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云大厂涨价行业观点更新

  • 2026-08-25 07:50:59
云大厂涨价行业观点更新
1、云大厂涨价驱动及AI服务布局
涨价核心驱动力分析：当前全球云服务普遍迎来涨价潮，结构性涨价核心源于三方面因素：a. AI算力供需矛盾推动，国内阿里、腾讯、华为等厂商内部涨价，系AI大模型训练推高高阶芯片需求，而这类芯片短期供给难以匹配；b. 云厂商成本压力传导，以阿里为例，在2025年12月底至2026年3月底财年结束阶段，既面临硬件设备成本压力，还通过361绩效缩减人员成本；同时为满足AI需求，在芯片采购、数据中心资本开支上竞争激烈，需通过业务续约等向下游传导成本；c. 行业定价逻辑转变，从过往规模效应降价转向高价值服务定价模式。国内主流云厂商已进入涨价阶段，将针对专属AI集群、高性能计算实例进行结构性差异化调价，且这一趋势在三五年内将持续。
AI高价值服务布局：云厂商以适配商家需求为核心布局高价值AI服务：核心产品通义千问已完成升级，2026年将按季度（1月、4月、7月、10月）进行功能性升级并对外发布；AI服务与阿里系业务深度捆绑，例如与闪购合作打造语音点单场景，实现算力与场景应用结合，满足平台化用户需求升级。这类AI服务以充足算力为基础，需持续硬件成本投入，服务升级也推动了结构性差异化调价，企业需通过商业化运作平衡需求与成本。目前阿里云和钉钉合计拥有500多万企业付费用户，为AI服务推广提供基础。
海外云厂商涨价情况：全球云服务涨价潮不可逆，海外头部云厂商已率先调价：亚马逊GPU涨价16%左右，谷歌云北美地区数据传输费已翻倍。这一态势的核心支撑是AI需求体量将持续扩大，国内阿里云与钉钉的500多万企业付费用户对AI的需求也在增长，对应云厂商的服务与硬件投入将持续提升，进一步推动涨价趋势。全球涨价形成传导效应，国内云厂商调价与之呼应，后续随着AI场景拓展，云服务需求与成本投入将持续攀升，涨价态势有望长期延续。
2、客户对云服务涨价的接受度
接受度影响因素剖析：支撑客户接受云服务涨价的核心因素为AI算力需求具备刚性，从训练到推理全流程均为刚需，且上游CPU、GPU、存储等硬件供应链紧张，叠加数据中心能源及建设成本高企，客户对涨价原因普遍理解。制约层面，通用计算领域市场竞争依然激烈，液冷等技术迭代远期有望优化成本，客户对这类制约因素下的价格调整也持认同态度。
不同层级客户反应：2025年下半年已对10%头部商家开展一对一调研沟通，传递AI算力成本上涨逻辑，头部商家对涨价接受度较高，续约稳定。基础商家对价格敏感度高，部分因续期价格上涨（最高涨幅达235%）转投金蝶云等小厂商，但小厂商明后年续约价可能更高，这部分商家流失率约3%。政府客户对价格涨幅无感，接受度较高。大KA客户如中华保险，与阿里云签下9亿大订单，全体系软件系统、数据中心、干部培训等均由阿里云提供，对价格完全无感，更看重服务的全面性与专业性。
客户留存与拓展策略：通过多类策略提升客户留存与拓展效率：a.与阿里中文站、国际站等平台合作，推出会员权益绑定活动，购买阿里平台会员服务的商户可享阿里云服务八至九折优惠，降低新签难度；b.针对闪购场景，2025年年终马云提出500亿补贴额度，阿里云提供AI算力服务后每单可获5毛钱分润，深度绑定商户；c.2025年下半年起与多地政府签订战略合作协议，投入千余人团队提供专属AI服务支持，将政府作为商户服务，聚焦提升政务效率，政府客户对价格敏感度低；d.大KA客户享受全体系定制化服务，强化客户粘性。
3、云计算产业逻辑与价格趋势
产业底层逻辑转变：a. 驱动力切换：产业核心驱动力从资源规模扩张型转向智能价值创造，云的核心价值从廉价存储服务转向AI创新能力；b. 成本结构重塑：支撑AI算力的成本涵盖高能耗、高速网络、特制硬件等维度，AI算力成本远高于传统云服务，传统规模扩张模型已无法覆盖此类成本，推动行业成本结构重塑；c. 竞争维度升级：行业竞争从价格和规模的直接比拼转向AI能力、自研芯片、生态服务的综合竞争，不再单纯依赖低价获客，而是通过提供AI技术优势、自研芯片能力、生态培训、流量导入等增值服务提升竞争力。这些底层逻辑变化共同推动行业格局转变。
价格趋势长期判断：行业底层逻辑变化将支撑云服务价格持续上涨，至少5年内云服务价格只升不降，这一判断源于驱动力切换、成本结构重塑、竞争维度升级带来的长期影响，甚至可能改变行业周期性特征。5年后若AI应用场景实现普及化，市场中云厂商选择空间将显著增大，小众厂商也会更多涌现，届时云服务价格可能进入稳定甚至下降阶段。此外，阿里布局核电的动作，或是为应对AI算力高能耗需求，提前布局能源保障，为集团长期算力战略提供支撑，间接对未来算力成本结构产生潜在影响。
4、国内云厂商竞争格局解析
头部云厂商差异化优势：a. 阿里云：市场份额遥遥领先，核心优势为拥有完整产品矩阵及自研技术（如通义大模型），依托阿里巴巴1999年创办以来积累的国际站、1688等4000多万用户的池子，具备庞大客户基础可开发衔接；早期主打普通商家服务，后续聚焦政府及大B端合作，市场份额持续领先。
b. 华为云：增速非常快，核心优势体现在自研鲲鹏芯片、鸿蒙生态，以及与政府的高连接力度，渠道优势显著，被视为“政府云”，政府优先采购其服务，在部分项目中阿里云难以与之竞争，自主可控的芯片技术是其独特竞争力。
c. 腾讯云：在珠三角地区市场份额遥遥领先，增长趋势良好，核心优势为强大的端与端连接能力，依托微信、企业微信积累大量企业用户，拥有业内起步最早、优势突出的音视频及游戏行业解决方案，将游戏相关行业解决方案作为第一优先级布局；阿里云则是在2013-2014年收购九游后才逐步涉足该领域，腾讯云还依托原有生态维系南方地区客户，部分广州政府客户是其用户，阿里云、华为云难以进入。
二线云厂商特色布局：国内云市场呈现“3+2”的竞争格局，除头部三家厂商外，百度智能云与电信天翼云具备差异化特色布局：
a. 百度智能云：主打AI原生服务，在特定领域占据重要位置；
b. 电信天翼云：具备独特的信息安全优势，业务深入四五线城市，在下沉市场及信息安全需求领域具备竞争力。
当前国内云厂商竞争核心焦点均快速向AI倾斜，阿里云、华为云、腾讯云、百度智能云、电信天翼云等都在加速推进AI战略布局，进度更快的厂商有望优先开拓相关业务，抢占市场先机。
5、国产CPU应用与算力体系建设
国产CPU应用考量：在CPU供需紧张的背景下，选用国产CPU已成为国内云厂商的核心战略选择，核心驱动因素有三：a.供应链安全：当前地缘政治及技术脱钩风险较大，保障算力供应自主可控是关键；b.供需现实：全球高端服务器CPU供应持续紧张，选用国产CPU可避免自身扩张计划受限制；c.生态与成本优势：鲲鹏、海光等国产CPU性能逐步提升，软件生态不断完善，综合性价比及可控性优势愈发明显。国产CPU应用能帮助云厂商掌握核心供应链主动权，为长期算力布局筑牢基础。
云厂商算力体系布局：当前行业内云厂商均在积极构建多元化异构算力体系，以规避供应链等风险。不同厂商布局各有侧重：阿里采购大量基于ARM架构的服务器；华为云全力推进鲲鹏ARM生态；百度年投入上百亿研发经费布局自研算力；腾讯也在同步推进相关布局。这种体系涵盖ARM、自研芯片等多种路径，既有助于厂商掌握算力自主权，也成为行业应对供应链挑战的共性战略选择。
阿里业务资源调整：吴永明回归后，阿里推进业务收缩与资源集中，以支撑阿里云算力布局：一方面，砍掉或出售部分非核心BU资产，将资金转向阿里云CPU建设及相关合作渠道；另一方面，将钉钉等不赚钱业务的技术人员转岗至与国产CPU相关的算力业务。此举有助于阿里集中精力与资金强化核心算力布局，提升在AI时代基础设施领域的竞争力。
6、火山引擎对阿里云的竞争影响
火山引擎竞争优劣势分析：阿里云内部认为火山引擎对其竞争影响有限，对维持市场份额有充足信心，核心逻辑如下：a.客户资源维度：阿里云拥有4300万中小企业客户资源，客户信息均在阿里集团资源库及BD市场CRM库中，是火山引擎所不具备的；2026年阿里云推出技术助力乡村振兴战略，布局三四线城市及农村市场，目前正拓展BD人才推进下沉市场布局，该领域火山引擎无法与之竞争。b.政府合作维度：蚂蚁金服作为阿里云核心用户，其CEO为政府系人员，且蚂蚁金服多为国资背景，可助力阿里云拓展政府客户，这是火山引擎难以企及的优势。c.大B客户合作维度：蚂蚁保险年营收超4000亿，蚂蚁系的保险公司、基金公司因在阿里系获取大量资金及客户支持，与阿里云合作更为顺畅，这也是阿里云的独有优势。
7、阿里资本开支与算力成本优化
资本开支规划解析：阿里对外宣布未来三年拟投3800亿用于云和AI技术基础设施建设，市场传闻该金额将上调至4800亿，但需以实际花费为准，这是阿里系惯例，对外宣布投入计划更多是传递技术建设决心，实际投入看落地情况。目前阿里处于历史级强度投入阶段，过去一个季度资本开支暴增220%，达到380多亿。资本开支核心战略逻辑是将巨额现金转化为算力等核心资产，形成技术壁垒，锁定AI时代入场券，虽短期会压制利润率，但目标是换取长期市场主导权和盈利空间，以此支撑阿里云在AI领域的算力布局。
GPU采购策略分析：受外部芯片限制，阿里在高性能AI训练领域大幅提升国产及自营芯片采购占比，其中7成采购份额投向华为昇腾、海光DPU等国产芯片。在通用计算领域，阿里保持多元化供应链结构，以此平衡供应商能力、产品性能及成本。阿里核心战略目标是构建自主可控的算力底座，因此国内芯片产业链涵盖的设计、制造、封装等环节采购占比将得到系统性大幅提升，目前国内芯片厂商也常主动向阿里推销相关芯片服务及硬件产品。
算力成本优化方向：阿里在运营开支优化上，核心方向是通过自研液冷技术、IPU技术以及规模化运营能力，降低单位算力的运营成本，以此支持未来海量AI服务的经济性。在OPEX与CAPEX的平衡考量上，核心是看投产比，若能通过租赁方式维持算力需求，会优先选择该方式以降低资本开支压力。战略层面，阿里仍重视自身规模化运营能力的构建，自研技术投入属于战略级投入，未来将体现在可控AI服务的经济性上，不过目前OPS总量暂无对外精准披露的数据。
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