阿里云业务10倍增长目标

【核心观点】

1.行业正从简单的对话式聊天机器人，转向能执行复杂任务的自主AI智能体。这直接导致了对“推理”和“智能体编排”需求的爆炸性增长，企业愿意为能完成复杂任务的智能能力支付溢价。

2.算力即竞争力（制造业逻辑）：AI业务更像制造业。要获得收入，必须建立“AI训练工厂”和“AI推理工厂”。为支撑未来“十倍营收”目标，数据中心规模需大幅扩张。未来要建的数据中心规模，对比2022年是十倍以上的增长。

3.只要AI能创造的价值大于Token成本（即ROI为正），企业无论中外都愿意买单。

4.未来3-5年，物理瓶颈（数据中心建设、芯片产能）将导致算力供应紧张，需求远远超过供给。

5.AI成为本季度增长最快、最受关注的板块，已进入“收获期”：AI收入已占云外部收入的 30%，预计约一年内将超过 50%，成为主导引擎。

6.高毛利业务：模型及应用服务（MAS）ARR预计6月突破 100亿元。MAS业务毛利天然高于传统IaaS，将显著拉动整体毛利率提升。

7.自研 GPU芯片 已大规模量产，是目前中国唯一能大规模交付自研AI芯片的云厂商，这不仅保障了供应链安全，也提供了极高的性价比。

8.AI业务短期目标是增长、用户数和市场份额，预计未来1-2年云业务毛利率将有显著提升。

9.未来一两年内，模型价格将持续提升。

10.付费意愿最强的在To B领域，公司大部分的推理资源也确实投入在To B的商业化领域。

11.即时零售（闪购）订单规模是去年同期的 2.7倍，非餐饮零售达 3倍。单位经济效益（UE）显著优化，有信心在 FY27（2027财年）年底实现UE转正。

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会议时间：2026年5月14日

参会管理层：阿里巴巴集团主席蔡崇信、首席执行官吴泳铭（Eddie Wu）、首席财务官徐宏（Toby Xu）、阿里巴巴电商业务集团首席执行官蒋凡等。

一、管理层阐述

吴泳铭（首席执行官）致辞：

各位投资人朋友。欢迎参加阿里巴巴集团2026财年第四季度财报电话会议。

在过去的一个季度里，阿里巴巴在我们“AI 云”和“消费”两大战略重点上的高强度投资，正迅速转化为实实在在的业务成果。本季度，集团收入同比增长11%。云智能集团的外部收入增长加速至40%，AI相关产品收入实现了连续第十一个季度的三位数增长。中国电商业务客户管理收入（CMR）在可比基础上同比增长8%，而即时零售业务在保持市场份额的同时，实现了显著的单位经济效益改善。

我们正处于从对话式聊天机器人向自主AI智能体演进的关键转折点，这直接推动了我们三大核心工作负载的爆炸性增长：训练、推理和智能体编排。在此背景下，阿里巴巴的AI已经超越了最初的投资阶段，进入了规模化商业化的进程。接下来，我将详细阐述四个领域：AI商业化、云基础设施、AI应用生态系统以及我们的消费业务。

第一，AI和云商业化的转折点已经到来。

本季度，云智能集团年化AI相关产品收入已超过358亿元人民币，并继续保持三位数增长。AI相关产品收入目前占云智能集团外部收入的30%。我们预计大约一年内，AI相关产品收入将跨越50%的门槛，成为驱动云业务收入增长的主要引擎。因此，云智能集团的外部收入增长预计将在未来几个季度内，在目前40%的基础上继续加速。鉴于长期AI需求的确定性和我们的全栈技术优势，我们预计这一轨迹将在中长期内保持强劲增长。这反映了AI在推动阿里云整个业务全面升级中的作用，因为其增长引擎已从传统的计算和存储完全转向模型、AI算力和智能体服务。

我们还看到AI模型和应用服务收入呈指数级增长。这是由基础模型服务和AI原生软件共同驱动的新收入引擎。过去三个月，我们模型服务平台上的Token消耗量环比大幅增长，因为企业客户加速从简单任务转向生产规模和复杂工作负载，推动了对模型工作室平台上模型和应用服务需求的持续增长。我们预计，包含模型工作室平台在内的模型和应用服务的年化经常性收入（ARR）将在六月季度突破100亿元人民币，并在年底达到300亿元人民币。这部分收入的高毛利特征正变得越来越明显，使其成为一个健康、高质量的增长来源。

第二，我们的AI基础设施支撑了我们的全技术栈，并构成了持久的护城河。

我们的自研GPU芯片已实现大规模量产，超过60%的计算能力已在为互联网、金融服务和自动驾驶等垂直行业的外部客户提供服务。作为中国唯一能够大规模交付自研AI芯片的云供应商，我们在确保计算供应链自主性的同时，为客户提供了极具竞争力的AI推理和训练服务。在算力稀缺的环境下，这一结构性优势有利于我们的收入增长和毛利润率提升。与此同时，我们的云产品正在加速进行面向AI的升级。智能体工作负载的激增显著提升了对围绕CPU、存储和容器构建的传统云产品的需求，我们正在将这些产品升级为为智能体时代优化的基础设施解决方案。

第三，在应用层，我们构建了一个从AI原生软件到完整智能体生态系统的完整闭环。

我们的百炼平台（Token Hub）持续推出连接消费和企业环境的新产品，在AI原生软件和编码智能体方面取得了突破性进展。我们的通义千问（Qwen）模型在推理、编码和反制能力方面持续迭代。在企业端，我们推出了一系列产品，涵盖智能工作场所工具、AI编码和业务运营管理，帮助企业释放更大的生产力。在消费端，通义千问App于5月7日全面整合了淘宝和天猫的商业服务能力。至此，通义千问已深度嵌入到涵盖淘宝、支付宝、高德和飞猪的生态系统中，使其成为中国首个无缝连接日常生活、生产力与学习的一站式个人助理。

第四，在我们的消费业务和集团层面，我们优先考虑长期价值。

除了AI，我们的消费战略也在稳步推进，CMR增长显著回升。本季度，CMR在可比基础上同比增长8%。随着我们持续改善用户体验和商家运营效率，即时零售业务在保持市场份额稳定的同时，实现了显著的单位经济效益改善。

总结：我们对“AI 云”和消费的投资回报正变得越来越清晰。“AI 云”的收入增长正在加速，利润率也在改善。模型和应用服务的ARR持续快速增长。我们消费业务的运营效率也在持续提升。面对AI这个历史性机遇，阿里巴巴正处于一个关键节点，我们的技术投资开始产生商业回报。我们将保持战略定力，利用我们的全栈AI能力来支持长期增长。

下面，有请徐宏为大家介绍我们的财务业绩。

徐宏（首席财务官）致辞：

现在让我们看一下本季度的财务业绩。

在合并的基础上，总收入为人民币2,434亿元。剔除苏宁和银泰的收入，在可比基础上，收入增长率将为11%。调整后的EBITDA减少了84%，这主要是由于我们对技术业务、即时零售和用户体验的战略投资，部分被改善的经营业绩所抵消。得益于客户管理服务、服务业务和云业务的持续增长，以及各项业务运营效率的提升。

我们的GAAP净利润为人民币235亿元，同比增长96%，这主要归因于我们股权投资按市值计价的净收益同比增加，以及去年同期因出售苏宁和银泰产生的处置损失，但部分被调整后EBITDA的下降所抵销。

运营现金流为人民币94亿元的净流入，自由现金流为人民币173亿元的净流出。 我们正在将运营现金流重新投资，以增强我们在AI领域的竞争优势。截至2026年3月31日，我们持有约380亿美元的净现金。排除五年以上到期的债务，我们的净现金头寸约为590亿美元。这种资产负债表的实力给了我们投资增长的信心。

现在让我们看看消费业务。

中国电商业务集团收入为人民币1,220亿元，同比增长6%。 客户管理收入（CMR）增长了1%。为了帮助商家增长业务并提高他们在我们平台上的支出意愿，我们在本季度为特定商家升级了业务发展计划，在该计划下，平台对这些商家的补贴水平直接与其在平台上的营销支出挂钩。出于会计目的，这些先前记录为销售和营销费用的补贴，现在记录为对CMR的合同收入抵减项。因此，CMR本季度同比增长1%。剔除该计划带来的合同收入抵减影响，在可比基础上，CMR本应同比增长8%。

即时零售业务收入增长57%，达到人民币200亿元。 即时零售业务进一步改善了UE，并环比提高了AOV，这主要由订单组合优化驱动。

阿里巴巴中国电商业务集团调整后EBITDA为人民币240亿元，同比下降40%，这主要是由于对即时零售、用户体验和技术的投资，而客户管理服务有正向贡献。若剔除即时零售业务的亏损，我们阿里巴巴中国电商业务集团的EBITDA将与去年持平，并会因对商家留存和用户体验的重大投资而在季度间出现波动。

国际电商（AIDC）收入本季度增长6%。 AIDC调整后的EBITDA亏损同比大幅收窄，接近盈亏平衡，这是物流优化和运营效率共同作用的结果。速卖通Choice业务的单位经济效益在连续基础上继续大幅改善。

接下来看看云智能集团的业务更新和业绩。

我们的云业务实现了又一个季度的加速增长。外部客户收入加速增长至40%。 AI相关产品继续引领这一势头。我们实现了连续第十一个季度的AI收入三位数增长。AI收入占外部云收入的份额持续上升，目前为30%。本季度AI收入为90亿元人民币，年化收入运行率为360亿元人民币（或53亿美元）。这清晰地反映了我们AI业务的规模和加速态势。调整后的EBITDA利润率（Adj. Fit Margin）保持相对稳定在9.1%。

所有其他业务板块（All Others）收入下降21%至人民币655亿元， 主要由于出售了苏宁和银泰业务，以及中国业务收入的下滑，部分被Freshippo和Amap的收入增长所抵消。所有其他板块调整后EBITDA为亏损人民币212亿元，主要是由于对技术业务的投资增加，包括基础模型和面向消费者的通义千问App。

随着本财年的结束，我们仍然致力于为股东提供持续的回报。我们的董事会已批准每股ADS 1.05美元的年度股息。我们将继续对AI和消费业务进行果断投资，我们看到了这些领域巨大的长期增长潜力，而且我们的竞争优势正在不断累积。我们相信这些投资将随着时间的推移带来增长和回报，最终为我们的股东创造更大的价值。

二、投资者交流

1、Ronald Kung (高盛)：感谢你们首次分享了相当可观的AI模型应用服务平台（MAS）和应用的年化经常性收入（ARR）规模及目标。我想问，这个ARR中有多少是由我们内部模型（如千问Qwen）驱动的，又有多少是由第三方模型驱动的？鉴于近期Token价格上调，这对我们的MAS以及云业务的利润率会有什么影响？

吴泳铭(Eddie Wu)答：我们这个季度刚刚公布的最新数字中，我们的模型及应用服务收入主要的业务构成其实分成两个部分：一个是百炼平台的API服务，另一个是AI原生软件的订阅制收入。现在这两部分收入里面，绝大部分还是来自于百炼的API服务。同时，阿里云的百炼又是一个相对开放的平台，我们既托管自研模型，也托管三方的开源模型和闭源模型。就现在的收入规模而言，绝大部分来自于我们的自研模型，包括我们的千问（Qwen）基座模型、语音模型，以及视频模型。

您说的第二个问题也很关键。最近一个季度，整个行业发生了一个非常大的改变，就是AI从对话式Chatbot转向智能体（Agent）运行。智能体需要帮助客户完成非常复杂的推理任务，这导致客户对模型推理的需求直线上升。在这个过程中，由于能帮客户完成更复杂的任务，API Token的价格虽然上调了，但客户的接受度非常高，需求持续旺盛。现在来看，我们的供应其实还无法完全满足需求，排队客户还有很多。

首先，MAS业务本身的毛利天然就比IaaS更高。还有几个要点：第一，推理技术的发展还在持续，每个季度我们都能看到推理技术优化带来的成果，使单服务器、单卡的Token产能有持续的增量效果。第二，模型能力也在持续加强，未来一两年内，我们认为模型价格会是一个持续提升的过程。所以，我们认为未来几季度，MAS业务的飞速增长会对我们的整体毛利率产生非常积极的影响。

2、Kenneth Fong (瑞银)：我的问题是关于AI投资的资本回报率（ROIC）。虽然AI投资推动了40%的云增长，但也对集团自由现金流和EBITDA造成了显著拖累。管理层如何平衡激进的AI支出与盈利稳定性？

徐宏(Toby Xu)答：我先来回答第一部分。大家看到我们季度自由现金流为负，核心原因是过去一年我们在AI方面的投入。正因为看到了历史性机遇，我们十分坚定地进行投入，这是导致自由现金流为负的最主要原因。展望未来两年，我们的投入会继续十分坚定，因为这个窗口期可能就只有几年时间。

但同时，从经营现金流角度看，并没有大的变化。这里谈两方面：

第一，从消费业务角度看，淘宝天猫作为最重要的经营现金流产生业务，其现金流依然十分稳定。未来两年，随着闪购业务亏损大幅收窄，加上AIDC从亏损走向盈利，整体消费业务未来两年的经营现金流会是非常正向的发展。

第二，云基础设施的投资，会让我们AI云的收入继续加速，同时整体毛利率改善，这会进一步提升云板块自身的经营现金流回来，可以支撑我们对云基础设施的投入。

第三，我们的资产负债表非常强劲，目前净现金约380亿美金，去掉五年以上到期债务，净现金约590亿美金。公司坚实的资产负债表可以很好地支持我们对云基础设施的投入。

第四，我们还有很强的资本市场融资能力，可以通过不同形式的市场融资应对战略发展需要。

吴泳铭(Eddie Wu)答：关于AI方面投资和未来ROI的情况，我分享一些看法。从AI业务的发展趋势来看，它更像一个制造业。当我们要获得更多收入时，必须建立两个核心工厂：一个是AI训练工厂，一个是AI推理工厂。这两个工厂背后是AI数据中心的建设，会消耗较大的自由现金流。但是，这些基础设施的投资回报路径非常清晰——我们在To B的商业化路径上，无论是通过云IaaS服务，还是MAS平台，或AI原生软件创造更多收入，都非常清晰。我们服务器内几乎没有一张卡是空闲的。所以，在未来三到五年需求下，我们大量投入AI数据中心建设，这个投资回报是非常确定的。

3、Thomas Chong (杰富瑞)：我的问题是关于即时零售（Quick Commerce）。在你们的发言中提到单位经济效益（UE）有所改善，我想了解更多关于背后驱动因素的信息，比如AOV、补贴率、采购成本等。此外，我记得之前管理层提到过未来两年的即时零售展望，现在是否有更新或变化？

蒋凡(Jiang Fan)答：经过一年的投入，即时零售业务飞速发展，我们的市场份额取得了根本性变化。对比去年三月季度（大规模投入前），今年我们的订单规模与市场份额都取得了显著提升。一到三月整体订单规模是去年同期的2.7倍，其中非餐饮零售部分是去年的3倍。四月份以来，我们在保持订单规模的同时，通过物流效率提升和订单结构优化，尤其是AOV进一步上涨，推动了UE的显著优化。我们有信心在新财年结束前（即FY27年底）实现UE转正。 在优化UE的同时，我们会持续通过创新提升用户和商家体验，保持长期竞争力。我们有信心在新的规模和市场份额水位下，未来实现即时零售的整体盈利。

本季度也看到闪购对实物电商的促进，尤其是在新客获取、促进用户活跃度、满足多元消费场景、拉动成交和商业化及物流基建等方面，推动了整个淘天板块发展。闪购在食品生鲜等品类的带动作用明显，也推动了盒马、猫超等即时零售相关业务的发展。我们的实物电商，本季度在成交和CMR方面都取得了不错的增长势头，闪购和即时零售起到了非常确定性的正面拉动作用。

4、Jialong Shi (野村)：我想追问一下关于MAS业务。管理层如何看待在MAS领域，阿里巴巴与其他中国头部AI平台公司以及AI创业公司相比，优势是什么？我们在美国看到AI Agent（特别是AI Coding）是AI商业化增速最快的领域，请问在中国，您估计AI Coding大概什么时候会看到类似的增速？另外，中国企业似乎一直不愿意为SaaS产品付费，您觉得这是否会让中国AI Coding产品的商业化前景不如美国同行有潜力？

吴泳铭(Eddie Wu)答：阿里云的百炼平台定位是一个开放性的AI推理平台。现在的主要营收确实由自研模型产生。对比AI创业公司，我们在模型上的投入和广度会远远超过他们。当然，创业公司在专注于某一领域时，也有非常强的技术和商业敏锐度，进展也很快。在MAS领域，这些创业公司某种程度上也是阿里云的合作伙伴。而对阿里而言，我们更强调在各个领域做更广度的研发，包括基于Coding能力优先的千问基座模型、视频模型（万象、Happy Horse）、世界模型和语音模型等。我们相信未来用户需要多种不同的模型能力来满足业务需求，这是我们的一个区别。

关于AI Coding何时迎来类似增速，我认为在中国现在已经迎来了类似的增速。 从去年11、12月开始到现在，公司API需求的增长，大部分都是由AI Coding能力提升带来的。AI Coding不只是替代软件工程师，由于模型能力提升以及和Agent运行环境的结合，由AI Coding驱动的复杂任务，已经可以在几乎所有数字化工作任务中去完成任务。所以这一波AI需求的增长，无论是美国还是中国，主要靠的是AI Coding能力的提升。

关于中国企业SaaS付费意愿较低的问题，在大模型时代有一个非常大的区别：现在的AI模型能力越来越强。当它能真正帮助用户完成工作中复杂的任务时，无论美国还是中国企业，都愿意为这种帮助其完成工作任务的智能能力买单。只要完成工作任务创造的价值大于Token成本，从理论上讲，对API Token的需求几乎是无限的。所以，底层AI需求的增长非常长期且确定。分享一下我们的数据，百炼平台上的增速非常快，今年5、6月的数据对比去年11、12月增长了十倍以上。最近我们的ARR已经突破了80亿，本季度突破100亿ARR是非常确定的事情。 所以，无论中美，企业愿意为智能能力买单是一个非常普适性的选择。

5、Ellie Zhang (麦格理)：我想继续关于全球比较的话题。海外同行似乎在企业级智能体工作流中获得了最直接的回报，而消费端变现则相对滞后。考虑到阿里巴巴在基础设施、模型、云和千问App等多个方面进行投资，我们如何评估To B和To C战略优先级和资源分配？如果未来企业端继续获得更多动力，我们是否会考虑将更多资源从千问App转移到云和MAS？

吴泳铭(Eddie Wu)答：这个问题很好。但从AI的本质原理来看，它更像是一场计算范式的革命，最终是要帮助用户完成任务、解决问题。从这个角度说，To B和To C本质上是一样的。但目前，无论是全球还是中国，客户付费意愿最强的确实在To B领域，因为ROI更容易计算。所以，我们大部分的推理资源也确实投入在To B的商业化领域。

但另一层面，AI最终是要作为人的助理，有工作的助理、个人的助理、学习的助理。本质上要解决的问题是一样的，就是用AI帮助人去解决任务。To C业务可能现在客户接受度和付费意愿需要一定的投资周期。但我们相信，随着技术进展和帮助用户完成更多任务，To C的AI助理会慢慢形成商业模式。这个模式在海外已经看到了。在国内，我相信未来一两年内，也会看到To C AI助理方面有大量商业化的进展。

6、Joyce Chu (美银美林)：我想跟进一下关于云业务未来发展的问题。除了加速增长，管理层能否再跟我们讲一下EBITDA Margin的趋势？特别是在未来几个季度，随着业务加速，我们是否会看到类似海外同行的利润率扩张趋势？

吴泳铭(Eddie Wu)答：就AI技术和渗透来看，现在还处于早期阶段。对于阿里云和AI业务，我们的主要目标还是做增长、做用户数、做Token消耗和市场份额。我们希望以超过行业平均增速的速度，快速获取市场份额，夯实绝对领先地位，利润率是我们的第二目标。

但是，有几个明确的行业特点：

第一，未来三到五年内，AI需求受限于物理瓶颈（数据中心建设周期、芯片和内存生产周期等），产能增长很难支撑需求增长。

第二，阿里云有强大的客户规模效应和历史Capex规模效应。在当前市场供需紧张下，我们一台新服务器的部署上线成本，比两年前增长了一倍以上（超过100%）。这种重置成本的提升，无论对新客户还是老客户的定价都有牵引作用，对资产定价有正向提升效果。

第三，我们的MAS业务在快速增长，MAS相对于传统IaaS是更高毛利的业务。而且由于推理技术优化，单卡产能持续提升，同一个服务器在百炼平台创造的营收和毛利水平，高于传统云计算算力服务。这个业务收入占比提升，会提升我们未来的毛利水平。

第四，我们的全栈技术优势，平头哥AI芯片的自研和未来规模放量，有助于我们提供中国可能最好性价比的推理平台，也能创造出更好的毛利。所以，由于这几个客观因素，我们判断未来一到两年，阿里云的毛利率会有比较显著的提升，最近的一两个季度内就会开始看到这些变化。

7、Gary Yu (摩根士丹利)：我有一个关于资本开支（Capex）的问题。为了满足来自MAS和长期云收入的需求，我们需要维持什么样的资本开支水平？另外，管理层提到了平头哥（T-Head）芯片，请问目前平头哥芯片在阿里云系统中的渗透率是多少？随着渗透率提升，我们可以预期毛利提升多少？

吴泳铭(Eddie Wu)答：关于第一个问题，我们在上个季度的电话会议中已提到，对未来五年有一个非常高的营收目标。对比2022年（AI大模型未爆发时）的阿里云外部营收，这个目标是大约增长十倍的收入目标。粗浅计算，我们需要至少当时数据机房资产的十倍以上才能支撑。所以，未来要建的数据中心规模，对比2022年是十倍以上的增长。我们投入的Capex，以及用OPEX方式获取的算力，最终为了获取算力所投入的资金，会远远超过之前说的三年3800亿。当然，现在情况复杂，不一定所有算力都由自建Capex获取，我们会用OPEX租赁、销售平头哥AI服务器给其他数据中心并共同建设等多种方式来支撑数据中心容量的扩张。

关于自研芯片的渗透率，目前在阿里云的部署比例还比较低。平头哥的芯片是全栈自研的（GPU、存储、网络芯片）。现在比例低有客观原因，比如国内半导体产能较少。但随着国内产能持续扩张，平头哥全栈自研芯片渗透率的提升，对我们的毛利率提升影响会非常大。当然，国内芯片在能耗和效率上和国外最先进的芯片存在一些差距。但是，国外主流AI芯片的毛利率非常高（接近60%-80%）。即使国内芯片在功耗或性能上有些差距，但在这个60%-80%的毛利率空间里，有一个非常大的性价比提升空间。这个提升空间最终对我们整体毛利的提升影响，取决于后续产能扩张以及对现有存量资产的替代比例。