全文|阿里巴巴Q4業績會實錄：繼續投資AI，未來五年資本支出遠超3800億美元

專題：聚焦美股2026年第一季度財報

　　今日，阿里巴巴集團發佈2026財年Q4及全年財報。財報顯示，阿里巴巴第四財季營收2433.8億元，同比增長3%。若不考慮高鑫零售和銀泰的已處置業務的收入，同口徑收入同比增長將為11%；淨利潤為254.76億元。2026財年營收10236.7億元，同比增長3%；淨利潤1059.04億元。截至發稿，阿里巴巴美股漲超7%，此前一度跌超3%。

　　詳見： 阿里巴巴：2026財年Q4營收2433.8億元，同比增長3% 

　　財報發佈后，阿里巴巴集團董事會主席蔡崇信、CEO吳泳銘、CFO徐宏、以及阿里電商事業群CEO蔣凡出席了隨后召開的電話會議，對財報進行了解讀，並回答了分析師提問。

以下為分析師問答環節的主要內容：

高盛分析師Ronald Keung：感謝分享 AI Maas 及應用領域的規模與進展。想請教：ARR 的增長中，多大比例來自千問等自研模型，多大比例來自第三方模型？考慮到近期令牌（token）價格上漲，這對 Maas 及雲業務的利潤率有何影響？

吳泳銘：感謝你的問題。本季度我們首次公佈模型及應用服務收入，該收入主要由兩部分構成：百鍊 Maas 的 API 服務收入，以及 AI 原生軟件的訂閲收入。目前，絕大部分收入來自百鍊 Maas 的 API 服務。阿里雲百鍊是一個開放平臺，既託管自研模型，也託管第三方開源模型及閉源模型，但就當前收入規模而言，絕大部分來自自研模型，包括千問基礎模型、語音模型、視頻模型等。

　　關於第二個問題，過去幾個季度，行業發生了重大轉變：AI 正從對話式聊天機器人轉向智能體（agent），智能體需幫助客户完成複雜推理任務，導致客户對模型推理的需求持續飆升。正因為智能體能解決更復雜的任務，儘管我們上調了令牌（token）價格，客户接受度依然很高，需求持續旺盛，甚至當前供應仍無法完全滿足需求，仍有大量客户在排隊等待服務。

　　本質上，Maas 業務的毛利率天然高於 Iaas 業務。此外，還有幾個關鍵因素：一是推理技術持續發展，每個季度單服務器、單卡的令牌（token）產能都在持續提升；二是模型能力不斷增強，未來 1-2 年內，模型價格預計將保持上漲趨勢。因此，未來幾個季度，Maas 業務的飛速增長將對整體毛利率產生非常積極的影響。

瑞銀集團分析師Kenneth Fong：感謝管理層，祝賀 AI 領域取得優異成績。想請教 AI 投資的資本回報率（ROI）：AI 投資推動雲業務實現 40% 的增長，但也對集團自由現金流和每股收益（EPS）產生了一定拖累。投資者應如何評估這項投資的回報率？管理層採用何種框架平衡激進的 AI 投入與盈利穩定性？

徐宏：我先回答第一部分。大家可能關注到本季度自由現金流為負，核心原因是過去一年我們在 AI 領域的大額投入。我們看到了這一歷史性機遇，因此堅定推進投資，這是自由現金流為負的主要原因。

　　展望未來兩年，我們將繼續堅定投入，因為這一機遇窗口期僅有幾年時間。從現金流角度看，核心經營邏輯並未發生重大變化：首先，淘寶、天貓作為集團經營現金流的主要貢獻者，現金流依然穩定；未來兩年，隨着閃購業務虧損大幅收窄，AIGC 業務從虧損轉向盈利，消費業務的經營現金流將呈現強勁正向增長。

　　其次，正如 Eddy （吳泳銘）所提到的，雲基礎設施投資將推動 AI + 雲業務收入繼續加速增長，同時毛利率持續改善，這將進一步提升雲板塊的淨現金流，反哺雲基礎設施的持續投入。

　　第三，集團資產負債表依然堅實 。截至 3 月 31 日，淨現金（不含五年以上到期債務）約 380 億美元，剔除所有長期債務后約 590 億美元，為雲基礎設施投資提供了有力支撐。

　　最后，我們具備強大的資本市場融資能力，可通過多種融資方式滿足戰略發展需求。以上是對現金流及資金儲備的迴應，接下來請 Eddy 補充。

吳泳銘：關於 AI 投資的未來回報率，我們可以用一個類比説明：AI 更像製造業，要獲得更多收入，必須建立兩個核心 「工廠」——AI 訓練工廠和 AI 推理工廠，這兩個工廠的規模決定了未來的收入規模。

　　而這兩個工廠的核心是 AI 數據中心建設，數據中心建設確實會消耗大量集團自有現金流，但這些剛性基礎設施投資的回報路徑非常清晰：在 ToB 商業化層面，無論是雲 Iaas 服務、Maas 平臺，還是 AI 原生軟件帶來的模型層收入，當前我們的服務器幾乎沒有閒置資源。因此，未來 3-5 年內，AI 數據中心建設的投資回報是非常確定的。

傑富瑞分析師Thomas Chong：感謝管理層，想請教即時零售業務：你們在之前的準備發言中提到單位經濟效益（UE）顯著改善，想了解背后的驅動因素，比如客單價（AOV）、補貼比例、履約效率等；此外，上一季度提到了未來兩年即時零售的展望，目前對市場格局、未來三年單位經濟效益（UE）的看法是否有更新或變化？

蔣凡：感謝你的問題。首先，經過一年的投入，即時零售業務實現飛速發展，市場份額發生根本性變化。與去年 3 月季度（大規模投入前）相比，今年的訂單規模和市場份額均顯著提升：1-3 月整體訂單規模是去年同期的 2.7 倍，其中非餐飲零售訂單是去年同期的 3 倍。

　　4 月以來，我們在維持訂單規模的同時，通過提升物流履約效率、優化訂單結構（尤其是客單價（AOV）進一步上漲），推動單位經濟效益（UE）顯著改善，有信心在 2027 財年末實現單位經濟效益轉正。

　　在持續優化單位經濟效益的同時，我們將繼續通過創新提升用户與商家體驗，維持即時零售領域的長期競爭力，有信心在新的規模和市場份額水平下，實現即時零售業務的整體盈利。

　　本季度，閃購業務對實物電商的拉動作用顯著，尤其是在新客獲取、提升用户活躍度、滿足多元化消費場景、拉動成交與商業化、完善物流基建等方面，推動淘天整體板塊發展。閃購對食品、生鮮等品類的帶動作用明顯，也助力盒馬、貓超等即時零售相關業務加速增長。本季度，實物電商的成交總額（GMV）和客户管理收入（CMR）均呈現良好增長勢頭，閃購與即時零售起到了明確的正向拉動作用。

野村證券分析師Jialong Shi：感謝管理層，想追問 Maas 業務相關問題：與中國其他頭部 AI 平臺公司及 AI 創業公司相比，阿里巴巴在 Maas 領域的核心優勢是什麼？在美國，AI 智能體（尤其是 AI 編程，AI coding）是 AI 商業化增速最快的領域，預計中國 AI 編程何時會出現類似增速？此外，中國企業對 SaaS 產品的付費意願似乎低於美國企業，這是否會導致中國 AI 編程產品的商業化前景不及美國同行？

吳泳銘：感謝你的問題。阿里雲百鍊定位為開放的 AI 推理平臺，目前該平臺的營收主要由自研模型貢獻。與 AI 創業公司相比，我們在模型投入的規模和廣度上遠超這些專注於單一模型或單一領域的創業公司 —— 當然，這些創業公司在特定領域具備很強的技術實力和商業敏鋭度，進展迅速。嚴格來説，在 Maas 領域，這些創業公司更多是阿里雲的合作伙伴。

　　而阿里巴巴的優勢在於，我們強調多領域模型的廣度研發：包括以代碼能力為核心的千問基礎模型、視頻模型（萬象、HappyHouse）、面向未來的世界模型、語音模型等。我們相信，未來很多業務場景中，用户需要多種模型能力的組合來滿足需求。這是我們與 AI 創業公司的核心區別，同時我們也與它們保持合作關係。

　　關於中國 AI 編程的增速，我們判斷當前已經迎來類似美國的增速。從百鍊平臺及合作友好的 AI 創業公司的數據來看，去年 11-12 月至今年 5 月，大量企業的 API 需求增長，幾乎都源於 AI 編程能力的提升。AI 編程並非簡單替代軟件工程師的工作，隨着模型能力提升，以及 AI 編程與智能體運行環境（如 Harness 工程等數據領域）的結合，AI 編程驅動的複雜任務智能體已能在各類數字化工作中完成任務。

　　無論是美國還是中國，這一波 AI 需求的增速核心都來自 AI 編程能力的提升。結合電腦或數字化工具場景，AI 編程理論上可解決幾乎所有數字化工作中的複雜任務，這將是未來 2-3 年的重要增長趨勢。

　　關於中國企業 SaaS 付費意願的問題，我們認為在大模型時代，這一情況將發生改變。隨着模型能力日益強大，能夠真正解決企業的複雜任務、提供核心價值時，中國企業與美國企業一樣，願意為這種智能能力付費。理論上，只要令牌（token）帶來的價值超過其成本，企業對令牌的需求將是無限的，因此 AI 需求的增長具備長期確定性。

　　分享一組數據：百鍊平臺的整體增速極快，今年 5-6 月的數據較去年 11-12 月增長超過 10 倍；而且就是在最近，我們的AI模型與應用服務的ARR（年化經常性收入）已經突破了80億（元人民幣）。也就是説，在這個季度突破100億的ARR是一個非常確定性的事情。所以我們看到，無論是中國企業還是美國企業，都願意為智能能力買單，願意為能解決實際工作任務的智能能力付費，這是一個普遍趨勢。

麥格理分析師Ellie Jiang：感謝管理層，想結合全球對比提問：海外同行似乎在企業智能體工作流領域更快抓住了眼前的機會，但消費端變現相對滯后。阿里巴巴在投資基礎設施、模型、雲、千問 APP 等多個領域的背景下，如何評估 ToB 與 ToC 業務的戰略優先級及資源分配？如果未來企業端發展持續向好，是否會考慮將更多資源從 ToC 端轉移到 Maas 等領域？

吳泳銘：感謝你的問題。從 AI 的本質來看，它是一場計算範式革命，核心是幫助用户完成任務、解決問題。從這個角度來説，ToB 與 ToC 的本質是一致的。但目前，無論是全球還是中國，客户付費意願更強的領域確實是 ToB，因為企業的投資回報率（ROI）更容易量化，因此我們的大部分推理資源也投入到 ToB 商業化領域。

　　但從長遠來看，AI 最終將成為人的助理，既包括工作助理，也包括個人助理、學習助理，本質都是用 AI 幫助人解決任務，只是場景涵蓋 ToB、ToC 及工作生活。我們認為，ToC 業務的客户接受度和付費意願需要一定的投資周期，但隨着技術進步，以及 AI 助理能幫助用户完成更多任務，ToC 端將逐漸形成成熟的商業模式。這一模式在海外已初現端倪，我們預計未來 1-2 年內，中國 ToC 端 AI 助理的商業化也將取得顯著進展。

美林美銀分析師Joyce Ju：感謝管理層，想追問雲業務未來發展：除了增速加速，能否介紹一下 EBITDA 毛利率的趨勢？未來幾個季度，隨着業務加速，是否會出現與國外同行類似的毛利率擴張趨勢？

吳泳銘：感謝你的問題。當前，AI 技術在各行業的滲透仍處於早期階段，但阿里雲及 AI 業務的核心目標是：以超越行業平均增速的速度，實現收入、用户令牌消耗及市場份額的增長，夯實絕對市場領先地位，利潤率是次要目標。

　　但有幾個行業特性將推動毛利率改善：第一，未來 3-5 年，AI 需求的增長將面臨物理瓶頸限制，AI 數據中心建設周期、芯片及內存的生產周期、產能擴張速度等，均難以完全匹配 AI 需求的增長。

　　阿里雲憑藉龐大的客户規模效應及歷史 IT 資本開支（CAPX）形成的規模優勢，在當前供需緊張的環境下，今年部署一臺新服務器的成本較兩年前上漲了 100% 以上。這種服務器重置成本的上升，對新老客户的定價形成了牽引作用，預計將在長期內正向提升雲服務的資產定價。

　　第二，阿里雲 Maas 業務快速增長，Maas 業務的毛利率顯著高於傳統 Iaas 等 IT 資產類業務。同時，隨着推理技術優化，單卡產能將持續提。 同樣一臺服務器，交給百鍊平臺創造的營收和毛利，高於傳統雲計算的簡單算力服務。因此，Maas 業務收入佔比的提升，將持續推動整體毛利水平改善。

　　第三，全棧技術優勢的協同效應：平頭哥自研 AI 芯片的規模化量產，將助力我們打造中國性價比最優的推理平臺，與模型形成強協同，進一步提升毛利率。

　　基於以上客觀因素，我們判斷未來 1-2 年內，阿里雲的毛利率將實現顯著提升，且這一變化將在最近 1-2 個季度內逐步顯現。

摩根士丹利分析師Gary Yu：感謝管理層，想請教兩個問題：一是為實現 Maas 及雲業務的長期收入目標，需要維持什麼樣的資本開支（CAPEX）水平？二是平頭哥芯片目前在雲業務中的滲透率如何？隨着滲透率提升，預計能為毛利率帶來多大提升？

吳泳銘：感謝你的問題。關於第一個問題，上一季度的財報電話會議中，我們已提出未來五年的高營收目標 —— 對比 2022 年（AI 大模型爆發前）的阿里雲外部營收，這一目標相當於 10 倍的增長。粗略計算，要支撐這一長期業務目標，所需的數據中心資產至少是 2022 年的 10 倍以上。因此，未來要建設的數據中心規模，將是 2022 年的 10 倍以上。這一目標不僅通過資本開支（CAPEX）實現，我們也通過運營開支（OPEX）租賃等方式獲取算力。

　　對比此前三年 3800 億元的資本開支計劃，為實現未來五年的目標，相關投入資金將遠超 3800 億元。不過，當前情況更為複雜，並非所有算力中心都需自建：我們可通過租賃方式獲取算力，也可隨着平頭哥芯片產能擴大，向算力中心或數據中心服務商銷售搭載平頭哥芯片的 AI 服務器，或與這些服務商聯合建設數據中心 。未來將通過多種方式擴張數據中心容量，但核心需求是對標 2022 年 10 倍的規模。

　　關於第二個問題，平頭哥自研芯片在阿里雲的部署比例目前仍較低 。 除 TPU 外，我們的 CPU、存儲網絡芯片均為全棧自研，未來有望實現全棧芯片自研的規模化部署。當前滲透率較低，主要受中國國內半導體產能的限制，但近年來國內半導體產能正持續擴張。隨着平頭哥全棧自研芯片滲透率的提升，將對毛利率產生顯著積極影響。

　　需要説明的是，目前存在一些相互影響的因素：國內半導體的製程較國外先進水平仍有差距，導致芯片在能耗、效率上略遜於國外先進芯片；但國外主流 AI 芯片的毛利率高達 60%-80%，因此即便國內芯片性能、功耗有一定提升空間，仍存在巨大的性價比優化空間。最終，這一性價比優勢對整體毛利的提升幅度，將取決於未來產能擴張速度，以及對現有存量芯片的替代比例。（完）