深度:由「轻」变「重」,是阿里在AI时代的宿命
来源:36kr 2 小时前

2025 年 2 月,当阿里 CEO 吴泳铭宣布「3800 亿元的 AI 和云计算基础设施」投资计划的时候,恐怕谁也没有想到:一年半之后,资金实力依旧雄厚的阿里巴巴,会通过面向资本市场进行新股配售的方式进行融资,从而投入到 AI 之中。

但现实是,这件事不仅发生了,而且阿里一出手就是 800 亿港元的融资额。

具体来说,阿里在 2026 年 8 月 23 日和 24 日 的公告中表示,计划向国境外的一批机构投资者,配售 7.1 亿股新股,每股 112.7 港元,募资 800 亿港元;配售所得款项净额将 100% 用于投资全栈 AI 能力,加强 AI 基础设施建设,进一步巩固阿里在 AI 领域的领先地位。

这是阿里自 2019 年登陆港交所以来的首次股权配售,也是香港资本市场历史上规模最大的主要后续发行交易——而且,阿里并不缺钱,它账上还有 4745 亿人民币。

值得注意的是,随着上述配股计划披露,阿里港股股价在 8 月 24 日大跌近 10%——当天下午,阿里宣布蔡崇信和吴泳铭出资 1.2 亿港元联手增持。到了 8 月 25 日,多家媒体爆出,马云也连日增持阿里股票,额度已经超 6 亿港元。

一边配售,一边增持,阿里这一套组合拳下来,看似眼花缭乱——但其实底层逻辑只有一个,那就是:阿里巴巴正在以前所未有的力度全面押注 AI。

AI 赚钱,但资本开支更大

从阿里 8 月 20 日发布的财报来看,AI 正在全面成为阿里的叙事核心。

在这份截至 2026 年 6 月 30 日的 2027 财年 Q1 财报中,阿里巴巴实现单季营收 2689.53 亿元,同比增长9%,不仅超出市场普遍预期的 2685.20 亿元,也创下了近 11 个季度以来的最高同比增速。

利润方面,经调整 EBITA 同比下滑30% 至 273.29 亿元,但较上一季度 84% 的降幅已有明显改善。

如果细分来看,作为阿里巴巴的基本盘,大电商板块表现并不突出,除了即时零售业务实现 45% 的同比增长之外,其他各个细分板块的营收表现都比较乏善可陈,该板块的总体营收增长仅为 3.5%。

对比来看,AI 则成为了阿里的核心增长引擎。

具体来看,在这一季度,阿里的 AI 云与算力服务收入达到 484.37 亿元,同比增长 45%;创 22 个季度新高,这其中增长的核心是 AI 相关产品的规模化落地;AI 相关产品收入达到 123.76 亿元,连续第 12 个季度保持三位数同比增长;年化收入已突破 495 亿元,占阿里云外部商业化收入的比例从约 30% 升至 35%。

其中,模型与应用服务(含 MaaS)的 ARR 超过 160 亿元,阿里预计,年底将突破 300 亿元。这一体量已接近独立大型业务板块,且增长势头稳健。

利润端的表现同样印证了规模效应带来的经营杠杆释放。本季度,阿里 AI 云与算力服务经调整 EBITA 从去年同期的 24.19 亿元增至 56.28 亿元,同比增长 133%,EBITA 利润率从过去的个位数百分比攀升至 11.60%。

财报电话会上,阿里巴巴 CEO 吴泳铭表示,阿里云对 AI 算力的投资回报确定性非常高。「按照阿里云目前 AI 产品的平均毛利水平,AI 算力的投入可以在三年之内回本,随着 AI 产品毛利率的提升,这个回报周期还可能往 2.5 年回本的方向去推进。」

这也回答了此前市场对阿里 AI 投入的一部分疑问。

今年 5 月,阿里管理层曾明确表示,原定未来三年投入至少 3800 亿元建设 AI 和云基础设施的计划还可能继续扩大。吴泳铭当时把利润率放在相对次要的位置,优先考虑市场份额和增长。这个选择需要一个前提:新增算力最终能够转成客户收入,并随着利用率提高转成利润。本季度财报至少给出了第一阶段的证据。

不过,AI 和云业务增长的另一面,则是阿里资本开支的急剧攀升。

一个让外界吃惊的数据是,在 2026 年二季度,阿里资本开支从上一季度的 200 多亿元跃升至676.78 亿元,同比增长75%。对此,阿里巴巴在财报中解释称,投入主要用于 AI 基础设施,随着 Agent 使用量激增,公司在 GPU 之外还需要大规模采购 CPU,同时叠加存储涨价、交付周期性等因素。

这个资本支出,虽然确实非常激进,但并不意外。

今年以来,在 AI 基础设施上加大投入已成为全球科技巨头的共识。就近期公布的财报来看,腾讯二季度资本开支约 528 亿元,同样处于高位;百度、字节同样在大规模囤积 AI 算力。全球范围内,微软、谷歌、亚马逊、Meta 四大巨头的季度资本开支总和已超过 500 亿美元,几乎全部指向 AI 基础设施。

不过,对于阿里来说,如此高强度的资本支出,某种程度上也为它后续的 800 亿股权融资计划埋下了伏笔。

全栈 AI 是阿里的必要战事

从外界角度来看,阿里巴巴这份财报的另一个最为明显的变化是组织架构的重构。

而重构的核心,依旧是 AI。

具体来说,从本季度开始,阿里将业务重新划分为四个板块:阿里巴巴电商集团、AI 云与算力服务、AI 实验室与应用以及所有其他。调整后,分散在不同体系中的云智能集团和平头哥被整合为 AI 云与算力服务;AI 模型实验室、千问消费者业务以及千问办公,则被整合为 AI 实验室与应用。

这其中一个更为明显的信号是过去散落在不同业务板块的模型、应用、云和芯片,被重新放进同一张 AI 版图,以全栈体系对外披露,阿里的AI底色正变得愈发清晰。

2024 年之前,阿里的核心叙事是「电商+云」。电商是现金牛,云是第二增长曲线。但在如今的的语境中,AI 已经渗透进阿里的每一个业务板块,并且在组织架构上被提到了和电商平起平坐、甚至是至高无上的位置。

芯片层,平头哥被正式并入 AI 云与算力服务,从「边缘」走向「中心」。真武 M890 芯片的超节点实例已上线规模化销售,下半年持续放量。吴泳铭透露,第二代国产芯片预计今年下半年流片,内部认为完全可以替代大规模模型训练。

模型层,阿里的 Qwen 系列全球下载量突破 30 亿次,衍生模型超 30 万个。8 月 3 日发布的Qwen3.8-Max 总参数 2.4 万亿,是 Qwen-Max 旗舰首次开源,编程能力全球第三、智能体能力全球第一。

更关键的是,阿里正在从单一的大语言模型,扩展为覆盖语言、图像、语音、视频、音乐的全模态体系——每一款都冲到了国际第一梯队。

应用层,千问 App 深度集成淘宝天猫,2.5 亿用户通过其智能体功能实现 AI 购物;千问办公开启公测,切入企业生产力赛道。

值得一提的是,阿里巴巴也大力加码 AI 办公市场。今年 7 月,阿里整合了 QoderWork、悟空、MuleRun 三款智能体产品,推出千问办公,将其作为面向 Agent 办公市场的核心产品。该产品在财报分部中获得独立位置,也反映出阿里对办公场景商业化的重视。

基础设施层,阿里云将大规模 AI 数据中心交付周期压缩至 100 天,AI 相关产品 ARR 突破 495 亿元,预计下季度接近 100 亿美元。

从芯片到云、从模型到应用,阿里已经搭建起了一条完整的全栈 AI 产业链。

对此,吴泳铭在财报会上解析到,全栈 AI 平台的商业模式,本质上是重资产的商业模式,因为现在看到的所有 AI 变现方式都建立在 AI 算力中心的基础上。这决定了资本开支必须先行,才能获得后续业务的增长。

对于 AI 商业化的终局,吴泳铭表示:大模型通过 API 调用商业化只是短期方式,是一种过渡性商业模式,绝对不是最终商业模式,随着 AI 的发展越来越接近 AGI,AI 将从提供模型能力走向参与研发、产品交付和业务运营,创造的价值远高于目前的 API 收入。

吴泳铭还强调:

前两年行业投资人一直在问 AI 的超级应用是什么,我们认为 AI 最大的超级应用就是以 AI 算力为核心的 AI 云平台。

从轻资产,走向重资产

站在阿里集团发展的整体面来观察,一个越来越值得重视的线索是:AI 在阿里业务体系中的重要性,得到了史无前例的强调。

其中一个典型的例证是投入强度的跃升。

除了让整个业界震惊的 677 亿元单季度资本开支之外,阿里二季度的研发费用 225 亿元,同比增长 50%,费用率从 6.1% 升至 8.4%;AI 实验室与应用分部单季亏损 139 亿元。

也就是说,在经调整 EBITA 同比下滑 30% 的同一个季度,为了推进 AI 发展,阿里的研发投入涨了五成,资本开支涨了七成左右。

不仅如此,按照三年 3800 亿元的 AI + 云投资计划,到目前为止,阿里已累计投入 1900 亿元;而按照目前的态势来看,3800 亿或许也不止于此。

对于这个投入力度,CFO 徐宏在电话会上明确表示,这是「纪律性投资」,阿里拥有更大的战略和财务灵活性,可以更加有纪律、持续地投资全栈 AI 能力。他反复强调的一个词是「ROIC 改善路径——不是盲目烧钱,而是有清晰回报预期的投入。

当然,阿里在战略重心上投入 AI 的另外一个关键点,是 AI 业务的全面战略调整以及吴泳铭本人的高度重视。

此前在 2026 年 3 月,阿里成立 Alibaba Token Hub(ATH)事业群,由 CEO 吴泳铭亲自挂帅;4 月,阿里成立集团技术委员会,吴泳铭亲自担任组长,周靖人、吴泽明、李飞飞入阵;6 月,合并通义大模型事业部与未来生活实验室,成立 Token Foundry 事业部,同样由吴泳铭直接负责。

从 ATH 到技术委员会到 Token Foundry,吴泳铭以 CEO 的身份,在不到半年时间里三次为 AI 组织架构亲自下场——这在阿里历史上并不多见。

从目前的整体业务布局上看,阿里的 AI 已经覆盖了从底层芯片到上层应用的完整链条,而且每一层都有实质性的商业化进展。

比如,在底层芯片层,平头哥已建成覆盖 GPU、CPU 的全栈自研体系,第二代国产芯片的目标是替代进口芯片承担大规模模型训练的任务。在模型层,Qwen 系列继续推进。在云层,阿里云收入收入增加的同时也正在向「智能体云」 转型。在应用层,千问 App 继续布局 C 段,而千问办公则整合三款智能体产品切入企业生产力赛道。

这样的布局,在整个中国 AI 科技领域中,确实是比较少见的。

那么,一个深思的问题是:在电商实现一直走轻资产路线的阿里,为什么要选择芯片、模型、云、应用四层同时推进的重资产全栈路线?

其核心逻辑,按照吴泳铭的说法,是「全栈 AI 平台的商业模式本质上是重资产商业模式」,所有 AI 变现都建立在算力中心之上,因此必须从底层芯片到上层应用形成闭环,才能在成本效率和商业化速度上建立优势。

从链条上来看,应用拉动调用、调用消耗 Token、Token 消耗算力,每一层的收入都在为下一层制造需求——这种全栈闭环的协同效应,确实是单一模型公司或单一云厂商难以复制的。

当然,这个逻辑背后,还有一个潜在的目标是:让 AI 更好地服务于阿里的业务增长。吴泳铭在电话会上多次强调 2030 年这个时间节点,他表示,算力紧缺格局至少持续到 2030 年,1000 亿美元外部云收入目标对应 2030 年。

这意味着,在阿里的事业中,它的 AI 战略不是一个季度、一年的短期博弈,而是一场至少持续五年的长期战役。在这场战役中,阿里最大的筹码不是某个单一产品或技术,也不是电商现金流+全栈 AI 的组合效应,而是它对于 AI 孤注一掷的决心。

只不过,AI 从前期布局、到应用落地、再到商业闭环,从来都不是一件容易之事。

从此前最为核心的算力红利,到开始爆发的模型红利,再到潜在的应用红利,包括阿里在内,所有角逐这场 AI 竞赛的玩家们,仍需要经历一个相当漫长的过程。

但无论如何,在经历了一系列组织调整和业务布局之后,阿里已经地义无反顾抛弃了原有的叙事逻辑,并且通过一场「配售 800 亿港元来发力 AI」的加码,将 AI 越来越清晰地定义为其未来几年叙事逻辑的绝对重心——对于阿里来说,这是一场绝对不能输、也绝对输不起的战争,而这场战争才刚刚开始。

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