文 | 定焦One（dingjiaoone），作者 | 王汉星，编辑 | 阿伦

阿里的一切都在为AI让路，包括刚刚烧掉1000多亿的即时零售。

8月20日港股盘后，阿里发布2026年Q2财报（对应阿里2027财年Q1，下文均以自然年计），期内实现营收2689.53亿元，同比增长9%，与此前几个季度的增速大体相当。利润端仍在承受投入压力，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，差别主要在于即时零售投入放缓，阿里把更多资源集中到了AI。

财报中唯一出乎意料的是资本开支。Q2阿里资本开支从上一季度的200多亿元跃升至676.78亿元，经营现金流为229.45亿元，自由现金流净流出446.7亿元。

财报发布后，阿里美股盘前一度跌超4%，最终收盘价定格在130.53美元，上涨1.26%。

很多人可能没有注意到，在进入今年Q2后阿里基本已经成为港股互联网板块的Toppick，截至8月20日收盘，阿里巴巴港股的市值与腾讯的差距已经缩小到1.45万亿元，在2025年年底时两家的差距还在2.5万亿左右，即便是去年阿里凭借激进的资本开支获得资本市场支持，股价冲至52周最高点的185港元时，它与腾讯的差距仍然在2万亿以上。

估值的相对变化主要是由于阿里在AI的投入上远比腾讯激进，并且阿里云的商业化叙事更有想象力空间。但摆在当前阿里面前的一个新难题是，阿里云的增长，能否足够快地覆盖这张持续扩大的AI账单。

在财报发布后的电话会上，吴泳铭几乎用整场会议回答同一个问题：如此大规模的投入会不会拖垮阿里的现金流。

01.电商降速，AI吞金

从集团层面看，阿里Q2的经营数据大体落在市场预期之内。真正超出预期的，是资本开支的抬升幅度。期内，阿里经营现金流为229.45亿元，同比增长11%；自由现金流则由去年同期净流出188.15亿元扩大至净流出446.7亿元。

两组数字之间的落差，指向AI基础设施的投入。

期内阿里资本开支达到676.78亿元，同比增长75%。财报解释称，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。换句话说，模型调用量越大，阿里越需要提前锁定算力、存储和网络资源，现金也会越早流出报表。

阿里并非个例。

资本支出正在像一个巨大的黑洞，吞噬几乎所有科技大厂的现金流。今年Q2谷歌的自由现金流上市以来首次转负；AI投入相对保守的腾讯，也因为单季500多亿的资本开支导致自2005年以来首次出现自由现金流转负。

仅阿里和腾讯两家公司，Q2合计资本开支就超过1000亿元，已经超过阿里2025年一整年904亿元的经调整净利润。

高额资本开支之外，这份财报的另一个明显变化，是阿里重新调整了分部披露口径。阿里巴巴中国电商集团、阿里国际数字商业集团与盒马被整合为“阿里巴巴电商集团”；云智能集团与平头哥合并为“AI云与算力服务”；此前归入“所有其他”的AI模型实验室、千问2C事业部及千问办公，则被整合为“AI实验室与应用”。

截至2026年1月，阿里的业务板块划分情况 图源 / 阿里官网

从本季度开始，阿里按电商集团、AI云与算力服务、AI实验室与应用、所有其他四个分部呈现业绩。

这次调整释放出两个信号。其一，蒋凡将全面统筹阿里的电商和即时零售业务，阿里试图在一个组织内重建统一的品牌心智。其二，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。

财报口径的变化，实际上也是阿里资源分配顺序的显性化，电商继续提供基本盘，AI成为新的投入中心。

作为阿里的业务基本盘，电商仍显疲弱。Q2，反映淘宝天猫收入的客户管理收入（CMR）同比下降7%。上一季度，阿里调整CMR披露方式，将部分给商家的补贴费用计为收入冲减项，若按调整前口径计算，本季度CMR同比增长1%，依然偏弱。上一季度，该指标增速还有8%。

国家统计局数据显示，2026年前7个月全国网上商品和服务零售额同比增长4.8%，其中网上商品零售额同比增长4.6%。增速较去年同期有所下降，大盘整体也在走弱。

即时零售的表现相对更好。期内该业务收入532.95亿元，同比增长45%，增速环比放缓。阿里在财报中表示，淘宝闪购在维持市场份额的同时，单位经济效益环比持续改善，主要得益于笔单价与履约效率提升。

一位接近阿里的人士告诉「定焦One」，Q2阿里即时零售业务的UE约为-2元，包含非餐在内的日单量约6500万单，综合估算，Q2外卖补贴约为120亿元。

相比前一季度，这一补贴规模明显收窄，阿里对即时零售的投入开始有所克制。

将盒马、AI模型实验室、千问C端事业部和千问办公移出后，“所有其他”分部留下的，基本是阿里核心“AI+大消费”之外的边缘业务。Q2这部分总的收入为288亿元，同比增长1%；经调整EBITA亏损33亿元，去年同期为盈利6.87亿元。

整体而言，这一份财报中阿里的电商和其他业务表现平平，好消息是即时零售的经济效益改善、外卖补贴大幅收窄，但这些都无法改变公司资源继续向AI倾斜的方向。

02.云、芯片与千问：阿里的全栈AI开始算账

阿里的注意力仍然集中在AI。上一个季度，吴泳铭称阿里AI和云商业化的拐点已经到来，到了这一季度，阿里开始展示阶段性的商业化成果。

财报首先把算力平台和硬件放入同一口径。

云智能集团与代表芯片能力的平头哥合并为“AI云与算力服务”，构成AI应用上游的基础设施，值得注意的是，在口径调整前，阿里已经把平头哥相关的芯片收入计入到云智能集团，所以这部分口径调整并不影响阿里云整体的经营数据变化趋势。

Q2，该分部收入为484.37亿元，总收入及外部客户收入同比增速均加快至45%。增长主要由AI相关产品采用量提升推动，其中AI相关产品收入达到123.76亿元，连续第十二个季度实现三位数同比增长。

更具想象力的是MaaS平台。吴泳铭在财报电话会上透露，阿里云百炼的MaaS平台收入ARR在8月已经达到160亿元，年底达到300亿元的确定性很高。MaaS是AI相关收入中毛利率较高的一部分，传统云服务商主要通过IaaS出售算力，毛利率有限。AI时代，云厂商可以通过MaaS平台出售Token，获取更高的利润空间。随着MaaS收入占比提升，阿里云整体利润率也在改善。

利润方面，Q2 AI云与算力服务经调整EBITA为56亿元，同比增长133%；EBITA利润率突破两位数，达到11.56%，此前连续多个季度徘徊在9%左右。阿里的长期目标是将这一比例提升至20%，并向海外云巨头30%的水平看齐。就目前几个业务板块来看，这部分业务的利润潜力最大，也是阿里AI商业化最先兑现的环节。

与此同时，硬件能力被摆到了更靠前的位置。按照新口径，平头哥已构建覆盖GPU、CPU、存储和网络芯片的自研芯片体系。其中，真武芯片包括最新一代AI处理器真武M890，通过阿里云服务，已在自动驾驶、互联网、金融服务等20多个行业的超过650家外部客户中实现商业化应用。

对阿里而言，芯片的意义不只在硬件销售。它与云平台、模型和应用共同组成全栈体系，能够在算力成本、交付效率和客户服务上形成联动。把平头哥与云智能集团合并披露，也让资本市场可以更直观地看到阿里在AI基础设施上的投入如何转化为收入与利润。

全栈AI业务的另一个观察窗口，是由模型、千问办公和千问APP共同构成的“AI实验室与应用”。

Q2，该分部收入33亿元，同比增长16%，但经调整EBITA亏损138.6亿元，去年同期亏损为32亿元。财报称，亏损扩大主要来自AI能力投入，以及与千问APP相关的推理成本增加。

这一分部集中体现了阿里AI投入的两难，模型能力、C端入口和B端应用都需要持续投入，但商业化进度并不一致。尤其在C端，AI尚未找到理想的商业模式，应用更多依靠补贴换取用户规模，先抢占入口，再等待付费场景成熟。

QuestMobile数据显示，2026年6月，豆包、千问、DeepSeek的活跃用户规模分别为3.82亿、1.67亿和1.29亿，是月活用户最多的三款AI原生APP。此前在春节免单活动中，千问最高日活达到7000万，随后基本稳定在4000万。

流量证明了产品能够获得用户，但推理成本、补贴和持续迭代的支出，也让“入口”变成一门昂贵生意。

相比之下，AI在B端尤其是办公场景，更有可能率先跑出成熟模式。今年7月，阿里整合QoderWork、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。

上游基础设施开始变现，模型和应用端仍在消耗现金。对阿里来说，关键点已经不是有没有收入，而是收入增速能否跑赢投入扩张的速度。

03.吴泳铭的AI“五年计划”

一位长期关注阿里的券商分析师告诉「定焦One」，看到Q2数据后，一部分投资人最担心的可能是阿里的现金流能否支撑高额投入，并在猜测公司可能近期会寻求外部融资。

吴泳铭显然预判到了这种担忧。财报电话会上，他主要围绕两个问题展开：阿里云的商业模式正在变成重资产模式；把时间拉长，回本周期和盈利预期都算得过来。

在吴泳铭给出的测算里，AI芯片使用寿命约为5年。目前行业共识是，2030年前AI算力紧缺不会出现非常大的改变，因此阿里云对AI算力的投资回报具有较高确定性。按照现有AI产品的平均毛利水平，相关算力投入可以在三年内回本。如果AI产品毛利率继续提升，周期还有机会缩短到两年半。

这构成了一个以五年为上限的商业模式闭环，前期承担采购和建设压力，第三年覆盖投入，随后利用芯片剩余生命周期持续产生利润。

但对一家公司而言，三年依旧不短，短期现金流必须先被托住。对此，吴泳铭也给出了阿里的短期解法。

第一条缓冲路径来自需求。随着Agent需求爆发，推理需求正在指数级增长，阿里云目前所有算力芯片都处于满载状态。满载意味着新投入可以更快转化为收入，也降低了算力闲置风险。

第二条路径是提高MaaS收入占比。相较传统IaaS，MaaS拥有更高毛利，收入结构变化会直接改善云业务利润率。

第三条路径来自模型能力提升。吴泳铭认为，随着模型能力进步，阿里在新客户签约和老客户续约时可以采取更健康的定价模式，并在未来一年多时间里推动AI业务利润率提升。

总结来说就是先用一两年的需求和定价改善支撑现金流，再在两年半至三年内完成投入回收，最后在芯片五年寿命结束前释放利润。这个逻辑能否成立，取决于算力紧缺是否持续、MaaS增长是否兑现，以及客户是否愿意为更强的模型支付更高价格。

为了让这套模式跑通，阿里过去几个月在组织与产品两端同时提速。产品侧，阿里迭代了旗舰模型，Qwen3.8-Max达到2.4万亿参数，处于全球大模型第一梯队；图像、音频、视频和音乐模型也同步发布或更新。财报发布前一周，阿里又开放Qwen3.8-Max模型权重以及Qwen3.8 27B模型系列。

组织端的动作更密集。3月中旬成立ATH事业群后，阿里开始把分散的技术资源重新向AI集中。4月8日，集团设立技术委员会，由吴泳铭担任组长，周靖人、吴泽明、李飞飞进入核心班底。随后，通义实验室升级为通义大模型事业部，由周靖人负责。

6月8日，阿里合并通义大模型事业部和未来生活实验室，成立Token Foundry事业部，由吴泳铭直接负责。周靖人出任阿里历史上首位集团首席科学家，牵头成立AI未来研究院；郑波率领Happy Horse、Happy Oyster等项目并入Token Foundry事业部。

三天后，钉钉完成换帅，90后技术极客陈宇森出任CEO，成为阿里现任最年轻的事业部CEO。到7月，千问办公又承接QoderWork、悟空和MuleRun的产品整合，补上Agent办公场景。

这些密集调整背后，阿里正在把云、芯片、模型、应用和办公入口串到同一条链路上。组织重构和产品迭代，最终都要回到同一个问题：AI收入能否持续增长，投入能否按预期回收。

*题图来源于阿里巴巴官网。