8   月   29   日，阿里发布   2026   财年   Q1   财报，其中季度 AI+ 云资本开支达 386 亿，同比增长   220%，创单季度新高。更让市场振奋的是，在财报电话会上，阿里还披露，过去四个季度，阿里巴巴在 AI 基础设施和 AI 产品研发上累计投入已超 1000 亿元。一扫此前市场对阿里 AI 投入缩量的担忧，也展示出阿里持续投入 AI 的决心。

在   AI   上辛勤的汗水，给阿里带来了丰厚的果实—— 2026   财年   Q1，阿里云的收入增速仍在提升，在本季度达到   26%   之多，创三年以来新高。

云业务又见增长，也在需求侧，同步见证了   AI   赛道的大发展——直到这个季度，阿里   AI   相关产品的收入，已连续   8   个季度实现三位数同比增长，同时本季度 AI 收入占外部商业化收入的比例已超过 20%。

相比国内互联网，阿里在   AI   赛道可谓 " 高举高打 "，也逆转了资本市场 "AI 短期内注定看不到实际回报 " 的看法。在坚定、耐心的长期投入之下，阿里在   AI   上，不仅见到了成效，也让 AI 驱动的未来增长潜力，更具确定性。

全栈 AI 的超级生态

与国内诸多大厂发力 AI 应用，横向发展 "AI 应用全家桶 " 不同，阿里的 AI 战略选择是坚定地走全栈   AI   能力的长期路线。

今天，说自己做 " 全栈   AI" 的公司不少，但实际操作下来，路径上却并非总是 " 殊途同归 "。

比如，OpenAI   的 " 全家桶式 " 布局，指的是用多个   AI   产品，包住用户日常工作学习生活的诸多场景，在用户端达成 " 全栈 "；

而阿里的 " 全栈 " 布局，则与谷歌类似，纵向洞穿算力层、云、模型层、应用层，横向涵盖多种产品，兼顾开源与闭源，形成一套星罗万象的   AI   全栈生态。

全栈二字，说起来容易，做起来难。单就算力层而言，这门生意太不 " 性感 "，不仅不是 " 一本万利 "，更多时候甚至显得 " 苦哈哈 " 的。

然而，阿里选择做难而正确的事。今年 2 月，阿里宣布未来三年，阿里在云和   AI   硬件基础设施计划投入的   3800   亿元，超过过去十年总和，就足以令绝大多数公司难望项背。

重金押注之下，阿里在 AI 基础设施、云平台、AI 模型、开源生态及 AI 应用上遍地开花，让其纵向整合的全栈 AI 技术路线愈发清晰。

今年以来，阿里云已经在北京、上海、杭州、泰国、韩国、马拉西亚、迪拜和墨西哥数个城市地区，投入启用了   8   个新的   AI   和云数据中心及可用区，为海内外的云计算和   AI   需求提供算力支持。

而今年下半年，阿里云的全球基建布局，将拓展至   30   个地域和   95   个可用区，让全球更多人用上便宜好用的云算力。

AI 算力基建全球发展的同时，阿里的 AI 模型同样是全球的 " 尖子生 "。

有人说，今年   Deepseek   的出现，以雷霆之势直接 " 杀死 " 了基础大模型的比赛，现在卷基础大模型再无意义。实际上，近期海外大厂在基础大模型、编程模型、多模态模型、世界模型等方面多点开花，颇有进一步拉开国内与海外模型能力之势。

可见模型智能能力的上限达成还有很长一段路要走。在 AI 战略早起，阿里就明确表示追求 AGI 并不断突破 AI 模型智能能力的上限，于是我们看到，阿里通义系列大模型不断在全球开源榜单上攻城掠地，多次登顶主流领域全球开源冠军。

七月第四周，阿里大模型连发四 " 枪 "，命中了基础、编程、推理、视频生成四个重点目标，并在三个领域斩获全球开源冠军。八月，阿里还延续着火热的势头，开源了全新文生图模型   Qwen-Image，当天登顶全球最大开源   AI   社区   Hugging Face   的模型榜单。

而   7   天前，阿里在企业级复杂编程领域又下一城，发布了多智能体协作的编程平台   Qoder。背靠全球最顶尖的编程模型、最强上下文工程能力，可一次检索   10   万个代码文件的 " 超能力 "，Qoder   可以实现   AI   的自主研发。

一个原先需要数天时间开发的电商网站，在   Qoder   上，今天只需   10   分钟就能够搭建完成，AI   生产力的进步，已经足以改变当下诸多生产关系。

在模型侧，开源是阿里最有力的武器之一。作为中国最有影响力的开源模型之一，通义系列至今已经开源了   300   余款大模型，全球下载量超   4   亿次，成绩斐然。

开发者们用脚投票，让阿里通义一直是全球最大的开源模型家族。在   Hugging Face   上，最新搜索结果显示，基于通义千问，全球开发者开发的衍生模型数量已经超过了   14   万。

阿里还积极参与建设国内最大开源社区 " 魔搭 "。两年的发展，魔搭社区已经慢慢积累起了   2000   家以上的贡献机构，以及超过   7   万个托管的开源模型，增长超   200   倍。用户端，两年前，魔搭区区   100   万的用户量，今天也扩充到了   1600   万，实现了约   16   倍的增长，一举把魔搭推上了全国最大   AI   开源社区的位子。

算力和模型都有不错的成绩，阿里全栈   AI   的布局上，只剩下了应用这最后一块 " 拼图 " —— AI 应用。

多业务全面 AI 化，阿里 AI 应用同样能打

今年三月，一则流言甚嚣尘上：阿里所有部门今年的绩效，都要以 "AI   促进增长 " 为标准完成评估。

不管该传闻真假如何，从实际的业务进展就足见 "All in AI" 对于阿里来说绝非一句虚言，而是跃向下一条曲线的重要跳板。

四天前，钉钉终于迎来了十周年的日子。当天，钉钉没有只顾着 " 过生日 "，对外发布了   8.0   版本，并以全新的 " 钉钉   ONE" 定义了下一代的   AI   办公形态。

钉钉   ONE   改变的，是以往   OA   系统的人机交互模式——用   AI Agent   驱动，它力图以自然语言作为人与人、人与   AI   交流的统一入口，并将传统的办公软件打造成 " 工作信息流 "。

当天，钉钉   CEO   陈航（花名：无招）在会上对外公布，截至   8   月   22   日，有超过   2600   万家企业组织正在使用钉钉，其中付费组织超过   19   万家，覆盖了   79%   的 A 股上市公司，足见钉钉在企业当中的影响力。

而在钉钉上，达到   141   万个的   AI   应用，也昭示着企业对平台在办公场景   AI   基建的认可。

而八月初宣布全面   AI   化的高德地图，也推出了全球首个基于地图的原生   AI   应用——高德地图   2025。

基于地图而不止地图，高德地图   2025   意图打造一个 " 一体化的出行生活智能体 "。产品内置的   AI   智能体 " 小高老师 "，是出行和生活服务领域的专家。针对复杂的问题，比如 " 带着老人和孩子去杭州旅行   3   天 "，小高老师可以把景点、酒店、餐饮等数据，为用户生成个性化方案，并且可以针对路况、航班等情况实时调整计划，提前推送预警。

出众产品功能的背后，是优秀模型能力的支持。为了实现复杂任务的处理，高德地图和通义大模型深度共建了大模型簇，涵盖了多模态空间感知、行为认知、时空意图理解等诸多专业模型，以及近百种工具链，把出行生活领域的   AI   交付质量，提升了一个台阶。

这里我们不难看出，持续升级 AI 模型能力，对内部 AI 应用升级也至关重要。AI 业务之间的协同优势也是阿里能在 AI 应用狂飙的法宝。此前，全新夸克也表示接入阿里通义最新模型能力。

除了 " 小高老师 "，高德地图   2025   还有   AI   领航、AI   即刻、AI   探索、AR   打卡等诸多创新场景工具，基于空间智能，解决一切出行生活需求。

电商是阿里的主战场，AI   的改造也就显得更加关键。

一位在淘宝   AI   业务任职的人士对雷峰网透露，今天淘宝想要的，不是单纯的业务提升，而是要做 " 含   AI   率的提升 " ——要证明   AI   在淘宝可以发挥价值。

在淘宝，一个很难被解决的问题，是效率和体验的矛盾。如果纯粹追求标签效率完成推荐，那么某些商品就会反复出现，变成 " 鬼打墙 "。所以今天在淘宝，大概   30%   的内容是跳出系统的随机推荐。

6   月，淘宝上线的百亿参数大模型   RecGPT，则是平台精准理解用户需求的   AI" 显微镜 "，让 " 猜你喜欢 " 更加精准，提升的就是   30%   随机推荐的效率——经测试，在   RecGPT   的赋能下，用户加购次数和停留时长都出现了   5%   以上的提升。

出海领域，阿里国际自研的跨境电商   AI   解决方案   Marco，翻译能力覆盖了跨境电商全链路核心场景，日均调用量超   10   亿，在   2025   年世界人工智能大会上获评 "SAIL   之星 "，收获不少认可。

全栈   AI   生态，阿里也 " 有软有硬 "。7   月   26   日，阿里官宣，公司首款自研   AI   眼镜——夸克   AI   眼镜将在年内面世，当前已完成技术研发，给了外界诸多想象空间。

结语

在纷乱的市场上，坚持长期主义，坚定投入 AI，是阿里在   AI   领域的一种 " 商业美德 "。

单从 AI 模型来看，在某种程度上称得上是 " 重投入，轻资产 "，开源则更是如此——无数的资源流向模型研发和训练，但最终产出的成果，却没法直接为公司产生收入。这是单纯模型公司逐渐式微的原因之一。

当然，这也是阿里、谷歌这类 " 全栈 AI 技术 " 公司的竞争优势：他们加大 AI Capex 投入，注重 AI 算力、云业务与模型平台的协同，积极发展 AI 应用。一方面，保持 AI 模型的先进性，服务内外部 AI 应用，抓住 AI 发展机遇；另一方面，通过云业务实现 AI 的商业化收入。

阿里更为独特的是，其坚持的开源生态，为自己吸引来更多同行者，一起发展   AI，不致踽踽独行。

最终，这种 " 重剑无锋 " 的布局，让阿里在看似 " 寂寞 " 的长期投入中，构建起一座他人难以轻易复制的、坚固而开放的 AI 城堡。