阿里云创22个季度最快增速，千问距离赚钱还有多远？

阿里巴巴的AI投入，终于开始在云业务上形成一条清晰的收入曲线。

根据阿里巴巴最新财报，2027财年第一季度，阿里AI云及算力服务收入达到484.37亿元，同比增长45%。

AI相关产品收入123.76亿元，连续第12个季度实现三位数增长。

与此同时，千问所在的AI实验室及应用业务单季亏损扩大至138.61亿元。

一个已经开始加速赚钱，一个仍在用高投入争夺用户和入口。这组反差，正是解读阿里AI战略的关键。

阿里云为什么突然加速

阿里巴巴本季度总收入2689.53亿元，同比增长9%。

经营利润151.61亿元，同比下降57%；归属于普通股股东的净利润105.37亿元，同比下降76%。

与集团利润下降形成反差的是，云业务收入和盈利能力都在提升↓

本季度，AI云及算力服务收入484.37亿元，同比增长45%；
外部客户收入也增长45%。
板块经调整EBITA达到56.28亿元，同比增长133%，利润率约12%。

过去市场担心AI云只能靠持续投资换取规模，如今阿里云的收入、利润和利润率同时改善，说明新增算力正在被客户使用，规模效应也开始显现。

增长动力主要来自公共云和AI相关产品↓

AI相关产品收入达到123.76亿元，连续12个季度保持三位数增长。

模型训练、推理、API调用和智能体运行，都会消耗计算、存储及网络资源，AI应用越多，云资源需求通常也会随之上升。

阿里云的优势正在于此：它既提供底层计算资源，也提供千问模型、模型开发平台和智能体工具。

客户不需要分别寻找芯片、云平台和模型供应商，可以在同一套体系内完成开发和部署。

千问的价值，不能只看模型排名

本季度，阿里进一步调整了AI业务架构。

模型实验室、千问消费者业务和企业办公智能体QwenWork，被整合进“AI实验室及应用”板块。

其收入33.38亿元，同比增长16%，经调整EBITA亏损138.61亿元，上年同期亏损32.24亿元。

亏损扩大的主要原因，是阿里继续增加AI能力投入，以及千问App带来的推理成本上升。

这揭示了大模型商业化中一个现实问题：用户越多、调用越频繁，企业承担的算力成本也越高。

如果免费用户不能逐步转化为订阅收入、交易收入或企业订单，用户增长反而会加重短期亏损。

千问目前拥有三条潜在的商业化路径↓

一、模型服务

阿里已经形成覆盖语言、编程、图像、语音、视频和音乐的模型体系。

旗舰模型Qwen3.8-Max拥有2.4万亿总参数，并采用混合专家架构，每次推理只激活其中950亿参数，以降低计算成本。

该模型同时面向阿里云客户提供API服务。

开源可以帮助千问吸引开发者、建立生态，商业价值则主要通过云端API、模型部署、训练和推理服务实现。

千问模型用得越多，阿里云获得的算力及平台收入机会越大。

二、企业智能体

QwenWork面向企业和个人办公场景，可以接入钉钉及第三方协同平台。

阿里希望把模型能力嵌入真实的数据流和工作流，让AI参与资料整理、软件开发、客户服务和组织协作。

阿里已经拥有大量云客户和钉钉企业用户，可以降低获客成本。

但企业订单的关键仍然是可靠性、安全性和实际节省的成本，模型评测成绩无法直接替代这些指标。

三、消费入口

千问App已经与淘宝天猫、淘宝闪购等业务连接。

财报披露，自千问App上线以来，已有2.5亿用户通过智能体功能体验AI购物。

这个“2.5亿”指使用过相关功能的累计用户，并不等同于月活跃用户或付费用户。

但它说明阿里正在把千问从问答工具变成服务入口：用户提出需求，千问理解意图，再调用购物、支付和本地生活服务完成任务。

这种模式的想象空间，在于AI不仅回答问题，还能产生订单。

阿里可以通过电商交易获得商业回报，同时利用真实消费场景继续改进模型。

阿里正在搭建一套AI闭环

将最新架构放在一起看，阿里的AI战略已经分为四层：

最底层是平头哥芯片及数据中心；
向上是阿里云提供的计算、存储和网络；
再向上是千问模型与开发平台；
最上层是千问App、QwenWork和各种行业智能体。

这跟百度所说的芯云模体有点异曲同工，大厂都在打全栈AI牌。

这种全栈结构的好处是，各层业务可以相互导流。

千问应用带来模型调用，模型调用消耗阿里云资源，阿里云客户又可以使用千问开发自己的智能体。

阿里还可以把淘宝、钉钉、高德、飞猪和本地生活服务变成AI能够调用的工具。

这是纯模型公司难以快速复制的资源。

但全栈战略也非常昂贵。

本季度，阿里资本开支达到676.78亿元，同比增长75%，主要投向AI基础设施。

自由现金流净流出446.70亿元，上年同期净流出188.15亿元。财报解释，自由现金流下降主要与云基础设施支出增加有关。

未来需要观察三个指标：

第一，是云业务45%的增速能够保持多久。AI需求强劲，但数据中心建设存在交付周期，芯片价格、资源利用率以及行业竞争都会影响回报。

第二，是千问能否控制推理成本。用户规模增长只有转化为订阅、企业合同、云服务收入或电商交易增量，才能形成可持续的商业闭环。

第三，AI云利润能否覆盖应用层投入。本季度AI云及算力服务经调整EBITA为56.28亿元，而AI实验室及应用板块亏损138.61亿元。

云业务贡献的利润暂时还不足以覆盖模型和应用层的投入。

千问的前景，最终取决于“用起来”

过去一年，阿里已经证明自己能够快速推出模型，也证明AI可以带动云收入增长。

下一阶段的竞争重点，将从参数规模和榜单排名转向实际使用量。

45%的云收入增速，为阿里的AI战略提供了第一份明确的商业证明；千问应用亏损扩大，则提醒市场，这场竞争距离收获期仍有相当距离。

未来几个季度，市场需要关注的已经不只是千问又发布了什么模型，而是有多少企业长期付费、有多少用户持续使用，以及每一次调用能否带来合理回报。