壹番 太史詹姆斯

阿里在不久前的财报会上做出了外卖大战的停战宣言，但同时宣布加码AI，未来三年投资3800亿元。

这个决策从财务报表的角度是不难理解的。

因为外卖大战，阿里的中国电商部分的调整后EBITA同比减少了340亿；而阿里云的增速则提升到了34.5%。

摆出这两个数据，相信吴泳铭不用在决策层会议上费太多口舌。

阿里2025年9月份季度业绩

在大洋彼岸的硅谷，AI云同样给大厂带来了实打实的业绩回报：在最近一个季度，谷歌云同比增长33%，积压订单1550亿美元；微软的Azure云剔除汇率因素后同比增长39%

即使微软最新财报显示Azure云大幅增长，股价在当天依然下跌近3%，投资者开始对它变得愈发苛刻。

近期还传出微软在内部下调了包括Foundry在内的多个AI产品销售目标，虽然微软辟谣说自己的AI产品总销售目标不变，但这依然阻止不了12月3日的股价下挫。

12月9日，微软还抛出了史上最大的亚洲投资计划在印度耗资175亿美元的数据中心，但一天后与微软及OpenAI深度合作的甲骨文在财报公布后暴跌超10%，这也为这个行业巨头乃至整个行业的前景蒙上了一层阴影。

微软官网截图

其实，云基础设施其实只是和GPU一样的淘金铲子。如果AI叙事不能继续，淘金热退潮，或许这些卖铲人的收入都将断崖式下跌。

而AI泡沫似乎已经成为了共识，连微软和谷歌的两位CEO都公开承认了。

悬念只在于短期泡沫的持续时间和破灭后是否可以迎来行业新生这两大问题了。

01 B2C还是C2B？

对于第一个问题，阿里吴泳铭的回答是至少三年内，AI泡沫是不太存在的。

于是，他决定在未来三年加码。

根据国际权威市场调研机构英富曼（Omdia）的报告，今年上半年，阿里在中国AI云市场的占比为35.8%，断崖式领先，份额甚至高于二到四名之和。

第二名则是阿里在C端难以望其项背的字节跳动。它的火山引擎的市场份额为14.8%，位列第二，堪称阿里的最大对手。

英富曼（Omdia）《中国AI云市场，1H25》

所以，阿里也并没有放弃C端市场。

虽然B端市场的决策逻辑不同，但如果大客户的领导天天刷豆包，成为了对手的C端用户，自家阿里云上的AI功能的落地签约自然也会受到极大阻碍。

火山引擎总裁谭待就透露，很多客户都是拿着和豆包的聊天记录找过来的。

这其实就是在大模型行业中的高频打低频、农村包围城市。

或许基于这样的原因，阿里AI的C计划战略地位被前置，夸克、千问等产品的陆续升级迭代，以及随处可见的预算投入，都在表明阿里对于AI布局的转变。

阿里夸克AI眼镜

AI是头吞金巨兽，其他的互联网大厂，要么算不过来账，于是选择放弃，坚持稳扎稳打。比如腾讯，它去年的资本开支和阿里差不多，但没有进一步扩大投入的冲动。

要么，虽然all in，奈何体量不足，比如百度。它2024年的资本开支总额只有81.34亿元，大致相当于阿里或腾讯的十分之一。

在商业模式上，如果说阿里云模仿的是亚马逊的AWS，那么，阿里AI战略也借鉴了现在风头正劲的谷歌。他们两家堪称全球唯二的全栈AI技术公司。从AI芯片和基础设施，到AI大模型再到AI应用，这两家都有自研。

阿里之所以选择这条路径，一方面是因为这最符合它的企业文化。热衷于打造生态是腾讯的事，阿里过去做收购为的就是整合，蒋凡和张旭豪就分别是正反典型。

阿里云与NBA合作

另一方面，阿里云本来是中国第一、世界第三。但去年因为谷歌云在AI带动下的强势崛起被挤出了前三甲。阿里痛定思痛，选择了打不过就加入。

模仿归模仿，阿里和谷歌还是有明显差距的。

比如谷歌的TPU，已经通过比英伟达芯片更低的功耗而吸引了客户，阿里的自研芯片却还在路上；阿里的模型虽然不弱，但AI应用方面似乎也并没有像反超OpenAI的谷歌后，那样在C端给字节以紧迫感。

所以，阿里AI战略最现实的路径就是让自己的阿里云老客户上AI功能，而字节跳动的目标则是让大机构的领导们都先用上豆包。

而且，字节绝不会停下来，所以阿里也不能不反击。两家短期内都不可能泾渭分明地固守自己的地盘。

火山引擎部分合作企业

字节2025年计划投入1500亿，从金额上看也是阿里唯一的对手。

他们都在赌未来，但AI是否还有未来呢？

02 大模型独角兽是先行指标

要回答这个问题，那么就要从应用层面上看AI对生产力是否真有提升。

AI产业链，越往上看会越偏离本质。

英伟达业绩大好，是因为谷歌、微软，阿里、字节巨额投入的拉动，上述四家的业绩取决于其他大型机构的投入，这最终则取决于AI大模型对生产力的提升。

英伟达2026财年Q3财报

正如微软CEO纳德拉所说，AI必须真正提升整体经济生产率，并带来广泛的GDP增长，否则它就是泡沫。

诺贝尔经济学奖得主达龙阿西莫格鲁在2024年5月发表了一篇论文《简易AI宏观经济学》。

他在这篇文章中估计，未来10年，目前采用AI的任务当中只有四分之一有可能是划算的。而这些任务只占总工作任务的5%。所以，AI在未来十年能给美国带来的生产力提升也就是0.5%，能带来的GDP累计增长只有1%。

MIT在今年8月的一份报告中提到，仅有5%的企业成功利用AI工具提高了生产力，而剩下95%的企业在AI上的投资相当于打了水漂。

MIT《生成式AI的鸿沟：2025年商业AI的现状》

生成式AI的确改进了科技和媒体/电信两个行业，但在专业服务、医疗制药、消费与零售、金融服务、先进工业以及能源与材料等六个行业都不做不到优化关键工作流程。

还有个简单的判别标准，那就是：什么时候像OpenAI，Anthropic还有Kimi,智谱这样的大模型及应用厂商能够盈利了，那才能说明生成式AI的商业模式真正立住了。

如果立不住，泡沫破裂，会发生什么呢？

我们可以用机器人租赁市场的变化来打这个比方。

今年年初的时候，几乎是和DeepSeek带动的大模型热潮同时，春晚上的表演也带来了一股机器人热。

春晚机器人表演

那时，人型机器人日租金在万元，机器狗也有2000元。而现在这两个价格分别跌到了2000元和500元。

这并不是开玩笑。对于那95%的企业来说，不能带来生产力提升的大模型就和在春晚上跳舞的机器人一样。

AI叙事从AGI向性价比的演变也会加速泡沫破灭的进程。

这也是行业发展的必然规律。增量市场能容纳足够多的玩家，而存量市场的对手们则热衷于大打价格战。

即时零售是这样，AI大模型也没什么神秘的。

但不同的是，AI比拼能耗成本和Token价格的前提还隐含着生产力提升的承诺或者AGI的愿景。一旦前提不成立了，那么老板们多招几个大学生，或者给员工们买几个会员可能才是终局。

在参与AI军备竞赛的大厂CEO心中，现在的期望并不是泡沫永不破灭，而是AI能够成为像21世纪初的光纤、20世纪初的电网和19世纪初的铁路一样的基础设施，它们都经历过泡沫破灭，但最终都奠定了产业革命的基础。

短期呢？大家都在积极做个裱糊匠。

吴泳铭在9月的云栖大会上还在卖ASI。不过，如果美国老板们都不为AGI买账了，中国老板们会买ASI吗？