“龙虾”激起千层浪,大模型集体涨价,中小AI企业懵了,下一步怎么打?_通讯

2026-04-04 18:33:31 来源: 文汇报

持续两年多的AI“价格战”,突然出现了“止跌上扬”的V型转折。过去半个月来,阿里云、腾讯云、百度智能云、智谱等主流厂商几乎同步调价,最高涨幅达463%。

集体涨价的直接导火索,是一只“龙虾”(OpenClaw)激起的千层浪,它带动AI智能体的爆火,推动Token调用量一路狂飙。国家数据局数据显示,中国日均Token调用量已从2024年初的1000亿飙升至2026年3月的140万亿,两年增长超千倍。

大模型为何涨价?Token的账本如何重新定义?有没有一套工具,能够在涨价潮中帮企业管住Token成本?龙虾火爆两个月后,新的问题需要回答。


(资料图片)

大模型巨头齐涨价

智能体“吃”掉天量Token

在过去的半个月中,多家大模型厂商集体涨价。

智谱在2月率先取消GLM Coding Plan首购优惠,套餐价格整体上涨30%起。3月上旬,腾讯云上调两款自研模型,其中Tencent HY2.0 Instruct涨幅达463%。3月18日,阿里云与百度智能云同日宣布AI算力涨价,阿里云平头哥真武810E等算力卡产品涨价5%到34%,文件存储产品CPFS智算版上涨30%,百度智能云的AI算力相关服务也上调了5%到30%,新价格统一从4月18日起生效。

此轮涨价并非厂商的“默契”,直接诱因是AI智能体的爆发式应用。一位业内人士解释,在DeepSeek时代,大模型主要服务于对话,用户提问,模型回答,Token消耗是线性的。而现在AI智能体需要执行复杂的任务,模型思考的链路很长,还会进行大量的自我纠错、循环调用和工具使用,可以说,智能体每完成一次复杂操作,背后都是海量的Token在燃烧。

这就让Token的经济账算不过来了。

过去一段时间,大模型打出“价格战”,国内Token的成本极速下降,便宜甚至降到每百万Token几毛钱。百度千帆大模型平台产品负责人张婷喜欢把Token比作“乐高积木”,每一块积木本身没有意义,但按正确顺序拼在一起,就能搭出城堡和机械,“一般来说,让AI写一篇800字作文,大约消耗1000至1500个Token,换算成钱,按照百度千帆平台上主流模型的价格,1块钱可以让AI写大约1000篇800字作文。”

但张婷也解释了Token背后的账本:首先是硬件成本。一张高端GPU动辄几十万元,运行一个大模型需要几十甚至几百张GPU同时工作,高昂的电力成本也需要计算在内;其次是研发摊销,还有运维和安全——保证99.99%可用、做内容安全过滤,这些都有成本。

在“龙虾”的新语境里,复杂推理让不少用户单日调用费用高达数百元。智谱CEO张鹏就表示,“把Token价格回归到正常的商业价值是必然选择”。言下之意,经济账要重新算。当免费模式吸引的新增用户无法贡献收入,而算力成本又以指数级的速度飙升时,调整价格便成了必然。难怪业界笑称,有人在GitHub上给OpenClaw点了颗星,结果没过几天,自己用AI写周报的账单就从几毛钱涨到了几十元。

AI免费时代翻篇

大厂用“马具”管住Token成本

大模型集体涨价,意味着“AI免费时代”已基本翻篇。

对于调用Token的企业而言,成本的上涨是必然的。特别是对那些高频调用Token的中小AI创业公司而言,Token成本直接决定企业能不能活下去,大模型调用成本翻倍,一个月就是几十万元甚至几百万元的差距。

对于云厂商和大模型企业来说,涨价是迫不得已,但涨价也倒逼大厂们重新审视当下的困境:进入智能体时代,如何不让Token被白白浪费?不少互联网大厂都提到了一个新词——Harness Engineering(驾驭工程),这也是2026年初在硅谷流行的一种 AI 工程化新范式。

“大模型像一匹体能惊人、横冲直撞的野马,跑得快但不可控。”百度智能云相关负责人把Harness比作一套精良的“马具”,核心是为AI智能体构建运行环境、约束规则与反馈闭环,让 AI 可靠、自主地完成复杂工作,“有没有一套好的Harness,Token消耗可能差出数倍。”

“AI落地不只是算法题,更是工程题,”腾讯公司高级执行副总裁、云与智慧产业事业群总裁汤道生表示,在同样的模型能力下,不同的Harness的设计对实际使用效果与Token成本有很大的影响。

记者注意到,国内主流的互联网企业都已经开始采用Harness工程。百度最近发布的国产龙虾产品DuMate(搭子)就展示了这一能力,它原生内置安全沙箱,并配合“高危拦截”给AI装上“刹车”,通过Harness工程构建的执行框架让大模型能自主调用Word、Excel、PPT、浏览器等应用解决用户问题,并越用越聪明,成为能自主完成跨应用、跨文件任务的“AI 搭子”。火山引擎总裁谭待也确认,其“字节版龙虾”Arkclaw已使用Harness Engineering,“核心思路是框架和模型趋同进化”。

德勤《2026年企业AI现状》报告显示,尽管80%的受访企业部署了AI工具,但真正能规模化应用并产生显著商业价值的仅占15%。专家认为,Harness试图填补的,正是AI智能体从“能用”到“好用、可控、省钱”之间的巨大鸿沟,“未来谁能把这套’马具‘做得最轻量、最坚固,谁就能率先通往产业级 Agent 之路。”

关键词: 龙虾 调用 算法 大模型 智能体 token

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