8 月 20 日，阿里巴巴集团（以下简称 " 阿里 "）（HK09988，股价 126.2 港元，总市值 2.42 万亿港元）发布 2027 财年第一季度财报。财报显示，截至 2026 年 6 月 30 日的季度，阿里收入为 2689.53 亿元（396.39 亿美元），同比增长 9%。

此外，该季度，阿里经调整 EBITA（一项非公认会计准则财务指标）同比下降 30% 至 273.29 亿元，主要归因于对科技的投入，部分被云业务的经营业绩改善，以及多项业务运营效率的提升所抵销。

值得关注的是，该季度阿里资本性支出为 676.78 亿元，较 2025 年同期的 386.76 亿元增长 75%，源于其持续投入 AI 基础设施，以满足强劲且不断增长的客户需求。

不过，在分析师电话会上，阿里集团 CEO（首席执行官）吴泳铭表示，AI 算力 Capex（资本性开支）投资回报确定性非常高，Capex 投入可三年内回本。考虑到 AI 相关产品毛利率还在提升，未来回本周期有望缩短到 2.5 年甚至 2 年。

与此同时，虽说全栈 AI 能力给阿里带来商业化回报的提升，阿里云外部商业化收入加速增长 45%，AI 相关产品收入连续第十二个季度实现三位数同比增长。但冰火两重天的是，AI 实验室与应用亏损加大，主要由于在 AI 能力的投入及与千问 App（应用程序）相关的推理成本增加所致。千问变现仍处于探索阶段。

吴泳铭：AI 行业还处早期阶段，会坚定投入资本开支

自本季度起，阿里财报进行了分类调整：阿里巴巴中国电商集团、阿里国际数字商业集团与盒马整合，组建阿里巴巴电商集团。云智能集团与平头哥整合，组建 "AI 云与算力服务 "。另外，此前归入 " 所有其他 " 分部的 AI 模型实验室、千问 2C 事业部及千问办公整合组建 "AI 实验室与应用 "。

本季度，阿里重点强调自身的全栈 AI 能力。从算力、芯片、模型到 AI 应用，阿里都进行了布局。

根据阿里本次财报，截至 2026 年 6 月 30 日的季度，AI 云与算力服务收入为 484.37 亿元，总收入及外部客户收入同比增长均加速至 45%。这一增长势头主要由 AI 相关产品采用量的提升所驱动。AI 相关产品收入继续保持强劲势头，达 123.76 亿元，实现连续第十二个季度的三位数同比增长。

此外，本季度，AI 云与算力服务的经调整 EBITA 为 56.28 亿元，相较 2025 年同期增长 133%，主要是由于收入增长和运营效率的提升所致，部分被对客户增长和技术创新的投入增加所抵销。

阿里方面认为，公司的成绩受益于越来越多客户采用其全栈 AI 能力，包括 AI 智能体、AI 模型、AI 云基础设施，以及用于管理异构芯片集群（包括自研芯片）的编排软件。

在分析师电话会上，吴泳铭表示，平头哥已建立覆盖 GPU、CPU、网络芯片的全栈自研芯片组合。真武芯片到 8 月初已经服务了超过 650 家客户。基于新一代平头哥芯片真武 M890 的超节点实例，近日已上线阿里云进行规模化销售，下半年将持续放量以满足客户的旺盛需求。

此外，截至 2026 年 6 月 30 日的季度，AI 实验室与应用收入为 33.38 亿元，相较 2025 年同期增长 16%。

值得一提的是，该季度 AI 实验室与应用经调整 EBITA 为亏损 138.61 亿元，2025 年同期为亏损 32.24 亿元，主要是由于在 AI 能力的投入及与千问 App 相关的推理成本增加所致。

体现到具体动作上，当前阶段，阿里正多线同步推进 AI 布局。

在模型层，阿里模型发布全面提速，8 月，在上一版本发布仅三个月内，阿里推出新一代旗舰基础模型 Qwen3.8-Max，拥有 2.4 万亿总参数，并开放权重。在企业端，阿里推出旗舰 AI 原生生产力智能体千问办公，并深度集成阿里云和钉钉的生态体系；在消费端，千问 App 已带动 2.5 亿用户体验 AI 购物，目前正在增加多元化增值服务。

不过，从 AI 实验室与应用亏损金额扩大可以看出，千问用户增长的成本代价不菲，C 端应用仍处于高投入、尚未充分兑现收益的阶段。

在分析师电话会上，吴泳铭表示，当前 AI 行业仍处在非常早期的阶段，基于这一判断，阿里的战略是坚定投入资本开支，通过积极建设推动业务高速增长。

" 后续随着产品毛利率提升、自研芯片替代占比提高，资本开支回本周期可以缩短至 2.5 年甚至更短。我们有望在实现 40% 以上业务增速的同时，维持正向现金流，这是长期目标。" 吴泳铭说。

图片来源：阿里 2026 年 6 月底止的季度业绩公告截图

中国电商业务增长乏力，正加强 AI 能力与电商平台相结合

中国电商业务方面，本季度客户管理收入同比下降 7%。若不考虑营销发展计划所产生的视作收入冲减项的影响，同口径客户管理收入同比增长将为 1%。收入增速放缓主要由于成交放缓。

截至 2026 年 6 月 30 日止三个月，中国电商业务收入为人民币 1109 亿元，相较 2025 年同期下降 8%。

此外，本季度，中国即时零售业务收入为 532.95 亿元，相较 2025 年同期增长 45%，主要由盒马和淘宝闪购所驱动。

本季度，国际电商业务收入为 277.61 亿元，相较 2025 年同期下降 1%。

财报显示，阿里电商集团截至 2026 年 6 月 30 日止三个月的经调整 EBITA 为 397.49 亿元，相较 2025 年同期下降 1%，主要是由于对用户体验和科技的投入增加所致，部分被多项业务的经营表现改善所抵销。

财报提到，阿里正加强 AI 能力与电商平台相结合，改善消费者和商家的体验。分析师电话会上，阿里高管表示，阿里看到 AI 在电商供需两侧的机会。用户层面，会持续落地更多基于 AI 能力的全新体验与场景，例如多模态搜索、AI 试衣。

同时，阿里正运用 AI 技术提升现有购物场景的体验与效率。

阿里高管表示，商家端，AI 已经被广泛应用于商家经营，正尝试在数据分析、广告营销、客服等各个经营环节，借助 AI 提升商家经营能力，帮助商家获得实实在在的收益。" 未来我们还将联合千问办公，推出适配电商场景的 AI 智能体 "。

快思慢想研究院院长、特邀评论员田丰曾对《每日经济新闻》记者表示，当前阶段，国内 AI 电商助手属于封闭生态圈，不论阿里、字节、百度等，都在自家母体应用中流转。核心优势在于数据闭环效率、用户黏性强化和商业协同等。

不过，他也提到，国内 AI 电商助手尚存在潜在短板，除了生态封闭性外，国内大量用户依赖小红书种草、B 站测评等内容营销时，AI 电商助手缺乏外部数据源，推荐内容易同质化，比如千问推荐商品主要为淘宝爆款。

此外，在田丰看来，AI 电商助手还可能面临政策风险：若监管要求 " 电商数据开放 "，AI 电商助手的闭环模式将被迫重构。消费者端有可能会出现个人可以调用各家电商数据的第三方 AI 电商助手。

值得一提的是，阿里高管同时表示，将推动盒马、天猫超市业务板块加速发展，拓展非餐饮品类即时零售，重点加码前置仓模式。过去一年，盒马加快前置仓网点布局，带动了交易额同比增速提升。

商业化加速：依靠 API 变现只是阶段性商业模式

在本次电话会上，阿里高管详细阐述了公司对于 AI 商业化发展的思考与判断。

阿里高管表示，全栈式 AI 平台服务的商业模式，本质上是重资产模式。

" 目前我们看到的各类 AI 变现方式，不管是 AI 软件订阅、大模型 API（应用程序编程接口）推理、GPU（图形处理器）服务，还是 AI 训练、推理相关软件服务，所有变现都要以 AI 算力中心为底座。" 在其看来，只有建好 AI 算力中心，才能实现市场份额的高速增长，所以这是非常明确的重资产商业模式。

公司高管还表示，重资产模式想要实现高速增长，前提是前置完成资本开支投入。因此从 2025 年开始，阿里就进入积极的硬件投资建设周期，" 这是商业模式本身决定的，要先铺好基建，才能迎来后续业务增长 "。

此外，公司去年 2 月份公布了三年 3800 亿元投资计划，到 6 月底的季度末，已经累计投入了 1900 亿元，进度符合预期。总体而言，公司今年仍将保持较为积极的投入与建设节奏。

就 AI 的商业模式，吴泳铭也明确了他的看法。

" 什么是 AI 的超级应用？我们认为，AI 时代最大的超级应用，就是以 AI 算力为核心的 AI 云平台。长期看，大部分企业的核心 AI 工作负载，都需要全栈 AI 云来提供服务。" 吴泳铭说。

他表示，依靠 API 实现变现，只是 AI 大模型的短期阶段性商业模式，并非行业的终极形态。

" 我们投入大量算力、布局全栈模型，目标肯定不是获取短期的 API 收入。我们认为，未来当 AI 大模型实现或者接近 AGI 能力时，终极商业模式应当是直接打造产品，直接创造客户所需要的体验。" 在他看来，正是这一阶段有望释放的商业价值，支撑着全球众多模型企业在当下持续开展高投入的技术军备竞赛。

可以发现，如今的阿里更多阐述自身在 AI 商业化上的潜力，某种程度上，这也在侧面反映出公司当下正承受较重的算力资本开支压力。

2026 年开年以来，包括 MiniMax、智谱在内的已上市 AI 企业的市值也处于波动当中。尽管阿里选择全栈发展路径，与上述独立 AI 企业的发展路线并不相同，但同样折射出 AI 行业共同的市场情绪：资本对商业化兑现能力的要求正在抬升。

全球性的 AI 竞争是一场长期的赛跑，在这场马拉松中，阿里选择先铺路、后跑车，用资本投入换取未来全栈 AI 平台的绝对份额。然而，资本市场的耐心正从 " 想象空间 " 转向 " 现金回报 "，阿里能否在保持增速的同时，让巨额投资转化为可持续的利润增长，将是决定其下一阶段估值走向的核心命题。