锦缎
8月20日,阿里巴巴集团发布2027财年Q1财报,在分析师电话会上,阿里CEO吴泳铭说了一个观点:前两年行业投资人一直在问AI的超级应用是什么,我们认为AI最大的超级应用就是以AI算力为核心的AI云平台。
今天大家盯着的,是谁又发了一个更强的模型,谁又上了一个更会聊天的办公平台。
但如果问一个更关键的问题:
在整条AI价值链里,最有价值的是哪一环?
在我看来,真正的产业答案并不在模型发布会里,而在AI云收入、增速,芯片出货量这些硬邦邦的数字里:
AI是不是“有用”,收入是毫无争议的北极星指标。
2026年8月20日,阿里巴巴用一份财报证实了一个正在发生的产业转折:
AI竞争正从模型层的参数竞赛,不可逆转地向硬件层纵深延伸。
阿里云本季度外部商业化收入同比增长45%,增速创下22个季度新高。包括AI算力、模型、应用层在内的AI相关产品年化收入(ARR)达到495亿元人民币,成为阿里云加速增长的核心引擎。
这是一组足以让市场重新审视阿里价值的数据。上季度阿里宣告AI商业化的拐点,本季度则在加速兑现。
放眼所有中概股,同时具备自研芯片的全栈AI能力、可披露AI 、云利润率加速改善这三重条件的,只有阿里一家。
01
硬指标:三个维度拆解阿里云的AI成色
1.云增速:中国唯一入围全球AI云“加速俱乐部”的公司。
本季度阿里云45%的外部商业化收入增速,放在全球坐标系里同样能打。
谷歌云以82%的增速位列全球第一,阿里云45%紧随其后位居第二,Azure约43%被反超,AWS约37%排在末尾。
上一次阿里云增速同时超过Azure和AWS,还要追溯到2019-2020年的上一轮高增长周期。但这一次的成色截然不同:
彼时驱动增长的是互联网行业的整体上云红利,而今则是AI推理、模型微调、智算集群带来的结构性需求。
增速“重回巅峰”,底层逻辑已然升级。
2.AI收入:阿里是中国唯一跨过“AI故事”与“AI收入”分界线的公司。
另一个值得注意的数字是:阿里云123.76亿元的季度AI相关收入,是连续十二个季度三位数增长。
衡量一家公司AI成色的标准其实很简单:能不能披露具体的AI收入数字。“能”与“不能”,是AI收入与AI故事的分界线。
全球目前只有两家公司公开披露可对标口径的AI业务收入:亚马逊AWS的AI业务ARR,以及今天的阿里巴巴。
3.芯片与利润率:软硬一体的利润兑现正在发生。
继续向这份财报深层挖,我们注意到阿里的芯片研发诸多进展:
今天的真武系列芯片,已完成从研发到规模化商业化的闭环。
平头哥已建成覆盖GPU、CPU及网络芯片的全栈自研体系,真武M890等芯片在自动驾驶、互联网、金融等20多个行业的超650家外部客户中实现商业部署。芯片出货量、客户覆盖面的持续扩大,验证了自研算力的外部市场需求。
利润率层面,AI云与算力分部经调整EBITA利润同比增长133%,经调整EBITA利润率升至12%。
这一数字的北美参照系是亚马逊:
亚马逊自研芯片Trainium/Graviton支撑的AI业务ARR已超250亿美元,自研芯片改善云利润率是全球验证过的路径,阿里正在复刻并加速这一逻辑。
02
算力才是离钱最近的环节
我们其实不止一次提出:
市场叙事长期将聚光灯打在模型层和应用层,却忽略了一个基本事实:今天AI价值链里,真正能产生正现金流的环节,是硬件和算力基础设施。
即使是今天的头部模型层,也仍在死亡峡谷行军。
OpenAI:2025年营收约130亿美元,营业亏损约209亿美元;2026年Q1已烧约37亿美元(对营收57亿美元)。全年预计亏损/现金消耗约140-270亿美元量级(内部预测与外部估算有差异),仍远未到正FCF,预计要到2029-2030年才可能转正。现金储备虽厚(融资后),但单位经济仍在烧钱。
Anthropic:ARR已冲到约470亿美元(2026年中),轨迹明显好于OpenAI,可能更快接近营业利润(有报道指向2026年中可能出现季度营业利润)。但仍有大规模基础设施投入,FCF转正预期更晚(2028-2029附近)。累计仍在消耗资本。
模型层高毛利率与巨额亏损并存的状态,恰恰说明这是一个“必须参与但难以独自盈利”的军备竞赛。
彼得·蒂尔很早就表达过类似的观点:
市场把过多注意力放在了模型层,真正创造价值、拿走利润的,往往是更底层的硬件与基础设施。
英伟达、台积电、存储厂商拿走了行业绝大部分利润,而大多数模型公司仍在烧钱。
Nvidia:TTM(截至2026年4月)FCF约1190亿美元;FY2026(截至2026年1月)约967亿美元。经营现金流极高,CapEx相对极低(仅约60亿美元量级),现金转换率惊人(FCF margin接近45%+)。几乎是当前AI产业链最强的现金印钞机。
台积电(TSMC):TTM(截至2026年6月)FCF约350-360亿美元;2025全年约320亿美元。CapEx很高(先进制程扩产),但仍持续产生强劲正FCF。
SK海力士:FY2025 FCF约190亿美元(25.85万亿韩元);TTM(2026年中)已飙升至约670亿美元量级(92万亿韩元左右),HBM驱动利润与现金流爆发。分析师对2026年全年FCF预期更高。
三星电子(尤其DS半导体):公司整体TTM FCF已显著抬升(2026年中可达较高水平,部分数据指向数十至百亿美元量级),Q2 2026单季营业利润就创纪录(约580亿美元量级,几乎全部来自半导体/内存)。HBM与服务器DRAM贡献巨大,FCF同步改善。
粗略合计(Nvidia + TSMC + 海力士 + 三星半导相关):当前年化正自由现金流轻松超过2000-3000亿美元量级,且仍在快速增长。Nvidia一家就已占绝对大头。
在美国,高利用率的算力中心,在签订多年期、高负载合同的情况下,回收期可以压缩到两年左右。
SpaceX披露显示,它把Colossus容量租给Anthropic(约12.5亿美元/月)和Google(约9.2亿美元/月)等。
最近季度,AI部门的调整后EBITDA已经转正并达到约11亿美元,几乎全靠算力出租拉动。纯Grok模型业务本身贡献有限,真正改善财务的是基础设施租赁。
而传统超大规模云(AWS、Azure、Google Cloud)更是如此:
AWS:运营利润率已升到约39%,AI相关业务贡献明显。
Google Cloud:运营利润率升到35%+,增长极快。
Azure也保持高利润率。 它们把AI算力作为现有云业务的高附加值延伸,定价和利用率都比较好,虽然整体公司FCF被巨额CapEx压低,但云/AI算力这块的单位经济是健康的。
如果看专业neocloud(CoreWeave等) ,也是同样情况。
每一家都在营收暴增(单季已超25亿美元级别),调整后EBITDA利润率常在55-60%。
但因为还在疯狂扩容,自由现金流仍然大幅为负(CapEx远超经营现金流)。一旦产能交付并开始产生经常性收入,利润率会迅速抬升。合同积压(backlog)已到千亿美元量级,可见需求锁定程度。
AWS、Azure、Google Cloud的AI相关业务,也在持续贡献更高的运营利润率。
这是一个被反复验证过的商业模型:
大规模、高密度、高负载的算力供给,一旦形成规模效应和客户锁定,就能产生类似基础设施的现金流特征。
这个判断放到中国市场同样成立。
当AI应用渗透率沿着指数曲线上升,Token消耗量迅速走向百万亿甚至千万亿级别,中国的叙事必然指向大规模、持续的基础设施投入。
推理需求已经从“偶尔调用”变成“持续、高并发、全天候”的基础设施级负荷。训练可以阶段性完成,推理是每天、每小时、每秒都在发生的。
根据Omdia《中国AI云市场份额2025》报告,阿里云以38.1%的整体份额稳居第一(AI IaaS达38.6%)。
当你看到阿里这样最聪明的模型玩家开始买地、建机房、招土木工程师,你就知道产业的重心正在向哪里移动:AI的收入不会说谎,阿里的AI逻辑正在加速兑现。
03
全栈自研的复利效应
阿里云的故事之所以成立,不只是因为增速数字好看,而是它同时具备了三个层次的结构性优势。
芯片层的自研兑现。 真武M890从研发到规模化部署,已走过650家外部客户的验证周期。训推一体的设计思路,恰好命中当下从训练主导向推理需求爆发切换的产业节点。自研芯片带来的成本优势和供应链确定性,是依赖第三方GPU厂商所不具备的。
模型层的开源生态。 Qwen系列全球下载量超30亿次,衍生模型超30万个,累计开源模型超460个。开源策略正在形成正向飞轮:开发者生态扩大带来更多场景反馈,模型迭代加速,调用量增长,算力消耗提升,云收入增加。
基础设施的规模效应。 全模块化设计架构CUBE 5.0将大型AIDC数据中心交付工期压缩至100天,处于全球最领先水平。本轮全球基础设施扩建完成后,阿里云覆盖30个地域、104个可用区。全球布局带来的规模效应,将直接摊薄单位算力成本,提升利润率弹性。
三者叠加,形成的是一个从芯片到模型到算力基础设施的完整闭环。
摩根士丹利认为阿里拥有大规模AI基础设施、高质量云服务以及已验证的Qwen模型能力,这三个能力组合在一起,可以支撑一定的价格溢价。此前前置投入的大规模资本开支有望获得相对有吸引力的ROIC和利润率。
这不是一个需要外部验证的叙事,数据已经摆在桌上:
阿里云增速45%,AI收入连续12个季度三位数增长,EBITA利润率从9.1%升至12%,三组数据同时改善,指向的是同一个结论:
阿里AI的商业化回报路径已经清晰可见。
04
结语
阿里云在中国份额第一的基础上加速增长,利润率从个位数迈入12%,AI收入连续十二季三位数且占比抬升,全栈从芯片到Agent基础设施到应用同步放量。
这一组数据反映的核心事实是,此前对AI的战略投入已越过培育期,进入AI商业化加速的新阶段。
市场正在见证阿里AI商业逻辑的兑现。
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