2025 年 2 月，当阿里 CEO 吴泳铭宣布「3800 亿元的 AI 和云计算基础设施」投资计划的时候，恐怕谁也没有想到：一年半之后，资金实力依旧雄厚的阿里巴巴，会通过面向资本市场进行新股配售的方式进行融资，从而投入到 AI 之中。

但现实是，这件事不仅发生了，而且阿里一出手就是 800 亿港元的融资额。

具体来说，阿里在 2026 年 8 月 23 日和 24 日 的公告中表示，计划向国境外的一批机构投资者，配售 7.1 亿股新股，每股 112.7 港元，募资 800 亿港元；配售所得款项净额将 100% 用于投资全栈 AI 能力，加强 AI 基础设施建设，进一步巩固阿里在 AI 领域的领先地位。

这是阿里自 2019 年登陆港交所以来的首次股权配售，也是香港资本市场历史上规模最大的主要后续发行交易——而且，阿里并不缺钱，它账上还有 4745 亿人民币。

值得注意的是，随着上述配股计划披露，阿里港股股价在 8 月 24 日大跌近 10%——当天下午，阿里宣布蔡崇信和吴泳铭出资 1.2 亿港元联手增持。到了 8 月 25 日，多家媒体爆出，马云也连日增持阿里股票，额度已经超 6 亿港元。

一边配售，一边增持，阿里这一套组合拳下来，看似眼花缭乱——但其实底层逻辑只有一个，那就是：阿里巴巴正在以前所未有的力度全面押注 AI。

AI 赚钱，但资本开支更大

从阿里 8 月 20 日发布的财报来看，AI 正在全面成为阿里的叙事核心。

在这份截至 2026 年 6 月 30 日的 2027 财年 Q1 财报中，阿里巴巴实现单季营收 2689.53 亿元，同比增长9%，不仅超出市场普遍预期的 2685.20 亿元，也创下了近 11 个季度以来的最高同比增速。

利润方面，经调整 EBITA 同比下滑30% 至 273.29 亿元，但较上一季度 84% 的降幅已有明显改善。

如果细分来看，作为阿里巴巴的基本盘，大电商板块表现并不突出，除了即时零售业务实现 45% 的同比增长之外，其他各个细分板块的营收表现都比较乏善可陈，该板块的总体营收增长仅为 3.5%。

对比来看，AI 则成为了阿里的核心增长引擎。

具体来看，在这一季度，阿里的 AI 云与算力服务收入达到 484.37 亿元，同比增长 45%；创 22 个季度新高，这其中增长的核心是 AI 相关产品的规模化落地；AI 相关产品收入达到 123.76 亿元，连续第 12 个季度保持三位数同比增长；年化收入已突破 495 亿元，占阿里云外部商业化收入的比例从约 30% 升至 35%。

其中，模型与应用服务（含 MaaS）的 ARR 超过 160 亿元，阿里预计，年底将突破 300 亿元。这一体量已接近独立大型业务板块，且增长势头稳健。

利润端的表现同样印证了规模效应带来的经营杠杆释放。本季度，阿里 AI 云与算力服务经调整 EBITA 从去年同期的 24.19 亿元增至 56.28 亿元，同比增长 133%，EBITA 利润率从过去的个位数百分比攀升至 11.60%。

财报电话会上，阿里巴巴 CEO 吴泳铭表示，阿里云对 AI 算力的投资回报确定性非常高。「按照阿里云目前 AI 产品的平均毛利水平，AI 算力的投入可以在三年之内回本，随着 AI 产品毛利率的提升，这个回报周期还可能往 2.5 年回本的方向去推进。」

这也回答了此前市场对阿里 AI 投入的一部分疑问。

今年 5 月，阿里管理层曾明确表示，原定未来三年投入至少 3800 亿元建设 AI 和云基础设施的计划还可能继续扩大。吴泳铭当时把利润率放在相对次要的位置，优先考虑市场份额和增长。这个选择需要一个前提：新增算力最终能够转成客户收入，并随着利用率提高转成利润。本季度财报至少给出了第一阶段的证据。

不过，AI 和云业务增长的另一面，则是阿里资本开支的急剧攀升。

一个让外界吃惊的数据是，在 2026 年二季度，阿里资本开支从上一季度的 200 多亿元跃升至676.78 亿元，同比增长75%。对此，阿里巴巴在财报中解释称，投入主要用于 AI 基础设施，随着 Agent 使用量激增，公司在 GPU 之外还需要大规模采购 CPU，同时叠加存储涨价、交付周期性等因素。

这个资本支出，虽然确实非常激进，但并不意外。

今年以来，在 AI 基础设施上加大投入已成为全球科技巨头的共识。就近期公布的财报来看，腾讯二季度资本开支约 528 亿元，同样处于高位；百度、字节同样在大规模囤积 AI 算力。全球范围内，微软、谷歌、亚马逊、Meta 四大巨头的季度资本开支总和已超过 500 亿美元，几乎全部指向 AI 基础设施。

不过，对于阿里来说，如此高强度的资本支出，某种程度上也为它后续的 800 亿股权融资计划埋下了伏笔。

全栈 AI 是阿里的必要战事

从外界角度来看，阿里巴巴这份财报的另一个最为明显的变化是组织架构的重构。

而重构的核心，依旧是 AI。

具体来说，从本季度开始，阿里将业务重新划分为四个板块：阿里巴巴电商集团、AI 云与算力服务、AI 实验室与应用以及所有其他。调整后，分散在不同体系中的云智能集团和平头哥被整合为 AI 云与算力服务；AI 模型实验室、 千问 消费者业务以及 千问 办公，则被整合为 AI 实验室与应用。

这其中一个更为明显的信号是过去散落在不同业务板块的模型、应用、云和芯片，被重新放进同一张 AI 版图，以全栈体系对外披露，阿里的AI底色正变得愈发清晰。

2024 年之前，阿里的核心叙事是「电商+云」。电商是现金牛，云是第二增长曲线。但在如今的的语境中，AI 已经渗透进阿里的每一个业务板块，并且在组织架构上被提到了和电商平起平坐、甚至是至高无上的位置。

芯片层，平头哥被正式并入 AI 云与算力服务，从「边缘」走向「中心」。真武 M890 芯片的超节点实例已上线规模化销售，下半年持续放量。吴泳铭透露，第二代国产芯片预计今年下半年流片，内部认为完全可以替代大规模模型训练。

模型层，阿里的 Qwen 系列全球下载量突破 30 亿次，衍生模型超 30 万个。8 月 3 日发布的Qwen3.8-Max 总参数 2.4 万亿，是 Qwen-Max 旗舰首次开源，编程能力全球第三、智能体能力全球第一。

更关键的是，阿里正在从单一的大语言模型，扩展为覆盖语言、图像、语音、视频、音乐的全模态体系——每一款都冲到了国际第一梯队。

应用层， 千问  App 深度集成淘宝天猫，2.5 亿用户通过其智能体功能实现 AI 购物； 千问 办公开启公测，切入企业生产力赛道。

值得一提的是，阿里巴巴也大力加码 AI 办公市场。今年 7 月，阿里整合了  Qoder Work、悟空、MuleRun 三款智能体产品，推出 千问 办公，将其作为面向 Agent 办公市场的核心产品。该产品在财报分部中获得独立位置，也反映出阿里对办公场景商业化的重视。

基础设施层，阿里云将大规模 AI 数据中心交付周期压缩至 100 天，AI 相关产品 ARR 突破 495 亿元，预计下季度接近 100 亿美元。

从芯片到云、从模型到应用，阿里已经搭建起了一条完整的全栈 AI 产业链。

对此，吴泳铭在财报会上解析到，全栈 AI 平台的商业模式，本质上是重资产的商业模式，因为现在看到的所有 AI 变现方式都建立在 AI 算力中心的基础上。这决定了资本开支必须先行，才能获得后续业务的增长。

对于 AI 商业化的终局，吴泳铭表示：大模型通过 API 调用商业化只是短期方式，是一种过渡性商业模式，绝对不是最终商业模式，随着 AI 的发展越来越接近 AGI，AI 将从提供模型能力走向参与研发、产品交付和业务运营，创造的价值远高于目前的 API 收入。

吴泳铭还强调：

前两年行业投资人一直在问 AI 的超级应用是什么，我们认为 AI 最大的超级应用就是以 AI 算力为核心的 AI 云平台。

从轻资产，走向重资产

站在阿里集团发展的整体面来观察，一个越来越值得重视的线索是：AI 在阿里业务体系中的重要性，得到了史无前例的强调。

其中一个典型的例证是投入强度的跃升。

除了让整个业界震惊的 677 亿元单季度资本开支之外，阿里二季度的研发费用 225 亿元，同比增长 50%，费用率从 6.1% 升至 8.4%；AI 实验室与应用分部单季亏损 139 亿元。

也就是说，在经调整 EBITA 同比下滑 30% 的同一个季度，为了推进 AI 发展，阿里的研发投入涨了五成，资本开支涨了七成左右。

不仅如此，按照三年 3800 亿元的 AI + 云投资计划，到目前为止，阿里已累计投入 1900 亿元；而按照目前的态势来看，3800 亿或许也不止于此。

对于这个投入力度，CFO 徐宏在电话会上明确表示，这是「纪律性投资」，阿里拥有更大的战略和财务灵活性，可以更加有纪律、持续地投资全栈 AI 能力。他反复强调的一个词是「ROIC 改善路径——不是盲目烧钱，而是有清晰回报预期的投入。

当然，阿里在战略重心上投入 AI 的另外一个关键点，是 AI 业务的全面战略调整以及吴泳铭本人的高度重视。

此前在 2026 年 3 月，阿里成立 Alibaba Token Hub（ATH）事业群，由 CEO 吴泳铭亲自挂帅；4 月，阿里成立集团技术委员会，吴泳铭亲自担任组长，周靖人、吴泽明、李飞飞入阵；6 月，合并通义大模型事业部与未来生活实验室，成立 Token Foundry 事业部，同样由吴泳铭直接负责。

从 ATH 到技术委员会到 Token Foundry，吴泳铭以 CEO 的身份，在不到半年时间里三次为 AI 组织架构亲自下场——这在阿里历史上并不多见。

从目前的整体业务布局上看，阿里的 AI 已经覆盖了从底层芯片到上层应用的完整链条，而且每一层都有实质性的商业化进展。

比如，在底层芯片层，平头哥已建成覆盖 GPU、CPU 的全栈自研体系，第二代国产芯片的目标是替代进口芯片承担大规模模型训练的任务。在模型层，Qwen 系列继续推进。在云层，阿里云收入收入增加的同时也正在向「智能体云」 转型。在应用层， 千问  App 继续布局 C 段，而 千问 办公则整合三款智能体产品切入企业生产力赛道。

这样的布局，在整个中国 AI 科技领域中，确实是比较少见的。

那么，一个深思的问题是：在电商实现一直走轻资产路线的阿里，为什么要选择芯片、模型、云、应用四层同时推进的重资产全栈路线？

其核心逻辑，按照吴泳铭的说法，是「全栈 AI 平台的商业模式本质上是重资产商业模式」，所有 AI 变现都建立在算力中心之上，因此必须从底层芯片到上层应用形成闭环，才能在成本效率和商业化速度上建立优势。

从链条上来看，应用拉动调用、调用消耗 Token、Token 消耗算力，每一层的收入都在为下一层制造需求——这种全栈闭环的协同效应，确实是单一模型公司或单一云厂商难以复制的。

当然，这个逻辑背后，还有一个潜在的目标是：让 AI 更好地服务于阿里的业务增长。吴泳铭在电话会上多次强调 2030 年这个时间节点，他表示，算力紧缺格局至少持续到 2030 年，1000 亿美元外部云收入目标对应 2030 年。

这意味着，在阿里的事业中，它的 AI 战略不是一个季度、一年的短期博弈，而是一场至少持续五年的长期战役。在这场战役中，阿里最大的筹码不是某个单一产品或技术，也不是电商现金流+全栈 AI 的组合效应，而是它对于 AI 孤注一掷的决心。

只不过，AI 从前期布局、到应用落地、再到商业闭环，从来都不是一件容易之事。

从此前最为核心的算力红利，到开始爆发的模型红利，再到潜在的应用红利，包括阿里在内，所有角逐这场 AI 竞赛的玩家们，仍需要经历一个相当漫长的过程。

但无论如何，在经历了一系列组织调整和业务布局之后，阿里已经地义无反顾抛弃了原有的叙事逻辑，并且通过一场「配售 800 亿港元来发力 AI」的加码，将 AI 越来越清晰地定义为其未来几年叙事逻辑的绝对重心——对于阿里来说，这是一场绝对不能输、也绝对输不起的战争，而这场战争才刚刚开始。

本文来自微信公众号“时间线 Timelines”，作者：赵明