出品｜达摩财经
人工智能正以前所未有的速度持续演进，其速度甚至超出许多AI赛道参与者的预判。
在去年9月的云栖大会上，阿里巴巴（9988.HK）CEO吴泳铭在主题演讲中勾勒未来发展蓝图：为了迎接ASI（超级人工智能）时代的到来，对比2022年这个GenAI的元年，2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。
根据瑞银当时的测算，阿里云2022年的数据中心总容量（IT负载）约为1.5GW，按照十倍增长的目标推算，十年后的总容量将达到15GW，对应新增算力约13GW。
时隔仅仅一年，阿里巴巴的算力布局再度加码。
在刚刚闭幕的2026年云栖大会上，吴泳铭围绕AI云基础设施建设再度表态：当前客户AI需求非常强劲，中长期需求远超供给能力。阿里巴巴将与所有合作伙伴一起，全力投入AI基础设施建设。目标是到2032年，阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW。
这也意味着，阿里巴巴将继续加大对AI业务的投入。
2025年2月，阿里巴巴曾公布了一份投资计划，未来三年资本开支将达到3800亿元。至今年6月末，公司累计投入已达到1900亿元，前述预算已经消耗过半。据高盛测算，到2032年建成20GW规模的数据中心，意味着未来数年间每年新增1-2GW，对应年资本开支约2000亿至3000亿元人民币。
截至今年6月底，阿里巴巴持有的现金及其他流动投资规模合计约4745亿元人民币，这些资金足够支撑阿里的AI野心吗？
钱从哪来？
坐拥电商护城河，阿里巴巴的现金流向来稳健。2019财年至2024财年的6年间，除2022财年自由现金流回落至千亿以下外，其余5个财年，公司自由现金流均站稳千亿关口，其中2021、2023财年更是突破1700亿元。
转折点发生在2025财年，自这一年开始，阿里巴巴大幅加码AI投入，当年公司的自由现金流降至783.7亿元，2026财年，AI投资叠加“外卖大战”更是让公司自由现金流由正转负，当年净流出466.1亿元。2027财年第一财季（今年二季度），公司自由现金流再度录得446.7亿元的净流出。
阿里巴巴在AI及算力基础设施上的大额投入，离不开电商板块的持续“输血”。
长期以来，电商业务都是阿里巴巴的核心业务，也是公司利润的主要来源，即使在2026财年“外卖大战”的背景下，阿里中国电商集团仍为公司贡献了1075.1亿元的经调整EBITA。
2027财年第一财季，阿里巴巴将原中国电商集团、国际数字电商集团、盒马及菜鸟旗下部分业务合并为阿里巴巴电商集团板块，该板块单季经调整EBITA也高达397.5亿元。
但不可忽视的是，随着消费环境的变化，以及抖音、拼多多等电商平台竞争力提升，阿里巴巴电商业务的盈利增长已面临阶段性瓶颈，短期向上增长空间有限。
2027财年第一财季，阿里巴巴大幅减少了在闪购业务上的投入力度，该业务的亏损额显著收窄，但与上年同期相比，阿里巴巴电商板块整体单季经调整EBITA仍出现了1%的下滑。蒋凡在电话会上也表示，即时零售业务预计到2029年才能实现整体盈利。
在AI相关资本开支大幅增长的背景下，电商业务难以提供增量现金流支撑，公司也需要预留资金作为未来发展的安全垫。因此，寻求外部资金注入便成为阿里巴巴的必然选择。
2025年，阿里巴巴两次发行债券。其中，7月发行约120亿元可转债，挂钩阿里健康股票，募资主要投向云基础设施以及国际商业业务。9月，公司再度发行32亿美元（约合251亿港元）零息可转换优先票据，募资80%投向云基础设施，20%投向国际商业运营。
今年8月，阿里巴巴启动配售募资，募资金额800亿港元，这也是公司港股上市以来首次配售。此次募资的全部资金将用于投资全栈AI能力，加强AI基础设施建设。
然而，在宣布配售次日，阿里巴巴的股价就大跌8.51%至112.5港元/股，此后，公司股价震荡下行，截至9月24日收盘，公司最新股价为110港元，总市值约2.19万亿港元。
未来数年，阿里巴巴仍需要为AI业务持续输血，但从资本市场的反馈来看，企业很难把全部投入压力转嫁给外部市场。在此背景下，阿里AI业务的自我造血能力能否提升，将成为公司AI业务后续发展走向的核心影响因素。
自我造血
今年二季度，阿里巴巴对旗下业务板块进行了重新调整。
目前阿里巴巴四大业务板块中，AI业务就占据两个板块，分别为AI云与算力服务板块、AI实验室与应用板块，这侧面反映出AI在公司业务中的核心地位。
在阿里巴巴算力基础设施快速扩容的当下，阿里云的业绩正在快速增长，成为阿里巴巴AI业务中少数能够实现自我造血的板块。今年二季度，阿里巴巴AI云与算力服务板块实现收入484.4亿元，同比增长45%；经调整EBITA为56.3亿元，同比大增133%。
而包含AI模型实验室、千问相关业务的AI实验室与应用板块则持续亏损。今年二季度营收同比增长16%至33.4亿元，经调整EBITA为-138.6亿元，亏损额同比扩大330%。
在吴泳铭看来，当一项技术处于早期阶段，尤其是在供应短缺的情况下，大量价值往往会集中在基础设施和核心硬件上。这表现在当前的AI领域，就是大部分价值集中在芯片和AI云基础设施上。
随着阿里巴巴算力基础设施规模增长，阿里云业务未来存在较大的增长空间。有分析师测算，若按每GW对应约120亿美元收入估算，到2032年阿里云外部收入有望达到约1.2万亿元人民币。
同时，随着AI技术的发展，大模型的商业化价值也会逐步提升。
有市场观点认为，AI大模型未来可以撬动的市场规模，要远高于单纯的云服务。其中，AI Chat对应的搜索市场空间约1000亿美元、Coding的市场空间为5000亿美元，而面向知识工作的Co-Work的市场空间更是高达5万亿规模。
阿里巴巴也在持续提升基座大模型的水平，以触达更为广阔的市场。
吴泳铭在云栖大会上提及，机器智能的第一个基石就是AI模型。目前，阿里巴巴的Qwen团队正在进行RSI（递归式自我改进）方面的探索，并持续推进模型架构和数据优化的研究，计划训练5-10T参数规模的全新模型，目标是能够完成更复杂、更长程的任务，向ASI迈进。
但问题在于，目前各家大模型公司竞争激烈，如何在这样的市场中占据更大的市场份额，仍是阿里巴巴需要思考的问题。
在大模型之外，阿里巴巴的AI芯片业务在快速发展，这或许能为公司AI业务未来发展提供降本、增收的新契机。
吴泳铭表示，机器智能的第二个基石是AI芯片。目前，平头哥正在对数据中心芯片进行全面布局，包括“真武”系列GPU芯片、“倚天”系列CPU芯片、“磐脉”系列智能网卡，以及ICN互联芯片等。组建超大规模AI集群的核心芯片已全面覆盖。
在云栖大会现场，阿里巴巴还发布了新一代AI芯片真武V900，基于它构建的单一集群可扩展至50万卡，支撑前沿模型的训练和推理。该芯片预计于2027年量产。
若未来阿里巴巴的AI芯片业务发展顺利，公司建设AI基础设施的成本或也将随之降低。
对阿里巴巴而言，AI是企业穿越行业周期的战略选择。但当前资本市场对AI的预期日趋理性，商业化落地能力与核心竞争力，已经取代单纯的愿景，成为评判AI业务的核心标尺。能否抓住AI商业化窗口、推动相关业务实现自我造血，将决定阿里AI战略能够走多远。
