阿里（紀要）：AI CAPEX 3 年回本

以下為海豚君整理的 $阿里巴巴(BABA.US) FY27Q1 的財報電話會紀要，財報解讀請移步《阿里狂投，只為 “中國版谷歌”？》

一、財報核心信息回顧

1. 股東回報：截至 2026 年 6 月 30 日的季度內，回購 1,340 萬股普通股（約合 170 萬股 ADS），金額合計 1.62 億美元。

公司將繼續在 AI+ 雲業務增長投入、股份回購與分紅之間做紀律性資本配置，並隨市場環境與戰略需要調整優先級。

2. 資本開支、三年預算與投資回報口徑

a. 本季 CapEx 677 億元（99.8 億美元），同比 +75%（去年同期 387 億元）；增長源於採購週期波動、為應對 AI agent 採用增長而增加 CPU 算力、以及各類芯片零部件價格上行。

b. 三年 3,800 億元投資計劃截至 6 月季度末已投入 1,900 億元，進度基本符合預期；管理層明確本季支出不應簡單乘以四來年化，也不應預期線性推進。

c. 回報口徑：搭載芯片的服務器通常 3 年內收回成本，按 5 年使用壽命計，回本後至少還有 2 年可產生正自由現金流；隨毛利率提升與自研芯片替代率上升，回本期可縮短至 2.5 年甚至 2 年。

3. 本季關鍵財務指標

a. 總量：總收入 2,690 億元，同比 +9%，由雲業務與即時零售的強勁勢頭驅動；調整後 EBITA 273 億元，同比 -30%，主因技術投入加大，部分被雲業務經營改善及各業務運營效率提升抵消；

b. 電商集團：收入 2,058.62 億元（+4%），其中中國即時零售收入 532.95 億元（+45%，由盒馬與淘寶閃購驅動）；調整後 EBITA 397.49 億元、同比略有下跌。客户管理收入同比 -7%，若剔除口徑變化的影響，同比為 +1%。

c. AI 與技術分部：AI 雲與算力服務收入 485 億元，總收入與外部客户收入增速均加速至 +45%，調整後 EBITA 56.3 億元、利潤率 11.6%。

其中 AI 相關產品收入 124 億元（18.2 億美元），佔阿里雲外部收入的 35%。AI 實驗室與應用收入 33.4 億元，調整後 EBITA 虧損 139 億元；所有其他收入 288 億元（持平），調整後 EBITA 虧損 33.4 億元。

d. 現金流與資產負債表：經營現金流 229.5 億元，同比 +11%（去年同期 207 億元）；自由現金流淨流出 446.7 億元（去年同期淨流出 188 億元），主因雲基礎設施投入。

截至 2026 年 6 月 30 日淨現金約 307 億美元；若剔除 5 年期以上到期債務，淨現金約 465 億美元。

二、財報電話會詳細內容

2.1 高管陳述核心信息

1. AI 與雲商業化

a. 雲外部收入增速加速至 45%，為 22 個季度新高；阿里雲 EBITDA 同比 +133%，分部調整後 EBITA 利潤率達 11.6%、同比提升 4.4pct。

b. 45% 的增長是廣譜的，由算力、存儲、MaaS 與 AI 應用共同驅動；公司同時主動收縮低毛利業務，持續改善增長質量。

c. AI 相關產品收入 128 億元，年化收入跑率超 495 億元（約 73 億美元），連續 12 個季度三位數增長，佔雲外部收入比重升至 35%，毛利率顯著高於雲業務組合平均水平。

d. AI 收入橫跨 AI 算力、MaaS 與 AI 應用多層，任一層客户需求增長都能直接轉化為商業機會，這一結構性優勢將支撐經常性 AI 產品收入持續快增。

e. AI agent 爆發直接拉動 token 與 GPU 算力需求，同時顯著帶動 CPU 算力、存儲、數據庫、網絡等傳統雲產品需求；阿里雲正在全面升級為 Agentic Cloud。

f. 按最新數據，含 MaaS 的模型與應用服務 ARR 已超 160 億元；按當前市場反饋與合同儲備，算力需求將持續超過供給，隨供給爬坡，未來幾個季度 AI 與雲收入增速將進一步加速，盈利能力同步改善。

2. 全棧 AI 能力：自研芯片與數據中心

a. 自研平頭哥芯片與自研基礎模型的協同深化，進一步提升 AI 商業化效率；平頭哥已建成覆蓋 GPU、CPU 與網絡芯片的全自研產品線。

b. 截至 8 月初，真武系列芯片已在阿里雲上服務超過 650 家客户。

c. 搭載平頭哥下一代真武 M890 AI 處理器的超節點實例近期在阿里雲實現商用規模上線，下半年供給將繼續爬坡以匹配強勁需求。

d. 真武 M890 超節點可高效運行 2 萬億參數以上基礎模型的推理負載，Qwen3.8-Max 等模型已在其上對外提供 MaaS 服務。

e. 數據中心層面，超大規模 AI 數據中心交付週期已壓縮至 100 天，屬全球領先水平，將顯著加快全球算力基礎設施鋪開。

3. 模型迭代與開源生態

a. 過去一個月模型發佈節奏明顯加密，語言、圖像、音頻、視頻、音樂模型均完成重要迭代，性能均位居全球第一梯隊。

b. 上週開放了 2.4 萬億參數的 Qwen3.8-Max 模型權重，以及 Qwen3.8-27B 模型系列。

c. Qwen 系列全球累計下載量已超 30 億次，基於其構建的衍生模型超 30 萬個；繁榮的開源模型生態會反向拉動雲計算需求，形成正向循環。

4. AI 原生應用

a. 企業端推出千問辦公（QwenWork），面向企業辦公場景的 AI 生產力產品，規模化交付 agentic 能力；預計生產力 agent 將成為 ARR 的又一增長引擎。

b. 消費端 Qwen App 用户規模穩步增長，增值服務範圍持續擴展；自上線以來已有 2.5 億用户通過 Qwen App 覆蓋電商及其他服務的功能，完成首次 AI 驅動的購物體驗。

c. 通過阿里 Token Hub 與阿里雲的緊密協同，公司在算力—模型—token—應用—變現之間跑通了高效商業飛輪。

d. AI 實驗室與應用分部本季虧損環比顯著收窄，主因 Qwen App 營銷費用下降；預計後續幾個季度隨模型訓練效率提升與 Qwen App 營銷支出優化，虧損將繼續收窄。

5. 電商與即時零售

a. 即時零售業務規模增長 45%，虧損大幅收窄，單位經濟模型環比改善；驅動來自客單價提升與履約物流效率優化，同時維持了市場份額。

b. 傳統電商目標是維持利潤穩定，即時零售繼續推進盈利改善；AliExpress 本季實現經營利潤。

c. 本季電商集團調整後 EBITA 同比基本持平，是在用户體驗與技術投入加大背景下取得的，體現了成本紀律。

6. 戰略定調

a. AI 商業化拐點已在上季度跨過，本季看到增速加快與利潤率擴張；AI 業務自我造血、自我維持的能力在增強，給了公司繼續加大投入的信心。

b. AI 已成為阿里最確定的增長引擎；AI 已從孵化階段進入規模化商業化階段，公司在全棧 AI 能力與消費機會兩端具備更大的戰略與財務彈性。

2.2 Q&A 問答

Q：本季 CapEx 大幅增加的原因是什麼？後續幾個季度的 CapEx 趨勢如何？此前 3,800 億元的三年預算是否有更新？

A：去年 2 月我們公佈了總額 3,800 億元的三年資本投入計劃，截至今年 6 月季度末已投入 1,900 億元，進度大體符合預期。

本季支出偏高一些，原因是硬件交付遵循不同的採購週期，交付節奏本身會有波動、並不會在各季度間均勻分佈，所以本季的增加主要反映設備交付時間表的波動。

同時，我們本季增加了 CPU 採購，因為看到 agent 時代帶來的需求出現實質性激增；半導體零部件價格上行也是一個因素。

因此，不應該把本季支出直接乘以四來得出全年的年化數字，也不應該預期它會線性穩步推進。整體建設一直在按穩定節奏推進。

Q：為什麼説 AI 全棧是重資產模式、需要前置投入？

A：這是一個重資產的商業模式。AI 變現的所有方式——軟件訂閲、API 調用、MaaS、訓練、推理——在每一個環節都需要算力中心去運行和承載，只有算力容量到位之後才可能變現。這意味着我們必須先做前置投入，才能在這些不同方向上把業務做大、把收入變現出來。

這也是我們從 2025 年開始進入硬件重投入週期的原因：要抓住未來的增長，就必須先做這些 CapEx 投入、把必要的算力容量建起來。

行業共識是在 2030 年之前，我們看不到 AI 算力緊缺的情況有非常大的改變。所以在這個行業背景下，我們現在看到AI 算力的 Capex 投資回報確定性非常高。

Q：AI 相關 CapEx 的投資回報為何是高度確定的？有哪些手段可以提升 ROIC、縮短回本期？

A：行業內有共識，即當前 AI 算力短缺至少要到 2030 年才可能緩解。放在全行業視角下，投資 AI 算力理應具備高確定性。按目前的平均毛利率大致測算，AI 相關 CapEx 三年可以回本；而平均毛利率還在持續上升，我們預期能把回本期縮短到 2.5 年左右。

三年回本之後，這些 AI 資產可以產生非常可觀且穩健的現金流——舉個直接的例子，2020 年買的 A100、乃至 2018 年買的 V100，今天仍在滿負荷運行。

我們還有三個手段可以進一步提升毛利率和 ROIC：

第一，繼續做前沿模型、提升 AI 產品自身的毛利率，並繼續擴大毛利率更高的 MaaS 業務，同時調整硬件與軟件之間的產品結構以拉高整體組合毛利率。

毛利率改善的效果已經體現出來——阿里雲整體分部利潤率本季提升了 4.4 個百分點至 11.6%，這算是這一邏輯的初步驗證。

第二，也是非常關鍵的一點，是我們能大規模部署自研芯片。平頭哥自研芯片覆蓋 GPU、CPU 與網絡芯片這幾類 AI 的關鍵芯片，而 AI 數據中心裏最貴的部件正是芯片和存儲。隨着自研芯片在數據中心中佔比提升、替代外採商用芯片，毛利率與盈利能力都會顯著上行。

第三，我們還有提升自身現金流使用效率的辦法，例如與合作方共建數據中心，以及對算力類服務採取預充值、預收款的模式。

通過這三種方式，AI CapEx 的回本期可以縮短到 2.5 年甚至 2 年。可以用一個簡單框架來理解：在當前 AI 產品毛利率水平、且假設 CapEx 三年回本的前提下，理論上只要把增速控制在 33% 以下，現金流就已經能轉正。

但這不是我們現階段的戰略選擇——AI 仍處在非常早期，我們決定積極投入 CapEx、主動擴大規模來驅動業務快速擴張。隨着產品毛利率改善和自研芯片替代率提升，回本期縮短到 2.5 年甚至更短，那麼在追求 40% 以上增速的同時，我們也能保持現金流為正。這是我們的長期戰略方向。

Q：即時零售最新進展如何？重組後歸入阿里巴巴電商集團的多條業務線，未來的戰略重點分別是什麼？

A：新財年我們重整了電商分部，後續會圍繞四個核心板塊更新進展：中國電商、即時零售、國際電商、全球 B2B（全球批發）。

先説中國電商。國內電商面臨短期宏觀壓力，我們的長期策略聚焦於強化核心供給能力，同時用 AI 提升整體購物體驗、全面改善運營效率。上季度 618 期間，儘管有宏觀壓力，結果符合我們的預期，核心商家取得了穩健增長。

AI 在電商供需兩端都有顯著機會。消費端我們會繼續推出 AI 驅動的新體驗與新場景，例如多模態搜索、虛擬試穿，目標有兩層：

一是用 AI 提升現有購物場景的體驗與效率——我們已經觀察到 AI 對商品推薦帶來了顯著的效率提升；

二是驅動全新形態的 AI 交互。商家端，我們看到商家已經在經營中廣泛使用 AI，我們正在探索把 AI 用到各個運營環節以放大商家能力，尤其是數據分析、廣告營銷、客户服務這幾個商家能獲得明確收益的環節；後續還會與千問辦公合作，推出專門面向電商場景的 AI agent。

即時零售方面，經過一年多的投入與發展，淘寶閃購在規模與市場份額上都發生了實質變化，用户心智、供給豐富度、物流體驗和訂單量均顯著改善。上季度在用户與訂單繼續增長的同時，UE 大幅改善、虧損顯著收窄。

在此基礎上，我們會加快整合盒馬、天貓超市等業務，發展即時零售中的非食品類目，並特別聚焦前置倉的擴張——過去一年盒馬加快了前置倉的發展，帶來 GMV 同比增長

即時零售還會繼續擴大類目覆蓋、在關鍵環節做創新以提升消費者體驗。我們預計下一個財年內，即時零售非食品類目的交易額將超過食品類目，從而帶動整體電商多個實物類目的增長。即時零售業務預計在 FY29 實現整體盈利；長期看，我們認為它有潛力貢獻平台總 GMV 的 30%，成為電商業務的第二增長曲線。

第三是國際電商。短期確實受關税政策與地緣政治環境影響，增長承壓。但在複雜的市場環境下，跨境業務在維持交易量增長的同時，盈利能力顯著改善。

從交易規模與盈利能力兩個維度看，我們認為跨境業務具備長期增長潛力。此外，我們在土耳其、中東等國際市場的本地電商平台增長很快，東南亞等市場的運營效率也在持續改善。

第四是全球 B2B。1688 與 Alibaba.com 等 B2B 業務過去二十年持續增長，我們認為 AI 會給 B2B 平台帶來深刻變化，甚至可能從根本上重塑現有商業模式，其中模型將在 B2B 交易中扮演越來越重要的角色。

我們推出了面向跨境商家的 AI agent，上線不久已吸引超過 5 萬家付費商家。AI 正在全面改變 B2B 商家、尤其是跨境商家的經營方式；依託二十年的行業積累，我們有機會在 AI 時代的 B2B 與跨境貿易中創造全新的商業模式與商業機會。

總體上，過去幾年我們已在幾個關鍵領域完成了電商業務的新戰略定位；後續會繼續把供應鏈協同到 AI 技術的優勢用起來，釋放 AI 時代電商分部更大的增長潛力，同時構建更多元的收入與利潤結構，讓整個分部的發展更穩。

Q：未來幾個季度雲業務的增速節奏如何？支撐持續加速的核心驅動是什麼？

A：先看當前業務與關鍵數據。AI 與雲分部的外部收入已經連續九個季度加速，本季增速已加快到 45%。客户需求非常強勁，我們的產品相比其他雲廠商有明確的競爭優勢，因此預計未來幾個季度收入增速將繼續加速。

本季 AI 相關產品收入 124 億元，年化後約 73 億美元；對下個季度，我們自己的預測是該年化收入將接近 100 億美元，增速依然極強。同時預計未來幾個季度 EBITDA 利潤率將逐季環比改善。

另一個對雲業務非常重要的點是 MaaS 需求的增長。本季 MaaS 需求增長非常顯著，疊加推理效率的持續改善，MaaS 業務的 ARR 已超過 160 億元——需要澄清的是，這是截至 8 月的最新數據。

從商業模式的增長驅動看，阿里的 AI 投入模式與純 AI 公司有根本不同：我們在芯片、AI 雲基礎設施、模型這三個最關鍵的領域做全棧密集投入，且在三個領域都保持行業領先地位。

我們認為全行業的 AI 與技術發展仍處早期，隨着技術階段演進，AI 產業的核心商業價值可能在芯片、雲計算、模型、應用等不同層之間遷移；全棧投入確保我們能提供最優的服務能力與性價比，也確保在每一個技術發展階段都能保持競爭力和持續增長。

Q：從更長期看，雲業務的根本增長驅動是什麼？與短期驅動有何不同？

A：先説未來一到兩年最重要的短期驅動。2025 年底以來，商業化推理服務需求呈指數級增長，這標誌着一個根本性轉變——算力已成為驅動 AI 收入的核心資產，今天所有 AI 相關的收入模式都以 AI 算力為中心。同時行業共識是算力在相當長時間內仍將供不應求。

此外，MaaS 推理服務更高的毛利率也帶來了重要變化：算力過去是成本中心，現在已轉變為價值創造與收入正相關的核心生產性資產。在 GPU 被廣泛用於多樣場景的同時，高價算力仍然全行業緊缺，因此定價模式正趨向於收斂到毛利最高、最能產生利潤的變現方式，這在推動幾乎所有 GPU 相關產品的定價模式。

而阿里具備全面的多模態模型能力、模型處於業界最前沿水平，這讓我們在算力價值實現上有明確優勢，也為定價策略提供了堅實錨點——無論是給新客户定價，還是老客户續約時重新簽約，我們都能採用更健康的定價模式。這是未來一年多利潤率改善的很正面的短期驅動。

長期驅動則是規模效應與網絡效應。過去兩年很多人問 AI 的超級應用是什麼，答案是：真正的超級應用就是基於雲的 AI 算力本身——所有這些工作負載都要跑在全棧 AI 雲算力之上，包括訓練、推理、AI 軟件與 agent，需要 GPU、CPU、存儲、數據庫、虛擬化以及各類工具鏈。

AI 雲就像一座超級城市，工作負載是居民，持續迭代的全棧 AI 雲服務是城市基礎設施，基礎設施反過來吸引更多新居民、提高既有居民的粘性，這裏面有極強的網絡效應和規模效應。

我們運營着亞洲雲廠商中數量最多的數據中心，因此享有最強的規模經濟；大規模部署自研平頭哥 AI 芯片讓我們避開外採昂貴商用 GPU 的高溢價，從而避免毛利率被侵蝕；自研模型的前沿性能又讓我們對算力資源擁有很強的定價權。

從行業趨勢與自身產品優勢看，長期的收入增長趨勢與利潤率擴張趨勢都非常強，因此我們對實現 2030 年雲外部收入 1,000 億美元的目標高度有信心，並且對達到 20% 的利潤率水平有良好的可見度。

Q：MaaS ARR 截至 8 月已超 160 億元，此前提到的年底 300 億元目標是否會調整？

A：MaaS 業務增長確實非常快，8 月 ARR 已超過 160 億元。以當前增長勢頭，加上後續待發布的新模型儲備，我們仍有信心在年底實現 300 億元 ARR 的目標。

Q：MaaS 業務中自研模型與第三方模型的收入佔比分別如何？模型競爭加劇、開源模型增多，會如何影響 MaaS 的毛利與盈利？

A：在我們的 MaaS 平台上，自研模型仍佔收入的大頭，但第三方模型的收入也不小。

關於模型能力的差異：很多客户在自己的 AI 應用裏往往需要、也希望同時使用多個不同模型，因為不同模型各有特性與能力側重。因此平台上有更多開源模型可供推理調用，對我們是好事。

從毛利率角度看，在百鍊這樣的平台上，託管自研模型與第三方模型能實現的毛利率水平其實非常接近、高度可比。

我們做自研模型，一方面是為了持續提升模型智能水平，另一方面也是我們追求 AGI 的一部分；但單從 MaaS 業務的角度看，兩類模型的毛利率水平確實非常接近。

整體而言，一個有大量開源模型、繁榮興旺的開放生態，對阿里雲這樣的雲廠商是高度有利的。

Q：在全棧生態中，價值累積與變現會集中在哪一層？

A：這是一個長期判斷的問題，本身帶有很高的不確定性。我能説的是，我們投的是全棧——無論哪一層代表最大價值、無論價值在不同時期如何在層間遷移，這些層都在我們的生態內。

分享我個人的短期看法：短期內我認為大部分價值會在芯片和 AI 雲基礎設施。這個規律不只在中國，全球很多公司都能看到——當一項技術處於早期、尤其還存在供給短缺時，價值往往集中在基礎設施和核心硬件，也就是這裏的芯片與存儲。

因此在阿里，我們把算力、雲基礎設施與 AI 能力整合進了同一個核心業務。

Q：大模型最終的商業模式是什麼？當前的 API 變現是終局嗎？

A：這個問題行業內爭論很多，我們公司內部也有不同看法，以下是我個人觀點。我個人認為，當前通過 API 對大語言模型做變現只是短期的、過渡性的做法，肯定不是終極商業模式。公司在全平台投入了海量算力，目標並不只是產生這類短期 API 收入。

我認為當我們做到 AGI、或者接近 AGI 的階段，終極商業模式將是交付真實的產品、交付客户真正想要的結果，是去做真正能產出產品、產出運營成果的研發工作。

今天各家 AI 模型公司之所以這樣重投入、打軍備競賽，並不只是為了競爭 API 服務，而是因為他們盯着那個終局——我認為那個階段的變現水平會顯著高於、遠高於今天通過 API 調用賣服務。

Q：如果價值長期集中在硬件與算力層，考慮到大量硬件與算力容量的分配存在政府主導的過程，應該如何看後續的競爭格局？

A：先補充一些關於平頭哥自研芯片的情況，這是我們過去與投資者溝通不多的話題。上一代平頭哥芯片我們已經制造並出貨超過 50 萬顆，最新一代在 8 月已經以超節點的形式部署在阿里雲上；我認為我們是極少數能大規模部署這類自研國產芯片的公司之一。

平頭哥芯片一個非常獨特之處在於，它以 GPU 架構作為核心技術底座設計，能夠很好地同時支撐訓練和推理負載。目前已有數百家公司通過阿里雲使用這些芯片做推理和模型訓練，覆蓋具身智能、自動駕駛以及大模型公司等領域。

第二代芯片我們將在今年下半年開始研發，預計將具備極高算力與極強的互聯帶寬，完全有能力直接替代現有芯片。

所以我認為我們在芯片領域、尤其是在大規模模型訓練上處於非常獨特的位置，我不認為任何政府主導的算力供給分配機制能夠生產出具備如此真實競爭力的芯片。

平頭哥作為阿里雲關鍵核心組成部分，前景高度確定，我們對自身在這一領域的核心競爭力保持高度信心。我與國內很多工程師交流過，這些芯片在廣泛工程領域的工程師羣體中受眾很廣。

總結來説，我認為平頭哥芯片在支撐跨行業的訓練與推理上是國產芯片中最好的，我們確實是行業第一；未來的產能與部署規模上，我們可以有信心地説至少是前兩名之一。

而在真正把 AI 芯片觸達客户的能力上，阿里雲是中國雲與 AI 市場份額最大的玩家，因此我們在渠道分發上有很強優勢。

從這個角度，我對平頭哥芯片的長期商業價值高度有信心。

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