撰文 | 郝 鑫
编辑 | 吴先之
“我们是唯一一家全栈式AI云平台”，几乎同一时段，谷歌和阿里在财报会上不约而同喊出这句口号。
全栈式投入彰显云厂商押注AI的决心，直观体现在资本开支上。
谷歌预计2025年资本支出将达910亿至930亿美元，高于此前预估的850亿，并将持续加码。过去十二个月，阿里资本开支超1260亿元，其中云与AI占比较大。吴泳铭明确，未来三年AI相关投资将超过3800亿元，且可能进一步扩大。
相较而言，腾讯更像“守城者”。尽管宣称将在AI领域投入巨额资本，但其第二、三季度资本支出已从此前的366亿元、275亿元回落至191亿元和130亿元。
资本开支持续扩张的背后，是谷歌、阿里面对搜索、广告、电商等业务外部竞争压力的战略选择；而腾讯依托游戏与微信基本盘的稳固，社交护城河短期内难以被撼动。双线作战的阿里尤为明显：一方面在即时零售战场与美团、京东角逐；另一方面在云与AI领域与字节火山引擎、百度智能云及大模型公司正面交锋。
随着To B与To C战略逐渐清晰，阿里必须回答一个核心问题：作为AI“拓城者”，如何打好这场仗？。
供给不足
阿里云2026财年第二季度财报聚焦于“供给与需求”主题。需求侧持续旺盛，AI服务器供应与上架结构仍跟不上订单增长，积压订单规模不断扩大。
这一趋势同样反映在谷歌Q3财报中：云订单储备达1550亿美元，环比增长46%，同比增长82%，主要驱动力来自企业对人工智能的强劲需求。订单储备被视为云厂商的“晴雨表”，持续净增长有助于维持整体营收上升态势。
本季度阿里云财报周期截至2025年9月30日，行业背景恰逢DeepSeek引发的大模型需求爆发。许多企业盲目部署大模型后未能充分释放其价值，表明市场需求正从基础设施建设向模型精调、应用开发及价值实现延伸。
当前市场总体仍处于“供不应求”状态。吴泳铭判断：基座模型与全模态模型能力持续提升，“Scaling Law趋势尚未停止，业内尚未触及天花板”。未来两三年内，AI资源将持续紧缺，因供应链扩产周期难以匹配快速增长的需求。即便美国大型云厂商或阿里云，其新旧GPU设备均处于满负荷运行状态。因此，在可预见的三年内，“AI泡沫”之说并不成立。
在此背景下，阿里云财务表现亮眼：当季收入达398.24亿元，同比增长34%，连续四个季度保持同比两位数以上增速。尽管高投入下利润率承压，但近两个季度已出现小幅回升。
阿里云外部商业化收入增速提升至29%，AI相关产品收入连续九个季度实现三位数同比增长。混合云增速超20%，多个细分市场份额持续提升。值得注意的是，含内部收入同比增长34%，不含内部收入增长为29%，内外部增速差达5个百分点。这说明当前拉动阿里云增长的主要动力仍来自集团内部AI化改造。
考虑到该季度非电商大促期，34%的增速更具含金量，侧面反映出阿里内部AI应用的广度与深度。结合时间线分析，增量主要源于电商搜索推荐广告系统的AI升级及阿里妈妈营销业务的技术消耗，相关需求将在下一季度进一步释放。
AI拓城者的反击
长期追赶OpenAI和Anthropic的节奏中，谷歌一度被截胡、唱衰。但Gemini 3的发布或成转折点，Sam Altman曾评价其进步“主要得益于扎实的pre-training”。
“扎实的pre-training”背后是对算力利用率的极致优化，这正是谷歌、阿里云等老牌厂商凭借自研TPU集群与全栈架构实现的优势——通过系统级协同提升算力规模效率。
这也解释了为何此时谷歌、阿里格外强调“全栈式”布局。初创公司在Agent、代码生成、推理等单点能力上或有突破，但在整体资源调度与效能优化方面仍难撼动云厂商地位。
阿里云认为，随着AI深入落地，客户更倾向选择具备全栈技术能力的服务商。同时，AI应用的深化也带动了传统计算、存储、数据库等云产品需求回升，印证了早期判断：云厂商难以直接靠大模型盈利，最终仍需依赖基础设施变现。
谷歌深谙此理，正将大模型作为展示技术实力的窗口，用以推动整体云服务销售。近期更切入英伟达敏感领域——TPU服务，拟以更低价格吸引客户，有望带来数十亿美元年收入。此举依托于全栈基建带来的成本优势，未来将进一步提升云计算业务的利润率空间。
蔡崇信曾指出：“美国人看谁赢AI，主要比拼大模型性能；而阿里关注整个技术栈，衡量标准是谁的AI能‘用得起、用得广、用得久’”。
若以AI采用率为核心指标，则开源与To C策略势在必行。开源被视为吸引用户的“奶酪”，让用户掌握数据主权的同时，无论私有云或公有云部署，最终仍需依赖底层基础设施。
新加坡国家人工智能计划（AISG）在其SEA-LION项目中采用阿里通义千问（Qwen）架构，取代原使用的Meta Llama模型，成为关键信号。Meta内部对开源策略的摇摆，为Qwen提供了超越契机。
AISG转向Qwen表明，中国开源模型已从“追随者”转变为国际项目可信赖的“被选用者”。当越来越多国家级、战略性项目基于Qwen构建时，其在全球开源生态中的不可替代性将增强，未来有望掌握更多话语权与标准制定权。
埋下的伏笔
基于对需求端的判断与技术前景的乐观预期，阿里持续推进饱和式投入。短期财务波动已显现：二季度经营利润53.6亿元，同比下降85%；净利润641亿元，同比下降7%；单季度净利润206亿元，同比下降53%。
自由现金流由去年同期137亿元转为负218亿元，主因在于即时零售业务拓展与云基础设施建设投入增加。
阿里当前面临“双线作战”压力：既要捍卫即时零售阵地，也要强化云与AI基础设施。本质是在两条关键战线上巩固核心疆域，并为未来十年寻找新增长曲线。
挑战在于如何平衡“流血投入”与“市场信心”。阿里需向外界证明，这些投入不仅能转化为规模化商业回报，更能构筑AI时代的长期护城河。关键在于能否将“烧钱”换来的基础设施与市场份额，最终转化为可持续产生充沛现金流的业务机器。
不到一个月内，阿里的统一作战能力显露无遗：通义千问App独立上线，公测一周下载量破千万。夸克全力支撑，从App到AI浏览器再到智能眼镜，集中资源将千问推向前台，争取最大流量曝光。
这种指挥部模式优势显著：在顶层设计驱动下，夸克、高德、支付宝等业务线迅速协同，形成强大合力，短时间内为千问创造惊人势能。对于需要快速抢占认知、应对激烈竞争的新产品而言，这种“压强式”打法有效避免了内耗与资源分散。
然而，AI创新具有高度不确定性，OpenAI的ChatGPT即源于小团队偶然突破。过度依赖顶层指挥可能在战略调整或市场洞察滞后时出现“船大难掉头”的风险。
如何在“统一意志”与“分散活力”之间实现动态平衡，是包括谷歌、阿里、字节在内的所有“拓城者”共同面临的课题。唯有兼具决断力与创造力的企业，才能既赢得当下竞争，又把握未来的颠覆性机遇。