财π新闻 阿里巴巴集团首席执行官吴泳铭在业绩电话会上明确表示，AI算力资本开支的投资回报具备较高确定性，按照当前AI产品的平均毛利水平，相关投入预计可在三年内实现回本，随着AI相关产品毛利率的持续提升，这一回本周期还有望进一步缩短至两年半甚至两年。他同时指出，结合行业普遍共识，AI算力紧缺的状态预计至少持续至2030年，这一市场背景为算力投入的回报稳定性提供了基础支撑。

为进一步强化AI业务的协同推进效率，阿里巴巴启动了一系列针对性的组织架构调整动作，全面打通从底层芯片、云服务、大模型到上层应用的全栈AI链路。具体调整内容包括，将原本独立运营的平头哥业务板块并入云业务体系，组建全新的AI云与算力服务版块；将此前分散布局的模型实验室、千问相关业务等独立拆分，组建为AI实验室与应用分部；合并通义大模型事业部与未来生活实验室两大业务单元，成立全新的Token Foundry事业部，该事业部由吴泳铭直接负责统筹运营。经过这一轮架构调整，阿里巴巴的业务分部划分形成了清晰的四大板块格局，分别为阿里巴巴电商集团、AI云与算力服务、AI实验室与应用以及“所有其他”板块，各板块的权责边界与业务定位更加明确，全栈AI战略的落地推进获得了更顺畅的组织保障。

从最新披露的2027财年第一季度（截至2026年6月30日止季度）财报数据来看，阿里巴巴AI云及计算服务板块的当期收入达到484.37亿元，同比实现45%的增长，这一增速创下了过去22个季度以来的新高，其中AI相关产品的季度收入达到123.76亿元，已经连续第十二个季度实现三位数的同比增长。该板块当期的经调整EBITA达到56.28亿元，同比大幅增长133%，对应的利润率水平提升至12%，盈利表现的持续改善主要得益于高利润率MaaS业务的快速增长、自研芯片渗透率的稳步提升以及整体运营效率的持续优化。与此同时，下游AI应用相关业务仍处于重投入阶段，新组建的AI实验室与应用分部本季度实现收入33.38亿元，同比增长16%，但经调整EBITA亏损规模扩大至138.61亿元，亏损增加的主要原因来自AI能力相关投入的持续加大以及千问App相关推理成本的上升，该板块当前的商业模式和商业化变现路径尚未完全跑通。

本季度阿里巴巴整体资本开支规模同比激增75%，达到676.78亿元，受云基础设施相关支出大幅增加的影响，当期自由现金流下探至接近负450亿元的水平。针对市场关注的资本开支节奏问题，吴泳铭特别作出说明，硬件交付本身存在周期性波动，并非每个季度的投入规模都能保持均匀分布，因此不应简单将本季度676.78亿元的资本开支数值直接乘以4来推算全年的资本支出规模，但总体而言，本年度的AI相关投入建设将维持在一个更积极的水平上。早在2025年2月，阿里巴巴就对外公布了总额为3800亿元的三年科技投入计划，截至本财季末，该计划的累计投入金额已经达到1900亿元，刚好走完一半的投入额度，按照当前的资本开支推进节奏，原先设定的3800亿元总投入额度大概率会被突破。

尽管大规模的AI算力投入带来了阶段性的资金压力，但阿里巴巴的业务体系拥有三大坚实的资金支撑底座，能够为长期的AI战略推进提供充足的粮草保障。第一大支撑来自成熟的电商基本盘，该业务板块每年能够产生约250亿美元的稳定自由现金流，为AI领域的持续投入提供源源不断的运营资金支持；第二大支撑是充足的现金储备，截至2026年6月30日，阿里巴巴账上的现金及其他流动投资规模达到4745.05亿元，充裕的现金储备能够有效覆盖长周期的重资产投入需求；第三大支撑是优质的资产储备，包括长鑫存储等在内的多家企业股权资产市值规模达到千亿元级别，具备较强的流动性和变现潜力，能够在必要时为集团的资金调度提供补充。

吴泳铭在电话会上还披露了一套清晰的AI算力资本开支回本测算框架，在AI算力资本开支三年回本的前提条件下，如果将相关业务的增速控制在33%以内，理论上就可以实现正向现金流。这是国内大型互联网集团管理层首次如此明确地对外披露AI算力资本开支的回本测算标准，这一表述既向市场传递了管理层对AI业务商业化前景的充足信心，也相当于为自身的业务推进立下了一个可量化的硬性考核指标。针对当前的行业发展阶段，吴泳铭进一步表示，鉴于AI产业整体仍处于非常早期的发展阶段，阿里巴巴当下不会选择刻意压低业务增速来换取短期的现金流改善，仍将致力于大力投入资本开支、主动扩大业务规模，以此推动AI相关业务实现快速扩张。

AI算力资本开支实现回本的商业逻辑，核心依赖于三个关键环节形成的正反馈循环。第一个环节是芯片自研降低采购成本，平头哥的自研芯片路径已经全面覆盖GPU、CPU和网络芯片，上一代自研芯片的出货量已经超过50万片，全国产化的第一代芯片在8月份开始以超节点的形式在阿里云上架，阿里巴巴也成为中国市场唯二可以放量进行超节点上架的企业，第二代国产芯片将于下半年开始逐步流片和产出，最新一代AI处理器真武M890已经通过阿里云服务，在自动驾驶、互联网、金融服务等20多个行业的超过650家外部客户中实现了广泛的商业化应用，随着自研芯片替代商业化采购芯片的比例持续提升，将大幅降低单位算力的采购成本，同时显著提升产品的市场竞争力和毛利水平。第二个环节是模型开源拉动云服务需求，阿里巴巴近期连续发布前沿语言、编程、视频、语音、图像、音乐等多类模型，推出了提升企业生产效率和能力的AI生产力平台千问办公，开放的模型生态将吸引更多开发者和企业用户接入云服务体系，带动云服务的整体需求持续上涨。第三个环节是AI应用反推高算力消耗，随着各类AI原生应用的不断落地普及，企业用户对高算力资源的使用需求将持续攀升，进一步带动算力相关服务的收入规模增长。

除了上述核心的正反馈循环机制，阿里巴巴还通过多种商业化手段提升现金流的使用效率，比如与合作伙伴共同建设AI算力中心，部分AI算力合同已经开始采取预付的收费方式，进一步优化资金的周转效率。吴泳铭同时透露，本季度阿里巴巴AI相关产品的年化收入（ARR）已经突破495亿元人民币，约合73亿美元，预计下季度这一指标将接近100亿美元，未来阿里云的EBITA利润率也将逐季稳步提升。从全球云市场的最新增长格局来看，AI算力需求的爆发正在重构行业的增长曲线，谷歌云以82%的季度增速领跑全球，阿里云以45%的增速位列全球第二，超过Azure的43%增速，基数体量最大的AWS增速为37%，本轮云业务的高增长与此前由企业数字化上云普及红利驱动的增长周期有着本质差异，核心动力来自AI算力服务、大模型商业化与行业AI解决方案的落地转化，是技术长期投入逐步转化为商业收入的增长阶段。

2026年国内互联网行业头部企业集体进入AI资本开支的投入周期，字节、腾讯等企业也同步大幅提升算力相关投入，AI赛道的竞争已经从技术储备阶段转向商业化落地的比拼阶段。对于阿里巴巴而言，过去两年时间里已经完成了全集团范围的组织架构重塑，将全栈AI战略确定为集团最高优先级的发展方向，拿出千亿级资金投向算力基建领域，2027财年将成为这套全栈AI战略能否跑通的关键验证窗口，也是资本市场决定给予相关业务AI估值溢价还是折价的关键时间节点。如果芯片自研、模型开源、AI应用落地这一整套正反馈循环的商业路径能够顺利跑通，阿里巴巴布局多年的全栈AI体系将迎来全面的商业化爆发阶段。

(编辑：曹凤芹)