Dolphin Research
2025.11.25 16:09

阿里巴巴(紀要):AI 三年內沒有泡沫,閃購 UE 虧損已較高點減半

以下為海豚君整理的 $阿里巴巴(BABA.US) FY26Q2 的財報電話會紀要,財報解讀請移步《AI 塑魂、消費塑根,阿里終於站起來了?

一、財報核心信息回顧

二、財報電話會詳細內容

高管陳述核心信息

1. “AI + 雲” 戰略進展

a. 業績表現:在 AI 強勁需求帶動下,阿里雲外部商業化收入加速增長至 29%。AI 相關產品收入連續 9 個季度實現三位數同比增長。市場份額在多個細分領域(混合雲、金融雲)全面提升,混合雲增速超 20%。

b. 市場趨勢洞察:

- 全棧需求:隨着 AI 應用落地,客户傾向選擇具備全棧技術能力的雲廠商。

- 帶動效應:AI 使用的深度廣度提升,顯著拉動了計算、存儲、數據庫等傳統雲產品需求。

c. 技術突破與戰略佈局:

- 構建了從基礎設施到基礎模型再到開發框架的完整體系。發佈的旗艦模型 “通義千問 3-Max” 在代碼、Agent 工具調用等能力上處於全球第一梯隊。

- 雙輪驅動:AI to B 致力於成為世界領先的全棧 AI 服務商,服務千行百業。AI to C 通義千問下載量突破 1000 萬,用户留存率大幅提升。未來將結合阿里生態(電商、地圖、本地生活),打造 AI 生活入口。

2. 大消費平台進展

a. 電商零售:淘寶即時零售業務 UE(單位經濟效益)顯著改善,履約效率、用户留存及客單價均有提升。截至 10 月 31 日,約 3500 個天貓品牌已接入淘天即時零售業務(線下門店接入),持續推動即時零售與生態的協同。

b. 本地生活(高德):

- 10 月 1 日高德 DAU 峯值突破 3.6 億,創歷史新高。

- “高德秒街榜” 10 月日均 DAU 超 7000 萬,評論量同比增長 3 倍,正構建基於用户行為的線下服務信用體系,促進消費信任。

3. 未來展望與戰略重點:繼續堅定投入 “AI+ 雲” 和 “大消費平台” 兩大核心業務。在 AI 領域面向 2B 和 2C 市場同時發力,激發核心業務間的協同效應,驅動集團邁向新高度。

Q&A 問答

Q:如何展望雲業務未來的增長前景?增長加速的趨勢是否會持續?在需求側,未來驅動阿里雲外部收入增長的關鍵動力是什麼?

A:目前客户需求極為旺盛,我們的 AI 服務器上架速度已無法滿足訂單增長,積壓訂單持續擴大,預示着未來增長潛力將持續加速。在需求側,AI 正快速滲透至企業的產品研發、製造及終端用户使用等全生命週期環節。無論是模型訓練、推理還是終端應用,都驅動了對雲端算力的強勁需求。基於這些實實在在的企業付費需求,我們對未來 AI 業務的增長前景充滿信心。

Q:能否分享即時零售業務目前的進展,以及它與核心電商業務產生了哪些協同效應?

A:這幾個月我們專注於在保持市場份額的前提下優化單位經濟效益(UE),並取得了顯著進展。具體而言,10 月以來閃購每單虧損較七八月份已降低一半,且訂單份額穩定,GMV 份額穩中有升,對相關實物電商品類拉動明顯。這主要得益於兩方面:一是訂單結構優化,非餐飲訂單佔比升至 75% 以上客單價環比 8 月實現雙位數增長二是規模效應顯現,配送時效優於去年同期,單均物流成本顯著降低且低於大規模投入前水平。此外,在虧損收斂的過程中,用户的留存與頻次表現也好於預期。

我們堅定認為閃購業態與阿里生態具備巨大協同潛力。在完成第一階段規模擴張後,目前第二階段的 UE 優化符合預期,為業務長期可持續發展奠定了基礎,也堅定了我們長期投入的決心。下一階段,我們將持續深耕用户體驗,聚焦高價值用户經營與零售品類發展。作為淘天平台升級的核心戰略,我們的目標是在三年後為平台帶來萬億成交規模,進而帶動相關品類的整體市場份額提升。

Q:考慮到這些協同效應,管理層對 12 月季度的核心電商 CMR(客户管理收入)和 EBITA 有何展望?

A:關於 CMR 和 EBITA 的展望,閃購業務對用户活躍度和相關品類成交有明顯拉動作用,因此對 CMR 產生正向影響,下一步重點在於深化遠近場協同以體現價值。關於中國電商集團的 EBITA,閃購業務的投入在 9 月季度達到高點。隨着效率提升、UE 顯著改善及規模穩定,預計下個季度該部分投入將顯著收縮。當然,我們仍會根據市場競爭態勢,動態調整投入策略。

電商 CMR 主要受支付手續費及全站推廣技術影響。由於去年 9 月開始收取支付手續費帶來的高基數效應,預計下季度 CMR 增速將放緩。我們強調以中長期市場份額為首要目標,將堅定投資消費者、商家增長及平台模式升級,在此過程中,CMR 和 EBITA 可能會出現短期波動。

Q:隨着閃購業務進入效率優化階段,管理層如何規劃在消費者(補貼強度)、商家(激勵比例)以及平台財務表現這三方利益相關者之間的分配策略?假設不減少對消費者的補貼,僅通過當前的效率優化路徑,進一步擴大競爭優勢的空間還有多大?

A:物流效率隨着規模提升已顯著優化,且未來仍有較大提升空間。在消費者端,隨着新客轉化為高粘性用户,我們將通過提升客單價和優化補貼方式來進一步改善效益。此外,淘寶閃購頻道日訪客已過億,巨大的流量基礎藴含着廣闊的商業化空間,這也是未來優化 UE 的關鍵機會。當然,面對激烈的市場環境,我們將根據競爭態勢動態調整策略。

Q:能否分享未來三年的資本開支(CapEx)規劃?結合此前提及的投入規模,管理層如何展望未來的開支水平,以及 CapEx 投入預計將帶來多少增量收入?

A:此前提及的 3800 億 CapEx 為三年規劃數字。目前服務器上架速度遠滯後於訂單增長,我們將克服供應鏈挑戰,以最快速度部署以滿足客户需求,實際投入規模可能會超過原定數字。關於 CapEx /帶來的增量收入的比例,鑑於 AI 行業尚處早期,且包含多種使用場景,如對外出租(訓練/推理)、內部百鍊推理及各業務(如高德、淘寶、夸克)的商業化轉化,導致收入和毛利結構複雜。當前階段難以準確估算投入產出比且該比例尚不穩定。長期來看,我們關注基數設施(即算力)能否高效服務於高質量的需求,並帶來高質量的收入(和利潤)。

Q:作為處於關鍵投入期的全棧 AI 服務商,管理層如何考量資源分配?

A:在資源分配優先級上,首要保障基礎模型訓練,因為只有模型能力持續迭代,才能解鎖更多高價值場景並增強客户付費意願。其次是 “百鍊” 平台的推理服務的優先級也較高,我們致力於構建全球化、高效率的資源池,通過削峯填谷實現服務器 24 小時滿載。對於外部需求,我們將優先支持使用阿里雲全方位服務(涵蓋存儲、大數據、CPU 等)的深度客户,而非僅單一租用 GPU 的客户。

Q:如何看待將投入在 AI 上的投資回報率(ROIC),包括訓練和推理兩個角度?

A:可以從兩方面看這個問題。首選從需求側看,各類模型的能力還有提升空間,Scaling Law 仍在持續,隨着模型(如視頻生成、全模態)能力提升,隨着應用場景與行業滲透率將雙重增長,至少未來三年內 AI 需求的確定性是極高的

從供給側看受制於產業鏈(Fab、DRAM、存儲等)的擴產週期(至少約兩三年)的限制,供應端難有快速的提升,導致全球 AI 算力持續短缺。目前行業內不僅是新 GPU,上一代或者是三年五年之前的 GPU 都處於滿載狀態。因此我們認為未來三年內不存在 AI 泡沫。

Q:除了即時零售(Quick Commerce)之外,阿里認為消費領域的哪些細分板塊具備潛力,並可能在未來增加投資以提升市場份額?

A:我們在高德及本地生活等領域我們也有佈局。當前的戰略核心在於深化現有業務的整合與打通,通過釋放業務間的協同效應,進而推動我們在整個大消費領域市場份額的持續提升。

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