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Kimi、Minimax 們的算力荒:智能白菜價,你買不到

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云廠商二十年"只降不升"鐵律被打破,AI算力集體漲價;Kimi、MiniMax輕資產(chǎn)模式承壓,上游火山引擎、阿里云傳導成本,下游用戶承受漲價與限流。"白菜價智能"的窗口期,可能比所有人想象的都短。

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本地蝦風險還是有點大,各家也上線了各種云端蝦。

Kimi出了K2.5,我第一時間開了Allegretto 套餐,199元/月的套餐,布局 KimiClaw 的最低配套餐,想試試Agent集群到底有多能打。MiniMax的Coding Plan也試了。

結(jié)果呢?Kimi隔三差五跳出“高峰時段算力不足”的提示,Agent任務跑到一半斷掉是家常便飯。MiniMax那邊更離譜,龍蝦部署上去,聊兩句就掉線,API動不動返回限速警告。

199塊買了一張算力排隊票。

翻了翻用戶群,吐槽聲不絕于耳,一個MiniMax用戶@客服:“今天已經(jīng)連續(xù)掉線了,聊2句就掉了?!笨头貜停航ㄗh您檢查本地網(wǎng)絡。另一個人貼出終端截圖,MiniMax API返回rate_limit_error,配圖是一張“賽博牛馬”的表情包:大哥,我就一個蝦,隔了5分鐘發(fā)了條消息,給我限速了。


小紅書上也是,基本都是勸下車的。

簡單來說就是,你花了錢,但算力不一定是你的。什么時候能用上,看運氣,因為高峰時期限速太嚴重了。

那邊的 Claude是動不動就限額,咱們這邊是動不動就限速。還是能工智人好,run 一天只需要倆饅頭。


不過算力緊缺這事兒早就不新鮮了,2月10日,Kimi因算力告急宕機,官方回應堪稱行為藝術:“嗯,正在找算力。要不先用DeepSeek?!?/p>

一家融了超20億美元、手握100億現(xiàn)金的公司,在自家產(chǎn)品最火的時候讓用戶去用競品。

DeepSeek自己也沒好到哪去——2月28日、3月5日接連大規(guī)模宕機,服務器繁忙。

2026年春天,國產(chǎn)AI集體進入了“用不了”時代。

算力基建,提前兌現(xiàn)

直覺上,“算力荒”好像是禁令的鍋。這個有道理,但不精確。

禁令是背景板,DeepSeek和Qwen這些模型本身就在資源約束下設計,MoE架構(gòu)天然省算力。Kimi總裁張予彤之前在達沃斯說得很直白:僅用美國頂尖實驗室1%的資源,做出了全球領先的開源模型。

真正擊穿基礎設施的,是Agent。

Chatbot是一問一答,算力消耗線性可預測。Agent完全不同——一個任務背后可能觸發(fā)幾十上百次模型調(diào)用:規(guī)劃、拆解、執(zhí)行、反思、糾錯,每一步都過模型。長上下文持續(xù)占顯存,工具調(diào)用讓GPU空轉(zhuǎn)。

Chatbot時代GPU就好像餐廳服務員,一桌客人上完菜就去下一桌。Agent時代,服務員全程陪同,從點菜到結(jié)賬,思考菜單的時候也不能走。同樣數(shù)量的服務員,能服務的桌數(shù)斷崖式下降。

粗略計算的話,Chatbot單輪對話消耗約1,000到3,000個token。Agent做一個完整任務——比如用龍蝦跑一次深度研究——要經(jīng)歷感知、規(guī)劃、執(zhí)行、反思等多個循環(huán),中等復雜度輕松吃掉10萬token,復雜任務到百萬級。

有開發(fā)者報告單次OpenClaw運行燒掉了800萬token。再疊加K2.5 Thinking這類推理鏈模型,思考過程本身的隱藏token能把成本再放大10到30倍。保守估計,從chatbot到Agent,單次任務算力消耗放大30到100倍,極端場景1,000倍以上。

Deloitte的研究點出了一個宏觀悖論:過去兩年token單價降了280倍,但企業(yè)AI賬單反而飆升——推理成本降了1,000倍,需求增長了10,000倍。

問題是,Kimi和MiniMax自己并不擁有GPU。

從財報上看,MiniMax固定資產(chǎn)開支都極低,Kimi 雖然還沒上市但情況也類似,算力幾乎全部來自第三方云服務——輕資產(chǎn)模式,跟OpenAI自建數(shù)據(jù)中心完全不同。

Kimi背后是火山引擎和阿里云雙軌供應:火山引擎從2023年起獨家提供訓練和推理方案,后來阿里投了月之暗面8億美元,其中一部分直接以阿里云算力結(jié)算,楊植麟公開給阿里云“代言”。

MiniMax更復雜,阿里云、騰訊云、火山引擎都是它的供應商,早期招標會上三家殺到2折競價。


誰也沒想到,隨著龍蝦到來,token 需求的爆發(fā)來得如此之快。

Agent來了之后,價格戰(zhàn)的邏輯跑不通了。“以后”變成了“現(xiàn)在”:未來緩慢補充基建的時間瞬間消失。

用戶在罵Kimi卡的時候,Kimi可能也在罵火山引擎和阿里云卡。算力荒是從芯片到云服務到模型公司到用戶的四層傳導,Kimi和MiniMax站在最下游,承受每一層壓力的疊加。

上游扛得住嗎?

信號已經(jīng)出現(xiàn)了。

今年3月,國內(nèi)云廠商開始集體調(diào)價——AI算力和存儲產(chǎn)品價格上漲,漲幅從個位數(shù)到30%以上不等。優(yōu)刻得直接開啟全系漲價。

海外也不例外,AWS和谷歌云在部分產(chǎn)品上試水調(diào)價。SK海力士公開表示2026年存儲芯片持續(xù)漲價已成定局,DRAM庫存僅剩約4周。

持續(xù)二十年的“云服務只降不升”鐵律,被AI需求擊穿了。

漲價的邏輯不復雜。

云廠商們過去一年瘋狂擴建AI算力基礎設施,資本開支動輒數(shù)百億量級,但AI業(yè)務本身的利潤率還很薄,遠不夠覆蓋基建投入。

Token調(diào)用量在指數(shù)級增長——2026年2月國內(nèi)主流大模型日均消耗合計約180萬億——但賣Token的收入增速追不上建數(shù)據(jù)中心的花錢速度。漲價,不是云廠商貪心,是供應鏈漲價的無奈之舉。

更棘手的是設備折舊。

AWS、Google Cloud、Azure三家在2023-2024年統(tǒng)一把服務器折舊年限從3-4年延長到了6年,集體節(jié)省了約180億美元的年度折舊開支。

但NVIDIA的芯片迭代周期只有18-24個月——你今天花幾千億建的數(shù)據(jù)中心,里面的GPU可能兩年后就不是最優(yōu)選擇了,折舊卻要攤6年。

Satya Nadella自己都說:“我不想在一代芯片上背四五年的折舊?!?/p>

看一眼算力市場的格局。

火山引擎憑借豆包以日均63萬億Token領跑,拿下公有云大模型調(diào)用量49.2%的份額,幾乎一家占了半壁江山。

阿里云日均32萬億排第二,騰訊元寶28萬億、DeepSeek 22萬億緊隨其后。

但調(diào)用量第一和營收第一不是同一家——按Omdia統(tǒng)計,阿里云以35.8%營收份額穩(wěn)居AI云市場第一,超過第二到第四名總和。

火山贏在“輕”,阿里贏在“重”。

Kimi和MiniMax的算力命脈就握在這兩家手里。

MiniMax上市后資本市場對Token增長狂熱追捧——M2.5發(fā)布首周調(diào)用量暴漲至3.07萬億Token——但每一個Token背后都是真實的推理成本。

MiniMax 2025年全年營收不足8000萬美元,經(jīng)調(diào)整凈虧損2.5億,毛利率剛爬到25%。上游一漲價,這個剛轉(zhuǎn)正的毛利隨時可能被吃掉。

這些問題反映到C端,只有一個結(jié)果:繼續(xù)承受漲價或限流。

Kimi配置最低的Allegretto套餐已經(jīng)199元/月,幾乎和包含Co-work以及Claude Code的Claude Pro同價了。如果繼續(xù)漲價,我們所說的“白菜價”智能,就真的不存在了。

截至文章發(fā)布前,老虎證券剛剛發(fā)布消息,月之暗面已經(jīng)開始考慮赴港上市。

那Kimi就需要正面回答這個問題了:是繼續(xù)租算力還是自己買設備,是保利潤率還是保用戶。

MiniMax已經(jīng)站在聚光燈下,每一季財報都是照妖鏡。Kimi 本來手握 100 億的賬上資金,至少短期不用受到資本市場的審視,但剛好今天,就傳出了 Kimi 赴港上市的傳聞。


如果傳聞是真的,那么 Kimi和 MiniMax 們真的需要考慮一個問題,到底是保用戶還是保利潤率。

隨著漲價鏈條的傳遞,大模型們被“兩頭堵”的可能性,已經(jīng)驟然提升。

2026年,Agent改變了算力的需求曲線。便宜的智能沒變貴,使用智能的方式變了,資源出現(xiàn)了擠兌。

漲價什么時候會停?

短期內(nèi)恐怕看不到。

Agent的需求曲線還在陡峭的上升期——Kimi K2.5剛上線不到一個月,收入就超過了2025年全年;MiniMax M2.5發(fā)布首周Token消耗量超過三家競品之和。

多Agent并行、長上下文推理、編程場景的爆發(fā)才剛剛開始,每一個新場景打開都意味著Token消耗量再上一個臺階。

而供給側(cè)的擴容周期是以年為單位的——數(shù)據(jù)中心從規(guī)劃到投產(chǎn)至少18個月,芯片禁令下國產(chǎn)替代的產(chǎn)能爬坡更慢。需求按周增長,供給按年追趕,中間的剪刀差就是漲價和限流的空間。

更深層的變化是,中國的云廠商們可能正在被迫進入一個全新的重資產(chǎn)設備周期。

過去二十年,云計算的敘事是“輕”——彈性伸縮、按需付費、用多少買多少。

但Agent時代的算力需求把這個敘事翻了過來。阿里宣布三年投入3800億建AI基礎設施,字節(jié)在火山引擎上的算力部署同樣激進。

這些投入一旦啟動就停不下來——你今天不建,明天的Token就沒地方跑;但建了之后,折舊攤銷會在未來五到十年持續(xù)壓在利潤表上。

這很像二十年前電信運營商鋪3G/4G網(wǎng)絡的周期:需求爆發(fā)倒逼巨額基建,基建倒逼漲價或補貼退坡,最終整個行業(yè)的利潤結(jié)構(gòu)被重塑。

當年中國移動、中國聯(lián)通經(jīng)歷的資本開支競賽,今天可能在阿里云、火山引擎身上重演。

區(qū)別在于,電信行業(yè)有牌照壁壘和政策保護,云廠商沒有。

對于站在鏈條最下游的Kimi和MiniMax們來說,這意味著算力成本不會回到價格戰(zhàn)時代的地板價了。

對于用199元套餐跑龍蝦的你和我來說,這意味著“便宜好用的AI”這個窗口期,可能比所有人想象的都要短。

本文來自公眾號:象先志 作者:阿卡

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