作者：克洛德，深潮 TechFlow

深潮导读： 台积电 Q1 营收 359 亿美元超预期，资本支出推向 560 亿美元上限，魏哲家直言 AI 需求「极为强劲」、供不应求将至少延续到 2027 年。与此同时，SemiAnalysis 数据显示 H100 一年期租金从去年 10 月的 1.70 美元/小时飙升至今年 3 月的 2.35 美元，涨幅近 40%。中国 Token 日调用量两年增长超千倍，腾讯云、阿里云、百度智能云年内多轮涨价。从芯片制造到 GPU 租赁再到模型调用，AI 基础设施全链条进入涨价周期。

算力荒不再是预测，而是正在发生的事实。

4 月 16 日，台积电在 Q1 法说会上给出了迄今最明确的供应时间线：AI 芯片供不应求将至少持续到 2027 年。同一天，财联社援引多位算力业内人士报道，英伟达 H100 系列 GPU 租金自去年 10 月以来上涨约 20%-30%，H 系列整体「无货」，2026 年 9 月前所有即将上线的 Blackwell 产能已被预订一空。

台积电：AI 需求「极为强劲」，建厂需 2-3 年，没有捷径

台积电 Q1 营收按美元计达 359 亿美元，同比增长超 40%，略超公司指引上限。高性能计算（HPC）业务环比增长 20%，占总营收的 61%，是推动业绩的核心引擎。

更关键的信号来自资本支出。台积电将 2026 年全年资本预算推向此前 520 亿至 560 亿美元指引区间的上限，即接近 560 亿美元。这一数字超过公司过去三年资本支出总额 1010 亿美元的一半以上。

台积电董事长兼 CEO 魏哲家在电话会上对资本支出上调的解释只有一句话：「需求极为强劲，尤其是高性能计算与人工智能应用。我们全力加速、提前采购设备，但供应依旧紧张。」

摩根大通分析师在电话会上直接追问供应紧张会持续多久？魏哲家的回答同样直接：新建一座晶圆厂需要 2-3 年，建厂、产能爬坡都需要时间，按当前进度，预计至少到 2027 年都将持续供应紧张。他反复强调的一句话是「没有捷径。」

为应对需求缺口，台积电宣布了一轮罕见的 3 纳米全球扩产计划。历史上，台积电在某一工艺节点达到目标产能后通常不再新增产能，但这次破例了：台南科学园区新增一座 3 纳米厂（2027 年上半年量产）；美国亚利桑那第二工厂采用 3 纳米工艺（2027 年下半年量产）；日本第二工厂规划 3 纳米（2028 年量产）。此外，台湾现有 5 纳米设备正在改造转用于 3 纳米产能。

魏哲家表示，台积电对 AI 大趋势「坚信不疑」，预计未来三年资本支出将显著高于过去三年。公司对 2026 年全年营收指引为同比增长超 30%。、

H100 租金半年飙涨，H 系列全线「无货」

台积电在上游确认产能瓶颈的同一天，下游 GPU 租赁市场的数据印证了需求的真实强度。

半导体研究机构 SemiAnalysis 本月发布的 H100 一年期租赁价格指数显示，H100 一年期合同价格从 2025 年 10 月的每 GPU 每小时 1.70 美元飙升至 2026 年 3 月的 2.35 美元，涨幅近 40%。这一指数基于对超过 100 个市场参与者的月度调研，涵盖 Neocloud 服务商、算力买卖双方。

财联社采访的多位国内算力业内人士给出的涨幅略低于 SemiAnalysis 的全球数据，但方向一致，「H100 租金涨幅大概在 20%-30%」。具体价位上，H100 含机柜的月租已从此前低点的四五万元回升至八九万元。不只 H100，H 系列整体租金出现普涨。

据 SemiAnalysis 调研，被询问的 GPU 供应商中有一半称 H 系列「无货」，大部分供应商表示没有即将到期的 H 卡可供转租，部分 H100 合同的续费期限长达 4 年。2026 年 8 至 9 月之前所有即将上线的 Blackwell 系列产能也已被全部预订。

云厂商集体涨价，成本压力沿链条上传

Token 供不应求的直接后果是云厂商和模型厂商集体涨价。

3 月 11 日，腾讯云宣布混元系列模型涨价，输入输出价格涨幅普遍在 4 倍以上。3 月 18 日，阿里云公告 AI 算力、存储等产品最高涨价 34%。同日，百度智能云 AI 算力产品上调约 5%-30%。智谱年内也已三次宣布提价。

4 月涨价潮仍在延续。腾讯云于 4 月 9 日宣布 5 月 9 日起 AI 算力相关产品刊例价统一上调 5%；阿里云 4 月 15 日公布百炼平台部分模型服务涨价 2%-7%，5 月 15 日起生效。

一位算力供应链人士向财联社指出了一个重要的价格传导逻辑：「国内大厂租服务器过去，变成直接卖模型或者 Token，这个价格涨幅是好几倍的。所以对比下来硬件 20%-30%的涨幅不算多，还是因为供不应求、严重缺货。」

7000 亿美元资本支出追逐有限产能，供需失衡短期难解

将台积电的供应端约束和 GPU 市场的需求端数据放在一起，AI 算力荒的结构性成因就很清晰：需求增速远超产能扩张速度，而新增产能的交付周期又以年计。

在需求端，四大超级云厂商（Alphabet、Microsoft、Meta、Amazon）2026 年资本支出合计指引接近 7000 亿美元，较 2025 年增长超 60%。英伟达在 GPU 市场的份额约为 85%-90%，这意味着绝大部分支出最终都指向英伟达的芯片，而英伟达的芯片又几乎全部由台积电代工。

在供应端，台积电 560 亿美元的资本支出已是历史最高水平，但新建晶圆厂从动工到量产需要 2-3 年，产能爬坡还需要 1-2 年。2 纳米工艺刚于 2025 年 Q4 进入量产，3 纳米的全球扩产计划最早也要 2027 年上半年才能贡献增量。

这一供需时间差决定了，至少到 2027 年，AI 算力的定价权将持续掌握在供应方手中。对下游而言，GPU 租金上行、云服务涨价、模型调用成本上升的趋势短期内看不到逆转迹象。对上游的台积电、英伟达以及 HBM 内存厂商（三星、SK 海力士）而言，这是一段确定性极高的增长窗口。