专题：聚焦美股2026年第一季度财报
　　今日，阿里巴巴集团发布2026财年Q4及全年财报。财报显示，阿里巴巴第四财季营收2433.8亿元，同比增长3%。若不考虑高鑫零售和银泰的已处置业务的收入，同口径收入同比增长将为11%；净利润为254.76亿元。2026财年营收10236.7亿元，同比增长3%；净利润1059.04亿元。

　　详见：阿里巴巴：2026财年Q4营收2433.8亿元，同比增长3%

　　财报发布后，阿里巴巴集团董事会主席蔡崇信、CEO吴泳铭、CFO徐宏、以及阿里电商事业群CEO蒋凡出席了随后召开的电话会议，对财报进行了解读，并回答了分析师提问。
　　以下为分析师问答环节的主要内容：
　　高盛分析师Ronald Keung：感谢分享 AI Maas 及应用领域的规模与进展。想请教：ARR 的增长中，多大比例来自千问等自研模型，多大比例来自第三方模型？考虑到近期令牌（token）价格上涨，这对 Maas 及云业务的利润率有何影响？
　　吴泳铭：感谢你的问题。本季度我们首次公布模型及应用服务收入，该收入主要由两部分构成：百炼 Maas 的 API 服务收入，以及 AI 原生软件的订阅收入。目前，绝大部分收入来自百炼 Maas 的 API 服务。阿里云百炼是一个开放平台，既托管自研模型，也托管第三方开源模型及闭源模型，但就当前收入规模而言，绝大部分来自自研模型，包括千问基础模型、语音模型、视频模型等。
　　关于第二个问题，过去几个季度，行业发生了重大转变：AI 正从对话式聊天机器人转向智能体（agent），智能体需帮助客户完成复杂推理任务，导致客户对模型推理的需求持续飙升。正因为智能体能解决更复杂的任务，尽管我们上调了令牌（token）价格，客户接受度依然很高，需求持续旺盛，甚至当前供应仍无法完全满足需求，仍有大量客户在排队等待服务。
　　本质上，Maas 业务的毛利率天然高于 Iaas 业务。此外，还有几个关键因素：一是推理技术持续发展，每个季度单服务器、单卡的令牌（token）产能都在持续提升；二是模型能力不断增强，未来 1-2 年内，模型价格预计将保持上涨趋势。因此，未来几个季度，Maas 业务的飞速增长将对整体毛利率产生非常积极的影响。
　　瑞银集团分析师Kenneth Fong：感谢管理层，祝贺 AI 领域取得优异成绩。想请教 AI 投资的资本回报率（ROI）：AI 投资推动云业务实现 40% 的增长，但也对集团自由现金流和每股收益（EPS）产生了一定拖累。投资者应如何评估这项投资的回报率？管理层采用何种框架平衡激进的 AI 投入与盈利稳定性？
　　徐宏：我先回答第一部分。大家可能关注到本季度自由现金流为负，核心原因是过去一年我们在 AI 领域的大额投入。我们看到了这一历史性机遇，因此坚定推进投资，这是自由现金流为负的主要原因。
　　展望未来两年，我们将继续坚定投入，因为这一机遇窗口期仅有几年时间。从现金流角度看，核心经营逻辑并未发生重大变化：首先，淘宝、天猫作为集团经营现金流的主要贡献者，现金流依然稳定；未来两年，随着闪购业务亏损大幅收窄，AIGC 业务从亏损转向盈利，消费业务的经营现金流将呈现强劲正向增长。
　　其次，正如 Eddy （吴泳铭）所提到的，云基础设施投资将推动 AI + 云业务收入继续加速增长，同时毛利率持续改善，这将进一步提升云板块的净现金流，反哺云基础设施的持续投入。
　　第三，集团资产负债表依然坚实 。截至 3 月 31 日，净现金（不含五年以上到期债务）约 380 亿美元，剔除所有长期债务后约 590 亿美元，为云基础设施投资提供了有力支撑。
　　最后，我们具备强大的资本市场融资能力，可通过多种融资方式满足战略发展需求。以上是对现金流及资金储备的回应，接下来请 Eddy 补充。
　　吴泳铭：关于 AI 投资的未来回报率，我们可以用一个类比说明：AI 更像制造业，要获得更多收入，必须建立两个核心 “工厂”——AI 训练工厂和 AI 推理工厂，这两个工厂的规模决定了未来的收入规模。
　　而这两个工厂的核心是 AI 数据中心建设，数据中心建设确实会消耗大量集团自有现金流，但这些刚性基础设施投资的回报路径非常清晰：在 ToB 商业化层面，无论是云 Iaas 服务、Maas 平台，还是 AI 原生软件带来的模型层收入，当前我们的服务器几乎没有闲置资源。因此，未来 3-5 年内，AI 数据中心建设的投资回报是非常确定的。
　　杰富瑞分析师Thomas Chong：感谢管理层，想请教即时零售业务：你们在之前的准备发言中提到单位经济效益（UE）显著改善，想了解背后的驱动因素，比如客单价（AOV）、补贴比例、履约效率等；此外，上一季度提到了未来两年即时零售的展望，目前对市场格局、未来三年单位经济效益（UE）的看法是否有更新或变化？
　　蒋凡：感谢你的问题。首先，经过一年的投入，即时零售业务实现飞速发展，市场份额发生根本性变化。与去年 3 月季度（大规模投入前）相比，今年的订单规模和市场份额均显著提升：1-3 月整体订单规模是去年同期的 2.7 倍，其中非餐饮零售订单是去年同期的 3 倍。
　　4 月以来，我们在维持订单规模的同时，通过提升物流履约效率、优化订单结构（尤其是客单价（AOV）进一步上涨），推动单位经济效益（UE）显著改善，有信心在 2027 财年末实现单位经济效益转正。
　　在持续优化单位经济效益的同时，我们将继续通过创新提升用户与商家体验，维持即时零售领域的长期竞争力，有信心在新的规模和市场份额水平下，实现即时零售业务的整体盈利。
　　本季度，闪购业务对实物电商的拉动作用显著，尤其是在新客获取、提升用户活跃度、满足多元化消费场景、拉动成交与商业化、完善物流基建等方面，推动淘天整体板块发展。闪购对食品、生鲜等品类的带动作用明显，也助力盒马、猫超等即时零售相关业务加速增长。本季度，实物电商的成交总额（GMV）和客户管理收入（CMR）均呈现良好增长势头，闪购与即时零售起到了明确的正向拉动作用。
　　野村证券分析师Jialong Shi：感谢管理层，想追问 Maas 业务相关问题：与中国其他头部 AI 平台公司及 AI 创业公司相比，阿里巴巴在 Maas 领域的核心优势是什么？在美国，AI 智能体（尤其是 AI 编程，AI coding）是 AI 商业化增速最快的领域，预计中国 AI 编程何时会出现类似增速？此外，中国企业对 SaaS 产品的付费意愿似乎低于美国企业，这是否会导致中国 AI 编程产品的商业化前景不及美国同行？
　　吴泳铭：感谢你的问题。阿里云百炼定位为开放的 AI 推理平台，目前该平台的营收主要由自研模型贡献。与 AI 创业公司相比，我们在模型投入的规模和广度上远超这些专注于单一模型或单一领域的创业公司 —— 当然，这些创业公司在特定领域具备很强的技术实力和商业敏锐度，进展迅速。严格来说，在 Maas 领域，这些创业公司更多是阿里云的合作伙伴。
　　而阿里巴巴的优势在于，我们强调多领域模型的广度研发：包括以代码能力为核心的千问基础模型、视频模型（万象、HappyHouse）、面向未来的世界模型、语音模型等。我们相信，未来很多业务场景中，用户需要多种模型能力的组合来满足需求。这是我们与 AI 创业公司的核心区别，同时我们也与它们保持合作关系。
　　关于中国 AI 编程的增速，我们判断当前已经迎来类似美国的增速。从百炼平台及合作友好的 AI 创业公司的数据来看，去年 11-12 月至今年 5 月，大量企业的 API 需求增长，几乎都源于 AI 编程能力的提升。AI 编程并非简单替代软件工程师的工作，随着模型能力提升，以及 AI 编程与智能体运行环境（如 Harness 工程等数据领域）的结合，AI 编程驱动的复杂任务智能体已能在各类数字化工作中完成任务。
　　无论是美国还是中国，这一波 AI 需求的增速核心都来自 AI 编程能力的提升。结合电脑或数字化工具场景，AI 编程理论上可解决几乎所有数字化工作中的复杂任务，这将是未来 2-3 年的重要增长趋势。
　　关于中国企业 SaaS 付费意愿的问题，我们认为在大模型时代，这一情况将发生改变。随着模型能力日益强大，能够真正解决企业的复杂任务、提供核心价值时，中国企业与美国企业一样，愿意为这种智能能力付费。理论上，只要令牌（token）带来的价值超过其成本，企业对令牌的需求将是无限的，因此 AI 需求的增长具备长期确定性。
　　分享一组数据：百炼平台的整体增速极快，今年 5-6 月的数据较去年 11-12 月增长超过 10 倍；而且就是在最近，我们的AI模型与应用服务的ARR（年化经常性收入）已经突破了80亿（元人民币）。也就是说，在这个季度突破100亿的ARR是一个非常确定性的事情。所以我们看到，无论是中国企业还是美国企业，都愿意为智能能力买单，愿意为能解决实际工作任务的智能能力付费，这是一个普遍趋势。
　　麦格理分析师Ellie Jiang：感谢管理层，想结合全球对比提问：海外同行似乎在企业智能体工作流领域更快抓住了眼前的机会，但消费端变现相对滞后。阿里巴巴在投资基础设施、模型、云、千问 APP 等多个领域的背景下，如何评估 ToB 与 ToC 业务的战略优先级及资源分配？如果未来企业端发展持续向好，是否会考虑将更多资源从 ToC 端转移到 Maas 等领域？
　　吴泳铭：感谢你的问题。从 AI 的本质来看，它是一场计算范式革命，核心是帮助用户完成任务、解决问题。从这个角度来说，ToB 与 ToC 的本质是一致的。但目前，无论是全球还是中国，客户付费意愿更强的领域确实是 ToB，因为企业的投资回报率（ROI）更容易量化，因此我们的大部分推理资源也投入到 ToB 商业化领域。
　　但从长远来看，AI 最终将成为人的助理，既包括工作助理，也包括个人助理、学习助理，本质都是用 AI 帮助人解决任务，只是场景涵盖 ToB、ToC 及工作生活。我们认为，ToC 业务的客户接受度和付费意愿需要一定的投资周期，但随着技术进步，以及 AI 助理能帮助用户完成更多任务，ToC 端将逐渐形成成熟的商业模式。这一模式在海外已初现端倪，我们预计未来 1-2 年内，中国 ToC 端 AI 助理的商业化也将取得显著进展。
　　美林美银分析师Joyce Ju：感谢管理层，想追问云业务未来发展：除了增速加速，能否介绍一下 EBITDA 毛利率的趋势？未来几个季度，随着业务加速，是否会出现与国外同行类似的毛利率扩张趋势？
　　吴泳铭：感谢你的问题。当前，AI 技术在各行业的渗透仍处于早期阶段，但阿里云及 AI 业务的核心目标是：以超越行业平均增速的速度，实现收入、用户令牌消耗及市场份额的增长，夯实绝对市场领先地位，利润率是次要目标。
　　但有几个行业特性将推动毛利率改善：第一，未来 3-5 年，AI 需求的增长将面临物理瓶颈限制，AI 数据中心建设周期、芯片及内存的生产周期、产能扩张速度等，均难以完全匹配 AI 需求的增长。
　　阿里云凭借庞大的客户规模效应及历史 IT 资本开支（CAPX）形成的规模优势，在当前供需紧张的环境下，今年部署一台新服务器的成本较两年前上涨了 100% 以上。这种服务器重置成本的上升，对新老客户的定价形成了牵引作用，预计将在长期内正向提升云服务的资产定价。
　　第二，阿里云 Maas 业务快速增长，Maas 业务的毛利率显著高于传统 Iaas 等 IT 资产类业务。同时，随着推理技术优化，单卡产能将持续提。 同样一台服务器，交给百炼平台创造的营收和毛利，高于传统云计算的简单算力服务。因此，Maas 业务收入占比的提升，将持续推动整体毛利水平改善。
　　第三，全栈技术优势的协同效应：平头哥自研 AI 芯片的规模化量产，将助力我们打造中国性价比最优的推理平台，与模型形成强协同，进一步提升毛利率。
　　基于以上客观因素，我们判断未来 1-2 年内，阿里云的毛利率将实现显著提升，且这一变化将在最近 1-2 个季度内逐步显现。
　　摩根士丹利分析师Gary Yu：感谢管理层，想请教两个问题：一是为实现 Maas 及云业务的长期收入目标，需要维持什么样的资本开支（CAPEX）水平？二是平头哥芯片目前在云业务中的渗透率如何？随着渗透率提升，预计能为毛利率带来多大提升？
　　吴泳铭：感谢你的问题。关于第一个问题，上一季度的财报电话会议中，我们已提出未来五年的高营收目标 —— 对比 2022 年（AI 大模型爆发前）的阿里云外部营收，这一目标相当于 10 倍的增长。粗略计算，要支撑这一长期业务目标，所需的数据中心资产至少是 2022 年的 10 倍以上。因此，未来要建设的数据中心规模，将是 2022 年的 10 倍以上。这一目标不仅通过资本开支（CAPEX）实现，我们也通过运营开支（OPEX）租赁等方式获取算力。
　　对比此前三年 3800 亿元的资本开支计划，为实现未来五年的目标，相关投入资金将远超 3800 亿元。不过，当前情况更为复杂，并非所有算力中心都需自建：我们可通过租赁方式获取算力，也可随着平头哥芯片产能扩大，向算力中心或数据中心服务商销售搭载平头哥芯片的 AI 服务器，或与这些服务商联合建设数据中心 。未来将通过多种方式扩张数据中心容量，但核心需求是对标 2022 年 10 倍的规模。
　　关于第二个问题，平头哥自研芯片在阿里云的部署比例目前仍较低 。 除 TPU 外，我们的 CPU、存储网络芯片均为全栈自研，未来有望实现全栈芯片自研的规模化部署。当前渗透率较低，主要受中国国内半导体产能的限制，但近年来国内半导体产能正持续扩张。随着平头哥全栈自研芯片渗透率的提升，将对毛利率产生显著积极影响。
　　需要说明的是，目前存在一些相互影响的因素：国内半导体的制程较国外先进水平仍有差距，导致芯片在能耗、效率上略逊于国外先进芯片；但国外主流 AI 芯片的毛利率高达 60%-80%，因此即便国内芯片性能、功耗有一定提升空间，仍存在巨大的性价比优化空间。最终，这一性价比优势对整体毛利的提升幅度，将取决于未来产能扩张速度，以及对现有存量芯片的替代比例。（完）

责任编辑：刘明亮

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