阿里巴巴此次计划向美国境外非美国人士发行新股，所得款项净额将 100% 用于投资全栈人工智能能力与基础设施建设。
这笔年内中概股规模最大的股权融资之一，落地时点恰逢全球 AI 巨头密集冲刺资本市场的窗口期，折射出人工智能竞赛正从模型算法的参数比拼，全面升级为算力、资本、供应链与能源体系的综合比拼。
本次配售采用美国证券法 Regulation S 规则下的离岸发行模式，仅面向美国境外投资者开放。
据接近阿里巴巴消息人士告诉《科创板日报》记者，配售启动后很快获得超额认购，主权财富基金等高质量长线做多投资者需求尤为强劲。
市场分析人士认为，发行窗口的选择颇具审慎考量。当前香港市场流动性充沛，国际投资者普遍看多中国 AI 龙头资产；而随着 OpenAI、Anthropic 等美国头部 AI 公司预计于 2026 年四季度陆续启动 IPO，全球 AI 主题资金将迎来分流高峰。
" 阿里选择此时出手，既有助于锁定有利定价环境，也让本次配售成为当下全球资本配置中国 AI 核心资产的稀缺入口。"上述据接近阿里巴巴消息人士表示。
从最新财报看，阿里似乎 " 并不缺钱 "。截至 2026 年 6 月 30 日季度，集团收入为 2689.53 亿元，同比增长 9%。但 AI 资本开支正在快速上升：本季度资本性支出达到 676.78 亿元，同比增长 75%，自由现金流净流出扩大至 446.70 亿元。
汇生国际资本总裁黄立冲认为，这次融资更像是提前为未来数年的 AI 重资本开支锁定长期资本，同时优化资产负债表，而不是简单解决现金不足。" 阿里不是没钱，而是在 AI 军备竞赛进一步资本密集化之前先把钱准备好。"
▍股权融资锚定全栈 AI 基建
这笔融资并非临时起意，而更像是阿里三年 AI 投资计划的顺势加码。
2025 年 2 月，阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭宣布未来三年投入 3800 亿元用于云与 AI 硬件基础设施建设，规模超过公司过去十年总和。
截至 2026 年 6 月，该计划资本开支进度已接近一半，约 1900 亿元；单看 2026 年 6 月结束的 2027 财年第一季度，阿里单季资本开支达 677 亿元，同比增长 75%。同期阿里云智能集团收入同比增速加速至 45%，AI 相关产品收入已连续 12 个季度实现三位数同比增长。
" 这是阿里巴巴在算力供给窗口收紧、现金流分配逻辑生变的双重压力下，用股权而非债务锁定未来 AI 基建产能的一次战略性再融资，本质是把电商时代积累的资产负债表信用，转换成 AI 时代的算力所有权。"快思慢想研究院院长、特邀评论员田丰分析指出，阿里选择股权配售而非举债扩产，与微软、亚马逊、Meta 等美国科技巨头依赖投资级信用发债的路径截然不同。
田丰进一步解释，GPU、HBM、先进封装等 AI 硬件资产折旧周期通常仅 3 至 4 年，而中国云厂商的云与 AI 业务毛利率尚未稳定覆盖这一折旧节奏。当前阿里调整后 EBITA 已因技术投入承压下行，此时若继续加杠杆扩产，会将硬件贬值风险与算力利用率不确定性同时压向债务端。用股权融资承接高折旧、回报周期仍在验证中的资产，本质是把风险留在权益端。
"AI 算力投入是指数级、不可逆的军备竞赛，阿里这笔 800 亿港元配售，应读作‘用最不容易引发信用评级下调的方式，把军备竞赛的筹码提前买断’。"田丰认为。
值得注意的是，募资用途明确标注为 " 全栈 AI 能力 "，而非简单的算力扩容。今年以来，阿里已完成组织架构调整，将云智能与平头哥半导体合并，新设 "AI 云与算力服务 " 分部，形成芯片、模型、云基础设施三层纵向一体化布局。
盘古智库高级研究员江瀚对《科创板日报》记者表示，这种组织架构重组本质上是在构建全栈 AI 能力，纵向一体化整合能够有效降低交易成本，提升技术落地效率。
" 吴泳铭提到的商业化回报提升，正是这种全栈能力在市场上的直接变现，证明阿里在 AI 赛道的投入已经从单纯的‘烧钱’进入了‘造血’阶段。" 在江瀚看来，算力就是数字经济时代的 " 电力 "，当下的大规模投入本质是在建设未来的基础设施，虽然短期自由现金流承压，但符合重资产基建的前期投入规律。
▍全球 AI 竞赛从模型转向体系比拼
阿里配售的大背景，是全球 AI" 军备竞赛 " 正在进入更深层次的竞争。
美国方面，Anthropic 已于 2026 年 6 月向 SEC 秘密递交 IPO 申请，预计最快 10 月挂牌，估值目标冲击 2 万亿美元。
同时，OpenAI 同样瞄准四季度上市，当前私募市场估值约 8500 亿美元；马斯克旗下 xAI 的 Grok 模型持续迭代，并同步推进自有算力集群建设。美国头部科技公司普遍依托英伟达 CUDA 生态与全球资本市场，通过举债方式快速扩张算力规模，走的是 " 垂直分工、极致效率 " 的路线。
汇生国际资本总裁黄立冲在接受采访时指出，中外 AI 竞争的核心差异，远不止 " 有无先进 GPU" 这么简单。" 美国的优势是先进芯片、超大规模资本开支、CUDA 生态和全球资本市场叠加在一起；中国的挑战在于，资本很多，但不一定能完全兑换成最先进算力。"
他给出了一个 AI 有效算力的竞争公式：资本 × 芯片 × 集群效率 × 电力 × 软件生态 = 有效算力。
国内赛道的竞争同样日趋白热化。就在十余天前，腾讯控股发布 2026 年中期业绩，其二季度单季资本开支达 527.84 亿元，同比激增 176%，上半年累计资本开支已超过 2025 年全年水平。马化腾明确提出正在智能、应用与基础设施三个层面构建 "AI 赋能的新腾讯 "。
国内大模型独角兽同样融资密集，DeepSeek、月之暗面 Kimi 年内相继完成大额融资，估值快速攀升，并纷纷布局自有算力基建与自研芯片。国内 AI 产业已从早期的 " 百模大战 "，进入算力储备与商业化能力的近身肉搏阶段。
黄立冲认为，香港资本市场在这场竞赛中正扮演特殊角色。本次阿里配售面向非美投资者，客观上强化了香港作为中国科技企业连接亚洲、中东及欧洲长期资本接口的功能。" 如果未来几年越来越多中国 AI 基础设施资金通过香港、亚洲和中东资本形成，那么这次阿里的 800 亿港元融资，才可能被回头看作一个标志性事件。"
▍商业化速度成核心考验
巨额投入的背后，风险同样清晰。多位受访人士均指出，AI 商业化速度能否跟上资本开支的节奏，是本轮军备竞赛最大的不确定性。
" 投资者最需要警惕的不是‘ AI 不成功’，而是 AI 商业化速度赶不上资本开支速度。这场竞争最后不是比谁花钱最多，而是比谁能最早让 AI 投资回报率跑赢资本成本。"黄立冲表示，未来观察阿里 AI 投入的成效，核心看三个指标：AI 收入能否持续快于资本开支增长、单位算力成本能否持续下降、AI 投资回报率能否最终跑赢资本成本。
田丰也提出了可验证的判断标准：如果未来两到三个季度阿里云的经营杠杆没有随资本开支同步改善，说明推理端变现速度被高估，市场会重新定价这笔配售的合理性；反之，则证明中国 AI 产业正从 " 训练军备竞赛 " 切换到 " 推理规模经济 " 的新阶段。
从参数比拼到算力竞赛，从软件创新到工业体系对决，全球人工智能的竞争边界正在被持续拓宽。
阿里这笔 800 亿港元的配售，既是一家传统互联网巨头的战略卡位，也是整个人工智能产业飞速发展中的注脚——当 AI 真正进入重资产竞争时代，考验的将不再是单点的技术灵感，而是一个产业体系的综合实力。
截至本周五最新收盘，阿里巴巴美股报收 119.34 美元 / 股，下跌 8.57%；港股收于 123 港币 / 股，跌 2.54%。
