Kimi、Minimax 們的算力荒：智能白菜價，你買不到

　　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：“今天已經連續掉線了，聊2句就掉了。”客服回復：建議您檢查本地網絡。另一個人貼出終端截圖，MiniMax API返回rate_limit_error，配是一張“賽博牛馬”的表情包：大哥，我就一個蝦，隔了5分鐘發了條消息，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。”一家融了超20億美元、手握100億現金的公司，在自家產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日接連大規模宕機，服務器繁忙。

　　2026年春天，國產AI集體進入了“用不了”時代。

　　算力基建，提前兌現

　　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幾十上百次模型調用：規劃、拆解、執行、反思、糾錯，每一步都過模型。長上下文持續占顯存，工具調用讓GPU空轉。

　　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，從點菜到結賬，思考菜單的時候也不能走。同樣數量的服務員，能服務的桌數斷崖式下降。

　　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——要經歷感知、規劃、執行、反思等多個循環，中等復雜度輕松吃掉10萬token，復雜任務到百萬級。

　　有開發者報告單次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——輕資產模式，跟OpenAI自建數據中心完全不同。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 需求的爆發來得如此之快。

　　Agent來了之后，價格戰的邏輯跑不通了。“以后”變成了“現在”：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?

　　信號已經出現了。今年3月，國內云廠商開始集體調價——AI算力和存儲產品價格上漲，漲幅從個位數到30%以上不等。優刻得直接開啟全系漲價。海外也不例外，AWS和谷歌云在部分產品上試水調價。SK海力士公開表示2026年存儲芯片持續漲價已成定局，DRAM庫存僅剩約4周。持續二十年的“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，資本開支動輒數百億量級，但AI業務本身的利潤率還很薄，遠不夠覆蓋基建投入。Token調用量在指數級增長——2026年2月國內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據中心的花錢速度。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年統一把服務器折舊年限從3-4年延長到了6年，集體節省了約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據中心，里面的GPU可能兩年后就不是最優選擇了，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。”

　　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。但調用量第一和營收第一不是同一家——按Omdia統計，阿里云以35.8%營收份額穩居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發布首周調用量暴漲至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，經調整凈虧損2.5億，毛利率剛爬到25%。上游一漲價，這個剛轉正的毛利隨時可能被吃掉。

　　這些問題反映到C端，只有一個結果：繼續承受漲價或限流。Kimi配置最低的Allegretto套餐已經199元/月，幾乎和包含Co-work以及Claude Code的Claude Pro同價了。如果繼續漲價，我們所說的“白菜價”智能，就真的不存在了。

　　截至文章發布前，老虎證券剛剛發布消息，月之暗面已經開始考慮赴港上市。那Kimi就需要正面回答這個問題了：是繼續租算力還是自己買設備，是保利潤率還是保用戶。MiniMax已經站在聚光燈下，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，已經驟然提升。

　　寫在最后

　　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，資源出現了擠兌。

　　漲價什么時候會停?短期內恐怕看不到。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。而供給側的擴容周期是以年為單位的——數據中心從規劃到投產至少18個月，芯片禁令下國產替代的產能爬坡更慢。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壓在利潤表上。

　　這很像二十年前電信運營商鋪3G/4G網絡的周期：需求爆發倒逼巨額基建，基建倒逼漲價或補貼退坡，最終整個行業的利潤結構被重塑。當年中國移動、中國聯通經歷的資本開支競賽，今天可能在阿里云、火山引擎身上重演。區別在于，電信行業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。