经过长达一年的战略进攻，阿里正逐渐从 AI 大模型的惨烈战争中突出重围。

3 月 19 日下午，阿里发布 2026 财年第三季度（自然年 2025 年第四季度）业绩。报告期内，阿里实现营收 2848.4 亿元人民币（下同）；归属于普通股股东的净利润 163.2 亿元；非公认会计准则净利润 167.1 亿元。

这份财报中，最引人关注的是与 AI 高度相关的云计算业务。上季度，阿里云季度收入继续加速增长至 36%，AI 相关产品收入连续十个季度同比三位数增长。

在 AI 时代拉开大幕之际，阿里对于这块业务的未来走势颇为乐观。

财报发布后的分析师电话会议上，阿里集团 CEO 吴泳铭宣布了公司 AI 战略的商业目标——未来五年，包含 MaaS（模型即服务）在内的云和 AI 商业化年收入突破 1000 亿美元。

以电商起家的阿里，正在全力押注 AI，在业务和收入结构上开启二次创业。

阿里很早就在布局 AI 全栈，并以 AGI 为终极目标。将时钟拨回一年前，彼时的阿里在模型侧和云计算侧拥有一定优势，Qwen 大模型家族和阿里云分别在各自赛道占据全球头部位置；同时，它在 AI 芯片领域也有长期投入。但在应用侧，阿里似乎进展较慢。

随着 2025 年初 "DeepSeek 时刻 " 到来，国内 AI 竞争愈发激烈，阿里既要进一步夯实根基，也要尽快补齐短板。

以去年 2 月的 " 三年 3800 亿 " 计划为标志，阿里 AI 进入了 " 筑基期 "。

过去一年，阿里在应用侧快马加鞭，先后推出面向 C 端的千问，以及面向 B 端的悟空。两款 App 组成了阿里 AI Agent 双旗舰，并在大阿里的组织、技术、产品和业务生态支撑下，形成自己的特色和壁垒。

另一方面，阿里继续加码 AI Infra，一年投入超 1200 亿元。Qwen 大模型以 SOTA 为目标保持快速迭代；阿里云持续提升综合能力，针对不断高涨的 token 浪潮提前布局；主攻芯片的平头哥则扮演了 " 奇兵 " 的角色，最新产品性能对标英伟达 H20。

到本季度财报发布时，阿里这场 AI 大变革取得阶段性成果。相比一年前，阿里 AI 最突出的变化是，它开始具备横跨软硬件、B 端 C 端、模型应用 Agent 的全栈能力。

它在应用侧初步站稳脚跟，千问 App 的月活跃用户突破 3 亿，刚刚发布的悟空则成为最受关注的企业 Agent 平台之一。同时，" 通云哥 " 在模型、云计算和芯片等基础领域都取得新进展，进一步挖深阿里在 AI Infra 层面的护城河。

特别是主攻芯片的平头哥，在当前国内 AI 芯片生态中，其技术和产品能力都处于第一梯队，覆盖从训练、微调到推理的完整 AI 工作流，且已通过阿里云在训练场景，以及百炼平台在推理场景中得到深度大规模应用。

吴泳铭在电话会上表示，平头哥自研的 GPU 芯片已实现规模化量产，截至今年 2 月累计规模化交付 47 万片。在阿里云的实际业务场景，60% 以上的平头哥芯片服务于外部商业化客户，已完成规模化外部客户 AI 任务适配，支持了 400 多家企业客户的 AI 任务，涵盖互联网、金融服务、自动驾驶等多个行业。

此外，阿里近期成立 Alibaba Token Hub 事业群（简称 ATH），统揽多个 AI 板块。这一吴泳铭亲自掌舵的新事业群，成为阿里 AI 模型与应用的主根据地，与 AI 云计算和芯片板块协同作战。

在这场战略突围中，阿里的基本思路是：围绕 token 的创造、输送与应用，重构技术、产品和业务，推动整个 AI 板块 Agent 化。

而去年底 OpenClaw 风靡全球，不仅推动全行业 token 使用量指数级增长，也让 Agent 时代愈发深入人心。行业侧的深刻变革，叠加阿里内部的一系列新动作，一起成为阿里 AI" 筑基 " 成功的基石。

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对于 AI 迈入 Agent 时代，阿里管理层已经形成了清晰的认知。

" 从 2025 年下半年到 2026 年初这两三个月，我们已经看到AI 进入了以 Agentic 驱动的新时代。" 吴泳铭在昨晚的电话会议上说道。

吴泳铭认为，Agent 时代与早期 AI 阶段最大的区别，在于模型与应用之间的紧密配合，这对于如何做好模型、发展应用至关重要。

同时，早期 AI 主要依赖大量静态数据进行预训练。进入 Agentic 时代后，提升模型能力、改善应用效果的关键，越来越依赖模型与应用的紧密结合，以及在客户使用场景中形成的数据闭环。

面对这一时代变革，阿里扛起 "Agent 化 " 的大旗，在 AI 应用赛道打了两场翻身仗。

首先是面向 C 端的千问 App。在 " 会办事 " 理念的指引下，它把 Agent 能力放在比 Chatbot 更重的位置。包括淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德在内的阿里各个业务板块，纷纷被 Agent 化，成为千问的 AI 工具箱。

背靠阿里的千问，能够与其他姊妹业务联动，快速构建 Agent 能力矩阵，这是其他 Chatbot App 所不具备的独特优势。从 Chatbot 型 App 转型升级为 Agent 型 App，是千问给行业带来的启发。

用户也需要这样一款 " 会办事 " 的 AI App。2026 年初的春节战役中，千问成为国内 MAU 第二高的 AI App。其中，囊括了多项阿里电商能力的 AI 购物 Agent，九小时订单量突破 1000 万，带动超 1.3 亿人首次体验 AI 购物。

在千问 App 重装上阵 4 个月后，阿里又面向 B 端推出了悟空。

阿里很早就希望把 AI 能力输出到不同工作场景中，尤其是主攻协同办公的钉钉，做了很长时间的探索，初步完成了技术和产品铺垫。到了去年 11 月，钉钉逐渐形成把 AI 能力 Agent 化的思路，推出了第一个版本的悟空，定位是 " 通用任务处理 Agent"。

今年 3 月 17 日，全新悟空亮相。这是阿里 AI 能力在企业工作场景的统一出口，也是全球首个企业级 AI 原生工作平台。同时，悟空事业部成立，意味着它将成为钉钉最重要的业务，也预示着阿里将继续推进 to B 场景的全方位 Agent 化。

至此，阿里 AI agent 正式形成千问主攻 AI to C、悟空主攻 AI to B 的双旗舰格局。

阿里这两场翻身仗，并不是围绕 Chatbot 的零和博弈，而是面向 Agent 时代的提前卡位。

在 Chatbot 时代，各大公司之间的 AI 应用竞争趋于同质化，很容易陷入过度投流、" 买 " 用户的贴身肉搏。而事实一再证明，这样的竞争无法带来真正的用户黏性和竞争壁垒，也不会改变长期格局。

面对这一情况，阿里让千问和悟空发起冲锋，并没有走 Chatbot 们的老路，而是跳出了低水平内卷，试图抢先抓住 Agent 的新机会。

与 Chatbot 相比，Agent 型 App 的竞争更加多维：它除了流量和用户，还要拼全方位的线上线下服务能力、对不同工作场景的理解和渗透、对不同行业和企业的需要洞察等等。这种兼具 to C 和 to B 的竞争范式，恰恰是阿里从电商时代起就长期深耕的舒适区。

千问和悟空短时间内就取得了比以往好得多的成绩，也证明了阿里这一战选对了主攻手和进攻方向，更选对了 Agent 这块战场。

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以 "Agent 化 " 驱动 AI 变革，也深刻影响了阿里在 AI Infra 和大模型领域的战略战术。

财报电话会议上，吴泳铭阐述了阿里的全栈 AI 布局——以芯片和云计算为 AI Infra 层；以 Token Hub 为主线，由大模型、MaaS 业务和 to B+to C 应用组成的 AI 模型及应用层，两者共同构成从 AI Infra 到应用的完整能力。

阿里在 AI Infra 和大模型领域的主攻手是 " 通云哥 " ——通义、阿里云和平头哥，分别面向大模型、云计算和 AI 芯片三条赛道。

这三块业务承担着 token 的产出与分发，是上游的 " 发电厂 " 和 " 输电网 "。随着 Agent 时代的到来，AI 所需要的 token 规模指数级增长，对三大业务有了更高要求。

通义负责阿里 Qwen 系列大模型，Agent 实际表现如何，首先要看 Qwen 的性能。过去几年，千问保持着高频迭代，到 2026 年初发布超 400 款大大小小、面向不同需求场景的模型，实现从端侧 0.5B 到云端 480B 参数量的全尺寸覆盖。

根据市场调研公司 IDC 的报告，2025 年全年，千问在国内大模型市场的份额持续攀升，尤其在云基础设施、GenAI 工程和 GenAI 模型提供商评估中，都进入全球前三、亚太第一。

同时，Qwen 在产品迭代的同时，也格外注重性价比。最新的 Qwen 3.5 以不到 200 亿激活参数，实现了万亿参数级的性能，API 价格仅为国际竞品的十八分之一。对于 token 消耗量极大的 Agent 服务而言，这尤其重要。

作为开源模型，Qwen 除了自身使用量庞大，第三方生态也非常繁荣。根据全球最大 AI 开源社区 Hugging Face 的数据，千问衍生模型数量已突破 20 万个，累计下载量突破 10 亿次，是全球首个达成这一里程碑的开源大模型。

Qwen 大模型能否保持行业领先，直接关系到阿里 AI 板块乃至整个集团的未来业绩。吴泳铭认为，关于未来五年 AI 与云相关业务年营收突破 1000 亿美元的目标，最大的增长动能来自 AI 大模型能力的突破。

阿里云也在全方位拥抱 Agent 时代。

Agent 时代，token 使用量是之前的几百、几千倍。AI 时代的商业模型正在发生跨代际的跃迁。海量 "AI Agent" 作为数字劳动力凭空出现，将庞大的人力成本转化为可高效调度、无限复制的数字生产力。阿里云正式从卖算力的 IaaS 厂商，升级为按 Token 计费的高毛利 MaaS 科技巨头。

在持续旺盛的 AI 需求驱动下，本季度阿里云外部商业化收入加速增长至 35%，AI 相关产品收入连续第十个季度实现三位数同比增长。

过去三个月，百炼 MaaS 平台上公共模型服务市场的 Token 消耗规模提升了 6 倍。公司预计，商业化 MaaS 收入将会成为阿里云最大的收入产品。

当指数级爆发的 Token 需求，叠加明确的算力提价动作，阿里云正在呈现 " 量价齐升 " 态势。根据摩根士丹利测算，云业务整体合同价格每提升 10%，利润率即可实现约 4 个百分点的扩张。阿里云的 EBITA 利润率有望加速向国际头部云厂商靠拢。

吴泳铭表示，当越来越多的企业开始在内部启用由大模型驱动的 Agent 来完成端到端的工作任务时，整个 AI 和云面向的 IT 预算市场发生了根本性的变化。

" 企业在消耗 Token 时，不再将其视为 IT 预算，而是将其视为生产成本或研发成本，视为生产资料的一部分。" 他说，" 这是我们看到的、支撑 AI 长期增长最根本的内在因素。"

最后是作为 AI 大模型和算力基石的芯片。

大厂自研 AI 芯片，不仅关乎成本和供给，更关系到长期的技术路径和战略方向，乃至行业地位是否稳固。阿里 2018 年就成立了平头哥，目前自研 GPU 芯片规模化量产，已为云基础设施供应带来实质性贡献。

在中国，阿里是唯一一家实现自研芯片 + 云平台 + 大模型全栈垂直整合的科技巨头。放眼世界，全球四大云计算公司亚马逊、微软、谷歌、阿里，都在做云，但同时拥有芯片 + 云 + 模型全栈能力的，只有谷歌和阿里。芯片 + 云 + 模型 + 实体商业模式的，阿里几乎是唯一一家。

在财报电话会议上，吴泳铭认为，平头哥除了贡献百亿级别的年化营收，还能够凭借与阿里云基础设施、千问大模型的深度协同设计，来提升整体性价比。

" 这是平头哥与外部芯片公司不同的一个关键点——我们更注重在整体 AI 能力上创造更高的性价比，同时也将成为百炼平台降低推理成本的重要支撑。" 他说。

除了提升整体 AI 效率、降低成本之外，在当前中国 AI 行业的特殊背景下，平头哥还有一个重大战略价值—— AI 算力的供应保障。

未来 3 到 5 年，全球 AI 算力都将处于高度紧缺的状态，中国市场尤为突出。作为中国市场上唯一具备自研芯片能力的云计算公司，平头哥对于阿里集团而言至关重要。提供更充足的 AI 算力供给，将有助于阿里云和 AI 业务——包括 MaaS 业务——获得更强的增长动能。

阿里的 3800 亿计划刚刚走过了第一年。巨额投入的背后，除了 AI 行业自然增长曲线依然陡峭，更重要的是，阿里正在努力抓住 AI 技术范式的又一次跃迁，把握其中的巨大价值。

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对刚刚完成 AI" 筑基 " 的阿里来说，最大的时代红利是：Agent 时代方兴未艾，token 大爆炸远未见顶。

不久前，瑞银在一份报告中指出，通过 API 聚合平台 OpenRouter 监测的全球 AI 模型每周 token 使用量，近几周已达到约 16 万亿，比今年 1 月的水平几乎翻了三倍。

如此迅猛的增长，关键原因只有一个：去年 12 月诞生的 OpenClaw 席卷全球，无数人和企业加入 " 养虾 " 大潮。

AI 大模型发展至今，已经历两次跃升，每一次都有划时代的产品，并带来 token 用量迈上新台阶。

第一次是从常规语言模型迭代到推理模型，代表是去年初的 DeepSeek R1。第二次则是从 Chatbot 到 Agent，代表是 Manus。第三次跃升正在发生——从被动式、单一 Agent，跃升到主动式、多 Agent 平台，代表是 OpenClaw。

每一次跃升，都会带来 token —— AI" 电力 " 使用量的飞升。相比 Chatbot，以 OpenClaw 为代表的 Agent 平台需要消耗几百、上千倍的 token。

第四次跃升还没有真正发生，但曙光已经显现，有可能是世界模型。而计算机模拟真实世界，必然带来数据量的量级突破。阿里投入几千亿做全栈 AI，瞄准的绝不仅仅是现在的 token 需求，而是要为更长期的 AI 发展提前做好准备。

汹涌的 Agent 浪潮，甚至让包括阿里在内的云计算平台获得了 " 涨价权 "。

3 月 18 日，阿里云宣布，因全球 AI 需求爆发、供应链成本上涨，上调 AI 算力、存储等核心产品价格，最高涨幅达 34%。平头哥 " 真武 " 系列算力芯片的价格上涨 5% 至 34%。

但这并不意味着，阿里从此迈上了一条康庄大道。相反，阿里正踏入 " 无人区 "。

去年，吴泳铭提出阿里必须追求 AGI，不断突破模型的智能能力的边界。这或许可以被视为阿里的长期追求。而这也是阿里花费一年时间和上千亿，补齐 AI 短板，构筑 AI 全栈能力的出发点。

但即便如此，和所有人一样，阿里依然无法预测 AI 的未来。

极客公园的张鹏曾记录了一件趣事：2025 年初，在北京举办的英伟达答谢宴上，Manus 首席科学家季逸超问黄仁勋，AI 领域接下来发生什么事情，会让他觉得意外和惊讶？黄仁勋的答案是：nothing。

也就是说，连黄仁勋都看不清 AI 未来会怎么样。事实也的确如此：站在 2025 年初，没人能料到 OpenClaw 的崛起，也几乎没人能预判 Agent 时代会如此迅速到来。

但阿里必须抓住未来，关键还是 " 人 "。

阿里 AI 刚刚经历了组织架构调整，成立 Alibaba Token Hub（ATH）事业群。ATH 是一座围绕 token 搭建的超级工厂。在这里，token 被生产、分发和消耗。至于怎么被消耗，阿里并没有自我设限，而是希望通过创新部门不断探索。

这其实也是一种卡位，而AI 时代提前卡位的公司，总是能得到垂青。

比如，Chatbot 爆红时，Anthropic 在埋头做 vibe coding；大厂买卡堆算力，DeepSeek 在搞 " 大力出奇迹 "；大模型忙着刷分，Manus 和 OpenClaw 悄悄发育，直到横空出世。这让他们都赢得了领先一大步的机会。

阿里同样在博取这样的契机。

2025 年初的阿里，AI 关键词是 " 补课 "，尽快补齐短板。一年后，阿里在多个方面都取得了进展，Agent 战略逐渐浮出水面。

在成立 ATH、将 AI 业务握指成拳后，阿里正在沿着 Agent 的道路猛踩油门，力争在竞争对手反应过来之前的时间差里，建立尽可能大的领先优势，为下一场大战做好准备。

假以时日，当阿里云的年收入跨越 1000 亿美元大关，市场对阿里的估值坐标将发生根本漂移——从传统电商股的低 PE，切换为 AI 科技股的 EV/Sales（市销率）。若达成 1000 亿美元目标，仅阿里云单体估值将被推高至 5000 亿至 7000 亿美元，达到当前集团市值的 2 倍。这正是阿里 " 二次创业 " 的终极价值。

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