阿里（纪要）：AI CAPEX 3 年回本

以下为海豚君整理的阿里巴巴(BABA.US) FY27Q1 的财报电话会纪要。

一、财报核心信息回顾

1. 股东回报：截至 2026 年 6 月 30 日的季度内，回购 1,340 万股普通股（约合 170 万股 ADS），金额合计 1.62 亿美元。

公司将继续在 AI+ 云业务增长投入、股份回购与分红之间做纪律性资本配置，并随市场环境与战略需要调整优先级。

2. 资本开支、三年预算与投资回报口径

a. 本季 CapEx 677 亿元（99.8 亿美元），同比 +75%（去年同期 387 亿元）；增长源于采购周期波动、为应对 AI agent 采用增长而增加 CPU 算力、以及各类芯片零部件价格上行。

b. 三年 3,800 亿元投资计划截至 6 月季度末已投入 1,900 亿元，进度基本符合预期；管理层明确本季支出不应简单乘以四来年化，也不应预期线性推进。

c. 回报口径：搭载芯片的服务器通常 3 年内收回成本，按 5 年使用寿命计，回本后至少还有 2 年可产生正自由现金流；随毛利率提升与自研芯片替代率上升，回本期可缩短至 2.5 年甚至 2 年。

3. 本季关键财务指标

a. 总量：总收入 2,690 亿元，同比 +9%，由云业务与即时零售的强劲势头驱动；调整后 EBITA 273 亿元，同比 -30%，主因技术投入加大，部分被云业务经营改善及各业务运营效率提升抵消；

b. 电商集团：收入 2,058.62 亿元（+4%），其中中国即时零售收入 532.95 亿元（+45%，由盒马与淘宝闪购驱动）；调整后 EBITA 397.49 亿元、同比略有下跌。客户管理收入同比 -7%，若剔除口径变化的影响，同比为 +1%。

c. AI 与技术分部：AI 云与算力服务收入 485 亿元，总收入与外部客户收入增速均加速至 +45%，调整后 EBITA 56.3 亿元、利润率 11.6%。

其中 AI 相关产品收入 124 亿元（18.2 亿美元），占阿里云外部收入的 35%。AI 实验室与应用收入 33.4 亿元，调整后 EBITA 亏损 139 亿元；所有其他收入 288 亿元（持平），调整后 EBITA 亏损 33.4 亿元。

d. 现金流与资产负债表：经营现金流 229.5 亿元，同比 +11%（去年同期 207 亿元）；自由现金流净流出 446.7 亿元（去年同期净流出 188 亿元），主因云基础设施投入。

截至 2026 年 6 月 30 日净现金约 307 亿美元；若剔除 5 年期以上到期债务，净现金约 465 亿美元。

二、财报电话会详细内容

2.1 高管陈述核心信息

1. AI 与云商业化

a. 云外部收入增速加速至 45%，为 22 个季度新高；阿里云 EBITDA 同比 +133%，分部调整后 EBITA 利润率达 11.6%、同比提升 4.4pct。

b. 45% 的增长是广谱的，由算力、存储、MaaS 与 AI 应用共同驱动；公司同时主动收缩低毛利业务，持续改善增长质量。

c. AI 相关产品收入 128 亿元，年化收入跑率超 495 亿元（约 73 亿美元），连续 12 个季度三位数增长，占云外部收入比重升至 35%，毛利率显著高于云业务组合平均水平。

d. AI 收入横跨 AI 算力、MaaS 与 AI 应用多层，任一层客户需求增长都能直接转化为商业机会，这一结构性优势将支撑经常性 AI 产品收入持续快增。

e. AI agent 爆发直接拉动 token 与 GPU 算力需求，同时显著带动 CPU 算力、存储、数据库、网络等传统云产品需求；阿里云正在全面升级为 Agentic Cloud。

f. 按最新数据，含 MaaS 的模型与应用服务 ARR 已超 160 亿元；按当前市场反馈与合同储备，算力需求将持续超过供给，随供给爬坡，未来几个季度 AI 与云收入增速将进一步加速，盈利能力同步改善。

2. 全栈 AI 能力：自研芯片与数据中心

a. 自研平头哥芯片与自研基础模型的协同深化，进一步提升 AI 商业化效率；平头哥已建成覆盖 GPU、CPU 与网络芯片的全自研产品线。

b. 截至 8 月初，真武系列芯片已在阿里云上服务超过 650 家客户。

c. 搭载平头哥下一代真武 M890 AI 处理器的超节点实例近期在阿里云实现商用规模上线，下半年供给将继续爬坡以匹配强劲需求。

d. 真武 M890 超节点可高效运行 2 万亿参数以上基础模型的推理负载，Qwen3.8-Max 等模型已在其上对外提供 MaaS 服务。

e. 数据中心层面，超大规模 AI 数据中心交付周期已压缩至 100 天，属全球领先水平，将显著加快全球算力基础设施铺开。

3. 模型迭代与开源生态

a. 过去一个月模型发布节奏明显加密，语言、图像、音频、视频、音乐模型均完成重要迭代，性能均位居全球第一梯队。

b. 上周开放了 2.4 万亿参数的 Qwen3.8-Max 模型权重，以及 Qwen3.8-27B 模型系列。

c. Qwen 系列全球累计下载量已超 30 亿次，基于其构建的衍生模型超 30 万个；繁荣的开源模型生态会反向拉动云计算需求，形成正向循环。

4. AI 原生应用

a. 企业端推出千问办公（QwenWork），面向企业办公场景的 AI 生产力产品，规模化交付 agentic 能力；预计生产力 agent 将成为 ARR 的又一增长引擎。

b. 消费端 Qwen App 用户规模稳步增长，增值服务范围持续扩展；自上线以来已有 2.5 亿用户通过 Qwen App 覆盖电商及其他服务的功能，完成首次 AI 驱动的购物体验。

c. 通过阿里 Token Hub 与阿里云的紧密协同，公司在算力—模型—token—应用—变现之间跑通了高效商业飞轮。

d. AI 实验室与应用分部本季亏损环比显著收窄，主因 Qwen App 营销费用下降；预计后续几个季度随模型训练效率提升与 Qwen App 营销支出优化，亏损将继续收窄。

5. 电商与即时零售

a. 即时零售业务规模增长 45%，亏损大幅收窄，单位经济模型环比改善；驱动来自客单价提升与履约物流效率优化，同时维持了市场份额。

b. 传统电商目标是维持利润稳定，即时零售继续推进盈利改善；AliExpress 本季实现经营利润。

c. 本季电商集团调整后 EBITA 同比基本持平，是在用户体验与技术投入加大背景下取得的，体现了成本纪律。

6. 战略定调

a. AI 商业化拐点已在上季度跨过，本季看到增速加快与利润率扩张；AI 业务自我造血、自我维持的能力在增强，给了公司继续加大投入的信心。

b. AI 已成为阿里最确定的增长引擎；AI 已从孵化阶段进入规模化商业化阶段，公司在全栈 AI 能力与消费机会两端具备更大的战略与财务弹性。

2.2 Q&A 问答

Q：本季 CapEx 大幅增加的原因是什么？后续几个季度的 CapEx 趋势如何？此前 3,800 亿元的三年预算是否有更新？

A：去年 2 月我们公布了总额 3,800 亿元的三年资本投入计划，截至今年 6 月季度末已投入 1,900 亿元，进度大体符合预期。

本季支出偏高一些，原因是硬件交付遵循不同的采购周期，交付节奏本身会有波动、并不会在各季度间均匀分布，所以本季的增加主要反映设备交付时间表的波动。

同时，我们本季增加了 CPU 采购，因为看到 agent 时代带来的需求出现实质性激增；半导体零部件价格上行也是一个因素。

因此，不应该把本季支出直接乘以四来得出全年的年化数字，也不应该预期它会线性稳步推进。整体建设一直在按稳定节奏推进。

Q：为什么说 AI 全栈是重资产模式、需要前置投入？

A：这是一个重资产的商业模式。AI 变现的所有方式——软件订阅、API 调用、MaaS、训练、推理——在每一个环节都需要算力中心去运行和承载，只有算力容量到位之后才可能变现。这意味着我们必须先做前置投入，才能在这些不同方向上把业务做大、把收入变现出来。

这也是我们从 2025 年开始进入硬件重投入周期的原因：要抓住未来的增长，就必须先做这些 CapEx 投入、把必要的算力容量建起来。

行业共识是在 2030 年之前，我们看不到 AI 算力紧缺的情况有非常大的改变。所以在这个行业背景下，我们现在看到AI 算力的 Capex 投资回报确定性非常高。

Q：AI 相关 CapEx 的投资回报为何是高度确定的？有哪些手段可以提升 ROIC、缩短回本期？

A：行业内有共识，即当前 AI 算力短缺至少要到 2030 年才可能缓解。放在全行业视角下，投资 AI 算力理应具备高确定性。按目前的平均毛利率大致测算，AI 相关 CapEx 三年可以回本；而平均毛利率还在持续上升，我们预期能把回本期缩短到 2.5 年左右。

三年回本之后，这些 AI 资产可以产生非常可观且稳健的现金流——举个直接的例子，2020 年买的 A100、乃至 2018 年买的 V100，今天仍在满负荷运行。

我们还有三个手段可以进一步提升毛利率和 ROIC：

第一，继续做前沿模型、提升 AI 产品自身的毛利率，并继续扩大毛利率更高的 MaaS 业务，同时调整硬件与软件之间的产品结构以拉高整体组合毛利率。

毛利率改善的效果已经体现出来——阿里云整体分部利润率本季提升了 4.4 个百分点至 11.6%，这算是这一逻辑的初步验证。

第二，也是非常关键的一点，是我们能大规模部署自研芯片。平头哥自研芯片覆盖 GPU、CPU 与网络芯片这几类 AI 的关键芯片，而 AI 数据中心里最贵的部件正是芯片和存储。随着自研芯片在数据中心中占比提升、替代外采商用芯片，毛利率与盈利能力都会显著上行。

第三，我们还有提升自身现金流使用效率的办法，例如与合作方共建数据中心，以及对算力类服务采取预充值、预收款的模式。

通过这三种方式，AI CapEx 的回本期可以缩短到 2.5 年甚至 2 年。可以用一个简单框架来理解：在当前 AI 产品毛利率水平、且假设 CapEx 三年回本的前提下，理论上只要把增速控制在 33% 以下，现金流就已经能转正。

但这不是我们现阶段的战略选择——AI 仍处在非常早期，我们决定积极投入 CapEx、主动扩大规模来驱动业务快速扩张。随着产品毛利率改善和自研芯片替代率提升，回本期缩短到 2.5 年甚至更短，那么在追求 40% 以上增速的同时，我们也能保持现金流为正。这是我们的长期战略方向。

Q：即时零售最新进展如何？重组后归入阿里巴巴电商集团的多条业务线，未来的战略重点分别是什么？

A：新财年我们重整了电商分部，后续会围绕四个核心板块更新进展：中国电商、即时零售、国际电商、全球 B2B（全球批发）。

先说中国电商。国内电商面临短期宏观压力，我们的长期策略聚焦于强化核心供给能力，同时用 AI 提升整体购物体验、全面改善运营效率。上季度 618 期间，尽管有宏观压力，结果符合我们的预期，核心商家取得了稳健增长。

AI 在电商供需两端都有显著机会。消费端我们会继续推出 AI 驱动的新体验与新场景，例如多模态搜索、虚拟试穿，目标有两层：

一是用 AI 提升现有购物场景的体验与效率——我们已经观察到 AI 对商品推荐带来了显著的效率提升；

二是驱动全新形态的 AI 交互。商家端，我们看到商家已经在经营中广泛使用 AI，我们正在探索把 AI 用到各个运营环节以放大商家能力，尤其是数据分析、广告营销、客户服务这几个商家能获得明确收益的环节；后续还会与千问办公合作，推出专门面向电商场景的 AI agent。

即时零售方面，经过一年多的投入与发展，淘宝闪购在规模与市场份额上都发生了实质变化，用户心智、供给丰富度、物流体验和订单量均显著改善。上季度在用户与订单继续增长的同时，UE 大幅改善、亏损显著收窄。

在此基础上，我们会加快整合盒马、天猫超市等业务，发展即时零售中的非食品类目，并特别聚焦前置仓的扩张——过去一年盒马加快了前置仓的发展，带来 GMV 同比增长

即时零售还会继续扩大类目覆盖、在关键环节做创新以提升消费者体验。我们预计下一个财年内，即时零售非食品类目的交易额将超过食品类目，从而带动整体电商多个实物类目的增长。即时零售业务预计在 FY29 实现整体盈利；长期看，我们认为它有潜力贡献平台总 GMV 的 30%，成为电商业务的第二增长曲线。

第三是国际电商。短期确实受关税政策与地缘政治环境影响，增长承压。但在复杂的市场环境下，跨境业务在维持交易量增长的同时，盈利能力显著改善。

从交易规模与盈利能力两个维度看，我们认为跨境业务具备长期增长潜力。此外，我们在土耳其、中东等国际市场的本地电商平台增长很快，东南亚等市场的运营效率也在持续改善。

第四是全球 B2B。1688 与 Alibaba.com 等 B2B 业务过去二十年持续增长，我们认为 AI 会给 B2B 平台带来深刻变化，甚至可能从根本上重塑现有商业模式，其中模型将在 B2B 交易中扮演越来越重要的角色。

我们推出了面向跨境商家的 AI agent，上线不久已吸引超过 5 万家付费商家。AI 正在全面改变 B2B 商家、尤其是跨境商家的经营方式；依托二十年的行业积累，我们有机会在 AI 时代的 B2B 与跨境贸易中创造全新的商业模式与商业机会。

总体上，过去几年我们已在几个关键领域完成了电商业务的新战略定位；后续会继续把供应链协同到 AI 技术的优势用起来，释放 AI 时代电商分部更大的增长潜力，同时构建更多元的收入与利润结构，让整个分部的发展更稳。

Q：未来几个季度云业务的增速节奏如何？支撑持续加速的核心驱动是什么？

A：先看当前业务与关键数据。AI 与云分部的外部收入已经连续九个季度加速，本季增速已加快到 45%。客户需求非常强劲，我们的产品相比其他云厂商有明确的竞争优势，因此预计未来几个季度收入增速将继续加速。

本季 AI 相关产品收入 124 亿元，年化后约 73 亿美元；对下个季度，我们自己的预测是该年化收入将接近 100 亿美元，增速依然极强。同时预计未来几个季度 EBITDA 利润率将逐季环比改善。

另一个对云业务非常重要的点是 MaaS 需求的增长。本季 MaaS 需求增长非常显著，叠加推理效率的持续改善，MaaS 业务的 ARR 已超过 160 亿元——需要澄清的是，这是截至 8 月的最新数据。

从商业模式的增长驱动看，阿里的 AI 投入模式与纯 AI 公司有根本不同：我们在芯片、AI 云基础设施、模型这三个最关键的领域做全栈密集投入，且在三个领域都保持行业领先地位。

我们认为全行业的 AI 与技术发展仍处早期，随着技术阶段演进，AI 产业的核心商业价值可能在芯片、云计算、模型、应用等不同层之间迁移；全栈投入确保我们能提供最优的服务能力与性价比，也确保在每一个技术发展阶段都能保持竞争力和持续增长。

Q：从更长期看，云业务的根本增长驱动是什么？与短期驱动有何不同？

A：先说未来一到两年最重要的短期驱动。2025 年底以来，商业化推理服务需求呈指数级增长，这标志着一个根本性转变——算力已成为驱动 AI 收入的核心资产，今天所有 AI 相关的收入模式都以 AI 算力为中心。同时行业共识是算力在相当长时间内仍将供不应求。

此外，MaaS 推理服务更高的毛利率也带来了重要变化：算力过去是成本中心，现在已转变为价值创造与收入正相关的核心生产性资产。在 GPU 被广泛用于多样场景的同时，高价算力仍然全行业紧缺，因此定价模式正趋向于收敛到毛利最高、最能产生利润的变现方式，这在推动几乎所有 GPU 相关产品的定价模式。

而阿里具备全面的多模态模型能力、模型处于业界最前沿水平，这让我们在算力价值实现上有明确优势，也为定价策略提供了坚实锚点——无论是给新客户定价，还是老客户续约时重新签约，我们都能采用更健康的定价模式。这是未来一年多利润率改善的很正面的短期驱动。

长期驱动则是规模效应与网络效应。过去两年很多人问 AI 的超级应用是什么，答案是：真正的超级应用就是基于云的 AI 算力本身——所有这些工作负载都要跑在全栈 AI 云算力之上，包括训练、推理、AI 软件与 agent，需要 GPU、CPU、存储、数据库、虚拟化以及各类工具链。

AI 云就像一座超级城市，工作负载是居民，持续迭代的全栈 AI 云服务是城市基础设施，基础设施反过来吸引更多新居民、提高既有居民的粘性，这里面有极强的网络效应和规模效应。

我们运营着亚洲云厂商中数量最多的数据中心，因此享有最强的规模经济；大规模部署自研平头哥 AI 芯片让我们避开外采昂贵商用 GPU 的高溢价，从而避免毛利率被侵蚀；自研模型的前沿性能又让我们对算力资源拥有很强的定价权。

从行业趋势与自身产品优势看，长期的收入增长趋势与利润率扩张趋势都非常强，因此我们对实现 2030 年云外部收入 1,000 亿美元的目标高度有信心，并且对达到 20% 的利润率水平有良好的可见度。

Q：MaaS ARR 截至 8 月已超 160 亿元，此前提到的年底 300 亿元目标是否会调整？

A：MaaS 业务增长确实非常快，8 月 ARR 已超过 160 亿元。以当前增长势头，加上后续待发布的新模型储备，我们仍有信心在年底实现 300 亿元 ARR 的目标。

Q：MaaS 业务中自研模型与第三方模型的收入占比分别如何？模型竞争加剧、开源模型增多，会如何影响 MaaS 的毛利与盈利？

A：在我们的 MaaS 平台上，自研模型仍占收入的大头，但第三方模型的收入也不小。

关于模型能力的差异：很多客户在自己的 AI 应用里往往需要、也希望同时使用多个不同模型，因为不同模型各有特性与能力侧重。因此平台上有更多开源模型可供推理调用，对我们是好事。

从毛利率角度看，在百炼这样的平台上，托管自研模型与第三方模型能实现的毛利率水平其实非常接近、高度可比。

我们做自研模型，一方面是为了持续提升模型智能水平，另一方面也是我们追求 AGI 的一部分；但单从 MaaS 业务的角度看，两类模型的毛利率水平确实非常接近。

整体而言，一个有大量开源模型、繁荣兴旺的开放生态，对阿里云这样的云厂商是高度有利的。

Q：在全栈生态中，价值累积与变现会集中在哪一层？

A：这是一个长期判断的问题，本身带有很高的不确定性。我能说的是，我们投的是全栈——无论哪一层代表最大价值、无论价值在不同时期如何在层间迁移，这些层都在我们的生态内。

分享我个人的短期看法：短期内我认为大部分价值会在芯片和 AI 云基础设施。这个规律不只在中国，全球很多公司都能看到——当一项技术处于早期、尤其还存在供给短缺时，价值往往集中在基础设施和核心硬件，也就是这里的芯片与存储。

因此在阿里，我们把算力、云基础设施与 AI 能力整合进了同一个核心业务。

Q：大模型最终的商业模式是什么？当前的 API 变现是终局吗？

A：这个问题行业内争论很多，我们公司内部也有不同看法，以下是我个人观点。我个人认为，当前通过 API 对大语言模型做变现只是短期的、过渡性的做法，肯定不是终极商业模式。公司在全平台投入了海量算力，目标并不只是产生这类短期 API 收入。

我认为当我们做到 AGI、或者接近 AGI 的阶段，终极商业模式将是交付真实的产品、交付客户真正想要的结果，是去做真正能产出产品、产出运营成果的研发工作。

今天各家 AI 模型公司之所以这样重投入、打军备竞赛，并不只是为了竞争 API 服务，而是因为他们盯着那个终局——我认为那个阶段的变现水平会显著高于、远高于今天通过 API 调用卖服务。

Q：如果价值长期集中在硬件与算力层，考虑到大量硬件与算力容量的分配存在政府主导的过程，应该如何看后续的竞争格局？

A：先补充一些关于平头哥自研芯片的情况，这是我们过去与投资者沟通不多的话题。上一代平头哥芯片我们已经制造并出货超过 50 万颗，最新一代在 8 月已经以超节点的形式部署在阿里云上；我认为我们是极少数能大规模部署这类自研国产芯片的公司之一。

平头哥芯片一个非常独特之处在于，它以 GPU 架构作为核心技术底座设计，能够很好地同时支撑训练和推理负载。目前已有数百家公司通过阿里云使用这些芯片做推理和模型训练，覆盖具身智能、自动驾驶以及大模型公司等领域。

第二代芯片我们将在今年下半年开始研发，预计将具备极高算力与极强的互联带宽，完全有能力直接替代现有芯片。

所以我认为我们在芯片领域、尤其是在大规模模型训练上处于非常独特的位置，我不认为任何政府主导的算力供给分配机制能够生产出具备如此真实竞争力的芯片。

平头哥作为阿里云关键核心组成部分，前景高度确定，我们对自身在这一领域的核心竞争力保持高度信心。我与国内很多工程师交流过，这些芯片在广泛工程领域的工程师群体中受众很广。

总结来说，我认为平头哥芯片在支撑跨行业的训练与推理上是国产芯片中最好的，我们确实是行业第一；未来的产能与部署规模上，我们可以有信心地说至少是前两名之一。

而在真正把 AI 芯片触达客户的能力上，阿里云是中国云与 AI 市场份额最大的玩家，因此我们在渠道分发上有很强优势。

从这个角度，我对平头哥芯片的长期商业价值高度有信心。

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