Enivia DeepSeek 宣布将在 7 月中旬调整 API 定价，与日常电费计算模式类似，正式引入峰谷定价机制。
价格调整
DeepSeek 的高峰时段定义为北京时间 9 点至 12 点、下午 14 点至 18 点，也就是工作日黄金时段。
高峰时段 DeepSeek V4 Pro 和 V4 Flash 的 API 价格翻倍。以旗舰模型 V4-Pro 为例，推理输出价格从平时的 6 元/百万 tokens 涨至高峰期的 12 元/百万 tokens。
与此同时，浙江省新的工商业分时电价也在 7 月 1 日正式生效，将下午 16 点至 23 点划为高峰时段。
算力的时间分布，本质上就是电力的时间分布。每个 Token 的流转背后都在烧电。
AI 的电费账单
大模型之所以开始转向「高峰期附加费用」的策略，是因为过去一年全球算力需求呈现出数倍量级的增幅，但供给端远远跟不上，供需缺口巨大。
根据权威研究机构 Gartner 的数据，2026 年全球数据中心用电量预计将达到 565 TWh，相比 2025 年的 447 TWh 净增 118 TWh。这一年暴增的耗电量，相当于荷兰全国一年的总用电量。
在这其中，AI 优化服务器的用电量从 95 TWh 暴涨至 175 TWh，增幅高达 84%。
Gartner 预测，到 2027 年，AI 服务器的用电量将正式超过传统服务器；到 2030 年，全球数据中心用电量将超过 1200 TWh，届时电网供电可能会面临巨大挑战。
英伟达 Blackwell 架构单颗 GPU 功耗已高达 1kW，比上一代 Hopper 足足多了 40%。OpenAI 在得克萨斯州建的“星际之门（Stargate）“数据中心，部署超过 40 万颗 GPU，电力需求最高 1.4 GW。
正如微软 CEO 之前在播客中提到：行业面临的最大问题已经不再是运算资源本身，而是电力能否足够快速地在有数据设施的地方完成搭建。
没有足够的电，几十亿买来的芯片只能在仓库里躺平。
算力的尽头是电力？
算力和传统工业负荷并不完全一样。
钢铁、水泥、化工等行业一旦开机，很多流程很难频繁中断，但 AI 任务内部存在明显差异。
在线问答、搜索、代码补全需要即时响应，但数据清洗、批量推理、视频转写、训练检查点等任务则具备一定延迟空间。这意味着数据中心并不一定只能被动消耗电力，也可以通过任务编排参与电网调节。
Nature Energy 的一篇论文显示，AI 数据中心可以通过软件控制系统，根据电网状态实时调整计算负载，从而成为具备电网友好能力的计算资源。
另一篇 2026 年的研究提出，传统电网规划把数据中心视为刚性负荷已经越来越不现实，具备时间和空间转移能力的 AI 负荷，可能帮助降低电网投资和运行成本，部分场景下降幅可达 3% 至 21%。
想象一下 AI 未来的计费方式
算力正在从互联网服务变成一种高度依赖能源系统的工业资源。
AI 行业最终会面对一张更完整的成本表：不只有 token，还有 GPU、电力、网络和运维。
未来大模型平台可能会出现更复杂的计费方式：高峰实时推理一个价格，低谷批处理一个价格；高优先级任务一个价格，可延迟任务另一个价格；固定地域调用一个价格，允许跨地域调度又是另一个价格。
到那时，AI 应用的成本优化就不再只是节省上下文 token，而是要把缓存、排队、地域、时段和任务优先级一起纳入架构设计。
DeepSeek 的峰谷定价未来或许不会是特例，而是 AI 基础设施进入成熟期的信号。
