AI算力供不应求，模型分层定价能否维系杰文斯悖论？

2026年第二季度财报季成为AI算力紧缺的集中表态时刻。谷歌CEO桑达尔·皮查伊表示公司仍处于供给受限状态，视之为需求旺盛的积极信号；亚马逊CEO安迪·贾西则直言，即便今年投入2200亿美元资本开支，2026年和2027年的算力仍将无法满足全部需求，而2028年的预订需求已令人震惊；英伟达CEO黄仁勋则称Blackwell芯片销售「爆表」，云端GPU全面售罄。三大巨头的表态共同勾勒出一幅算力极度稀缺的图景。

在硬件层面，供给紧张正在向内存市场传导。HBM3e价格已上涨约20%，下一代HBM4的价格预计将在此基础上再度翻倍。然而，B200 GPU的现货租赁价格目前仍基本持平，显示出市场对短期供给预期的复杂判断。这种硬件成本的上行压力，正在成为模型定价策略调整的重要背景变量。

模型定价层面的分化已十分明显。Anthropic于7月24日推出Fable 5，定价每百万输出token 50美元，较此前的Opus 5翻倍，刷新高端市场天花板；谷歌Gemini旗舰版从1.5美元涨至12美元，四代累计涨幅达8倍。与此形成对比的是，OpenAI在Fable 5发布五天后将GPT-5.6 Luna价格下调80%，此举被解读为抢占市场份额的战略动作，或是成本端出现实质性突破的信号。

面对价格上行压力，AI实验室正押注于市场分层策略来维系杰文斯悖论的运转逻辑。所谓杰文斯悖论，是指效率提升导致资源消耗总量反而增加的现象，此前一直是AI时代降本增量的核心叙事。当前市场已形成清晰的三层结构：高端层以Fable 5和Opus 5为代表，价格是低价层的13倍，但智能水平仅高出约20%；中端层以GPT-5.6 Sol和Kimi K3为代表，以40%的成本提供96%的前沿智能；低价层则从GLM-5.2延伸至DeepSeek V4 Flash，以高端层1%至5%的价格提供84%的智能水平。

在分层格局下，路由层正成为连接用户与模型的战略基础设施。路由器负责将应用查询自动分配至最合适的模型，可内嵌于模型内部、集成于客户软件，或作为独立中间件存在。对于大型实验室而言，若无法在三个价格层级均有布局，便会在路由竞价中因价格劣势而出局。对于初创公司而言，机会在于在大型实验室无法经济性覆盖的某个价格节点上建立壁垒——DeepSeek V4 Flash以每百万token 0.03美元的定价，已成为这一策略可行性的现实证明。分层定价的最终目的，是让GPU总使用时长持续增长，从而让杰文斯悖论在算力涨价的冲击下依然成立。

要点

• 谷歌、亚马逊、英伟达三大巨头在2026年Q2财报季集体确认AI算力供不应求，需求旺盛态势预计延续至2028年。
• HBM3e内存价格已涨20%，HBM4预计翻倍，硬件成本上行正向模型定价传导，高端模型价格出现大幅上涨。
• 模型市场正形成高端、中端、低价三层结构，分层定价是维持GPU总消耗量增长、延续杰文斯悖论的核心机制。
• 路由层成为分层市场的关键基础设施，大型实验室需在三个层级均有布局，初创公司则可在大厂无法经济性覆盖的价格节点建立竞争壁垒。
• DeepSeek V4 Flash以每百万token 0.03美元的定价，证明了极低价格层级的商业可行性，对整个市场定价格局构成参照。