本地虾风险还是有点大，各家也上线了各种云端虾。
Kimi出了K2.5，我第一时间开了Allegretto 套餐，199元/月的套餐，布局 KimiClaw 的最低配套餐，想试试Agent集群到底有多能打。MiniMax的Coding Plan也试了。
结果呢？Kimi隔三差五跳出“高峰时段算力不足”的提示，Agent任务跑到一半断掉是家常便饭。MiniMax那边更离谱，龙虾部署上去，聊两句就掉线，API动不动返回限速警告。
199块买了一张算力排队票。
翻了翻用户群，吐槽声不绝于耳，一个MiniMax用户@客服：“今天已经连续掉线了，聊2句就掉了。”客服回复：建议您检查本地网络。另一个人贴出终端截图，MiniMax API返回rate_limit_error，配图是一张“赛博牛马”的表情包：大哥，我就一个虾，隔了5分钟发了条消息，给我限速了。
小红书上也是，基本都是劝下车的。
简单来说就是，你花了钱，但算力不一定是你的。什么时候能用上，看运气，因为高峰时期限速太严重了。
那边的 Claude是动不动就限额，咱们这边是动不动就限速。还是能工智人好，run 一天只需要俩馒头。
不过算力紧缺这事儿早就不新鲜了，2月10日，Kimi因算力告急宕机，官方回应堪称行为艺术：“嗯，正在找算力。要不先用DeepSeek。”一家融了超20亿美元、手握100亿现金的公司，在自家产品最火的时候让用户去用竞品。DeepSeek自己也没好到哪去——2月28日、3月5日接连大规模宕机，服务器繁忙。
2026年春天，国产AI集体进入了“用不了”时代。
算力基建，提前兑现
直觉上，“算力荒”好像是禁令的锅。这个有道理，但不精确。
禁令是背景板，DeepSeek和Qwen这些模型本身就在资源约束下设计，MoE架构天然省算力。Kimi总裁张予彤之前在达沃斯说得很直白：仅用美国顶尖实验室1%的资源，做出了全球领先的开源模型。
真正击穿基础设施的，是Agent。
Chatbot是一问一答，算力消耗线性可预测。Agent完全不同——一个任务背后可能触发几十上百次模型调用：规划、拆解、执行、反思、纠错，每一步都过模型。长上下文持续占显存，工具调用让GPU空转。
Chatbot时代GPU就好像餐厅服务员，一桌客人上完菜就去下一桌。Agent时代，服务员全程陪同，从点菜到结账，思考菜单的时候也不能走。同样数量的服务员，能服务的桌数断崖式下降。
粗略计算的话，Chatbot单轮对话消耗约1,000到3,000个token。Agent做一个完整任务——比如用龙虾跑一次深度研究——要经历感知、规划、执行、反思等多个循环，中等复杂度轻松吃掉10万token，复杂任务到百万级。
有开发者报告单次OpenClaw运行烧掉了800万token。再叠加K2.5 Thinking这类推理链模型，思考过程本身的隐藏token能把成本再放大10到30倍。保守估计，从chatbot到Agent，单次任务算力消耗放大30到100倍，极端场景1,000倍以上。
Deloitte的研究点出了一个宏观悖论：过去两年token单价降了280倍，但企业AI账单反而飙升——推理成本降了1,000倍，需求增长了10,000倍。
问题是，Kimi和MiniMax自己并不拥有GPU。
从财报上看，MiniMax固定资产开支都极低，Kimi 虽然还没上市但情况也类似，算力几乎全部来自第三方云服务——轻资产模式，跟OpenAI自建数据中心完全不同。Kimi背后是火山引擎和阿里云双轨供应：火山引擎从2023年起独家提供训练和推理方案，后来阿里投了月之暗面8亿美元，其中一部分直接以阿里云算力结算，杨植麟公开给阿里云“代言”。MiniMax更复杂，阿里云、腾讯云、火山引擎都是它的供应商，早期招标会上三家杀到2折竞价。
谁也没想到，随着龙虾到来，token 需求的爆发来得如此之快。
Agent来了之后，价格战的逻辑跑不通了。“以后”变成了“现在”：未来缓慢补充基建的时间瞬间消失。
用户在骂Kimi卡的时候，Kimi可能也在骂火山引擎和阿里云卡。算力荒是从芯片到云服务到模型公司到用户的四层传导，Kimi和MiniMax站在最下游，承受每一层压力的叠加。
上游扛得住吗？
信号已经出现了。今年3月，国内云厂商开始集体调价——AI算力和存储产品价格上涨，涨幅从个位数到30%以上不等。优刻得直接开启全系涨价。海外也不例外，AWS和谷歌云在部分产品上试水调价。SK海力士公开表示2026年存储芯片持续涨价已成定局，DRAM库存仅剩约4周。持续二十年的“云服务只降不升”铁律，被AI需求击穿了。
涨价的逻辑不复杂。云厂商们过去一年疯狂扩建AI算力基础设施，资本开支动辄数百亿量级，但AI业务本身的利润率还很薄，远不够覆盖基建投入。Token调用量在指数级增长——2026年2月国内主流大模型日均消耗合计约180万亿——但卖Token的收入增速追不上建数据中心的花钱速度。涨价，不是云厂商贪心，是供应链涨价的无奈之举。
更棘手的是设备折旧。AWS、Google Cloud、Azure三家在2023-2024年统一把服务器折旧年限从3-4年延长到了6年，集体节省了约180亿美元的年度折旧开支。但NVIDIA的芯片迭代周期只有18-24个月——你今天花几千亿建的数据中心，里面的GPU可能两年后就不是最优选择了，折旧却要摊6年。
Satya Nadella自己都说：“我不想在一代芯片上背四五年的折旧。”
看一眼算力市场的格局。火山引擎凭借豆包以日均63万亿Token领跑，拿下公有云大模型调用量49.2%的份额，几乎一家占了半壁江山。阿里云日均32万亿排第二，腾讯元宝28万亿、DeepSeek 22万亿紧随其后。但调用量第一和营收第一不是同一家——按Omdia统计，阿里云以35.8%营收份额稳居AI云市场第一，超过第二到第四名总和。火山赢在“轻”，阿里赢在“重”。
Kimi和MiniMax的算力命脉就握在这两家手里。MiniMax上市后资本市场对Token增长狂热追捧——M2.5发布首周调用量暴涨至3.07万亿Token——但每一个Token背后都是真实的推理成本。MiniMax 2025年全年营收不足8000万美元，经调整净亏损2.5亿，毛利率刚爬到25%。上游一涨价，这个刚转正的毛利随时可能被吃掉。
这些问题反映到C端，只有一个结果：继续承受涨价或限流。Kimi配置最低的Allegretto套餐已经199元/月，几乎和包含Co-work以及Claude Code的Claude Pro同价了。如果继续涨价，我们所说的“白菜价”智能，就真的不存在了。
截至文章发布前，老虎证券刚刚发布消息，月之暗面已经开始考虑赴港上市。那Kimi就需要正面回答这个问题了：是继续租算力还是自己买设备，是保利润率还是保用户。MiniMax已经站在聚光灯下，每一季财报都是照妖镜。Kimi 本来手握 100 亿的账上资金，至少短期不用受到资本市场的审视，但刚好今天，就传出了 Kimi 赴港上市的传闻。
如果传闻是真的，那么 Kimi和 MiniMax 们真的需要考虑一个问题，到底是保用户还是保利润率。随着涨价链条的传递，大模型们被“两头堵”的可能性，已经骤然提升。
写在最后
2026年，Agent改变了算力的需求曲线。便宜的智能没变贵，使用智能的方式变了，资源出现了挤兑。
涨价什么时候会停？短期内恐怕看不到。Agent的需求曲线还在陡峭的上升期——Kimi K2.5刚上线不到一个月，收入就超过了2025年全年；MiniMax M2.5发布首周Token消耗量超过三家竞品之和。多Agent并行、长上下文推理、编程场景的爆发才刚刚开始，每一个新场景打开都意味着Token消耗量再上一个台阶。而供给侧的扩容周期是以年为单位的——数据中心从规划到投产至少18个月，芯片禁令下国产替代的产能爬坡更慢。需求按周增长，供给按年追赶，中间的剪刀差就是涨价和限流的空间。
更深层的变化是，中国的云厂商们可能正在被迫进入一个全新的重资产设备周期。过去二十年，云计算的叙事是“轻”——弹性伸缩、按需付费、用多少买多少。但Agent时代的算力需求把这个叙事翻了过来。阿里宣布三年投入3800亿建AI基础设施，字节在火山引擎上的算力部署同样激进。这些投入一旦启动就停不下来——你今天不建，明天的Token就没地方跑；但建了之后，折旧摊销会在未来五到十年持续压在利润表上。
这很像二十年前电信运营商铺3G/4G网络的周期：需求爆发倒逼巨额基建，基建倒逼涨价或补贴退坡，最终整个行业的利润结构被重塑。当年中国移动、中国联通经历的资本开支竞赛，今天可能在阿里云、火山引擎身上重演。区别在于，电信行业有牌照壁垒和政策保护，云厂商没有。
对于站在链条最下游的Kimi和MiniMax们来说，这意味着算力成本不会回到价格战时代的地板价了。对于用199元套餐跑龙虾的你和我来说，这意味着“便宜好用的AI”这个窗口期，可能比所有人想象的都要短。
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