用了40%多。"一个人根本用不完，于是催生了拼车——有人在V2EX上发帖找拼车伙伴，"人齐了，车已开。"
这个问题，行业里几位大佬给出了不同角度的回答。
短期（1-2年）：持续紧张。 侯胜利说得很直接——内存工厂调整至少两年，2027年底前不会好转。HBM显存被三家垄断的格局短期内无法打破。
中期（2-3年）：取决于基模型能力提升。 田丰认为，每三个月迭代的新版本往往能解决此前未满足的刚需，释放新需求，反而可能继续推升算力价格。但推理效率的提升也在加速——英伟达Vera Rubin平台号称推理成本降90%。
长期（3-5年）：一定会降。 田丰："现在Token比实习生贵，三五年后一定会便宜。"他的逻辑是：制造业存在产能周期，扩产后新产能集中释放，价格随之降低，甚至出现产能过剩。中国正在推进新能源结构转型，也有望降低能源成本。
但除非再出现一次"DeepSeek时刻"——某个技术突破让推理成本骤降一个数量级——否则短期内缓解不了。
姚欣的比喻很形象："AI已进入奇点时刻，未来一两年内十倍百倍高速增长。就像水波纹那样慢慢扩散，最终会趋于平稳。"
Token价格走势预测
说了这么多坏消息，来点实际的。
第一，能买Coding Plan就买，能续费就续费。 后面条件大概率会更苛刻。随着算力进一步紧张，号贩子的生意会越来越好。
第二，做好算力调度，配合小模型+本地算力做补充。 云端Token越贵，本地跑模型就越划算。
一个电商团队的实战经验值得参考：他们把70%的调用从GPT换成了更小的模型——简单分类、提取关键词、判断情感，便宜模型完全够用。月成本从2.3万降到0.8万，省了65%，效果几乎没区别，这就是用技术换成本优势。
第三，进行更深度的Prompt瘦身优化。 同样一个客服场景，优化前Prompt 387个Token，优化后52个Token，省了86%。大模型不需要你写周报，它要的是精准指令，不是背景介绍。
普通人应对策略全景图
这是最重要的问题。涨价意味着价值转移——有人亏钱，就有人赚钱。
机会一：Token优化服务。 如果你能帮企业把Token成本降30%-60%，这就是一个真实的付费需求。上面那个电商团队的5个野路子（Prompt瘦身、缓存、模型分层、监控），每一个都可以产品化。Prompt审计、Token消耗监控仪表盘、智能缓存中间件——这些都是刚需。
机会二：Coding Plan代运营/拼车平台。 现在的Coding Plan抢购已经催生了闲鱼代抢（40-50块/次）和拼车群。如果把这件事平台化——统一抢购、智能分配用量、按需计费——这就是一门生意。关键是要解决信任问题（API Key共享的安全性）和合规问题。
机会三：本地部署和边缘算力。 随着Token越来越贵，本地部署的ROI在快速提升。如果你能帮中小企业搭建本地AI推理环境——哪怕是二手GPU服务器+开源模型——在当前价格下，半年内就能回本。
机会四：做"精打细算"的Agent。 黄仁勋在GTC上说的"Token工厂经济学"，核心就是未来Agent的核心竞争力不仅仅是"能干什么"，还有"干同样的事，谁更省Token"。如果你能开发一个在执行任务时自动选择最优模型的Agent——简单任务用nano，日常用mini，只有关键节点调用旗舰——这就是差异化竞争力。
机会五：二手算力市场。 就像云厂商有闲置算力一样，很多买了Coding Plan的用户用不满。如果你能做一个"Token二级市场"——让用量不足的人把额度转让给用量大的人——这在经济学上是帕累托改进。当然，这需要厂商开放API或者至少睁一只眼闭一只眼。
普通人赚钱机会全景图
最后，我们更深一步思考，把算力想象成钱或能源，想一想金融或能源行业现在是怎么玩儿的？这样思路就开阔了吧？Token经济是尚未被完全开采的金矿，是未来大有可为的蓝海行业。
