阿里巴巴（纪要）：闪购 2 年目标万亿， AI+ 云 5 年目标七千亿

以下为海豚君整理的$阿里巴巴(BABA.US) FY26Q3 的财报电话会纪要，财报解读请移步《阿里：电商再沦陷，AI 才是大救星》

一、财报核心信息回顾

1. 股东回报：截至 2025 年 12 月 31 日，公司持有净现金 425 亿美元；若剔除 5 年期以上到期的债务，净现金头寸超过 600 亿美元，资产负债表实力为持续投资提供信心。

2. 业绩趋势：合并口径总收入 2848 亿元；剔除高鑫零售和银泰收入后，同口径收入增长 9%，GAAP 净利润 156 亿元，同比下降 66%。

3. 现金流：经营现金流 360 亿元，自由现金流 113 亿元，同比减少 277 亿元，主要因 AI 和快速商务的战略性再投资。

4. 中国电商：客户管理收入（CMR）仅增长 1%，主要受宏观消费疲软、暖冬及春节时间延后影响。快速商务收入 208 亿元，同比增长 56%。中国电商调整后 EBITDA 346 亿元，同比下降 43%。

5. 云智能：外部客户收入同比增长 35%（上季度 29%），AI 相关产品收入连续第十个季度实现三位数增长，调整后 EBITA 利润率维持在 9% 左右。

二、财报电话会详细内容

2.1 高管陈述核心信息

1. AI 战略与全栈能力布局

a. 公司两大战略重点为"AI+ 云"和"消费"，AI 已进入 Agent 驱动时代，需实现模型与应用的紧密集成

b. 发布 5 年目标：云 +AI 外部收入（含 MaaS）合计超过 1000 亿美元

c. 成立阿里巴巴 Token Hub 事业群（ATH），整合通义实验室、MaaS 业务线、通义千问业务单元、悟空业务单元和 AI 创新业务单元

2. 云智能业务

a. 云智能市场份额连续 3 个季度增长，升至 36%，领先优势继续扩大

b. FY2026 前 11 个月（截至 2 月），阿里云累计外部收入正式突破 1000 亿元

c. 模型 Studio 平台过去 3 个月 token 消耗量增长 6 倍，预计 MaaS 将成为云智能最大收入产品

3. 平头哥芯片（T-Head）

a. 自研 GPU 芯片已实现规模化量产，截至 2026 年 2 月累计出货 47 万颗 AI 芯片

b. 超过 60% 的平头哥芯片服务外部客户，已支持超过 400 家企业客户的 AI 工作负载

c. 年收入已达百亿级别

4. 大模型与 AI 应用

a. 发布通义千问 3.5 Plus，在推理、编码和 Agent 能力方面表现突出，推理效率显著提升

b. 即将发布面向编码和 Agent 场景优化的下一代模型

c. 通义千问消费端 MAU 超过 3 亿，春节期间深化与淘宝、支付宝、飞猪、高德等生态联动

d. 通义千问开源模型在 Hugging Face 累计下载量超 10 亿次

e. 推出悟空（Wukong）企业 AI Agent 平台

5. 消费业务

a. 快速商务推动淘宝 App MAU 实现双位数增长

b. 2025 年平台 AAC 增长 1.5 亿，其中 1 亿为传统电商实物商品 AAC，超过此前三年总和

c. AIDC 收入增长 4%，EBITDA 亏损同比显著收窄

6. 其他业务

a. 其他业务收入 673 亿元，同比下降 25%，主要因出售高鑫零售和银泰

b. 其他业务 EBITA 亏损 98 亿元，主要因加大对大模型和消费端千问的投入

c. 未分配调整后 EBITA 亏损 27 亿元（去年同期亏损 2 亿元），反映人才保留激励成本

2.2 Q&A 问答

Q：Token Hub 事业群（ATH）将如何改变云和 AI 业务的协同方式？管理层在云和 AI 方面的优先级排序是怎样的？

A：成立 ATH 事业群的目标和目的，与我们所处的 AI 发展阶段密切相关。2025 年底到 2026 年初，AI 发展已进入 Agent 驱动的时代，这与早期的 AI 发展阶段有所不同。在 Agentic AI 时代，需要实现模型与应用的紧密集成。早期 AI 时代，大量模型训练数据是静态数据，但在 Agent 时代，很多数据来自客户端，需要加强模型与应用之间的整合。

从 AI 部署的不同层次来看——应用、模型、AI 基础设施到芯片——Agentic AI 时代最重要的变化是需要实现应用与模型的紧密集成。这是关键优先事项。

关于 ATH 内部各业务的协同，我们看到的行业趋势非常清晰：AI Agent 将与应用层紧密集成，并且会有大量高度多样化的应用。在 2C 领域，我们大力发展通义千问 App 作为个人助手；在 2B 领域，悟空定位为企业级 Agent 平台。AI 应用层将涌现大量行业垂直化应用，服务不同行业场景，这一切都需要强大的 MaaS 层支撑。MaaS 既支持内部应用，也服务于大量外部和行业特定的 AI 用例，我们看到了可以提供的巨大价值和庞大的 TAM。

从模型和应用层角度来看，我们的首要优先级是开发最智能的模型。只有拥有最强大的模型，才能真正推动 AI 应用在各行各业的部署，才能吸引各行业的应用采用我们的 MaaS 服务。但要构建最强大的模型，需要与各行业以及我们自己的 2C、2B 应用紧密协作，利用数据飞轮效应持续提升模型能力。这也是我们此时成立 ATH 事业群的原因之一。总结来说，首要优先级是提升模型能力，但这需要跨模型管线、应用和基础设施的协同努力。

Q：12 月季度 CMR 增长明显放缓，3 月季度 CMR 趋势如何？是否已看到改善迹象？

A：12 月季度确实受到宏观消费疲软、暖冬以及春节时间延后的挑战。由于促销季延长，我们在消费者权益方面的投入较往年有所增加，导致 CMR 和 EBITA 趋势走弱。

进入 3 月季度，随着我们观察到消费者信心改善以及快速商务战略的推动力，实物商品 GMV 和 CMR 趋势较 12 月季度已经显著恢复，EBITA 预计也将相应改善。

Q：闪购未来的优先级是追求市场份额还是改善单位经济模型？快速商务与传统电商之间的协同效应如何？

A：在扩大市场份额的同时，我们持续显著改善 UE，这得益于履约物流效率提升、货币化水平提高以及订单结构优化，我们预计未来几个季度将进一步优化。

闪购业务对传统电商和整体生态的正面影响非常显著。过去一年平台 AAC 增长了 1.5 亿，其中 1 亿是传统电商实物商品 AAC，超过此前三年的总和。新用户的 ARPU 和购买频次低于老用户，因此我们的目标是持续提升其 ARPU 和购买频次，这将成为平台未来几年的新增长引擎。闪购明显带动了食品生鲜、保健等品类的销售，推动了盒马和天猫超市的加速增长。

展望方面，我们维持 FY28 闪购 GMV 超过 1 万亿元的目标。我们预计在达成 GMV 目标时实现正向现金流，并预计闪购业务在 FY29 实现盈利。快速商务已成为电商业务的基石，在 AI 时代发挥着战略性关键作用——驱动获客、提升用户参与度、满足多元消费需求、增加交易量、改善货币化并支撑物流基础设施。我们承诺在未来两年持续大力投资闪购业务，以市场领导者的姿态实现 1 万亿 GMV 目标。

Q：关于平头哥芯片业务，是否有分拆上市计划？能否分享更多运营指标，包括出货量与收入的对应关系、增长预期，以及芯片的内外部用途和竞争力？

A：平头哥是阿里巴巴全集团 AI 战略中非常重要的组成部分。在中国国产 AI 芯片生态中，我们坚信平头哥在技术能力和产品能力方面处于国内顶级水平。产品覆盖从模型训练、微调到推理的全部 AI 工作流程，平头哥 AI 芯片已通过阿里云在训练和推理场景中大规模使用。

超过 60% 的平头哥芯片服务于外部商业客户，通过阿里云的公有云和混合云产品，覆盖互联网、金融、自动驾驶和智能制造等多个行业。这些外部客户在训练和推理工作负载中均使用平头哥芯片。在软件栈方面，平头哥与 Linux 生态有优秀的兼容性，客户迁移便捷。

平头哥对阿里巴巴的意义不仅在于缩小国产芯片与海外同类产品在制程和性能上的差距。鉴于我们的芯片在某些方面仍落后于海外产品，我们致力于与阿里云基础设施和通义千问模型进行更深层的协同设计，提供更优的性价比。这是平头哥与其他芯片公司的关键差异化——首要目标是打造性价比卓越的 AI 能力，降低推理成本，提升 AI 效率。

此外，在当前中国 AI 行业的特殊背景下，还有一个重要优势：AI 算力供给保障。未来 3 到 5 年，全球 AI 算力将极度紧缺，尤其是在中国市场。作为中国市场唯一具备自研芯片能力的云计算公司，平头哥对阿里集团至关重要——增加 AI 算力供给将帮助云和 AI 业务（包括 MaaS）实现更强增长动能。

过去两年，平头哥成功实现商业化，累计出货量超过 47 万颗，年收入达到百亿级别。展望 2026 至 2027 年，我们预计平头哥优质 AI 芯片的产能将持续扩大，为集团 AI 业务提供强劲算力支撑，并成为 AI 整体发展的有力增长驱动。同时，我们相信未来盈利能力将进一步提升。总体而言，平头哥的价值不仅在于成本优化，更在于确保算力稀缺时代的供应链韧性。关于 IPO，我们不排除未来平头哥考虑 IPO 的可能性，但目前没有明确的时间表。

Q：关于 5 年 AI+ 云收入超 1000 亿美元的目标，能否提供更多细节，包括对应的 CAGR、增长驱动因素，以及何时能看到云业务利润率的持续改善？

A：我们确实相信 5 年内 AI 和云相关业务收入将超过 1000 亿美元，这一点非常清晰——基于我们看到的市场增长态势和产品组合实力。

根本驱动力在于大型 AI 模型能力的持续突破。2026 年前两个月，我们已看到明确趋势：大模型已具备执行复杂 B2B 工作流的能力，越来越多企业正在部署由大模型驱动的 Agent 来处理端到端业务任务。这标志着市场看待 IT 预算方式的根本性转变——很多企业不再将 token 消耗视为 IT 预算的一部分，而是将其视为整体运营或研发成本的一部分。Token 正成为生产要素，而非 IT 开支。这是我们看到的驱动未来 AI 增长最根本的长期因素。

最大的增长驱动力来自三个方面：第一，MaaS 驱动的业务，这是核心增长引擎。MaaS 业务增长将由多样化的用例支撑，包括我们自有的应用以及客户和各行业的 AI 应用场景，MaaS 驱动的增长将是 AI 和云收入的关键驱动力。

第二，公有 MaaS 之外，相当数量的中大型企业对企业级内部推理和训练有需求。这个市场将长期存在——企业会根据自身业务模式、安全要求和应用场景做出选择，部分场景使用公有 MaaS API 服务，很多则基于企业内部私有化部署。这类场景代表着阿里云 AI 基础设施的巨大增量增长机会。

第三，一个经常被忽视但非常重要的驱动力——以 CPU 为核心的传统云计算在 AI 时代有巨大的扩展空间。传统云计算面向 IT 工程师群体（中国可能几百万到不超过 1000 万人），但未来可能有数十亿个由大模型创建的 Agent，其运行环境需要大量传统 CPU、数据库、存储和内存支持。挑战在于将传统云计算从面向人类用户的平台转型为适配 Agent 的平台，这是今年阿里云升级的重点方向。

随着收入持续增长，AI 业务将经历从"卖资源"到"卖智能"的转型升级，同时通过整合平头哥自研芯片实现降本增效。我们相信随着 AI 和云业务收入规模的增长，云业务盈利能力将日益清晰，处于稳步改善的通道上。但这一过程不是线性的——规模效应突破或平头哥芯片放量可能带来盈利的跳跃式提升。关于 2026 年到 2031 年的 CAGR，实际增长不会是线性的。我们今天的一些投资可能要 1 到 2 年后才能产生显著增长。但对于 5 年目标的实现，我们充满信心。

Q：此前提到电商处于 3 年投资周期中，这一判断是否因闪购和 Agentic Commerce 的新机会而有所调整？目前处于投资周期的什么阶段？

A：正如刚才提到的，今年我们在即时零售业务上进行了非常大的投资。目前我们看到了这一领域高度确定的机会，未来两年将持续大力投资以实现快速商务 GMV 超过 1 万亿元的目标。我们同样相信，两年后闪购的投资将为整体电商业务带来正向经济回报。

此外还需要考虑 AI 维度。AI 也将对电商产生非常深远的影响。但以 AI 的发展速度来看，三年的时间太长了，因为 AI 的发展是以周或月来衡量的。这正是我们在 AI 方面大力投入的原因——我们正在利用 AI 为消费者和商家推出新体验，升级商家的业务模式。我们相信 AI 将帮助我们在电商各环节实现巨大升级，对 B2B 业务尤其有巨大的部署机会，我们将积极抓住这些新机遇。

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