全球云計算市場迎來重大價格調整，曾經維持近十年價格穩定甚至周期性降價的云服務行業出現實質性提價。

AWS價格上調約15%

AWS實施了對其EC2機器學習容量塊（Capacity Blocks for ML）服務的價格上調。根據定價頁面更新，這些用于大規模機器學習訓練的GPU實例價格普遍上漲約15%，例如p5e.48xlarge類型實例每小時費用從約34.61美元提高到約39.80美元。此次調整覆蓋多個區域和實例類型，主要影響AI推理與訓練相關的算力計費。 

這次漲價沒有通過傳統新聞稿宣布，而是悄然反映在AWS的定價變更中 —— 此次舉措被市場視為AWS在面臨成本上升和資源稀缺雙重壓力下對定價策略的重要調整。 

谷歌云緊隨AWS調價步伐

谷歌云將從今年5月起對部分基礎服務價格進行調整。此次調價范圍包括全球Google Cloud核心服務、CDN Interconnect（內容分發網絡互聯）、Peering（對等互聯）以及AI與計算基礎設施服務。 

具體來看，數據傳輸費用表現尤為引人注目：北美地區單位數據傳輸費率由0.04美元/每GiB提高至約0.08美元，漲幅接近100%；歐洲地區從0.05美元上調至0.08美元，漲幅約60%；亞洲地區則從0.06美元上調至約0.085美元，漲幅約42%。 

谷歌云方面表示，此次價格調整旨在使收費更貼合服務的性能與價值，同時應對上游硬件與運營成本的結構性上升。 

隨著AI應用大規模擴展和算力資源短缺加劇，行業兩大重量級云服務商AWS、谷歌云相繼宣布將在關鍵產品和服務上提價，標志著云服務定價策略進入新階段。 

結構性成本增長

此次云服務漲價并非孤立事件，而是受AI產業快速擴張和算力供需矛盾加劇的共同驅動。生成式AI、深度學習訓練等工作負載對GPU、網絡和數據傳輸資源的需求大幅增長，使得這些資源在市場上變得更加稀缺。 同時，全球硬件價格、能源成本和數據中心運營費用持續攀升，傳統的“規模效應降價”規律難以抵消結構性成本增長。

這使得云服務商不得不將部分成本向終端客戶傳導，以維持運營與利潤水平。 漲價趨勢已從芯片和存儲等上游環節逐步傳導到CPU、網絡及云服務本身，AI相關云資源有望成為未來云服務定價的核心焦點。 

從行業層面看，這次調價具有象征性意義：一方面，打破了云計算服務長期以來“只降不升”的市場慣例；另一方面，它預示著云服務行業正在從單純的價格競爭走向價值競爭與資源稀缺定價機制。 如果AWS和谷歌云在調價后未引發大規模客戶流失，市場普遍預期其他云服務商（包括 Azure、阿里云等）也可能在未來陸續調整價格策略。