Steigende KI-Nachfrage und höhere Lieferkettenkosten führen zu Preiserhöhungen bei Alibaba Clouds Rechenleistungs- und Speicherprodukten um bis zu 34 %

BroadChain18.03.2026, 13:45

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Zusammenfassung

Alibaba Cloud hat aufgrund der stark gestiegenen KI-Nachfrage und steigender Lieferkettenkosten eine Preiserhöhung für ausgewählte Rechenleistungs- und Speicherprodukte angekündigt, die sich bis zu 34 % belaufen kann. So verteuern sich Rechenkarten mit Chips von Pingtouge um 5–34 %, während die Dateispeicherlösung CPFS (Intelligente Berechnungsversion) um 30 % teurer wird. Der Hintergrund dieser Preisanpassung ist vor allem die zunehmende Markteinführung von Large Language Models (LLMs), wodurch die Nachfrage nach Rechenkapazitäten stark angestiegen ist. Die Geschäftsentwicklung der „Bailian“-Plattform von Alibaba Cloud erreichte dabei einen neuen Rekord, was zu einer Knappheit an Rechenressourcen geführt hat; das Unternehmen priorisiert daher aktuell die stabile Versorgung von KI-bezogenen Geschäftsaktivitäten.

BroadChain erfuhr, dass Alibaba Cloud am 18. März eine Preisanpassung bekannt gab. Aufgrund der anhaltend weltweit steigenden KI-Nachfrage und höherer Kosten in der Lieferkette werden die Preise für bestimmte KI-Rechenleistungs- und Speicherprodukte angehoben – teilweise um bis zu 34 Prozent.

Konkret liegen die Preiserhöhungen für Rechenkartenprodukte auf Basis von Chips wie dem Tongyi Lab Zhenwu 810E zwischen 5 und 34 Prozent; die Dateispeicherlösung CPFS (Intelligent Computing Edition) wird um 30 Prozent teurer.

Eine mit der Materie vertraute Quelle verrät, dass neben den Lieferkettenkosten ein weiterer wesentlicher Grund für die Preiserhöhung der „massive Anstieg des Token-Volumens“ ist.

Mit der raschen Verbreitung von Großmodell-Anwendungen verzeichnete Alibabas MaaS-Plattform „Bailian“ im ersten Quartal 2026 das historisch höchste Geschäftswachstum. Dies führte zu einer anhaltend hohen Auslastung der zugrundeliegenden Rechenressourcen.

Um der knappen Ressourcenlage zu begegnen, priorisiert Alibaba Cloud die begrenzten KI-Rechenkapazitäten derzeit für tokenbezogene Geschäftsaktivitäten. Ziel ist es, die Stabilität von Inferenz- und Abfrageprozessen bei Großmodellen sicherzustellen.