阿里云，正在锻造全栈硬资产

本文系基于公开资料撰写，仅作为信息交流之用，不构成任何投资建议

8月20日，阿里巴巴集团发布2027财年Q1财报，在分析师电话会上，阿里CEO吴泳铭说了一个观点：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。

今天大家盯着的，是谁又发了一个更强的模型，谁又上了一个更会聊天的办公平台。

但如果问一个更关键的问题：

在整条AI价值链里，最有价值的是哪一环？

在我看来，真正的产业答案并不在模型发布会里，而在AI云收入、增速，芯片出货量这些硬邦邦的数字里：

AI是不是“有用”，收入是毫无争议的北极星指标。

2026年8月20日，阿里巴巴用一份财报证实了一个正在发生的产业转折：

AI竞争正从模型层的参数竞赛，不可逆转地向硬件层纵深延伸。

阿里云本季度外部商业化收入同比增长45%，增速创下22个季度新高。包括AI算力、模型、应用层在内的AI相关产品年化收入（ARR）达到495亿元人民币，成为阿里云加速增长的核心引擎。

这是一组足以让市场重新审视阿里价值的数据。上季度阿里宣告AI商业化的拐点，本季度则在加速兑现。

放眼所有中概股，同时具备自研芯片的全栈AI能力、可披露AI 、云利润率加速改善这三重条件的，只有阿里一家。

01

硬指标：三个维度拆解阿里云的AI成色

1.云增速：中国唯一入围全球AI云“加速俱乐部”的公司。

本季度阿里云45%的外部商业化收入增速，放在全球坐标系里同样能打。

谷歌云以82%的增速位列全球第一，阿里云45%紧随其后位居第二，Azure约43%被反超，AWS约37%排在末尾。

上一次阿里云增速同时超过Azure和AWS，还要追溯到2019-2020年的上一轮高增长周期。但这一次的成色截然不同：

彼时驱动增长的是互联网行业的整体上云红利，而今则是AI推理、模型微调、智算集群带来的结构性需求。

增速“重回巅峰”，底层逻辑已然升级。

2.AI收入：阿里是中国唯一跨过“AI故事”与“AI收入”分界线的公司。

另一个值得注意的数字是：阿里云123.76亿元的季度AI相关收入，是连续十二个季度三位数增长。

衡量一家公司AI成色的标准其实很简单：能不能披露具体的AI收入数字。“能”与“不能”，是AI收入与AI故事的分界线。

全球目前只有两家公司公开披露可对标口径的AI业务收入：亚马逊AWS的AI业务ARR，以及今天的阿里巴巴。

3.芯片与利润率：软硬一体的利润兑现正在发生。

继续向这份财报深层挖，我们注意到阿里的芯片研发诸多进展：

今天的真武系列芯片，已完成从研发到规模化商业化的闭环。

平头哥已建成覆盖GPU、CPU及网络芯片的全栈自研体系，真武M890等芯片在自动驾驶、互联网、金融等20多个行业的超650家外部客户中实现商业部署。芯片出货量、客户覆盖面的持续扩大，验证了自研算力的外部市场需求。

利润率层面，AI云与算力分部经调整EBITA利润同比增长133%，经调整EBITA利润率升至12%。

这一数字的北美参照系是亚马逊：

亚马逊自研芯片Trainium/Graviton支撑的AI业务ARR已超250亿美元，自研芯片改善云利润率是全球验证过的路径，阿里正在复刻并加速这一逻辑。

02

算力才是离钱最近的环节

我们其实不止一次提出：

市场叙事长期将聚光灯打在模型层和应用层，却忽略了一个基本事实：今天AI价值链里，真正能产生正现金流的环节，是硬件和算力基础设施。

即使是今天的头部模型层，也仍在死亡峡谷行军。

OpenAI：2025年营收约130亿美元，营业亏损约209亿美元；2026年Q1已烧约37亿美元（对营收57亿美元）。全年预计亏损/现金消耗约140-270亿美元量级（内部预测与外部估算有差异），仍远未到正FCF，预计要到2029-2030年才可能转正。现金储备虽厚（融资后），但单位经济仍在烧钱。

Anthropic：ARR已冲到约470亿美元（2026年中），轨迹明显好于OpenAI，可能更快接近营业利润（有报道指向2026年中可能出现季度营业利润）。但仍有大规模基础设施投入，FCF转正预期更晚（2028-2029附近）。累计仍在消耗资本。

模型层高毛利率与巨额亏损并存的状态，恰恰说明这是一个“必须参与但难以独自盈利”的军备竞赛。

彼得·蒂尔很早就表达过类似的观点：

市场把过多注意力放在了模型层，真正创造价值、拿走利润的，往往是更底层的硬件与基础设施。

英伟达、台积电、存储厂商拿走了行业绝大部分利润，而大多数模型公司仍在烧钱。

Nvidia：TTM（截至2026年4月）FCF约1190亿美元；FY2026（截至2026年1月）约967亿美元。经营现金流极高，CapEx相对极低（仅约60亿美元量级），现金转换率惊人（FCF margin接近45%+）。几乎是当前AI产业链最强的现金印钞机。

台积电（TSMC）：TTM（截至2026年6月）FCF约350-360亿美元；2025全年约320亿美元。CapEx很高（先进制程扩产），但仍持续产生强劲正FCF。

SK海力士：FY2025 FCF约190亿美元（25.85万亿韩元）；TTM（2026年中）已飙升至约670亿美元量级（92万亿韩元左右），HBM驱动利润与现金流爆发。分析师对2026年全年FCF预期更高。

三星电子（尤其DS半导体）：公司整体TTM FCF已显著抬升（2026年中可达较高水平，部分数据指向数十至百亿美元量级），Q2 2026单季营业利润就创纪录（约580亿美元量级，几乎全部来自半导体/内存）。HBM与服务器DRAM贡献巨大，FCF同步改善。

粗略合计（Nvidia + TSMC + 海力士 + 三星半导相关）：当前年化正自由现金流轻松超过2000-3000亿美元量级，且仍在快速增长。Nvidia一家就已占绝对大头。

在美国，高利用率的算力中心，在签订多年期、高负载合同的情况下，回收期可以压缩到两年左右。

SpaceX披露显示，它把Colossus容量租给Anthropic（约12.5亿美元/月）和Google（约9.2亿美元/月）等。

最近季度，AI部门的调整后EBITDA已经转正并达到约11亿美元，几乎全靠算力出租拉动。纯Grok模型业务本身贡献有限，真正改善财务的是基础设施租赁。

而传统超大规模云（AWS、Azure、Google Cloud）更是如此：

• AWS

  ：运营利润率已升到约 39% ， AI 相关业务贡献明显。

• Google Cloud

  ：运营利润率升到 35%+ ，增长极快。

• Azure

  也保持高利润率。 它们把 AI 算力作为现有云业务的高附加值延伸，定价和利用率都比较好，虽然整体公司 FCF 被巨额 CapEx 压低，但云 /AI 算力这块的单位经济是健康的。

如果看专业neocloud（CoreWeave等） ，也是同样情况。

每一家都在营收暴增（单季已超25亿美元级别），调整后EBITDA利润率常在55-60%。

但因为还在疯狂扩容，自由现金流仍然大幅为负（CapEx远超经营现金流）。一旦产能交付并开始产生经常性收入，利润率会迅速抬升。合同积压（backlog）已到千亿美元量级，可见需求锁定程度。

AWS、Azure、Google Cloud的AI相关业务，也在持续贡献更高的运营利润率。

这是一个被反复验证过的商业模型：

大规模、高密度、高负载的算力供给，一旦形成规模效应和客户锁定，就能产生类似基础设施的现金流特征。

这个判断放到中国市场同样成立。

当AI应用渗透率沿着指数曲线上升，Token消耗量迅速走向百万亿甚至千万亿级别，中国的叙事必然指向大规模、持续的基础设施投入。

推理需求已经从“偶尔调用”变成“持续、高并发、全天候”的基础设施级负荷。训练可以阶段性完成，推理是每天、每小时、每秒都在发生的。

根据Omdia《中国AI云市场份额2025》报告，阿里云以38.1%的整体份额稳居第一（AI IaaS达38.6%）。

当你看到阿里这样最聪明的模型玩家开始买地、建机房、招土木工程师，你就知道产业的重心正在向哪里移动：AI的收入不会说谎，阿里的AI逻辑正在加速兑现。

03

全栈自研的复利效应

阿里云的故事之所以成立，不只是因为增速数字好看，而是它同时具备了三个层次的结构性优势。

芯片层的自研兑现。 真武M890从研发到规模化部署，已走过650家外部客户的验证周期。训推一体的设计思路，恰好命中当下从训练主导向推理需求爆发切换的产业节点。自研芯片带来的成本优势和供应链确定性，是依赖第三方GPU厂商所不具备的。

模型层的开源生态。 Qwen系列全球下载量超30亿次，衍生模型超30万个，累计开源模型超460个。开源策略正在形成正向飞轮：开发者生态扩大带来更多场景反馈，模型迭代加速，调用量增长，算力消耗提升，云收入增加。

基础设施的规模效应。 全模块化设计架构CUBE 5.0将大型AIDC数据中心交付工期压缩至100天，处于全球最领先水平。本轮全球基础设施扩建完成后，阿里云覆盖30个地域、104个可用区。全球布局带来的规模效应，将直接摊薄单位算力成本，提升利润率弹性。

三者叠加，形成的是一个从芯片到模型到算力基础设施的完整闭环。

摩根士丹利认为阿里拥有大规模AI基础设施、高质量云服务以及已验证的Qwen模型能力，这三个能力组合在一起，可以支撑一定的价格溢价。此前前置投入的大规模资本开支有望获得相对有吸引力的ROIC和利润率。

这不是一个需要外部验证的叙事，数据已经摆在桌上：

阿里云增速45%，AI收入连续12个季度三位数增长，EBITA利润率从9.1%升至12%，三组数据同时改善，指向的是同一个结论：

阿里AI的商业化回报路径已经清晰可见。

04

结语

阿里云在中国份额第一的基础上加速增长，利润率从个位数迈入12%，AI收入连续十二季三位数且占比抬升，全栈从芯片到Agent基础设施到应用同步放量。

这一组数据反映的核心事实是，此前对AI的战略投入已越过培育期，进入AI商业化加速的新阶段。

市场正在见证阿里AI商业逻辑的兑现。

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