节制外卖、重注AI，阿里开始算账
商业评论
作 者 | 王汉星 编 辑 | 小 鱼
图 源 | 阿里巴巴官网
阿里正全力为 AI 战略让路，即便这意味着暂缓刚投入千亿的即时零售业务。
资本开支激增，现金流承压
8 月 20 日港股盘后，阿里发布 2026 年 Q2 财报（对应 2027 财年 Q1）。期内营收 2689.53 亿元，同比增长 9%，增速保持平稳。利润端受投入影响，经调整 EBITA 同比下滑 30% 至 273.29 亿元，但较上季度 84% 的降幅已显著收窄，主要得益于即时零售投入放缓，资源向 AI 集中。
最引人注目的是资本开支的跃升。Q2 阿里资本开支从上季度的 200 多亿元激增至 676.78 亿元。受此影响，经营现金流为 229.45 亿元，自由现金流净流出扩大至 446.7 亿元。财报发布后，阿里美股收盘微涨 1.26%，报 130.53 美元。
值得注意的是，阿里已成为港股互联网板块的热门标的。截至 8 月 20 日，其市值与腾讯的差距缩小至 1.45 万亿元，远低于 2025 年底的 2.5 万亿元。估值修复源于阿里在 AI 领域的激进投入及阿里云的商业化想象空间，但核心挑战在于：云业务的增长能否快速覆盖不断扩大的 AI 成本账单。
财报显示，资本开支同比大增 75%，主要用于 AI 基础设施。随着 Agent 使用量激增，除 GPU 外，阿里还需大规模采购 CPU，并应对存储涨价及交付周期问题。模型调用量越大，越需提前锁定算力资源，导致现金加速流出。
高额资本开支并非阿里独有。谷歌 Q2 自由现金流首次转负；腾讯也因单季 500 多亿开支，自 2005 年以来首次出现自由现金流转负。仅阿里与腾讯两家，Q2 合计资本开支超 1000 亿元，已超过阿里 2025 全年的经调整净利润。
组织架构重构，聚焦 AI 与电商
- “阿里巴巴电商集团”：整合中国电商、国际数字商业及盒马；
- "AI 云与算力服务”：合并云智能集团与平头哥；
- "AI 实验室与应用”：整合 AI 模型实验室、千问 2C 事业部及千问办公；
- “所有其他”：保留边缘业务。
截至 2026 年 1 月，阿里的业务板块划分情况
此次调整释放两大信号：一是蒋凡全面统筹电商与即时零售，重建统一品牌心智；二是将分散的模型、应用、云和芯片整合为全栈 AI 体系对外披露。这标志着电商继续作为基本盘，而 AI 正式成为新的投入中心。
电商基本盘疲弱，即时零售投入克制
作为基本盘，电商表现略显疲弱。Q2 反映淘宝天猫收入的客户管理收入（CMR）同比下降 7%。若按调整前口径计算，同比仅增长 1%，远低于上季度的 8%。宏观数据显示，2026 年前 7 个月全国网上商品零售额同比增长 4.6%，大盘整体走弱。
即时零售表现相对亮眼，收入 532.95 亿元，同比增长 45%，但增速环比放缓。阿里表示，淘宝闪购在维持市场份额的同时，单位经济效益持续改善。据估算，Q2 外卖补贴约为 120 亿元，较上季度明显收窄，显示阿里对该业务的投入趋于理性。
剥离核心业务后，“所有其他”分部 Q2 收入 288 亿元，同比微增 1%；经调整 EBITA 亏损 33 亿元，由去年同期的盈利转为亏损。总体而言，电商与其他业务表现平平，资源向 AI 倾斜的趋势不可逆转。
AI 商业化提速，全栈体系显现
阿里 AI 战略进入成果展示期。云智能与平头哥合并为"AI 云与算力服务”，构建起从芯片到云平台的基础设施闭环。
基础设施变现，利润率显著提升
Q2，该分部收入 484.37 亿元，同比增速加快至 45%。其中 AI 相关产品收入 123.76 亿元，连续十二个季度实现三位数增长。更具想象力的是 MaaS（模型即服务）平台，阿里云百炼 MaaS 平台收入 ARR 在 8 月已达 160 亿元，预计年底有望突破 300 亿元。
利润方面，该分部经调整 EBITA 为 56 亿元，同比增长 133%；EBITA 利润率达 11.56%，首次突破两位数。随着高毛利的 MaaS 收入占比提升，阿里云整体利润率持续改善，长期目标是对标海外云巨头 30% 的水平。
硬件能力亦被置于前台。平头哥自研芯片体系已覆盖 GPU、CPU 等领域，真武 M890 处理器已在自动驾驶、金融等 20 多个行业的 650 多家客户中实现商业化。芯片与云平台的联动，有效降低了算力成本并提升了交付效率。
应用端投入巨大，C 端入口争夺激烈
由模型、千问办公和千问 APP 组成的"AI 实验室与应用”分部，Q2 收入 33 亿元，同比增长 16%，但经调整 EBITA 亏损扩大至 138.6 亿元。亏损主要源于 AI 能力投入及千问 APP 推理成本的增加。
QuestMobile 数据显示，2026 年 6 月，豆包、千问、DeepSeek 月活用户分别为 3.82 亿、1.67 亿和 1.29 亿。流量证明了产品吸引力，但高昂的推理成本与补贴使"C 端入口”成为一门昂贵生意。相比之下，B 端办公场景更可能率先跑通商业模式。今年 7 月，阿里整合多款智能体产品推出“千问办公”，凸显对办公场景商业化的重视。
当前局面是：上游基础设施开始变现，而模型与应用端仍在消耗现金。关键在于收入增速能否跑赢投入扩张的速度。
现金流平衡术：三年回本逻辑
针对市场对现金流的担忧，吴泳铭在电话会上阐述了阿里的商业闭环逻辑：AI 芯片寿命约 5 年，行业共识认为 2030 年前算力紧缺态势不变。按现有毛利水平，算力投入可在三年内回本；若毛利率提升，周期可缩短至两年半。
- 需求驱动：Agent 需求爆发使算力芯片处于满载状态，新投入能快速转化为收入；
- 结构优化：提高高毛利的 MaaS 收入占比，改善整体利润率；
- 定价升级：依托模型能力提升，推动更健康的定价模式，提升未来利润率。
简言之，阿里计划用一两年的需求与定价改善支撑现金流，两三年完成回收，最后在芯片生命周期末端释放利润。这一逻辑成立的前提是算力紧缺持续、MaaS 增长兑现以及客户愿意为更强模型付费。
为确保模式跑通，阿里在组织与产品端同步提速。产品侧，旗舰模型 Qwen3.8-Max 参数达 2.4 万亿，跻身全球第一梯队，并开放了多个模型系列权重。组织侧，自 3 月以来密集调整：成立 ATH 事业群、设立集团技术委员会、升级通义大模型事业部、成立 Token Foundry 事业部等。钉钉换帅及千问办公的整合，进一步补全了 Agent 办公场景。
这一系列动作旨在将云、芯片、模型、应用和办公入口串联成链。组织重构与产品迭代的最终指向只有一个：验证 AI 收入能否持续增长，并确保巨额投入按期回收。
