2026 年 1 月，全球云计算市场迎来重大价格调整，曾经维持近十年价格稳定甚至周期性降价的云服务行业出现实质性提价。
随着 AI 应用大规模扩展和算力资源短缺加剧，行业两大重量级云服务商 AWS、谷歌云相继宣布将在关键产品和服务上提价，标志着云服务定价策略进入新阶段。
AWS 首当其冲：AI 算力服务价格上调约 15%
1 月中旬，AWS 实施了对其 EC2 机器学习容量块（Capacity Blocks for ML）服务的价格上调。
根据定价页面更新，这些用于大规模机器学习训练的 GPU 实例价格普遍上涨约15%，例如 p5e.48xlarge 类型实例每小时费用从约 34.61 美元提高到约 39.80 美元。此次调整覆盖多个区域和实例类型，主要影响 AI 推理与训练相关的算力计费。
这次涨价没有通过传统新闻稿宣布，而是悄然反映在 AWS 的定价变更中。
此次举措被市场视为 AWS 在面临成本上升和资源稀缺双重压力下对定价策略的重要调整。
谷歌云紧随其后：数据传输等服务费率大幅上调
紧随 AWS 调价步伐，谷歌云于 1 月 27 日正式官宣将从 2026 年 5 月起对部分基础服务价格进行调整。
此次调价范围包括全球 Google Cloud 核心服务、CDN Interconnect（内容分发网络互联）、Peering（对等互联）以及 AI 与计算基础设施服务。
具体来看，数据传输费用表现尤为引人注目：
1）北美地区单位数据传输费率由每 GiB 0.04 美元提高至约 0.08 美元，涨幅接近100%；
2）欧洲地区从 0.05 美元上调至 0.08 美元，涨幅约60%；
3）亚洲地区则从 0.06 美元上调至约 0.085 美元，涨幅约42%。
谷歌云方面表示，此次价格调整旨在使收费更贴合服务的性能与价值，同时应对上游硬件与运营成本的结构性上升。
AI 算力需求激增与成本传导：涨价背后的深层逻辑
此次云服务涨价并非孤立事件，而是受AI 产业快速扩张和算力供需矛盾加剧的共同驱动。
生成式 AI、深度学习训练等工作负载对 GPU、网络和数据传输资源的需求大幅增长，使得这些资源在市场上变得更加稀缺。
同时，全球硬件价格、能源成本和数据中心运营费用持续攀升，传统的“规模效应降价”规律难以抵消结构性成本增长。
这使得云服务商不得不将部分成本向终端客户传导，以维持运营与利润水平。
涨价趋势已从芯片和存储等上游环节逐步传导到 CPU、网络及云服务本身，AI 相关云资源有望成为未来云服务定价的核心焦点。
定价周期可能重新开启
从行业层面看，这次调价具有象征性意义。
一方面，打破了云计算服务长期以来“只降不升”的市场惯例；另一方面，它预示着云服务行业正在从单纯的价格竞争走向价值竞争与资源稀缺定价机制。
如果 AWS 和谷歌云在调价后未引发大规模客户流失，市场普遍预期其他云服务商（包括 Azure、阿里云等）也可能在未来陆续调整价格策略。
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