阿里巴巴Q2财报会（全实录）:AI 资源供不应求，不存在泡沫

11月25日，阿里公布2026财年Q2（自然年2025年Q3）季度业绩公告。

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。

一、管理层发言：

吴泳铭：

过去一个季度，阿里巴巴集团业绩保持稳健增长，集团整体收入剔除高鑫和银泰后同比增长15%。我们对核心业务的投入持续见效，中国电商CMR同比增长10%，云智能集团收入同比增长34%。

接下来我想具体分享，我们在AI+云和大消费平台的最新进展。

在持续强劲的AI需求推动和公共云收入增长的带动下，阿里云在收入增长34%的同时，外部商业化收入也加速增长到29%，AI相关产品收入连续9个季度实现三位数的同比增长。

在云计算市场，我们看到两大趋势正在加速的显现。

一方面随着AI应用和加速落地，越来越多的开发者和企业客户倾向于选择具备AI全栈技术产品组合的云计算厂商。

另一方面，客户对AI的使用深度和广度同步提升，显著拉动了对计算、存储、数据库等传统云产品的需求，这些共同推动了本季度阿里云的外部商业化收入加速增长。

本季度我们持续投入全栈AI能力的提升，覆盖从高性能AI基础设施到AI基础模型，再到AI框、AI开发框架的完整技术体系。

其中，我们发布的通义旗舰模型千问3-Max在大模型调用coding解决真实世界问题、agent工具调用等能力等专项测试中均处于全球第一梯队，全栈AI技术能力已经成为我们的关键竞争优势。

阿里云在多个细分领域的市场份额全面提升。

在混合云市场，阿里云已成为核心参与者，增速超过20%，超过市场平均增速，市场份额持续提升。同时，在金融云市场，增速亦领先于市场，份额持续提升。

在中国AI云市场总体份额也保持领先，超过第二到第四名的总和。近期NBA、万豪、中国银联、博世等都与阿里云达成了AI的合作。

上周我们正式启动千问项目，我们希望基于最先进的模型，目标打造最聪明的个人AI助手。

目前，千问APP公测版上线一周，新下载量已经突破1,000万。千问项目的启动，意味着阿里巴巴在AI to B与AI to C两个方向齐发力。

在AI to B领域，我们希望做世界领先的全栈AI服务商，服务千行百业不断增长的AI需求。在AI to C领域，基于性能领先的模型和阿里生态优势，打造面向C端用户的AI超级原生应用。

一方面，千问3 Max的整体模型、智能水平、工具调用能力都已达到全球领先，结合阿里丰富的用户场景，我们在测试版的千问APP上看到用户的留存率大幅提升，所以我们认为全力入局AI to C正当其时。

另一方面，AI和阿里生态的协同效应是我是更大的想象力，阿里是中国唯一拥有领先模型加丰富的生活和消费场景的公司。

未来，千问将陆续接入电商地图、本地生活等业务生态场景，希望率先打造未来的AI生活入口，在AI重塑和生态协同的共同驱动下，我们有信心创造更大的用户价值。

在消费领域，我们继续推动各业务深度协同，大消费平台效应初步显现。

本季度电商CMR保持10%的增长，即时零售业务UE显著改善，履约效率提升用户留存增强平均订单价格提高，业务规模持续增长，也带动淘宝APP的月活跃消费者快速增长，同时带动CMR的增长。

天猫品牌也加速接入即时零售。

截止10月31日，约3,500个天猫品牌将其线下门店接入即时零售业务。未来我们将继续推动即时零售与阿里其他业务的生态协同效应，并在扩大规模的同时持续改善优异，满足更多消费者对全平台、多元化产品和服务的即时需求。

10月1日，高德DAU峰值突破3.6亿，创历史新高。9月，我们上线了高德扫街宝，用户活跃度显著上升。10月扫街榜日均的DAU超过7,000万，日均评论量是去年同期的3倍多，未来业务的增长潜力很大。扫街榜通过用户的行为加信用，构建了一套线下服务的信用体系。我们相信提升消费信任一定有助于提升消费者信心，让商家专心经营，消费者放心消费，促进线下服务业更健康可持续发展。

面向未来，我们将继续投入AI加云大消费平台两大核心业务，并在AI领域面向ToB和To C市场齐发力，以激发核心业务之间产生更大的协同效应，成为驱动阿里巴巴持续增长、迈向新高度的动能引擎。

徐宏：

我们持续聚焦并坚定推进AI 加云及大消费战略，在技术、市场份额、客户及用户活跃度等方面均取得积极进展。

现在看一下财务业绩，在合并基础上，总收入为人民币 2, 478 亿元，若剔除高鑫零售和银泰同口径收入增速为15%，总经调整EBITA同比下降78%，主要是由于我们对即时零售业务进行战略性投入以扩大用户规模和成交量部分被中国电商集团和云智能集团的双位数收入增长，以及包括 AIDC 和虎鲸文娱在内的各项业务运营效率提升所抵消。

我们的GAAP净利润为人民币 206 亿元，同比下降53%，主要是由于经营利润的减少所致。

经营现金流为人民币101 亿元，与去年同期相比减少人民币 213 亿元，同比下降主要是由于我们对即时零售的战略投入增加，自由现金流为人民币 218 亿元的流出，反映了我们在即时零售和 AI +云基础设施上的重大投入。

我们将自由现金流进行再投资，以赢得即时零售业务，并成为人工智能领域的领军者。凭借410 亿美元净现金的强劲资产负债表，我们对这一再投资战略充满信心。

阿里巴巴中国电商集团收入为人民币1, 326 亿元，同比增长16%。客户管理收入同比增长10%，主要由于 take rate 提升所驱动。这得益于全站推广渗透率的提升，以及基础软件服务费的贡献。即时零售业务收入增长60%。本季度我们持续推进即时零售战略，扩大业务规模，提升用户体系体验，并减少 UE 亏损。

阿里巴巴中国电商集团的经调整EBITA为人民币 105 亿元。若剔除闪购业务的亏损，中国电商集团EBITA同比增长中单位数，因激烈的行业竞争和我们在用户体验方面的大力投入，EBITA会在季度间有所波动。 

AIDC 收入增长10%，速卖通将海外托管这一利用本地库存的模式扩展至超过 30 个国家。速卖通还通过为中国品牌出海提供一站式解决方案的Brand+计划，进一步丰富产品供给。基于物流优化和投资效率提升， AIDC 的经调整EBITA实现盈利为人民币 1.62 亿元。

展望未来，在持续提升运营效率的同时，我们也会在部分市场进行策略型的投入。因此，AIDC 的经调整EBITA可能会出现季度间的波动。

我们的云业务实现了又一个季度的加速增长。云业务分部收入和来自外部客户的收入分别同比增长34% 和29%，这一增长势头主要是由公共云业务收入增长所驱动，其中包括 AI 相关产品采用量的提升。 

AI 相关产品收入持续录得三位数同比增速，本季度AI 相关产品收入占外部客户收入比例超过20%，且其占比持续增长。

我们的AI 产品正在被广泛的企业客户加速采用，并越来越侧重于增值应用，包括代码助手。经调整EBITA 利润率相对稳定，维持在9%。

我们将继续投入于客户增长和技术创新，以提升 AI 云基础设施的采用量，并巩固我们的市场领先地位。

所有其他收入下降25%，主要是由于处置高鑫零售和银泰。所有其他分部的经调整EBITA为亏损人民币 34 亿元，主要是由于对技术业务的投入增加所致，部分被其他业务的经营业绩改善所抵消。

其中，虎鲸文娱集团已实现连续三个季度盈利，所有其他分部包括一系列创新项目，其中涵盖若干战略性 AI 驱动的技术、基础设施和业务，包括我们的基础模型及 AI 应用。我们对这些举措充满信心，并将持续投入，以推动未来的增长。

二、QA：

Q：我的问题是关于云业务，尤其想了解云业务未来的增长前景，是否还有加速的可能性？另外从需求侧来说，由于中国并没有像美国那样的大型AI公司，那么外部客户收入的主要驱动因素有哪些？

吴泳铭：

现在客户需求依然很旺盛，现在阿里云的AI服务器、上架结构还是严重跟不上客户订单的增长速度，在手积压订单数量还在持续扩大，所以从现在数据需求上，我们可以看到未来的增长潜力还在持续加速的过程中。

在需求侧，企业应用方面这些需求我们看到还在非常快速地增长，我们支持的很多企业在产品研发、产品制造、产品上线过程中，客户买了我们的产品后的每天日常使用环节，AI需求都在持续渗透，所以我们看到无论是企业的模型训练、推理甚至他们的终端客户开始使用他们开放的AI产品，这些都会用到云端的算力，所以我们看到客户企业的付费需求还是非常大的，有很大的增长潜力，所以我们觉得对于AI未来的需求我们抱有较大信心。

Q：祝贺公司在即时零售计划上取得的强劲表现。管理层能否分享即时零售的一些关键进展及其与核心电商的协同效应？基于这些协同效应，对我们核心电商12月季度的客户管理收入和税息折旧及摊销前利润有何展望？谢谢

蒋凡：

这几个月我们专注于在保持市场份额的前提下优化单位经济模型，我们认为在这方面取得了非常显著的进展。

一方面订单结构优化，同时规模效应也带来了物流成本的显著下降。

10月以来，闪购的单位经济亏损已经较七八月份降低一半。在此基础上，淘宝闪购的订单份额稳定，商品交易总额份额稳中有升，对相关实物电商品类也有明显拉动。我可以展开讲一下。

首先是订单结构的优化。过去两个月，平台的高客单价订单占比提升。按照最新数据，非茶饮订单已上涨到75%以上。闪购的最新客单价环比8月份也增长了超过两位数。客单价的提升也带动了淘宝闪购整体商品交易总额份额的增长。

其次，随着订单份额的扩大，淘宝闪购的物流规模效应正在凸显，体现在我们的配送时效优于去年同期，单均物流成本显著降低。

我们每单的物流成本已经明显低于淘宝闪购大规模投入以前的水平。在以上两点共同作用下，我们已完成短期内将每单亏损对比七八月份降低一半的既定目标。同时我们看到，在收窄亏损的过程中，用户的留存率和购买频次也优于预期。

除了餐饮外卖，我们也看到闪购在零售品类的快速发展。闪购已显著带动相关品类和业务的增长，尤其是在食品、健康、超市等实物电商品类上。例如，盒马、猫超的闪购订单环比8月上涨30%。这

几个月我们也在积极推动品牌商家加入淘宝闪购。后续我们会加速相关业务品类和闪购的协同与整合。

综合来看，我们坚定认为闪购业态与阿里生态有巨大的协同潜力。

第一阶段我们已经完成了规模的快速扩张。第二阶段我们的单位经济模型优化符合预期，为外卖业务长期可持续发展奠定了基础，也增强了我们在即时零售长期投入的决心。

下一阶段我们会持续精耕细作用户体验，聚焦高价值用户的经营，聚焦零售品类发展。

淘天闪购是淘天平台升级的核心战略之一。我们的目标是三年后为平台带来万亿级的成交额，继而带动相关品类整体市场份额的上涨。

徐宏：

我来回答你的第二个问题，关于整个客户管理收入和税息折旧及摊销前利润的波动。正如刚才蒋凡提到的，闪购无论对用户活跃度，还是对相关品类的成交拉动，都有明显作用，所以对客户管理收入也会有正向影响。

下一步我们最主要的工作是如何更好地进行远场和近场的协同，并把这种协同效应体现出来。

关于整个中国电商集团的税息折旧及摊销前利润，首先从闪购这部分来看，由于整体投入，本季度（9月季度）会是一个高点。

随着整体效率的提升，包括单位经济模型的显著改善和规模的稳定，我们预计下个季度的投入将显著收缩。当然，对于这点，我们也会根据市场竞争状况动态调整我们的投入策略。

关于电商业务的客户管理收入，支付手续费和全站推广的基数效应会产生影响。

我们于去年9月开始收取支付手续费，因此从下个季度起，受此基数效应影响，增速预计会放缓。但正如我们一贯强调的，我们的首要目标是确保中长期的市场份额。在此过程中，我们将继续果断投资消费者和商家，并坚决推进电商平台的业务模式升级。因此，在此过程中，可以预期客户管理收入和利润会出现短期波动。

Q：闪购第一阶段投资结束，进入第二阶段效率优化，随着效率优化取得成本节省，如何思考在价值链上的利益分配？对消费者的补贴是维持原来强度，财务改善相对渐进？还是说成本的节省体现在跟商户的补贴分配上？如果不减少用户补贴的话，而是通过现在的路径把用户结构优化、提高高价值订单比例等，我们的UE还有多少提升空间？

吴泳铭：

我们在这段时间的UE提升，一方面是笔单价的上涨，意味着每单收入上涨，收入是跟笔单价相关的；另外，物流效率伴随规模提升有显著优化，我们觉得未来还有很多空间。

一方面，过去几个月消费者还是以新客为主，随着消费者转化成更高粘性，我们也会在这个过程中去提升笔单价，改变我们的补贴方式。

同时，我们在淘宝内过去几个月的流量以及闪购频道每天过亿用户访问的流量，里面还有很大的商业化空间，这也是未来UE改善的机会。

这个市场还是一个竞争的市场，我们也会根据市场竞争的情况去看我们的机会，也会去动态调整我们的策略。

Q：我想问一下关于未来三年的资本开支，之前提到的3800亿我们应该如何理解？特别是考虑到过去四个季度已经花费了1200亿。我们应如何看待资本开支带来的增量收入？这个资本开支与增量收入的比率应如何考量？关于资本开支对增量收入的展望。谢谢。

吴泳铭：

之前说的三年3800亿capex投资是一个数字的规划，但从我们现在看起来，我们的服务器上架的速度其实还远远跟不上客户订单的增长速度。

所以，从现在看起来如果供应链的问题包括机房的节奏以及我们整体上架的节奏这方面我们是按照最快的速度去满足客户的需求，在这种情况下，如果还是不能特别好得满足的话，我们可能会进一步增投。

虽然整个市场供应链节奏也受到方方面面的影响，但是总体来说我们还是会以比较积极的态度去投资整体的AI基础设施去满足我们客户的需求。

大方向上来看，从现在客户需求来看，我们之前3800亿的数字偏小了。

关于资本开支带来的增量收入，现在不好估算，因为整个AI行业进展还属于比较早期，我们看到整体AI基础设施在使用方面不同的领域还是在变化当中。

比如，我们有直接租用给客户去做训练的，也有直接租用服务器给客户做推理的，也有我们自己使用服务器去做百炼的推理的，以及我们内部的应用比如高德、淘宝、千问、夸克等，转化成他们的会员服务和产品。

所以，总体我们的AI基础设施的使用方式不同，产生营收和毛利率的水平就也不太一样，所以我觉得现在这个比例还不太稳定。

但从长期来看，我们更关注我们的基础设施对应的总体产生token的质量和token的性价比。

Q：作为一个全栈的AI服务商，我们现在还处于一个比较重要的投资周期，且投资也看到了已经涵盖整个价值链的不同环节，考虑到目前供应链上持续的波动，如何考虑资源上的分配？尤其是模型Maas层，可能对于底层能力的持续建设以及应用端通义APP、高德等更激进的迭代，目前这个大环境下如何评价整个行业围绕训练和推理相关AI投资的ROI？

吴泳铭：

作为全栈的AI服务商，在大的AI投资周期中我们的 产品和基础设施可以用在不同的方面，但优先级上我们有几个内部不同优先级的考量：

首先我们最关键的优先级，第一要保障我们基座模型的训练，因为总体的AI基础设施要获得更多客户或获得更多高价值的场景，只有我们的模型能力持续迭代提升，才有机会解锁、获得更多用户解锁更多场景。

在解锁了更多高价值场景之后，整个TOKEN的消耗量和TOKEN的质量，包括客户愿意为这些TOKEN付费的意愿，实际上都会逐渐增强。所以这是我们优先级比较高的一个领域。

在如何使用推理上面，我们觉得对于百炼上的推理服务，我们也是优先级比较高的，因为我们自己做的百炼平台其实是服务于全球客户，对于怎么让我们的AI资源24小时高效率使用，去削峰填谷地让一个整体一台AI服务器更好24小时满载地产生更多token，我们觉得做大百炼资源池是一个优先级比较高的领域。

另外，我们在外部客户的选择中也有一个优先级的衡量，如果这个外部客户对阿里云的服务是全方位的，比如又要用存储又要用大数据又要用CPU资源，那这些客户的优先级会高一些。

如果只是单纯租用GPU去满足他简单的推理服务，那这些客户的需求优先级相对来说会低一些。

您的第二个问题也很好。我认为我们看待这个问题主要从两个方面。

第一个是从需求侧，我们看到有两个非常明显的推动力。一个是整个基座模型，无论是我们看到的基础模型，还是视频生成模型，或者未来更多的像全模态模型，这方面的能力都在持续提升，整个的Scaling Law趋势尚未停止，我们认为业内其实还没有碰到天花板。

从Gemini 3的进展我们也看到了很多突破。在这个领域，我们认为随着模型能力的提升，整个行业说白了AI模型能做的事情会越来越多，可以适配的场景也会越来越多。

在这些适配的场景或者说可以驱动的任务能力提升的过程中，还伴随着这些任务在各个行业渗透率的提升。

在这两个动能的推动下，我们看到在三年之内，AI的需求还是一个非常确定的事情。

在如此高增速的需求推动下，我们看供给端，你们分析师可能也看到了，从今年下半年开始，全球无论是Fab厂商、DRAM厂商、存储厂商，还是CPU等各个环节，整个AI服务器的各个环节都在缺货。而这一波缺货都是由AI需求带动的。

未来这些供应链上各个方面的厂商去扩产的周期，我们知道他们有相当大的瓶颈。在这个扩产周期中，我们认为至少是一个两三年的周期。在这两三年内，我们看到需求的增长和供应端很难有快速的提升。

所以，我们认为在这三年内，整体AI资源还是处于供不应求的状态。

我们实际也看到，行业内包括我们自己，以及我们看到美国的大型云厂商，他们不仅是现在新的GPU基本上是跑满的，甚至是上一代或者三、五年前的前几代GPU都是跑满的。

所以，我们觉得三年之内我们看到所谓的AI泡沫，应该是不太存在的。

Q：阿里要在中国大消费市场获得更大的市场份额，也看到阿里在过去几个月在即时零售领域加大投资，市场份额也有所上升，请问除了即时零售，在大消费领域里还有哪个子行业阿里是觉得比较有潜力，未来可能会加大投入的？

蒋凡：

阿里在过去多年的布局中，已经进入非常多的细分品类，除了今年在即时零售市场投入很大，我们其实也在盒马线下商超oto业务、飞猪、高德本地生活等领域也都有布局，我们现在更多还是整合好现有的业务，打通各个业务，使得业务之间能有更好的协同效应，来实现能在整个大消费领域未来市场份额的提升。

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