定焦 One（dingjiaoone）原创
作者 | 王汉星
编辑 | 阿伦
阿里的一切都在为 AI 让路，包括刚刚烧掉 1000 多亿的即时零售。
8 月 20 日港股盘后，阿里发布 2026 年 Q2 财报（对应阿里 2027 财年 Q1，下文均以自然年计），期内实现营收 2689.53 亿元，同比增长 9%，与此前几个季度的增速大体相当。利润端仍在承受投入压力，经调整 EBITA 同比下滑 30% 至 273.29 亿元，但较上一季度 84% 的降幅已有明显改善，差别主要在于即时零售投入放缓，阿里把更多资源集中到了 AI。
财报中唯一出乎意料的是资本开支。Q2 阿里资本开支从上一季度的 200 多亿元跃升至 676.78 亿元，经营现金流为 229.45 亿元，自由现金流净流出 446.7 亿元。
财报发布后，阿里美股盘前一度跌超 4%，最终收盘价定格在 130.53 美元，上涨 1.26%。
很多人可能没有注意到，在进入今年 Q2 后阿里基本已经成为港股互联网板块的 Toppick，截至 8 月 20 日收盘，阿里巴巴港股的市值与腾讯的差距已经缩小到 1.45 万亿元，在 2025 年年底时两家的差距还在 2.5 万亿左右，即便是去年阿里凭借激进的资本开支获得资本市场支持，股价冲至 52 周最高点的 185 港元时，它与腾讯的差距仍然在 2 万亿以上。
估值的相对变化主要是由于阿里在 AI 的投入上远比腾讯激进，并且阿里云的商业化叙事更有想象力空间。但摆在当前阿里面前的一个新难题是，阿里云的增长，能否足够快地覆盖这张持续扩大的 AI 账单。
在财报发布后的电话会上，吴泳铭几乎用整场会议回答同一个问题：如此大规模的投入会不会拖垮阿里的现金流。
01. 电商降速，AI 吞金
从集团层面看，阿里 Q2 的经营数据大体落在市场预期之内。真正超出预期的，是资本开支的抬升幅度。期内，阿里经营现金流为 229.45 亿元，同比增长 11%；自由现金流则由去年同期净流出 188.15 亿元扩大至净流出 446.7 亿元。
两组数字之间的落差，指向 AI 基础设施的投入。
期内阿里资本开支达到 676.78 亿元，同比增长 75%。财报解释称，投入主要用于 AI 基础设施，随着 Agent 使用量激增，公司在 GPU 之外还需要大规模采购 CPU，同时叠加存储涨价、交付周期性等因素。换句话说，模型调用量越大，阿里越需要提前锁定算力、存储和网络资源，现金也会越早流出报表。
阿里并非个例。
资本支出正在像一个巨大的黑洞，吞噬几乎所有科技大厂的现金流。今年 Q2 谷歌的自由现金流上市以来首次转负；AI 投入相对保守的腾讯，也因为单季 500 多亿的资本开支导致自 2005 年以来首次出现自由现金流转负。
仅阿里和腾讯两家公司，Q2 合计资本开支就超过 1000 亿元，已经超过阿里 2025 年一整年 904 亿元的经调整净利润。
高额资本开支之外，这份财报的另一个明显变化，是阿里重新调整了分部披露口径。阿里巴巴中国电商集团、阿里国际数字商业集团与盒马被整合为 " 阿里巴巴电商集团 "；云智能集团与平头哥合并为 "AI 云与算力服务 "；此前归入 " 所有其他 " 的 AI 模型实验室、千问 2C 事业部及千问办公，则被整合为 "AI 实验室与应用 "。
从本季度开始，阿里按电商集团、AI 云与算力服务、AI 实验室与应用、所有其他四个分部呈现业绩。
这次调整释放出两个信号。其一，蒋凡将全面统筹阿里的电商和即时零售业务，阿里试图在一个组织内重建统一的品牌心智。其二，过去散落在不同业务板块的模型、应用、云和芯片，被重新放进同一张 AI 版图，以全栈体系对外披露。
财报口径的变化，实际上也是阿里资源分配顺序的显性化，电商继续提供基本盘，AI 成为新的投入中心。
作为阿里的业务基本盘，电商仍显疲弱。Q2，反映淘宝天猫收入的客户管理收入（CMR）同比下降 7%。上一季度，阿里调整 CMR 披露方式，将部分给商家的补贴费用计为收入冲减项，若按调整前口径计算，本季度 CMR 同比增长 1%，依然偏弱。上一季度，该指标增速还有 8%。
国家统计局数据显示，2026 年前 7 个月全国网上商品和服务零售额同比增长 4.8%，其中网上商品零售额同比增长 4.6%。增速较去年同期有所下降，大盘整体也在走弱。
即时零售的表现相对更好。期内该业务收入 532.95 亿元，同比增长 45%，增速环比放缓。阿里在财报中表示，淘宝闪购在维持市场份额的同时，单位经济效益环比持续改善，主要得益于笔单价与履约效率提升。
一位接近阿里的人士告诉「定焦 One」，Q2 阿里即时零售业务的 UE 约为 -2 元，包含非餐在内的日单量约 6500 万单，综合估算，Q2 外卖补贴约为 120 亿元。
相比前一季度，这一补贴规模明显收窄，阿里对即时零售的投入开始有所克制。
将盒马、AI 模型实验室、千问 C 端事业部和千问办公移出后，" 所有其他 " 分部留下的，基本是阿里核心 "AI+ 大消费 " 之外的边缘业务。Q2 这部分总的收入为 288 亿元，同比增长 1%；经调整 EBITA 亏损 33 亿元，去年同期为盈利 6.87 亿元。
整体而言，这一份财报中阿里的电商和其他业务表现平平，好消息是即时零售的经济效益改善、外卖补贴大幅收窄，但这些都无法改变公司资源继续向 AI 倾斜的方向。
02. 云、芯片与千问：阿里的全栈 AI 开始算账
阿里的注意力仍然集中在 AI。上一个季度，吴泳铭称阿里 AI 和云商业化的拐点已经到来，到了这一季度，阿里开始展示阶段性的商业化成果。
财报首先把算力平台和硬件放入同一口径。
云智能集团与代表芯片能力的平头哥合并为 "AI 云与算力服务 "，构成 AI 应用上游的基础设施，值得注意的是，在口径调整前，阿里已经把平头哥相关的芯片收入计入到云智能集团，所以这部分口径调整并不影响阿里云整体的经营数据变化趋势。
Q2，该分部收入为 484.37 亿元，总收入及外部客户收入同比增速均加快至 45%。增长主要由 AI 相关产品采用量提升推动，其中 AI 相关产品收入达到 123.76 亿元，连续第十二个季度实现三位数同比增长。
更具想象力的是 MaaS 平台。吴泳铭在财报电话会上透露，阿里云百炼的 MaaS 平台收入 ARR 在 8 月已经达到 160 亿元，年底达到 300 亿元的确定性很高。MaaS 是 AI 相关收入中毛利率较高的一部分，传统云服务商主要通过 IaaS 出售算力，毛利率有限。AI 时代，云厂商可以通过 MaaS 平台出售 Token，获取更高的利润空间。随着 MaaS 收入占比提升，阿里云整体利润率也在改善。
利润方面，Q2 AI 云与算力服务经调整 EBITA 为 56 亿元，同比增长 133%；EBITA 利润率突破两位数，达到 11.56%，此前连续多个季度徘徊在 9% 左右。阿里的长期目标是将这一比例提升至 20%，并向海外云巨头 30% 的水平看齐。就目前几个业务板块来看，这部分业务的利润潜力最大，也是阿里 AI 商业化最先兑现的环节。
与此同时，硬件能力被摆到了更靠前的位置。按照新口径，平头哥已构建覆盖 GPU、CPU、存储和网络芯片的自研芯片体系。其中，真武芯片包括最新一代 AI 处理器真武 M890，通过阿里云服务，已在自动驾驶、互联网、金融服务等 20 多个行业的超过 650 家外部客户中实现商业化应用。
对阿里而言，芯片的意义不只在硬件销售。它与云平台、模型和应用共同组成全栈体系，能够在算力成本、交付效率和客户服务上形成联动。把平头哥与云智能集团合并披露，也让资本市场可以更直观地看到阿里在 AI 基础设施上的投入如何转化为收入与利润。
全栈 AI 业务的另一个观察窗口，是由模型、千问办公和千问 APP 共同构成的 "AI 实验室与应用 "。
Q2，该分部收入 33 亿元，同比增长 16%，但经调整 EBITA 亏损 138.6 亿元，去年同期亏损为 32 亿元。财报称，亏损扩大主要来自 AI 能力投入，以及与千问 APP 相关的推理成本增加。
这一分部集中体现了阿里 AI 投入的两难，模型能力、C 端入口和 B 端应用都需要持续投入，但商业化进度并不一致。尤其在 C 端，AI 尚未找到理想的商业模式，应用更多依靠补贴换取用户规模，先抢占入口，再等待付费场景成熟。
流量证明了产品能够获得用户，但推理成本、补贴和持续迭代的支出，也让 " 入口 " 变成一门昂贵生意。
相比之下，AI 在 B 端尤其是办公场景，更有可能率先跑出成熟模式。今年 7 月，阿里整合 QoderWork、悟空、MuleRun 三款智能体产品，推出千问办公，将其作为面向 Agent 办公市场的核心产品。该产品在财报分部中获得独立位置，也反映出阿里对办公场景商业化的重视。
上游基础设施开始变现，模型和应用端仍在消耗现金。对阿里来说，关键点已经不是有没有收入，而是收入增速能否跑赢投入扩张的速度。
03. 吴泳铭的 AI" 五年计划 "
一位长期关注阿里的券商分析师告诉「定焦 One」，看到 Q2 数据后，一部分投资人最担心的可能是阿里的现金流能否支撑高额投入，并在猜测公司可能近期会寻求外部融资。
吴泳铭显然预判到了这种担忧。财报电话会上，他主要围绕两个问题展开：阿里云的商业模式正在变成重资产模式；把时间拉长，回本周期和盈利预期都算得过来。
在吴泳铭给出的测算里，AI 芯片使用寿命约为 5 年。目前行业共识是，2030 年前 AI 算力紧缺不会出现非常大的改变，因此阿里云对 AI 算力的投资回报具有较高确定性。按照现有 AI 产品的平均毛利水平，相关算力投入可以在三年内回本。如果 AI 产品毛利率继续提升，周期还有机会缩短到两年半。
这构成了一个以五年为上限的商业模式闭环，前期承担采购和建设压力，第三年覆盖投入，随后利用芯片剩余生命周期持续产生利润。
但对一家公司而言，三年依旧不短，短期现金流必须先被托住。对此，吴泳铭也给出了阿里的短期解法。
第一条缓冲路径来自需求。随着 Agent 需求爆发，推理需求正在指数级增长，阿里云目前所有算力芯片都处于满载状态。满载意味着新投入可以更快转化为收入，也降低了算力闲置风险。
第二条路径是提高 MaaS 收入占比。相较传统 IaaS，MaaS 拥有更高毛利，收入结构变化会直接改善云业务利润率。
第三条路径来自模型能力提升。吴泳铭认为，随着模型能力进步，阿里在新客户签约和老客户续约时可以采取更健康的定价模式，并在未来一年多时间里推动 AI 业务利润率提升。
总结来说就是先用一两年的需求和定价改善支撑现金流，再在两年半至三年内完成投入回收，最后在芯片五年寿命结束前释放利润。这个逻辑能否成立，取决于算力紧缺是否持续、MaaS 增长是否兑现，以及客户是否愿意为更强的模型支付更高价格。
为了让这套模式跑通，阿里过去几个月在组织与产品两端同时提速。产品侧，阿里迭代了旗舰模型，Qwen3.8-Max 达到 2.4 万亿参数，处于全球大模型第一梯队；图像、音频、视频和音乐模型也同步发布或更新。财报发布前一周，阿里又开放 Qwen3.8-Max 模型权重以及 Qwen3.8 27B 模型系列。
6 月 8 日，阿里合并通义大模型事业部和未来生活实验室，成立 Token Foundry 事业部，由吴泳铭直接负责。周靖人出任阿里历史上首位集团首席科学家，牵头成立 AI 未来研究院；郑波率领 Happy Horse、Happy Oyster 等项目并入 Token Foundry 事业部。
三天后，钉钉完成换帅，90 后技术极客陈宇森出任 CEO，成为阿里现任最年轻的事业部 CEO。到 7 月，千问办公又承接 QoderWork、悟空和 MuleRun 的产品整合，补上 Agent 办公场景。
这些密集调整背后，阿里正在把云、芯片、模型、应用和办公入口串到同一条链路上。组织重构和产品迭代，最终都要回到同一个问题：AI 收入能否持续增长，投入能否按预期回收。
* 题图来源于阿里巴巴官网。
