当一家公司的单季度资本开支达到677亿元，同比增长75%，累计投入逼近两千亿，它买的不是未来，而是当下最稀缺的硬通货。
阿里云外部商业化收入45%的增速，创22个季度新高，这个数字本身已经说明了一切。在模型层还在争论谁是第一、应用层还在寻找杀手级场景的时候，算力已经成为AI产业链上唯一跑通商业闭环的环节。这不是预测，是正在发生的现实。
算力即货币
AI相关产品年化收入突破495亿元，占云外部收入的35%，连续第十二个季度三位数增长。吴泳铭在电话会上给出下一个判断，下季度这个数字将接近100亿美元。
更关键的是利润率。
阿里云经调整EBITA同比暴增133%，利润率升至11.6%到12%。在国内云厂商长期被低利润率困扰的背景下，这个数字像一块石头投入平静的湖面。
利润从哪来。
第一层是MaaS收入的放量。
IDC数据显示，2025年中国AI编程市场规模3.99亿元，预计2026年底将快速增长至11.73亿元，年度增速接近三倍。千问AI平台接入150余款主流模型，Qoder全球用户超600万，以47.6%的市场份额位居中国AI编程市场第一，超过第二名到第五名的总和。Token的消耗量正在以指数级增长，而每一枚Token的燃烧，最终都转化为云厂商的收入。
第二层是智算对通算的带动。
一个东莞做了二十年电路板代工的客户，原本只有几台本地服务器，因为训练AI质检模型，逐渐购买了云存储、云数据库等一系列产品。AI不是孤立地消耗GPU，它正在重构整个IT支出的结构。
Gartner数据显示，阿里云在中国IaaS市场的份额从2024年的30.1%升至2025年的32.8%，同期华为云和腾讯云都有不同程度的下滑。这不是偶然的市场份额波动，而是AI算力需求对云市场格局的重新洗牌。
第三层是自研芯片对成本曲线的改写。
平头哥真武M890已服务超过650家外部客户，覆盖自动驾驶、互联网、金融等20多个行业。上一代真武系列芯片累计出货超56万片，二代芯片下半年流片。
自研芯片比例的提升，意味着云厂商正在从采购者的角色，转变为成本定义者。当商业化采购的芯片被自研芯片替代，折旧完成后的算力资产几乎只需要覆盖电费和运维成本。
吴泳铭给出的Capex三年回本、未来有望缩短到2到2.5年的预期，正是基于这一成本结构的根本性改善。
大摩报告预测，随着MaaS占比提升，阿里云利润率有望从当前的11%到12%向着长期20%的目标靠拢。如果这一预测成真，中国云行业的估值逻辑将被彻底改写。
开源的飞轮
千问系列全球累计下载量超过30亿次，衍生模型超过30万个，阿里巴巴累计开源460多个模型。在Hugging Face上，Qwen团队拥有约458个模型，覆盖文本、图像、语音、视频、音乐五大模态。
Qwen3.8-Max在Artificial Analysis Agentic智能体专项评测中全球第一，在编程竞技场CodeArena中排名全球第三。Qwen-UI-Agent在移动端、电脑端、网页端的多项基准测试中全面超越GPT-5.6、Claude Opus 4.8、Gemini 3.1 Pro等旗舰模型。
这些技术指标常被解读为中国开源AI的技术胜利，但其真正的产业意义在于生态锁定。
当全球开发者将Qwen作为默认工作流的一部分，当千问AI平台成为接入GLM-5.3、DeepSeek-V4-Pro、Kimi K3等主流模型的统一入口，阿里实际上正在构建一个以自身云基础设施为底座的模型分发网络。
开源降低了开发者的准入门槛，扩大了生态基数；
生态基数扩大了Token消耗；Token消耗拉动了算力需求；
算力需求由阿里云承载。这不是慈善，是最精密的商业设计。
更值得关注的是变现策略的演进。
阿里计划对下一代Qwen3.8-Max的大型商业用户采取收入分成模式。这标志着开源策略正在从生态引流向分层变现过渡。基础模型保持开放以维持生态活跃度，旗舰模型通过商业授权实现价值捕获。这种开源与商业化并行的双轨制，很可能成为中国大模型公司的标准范式。
它与Anthropic等纯模型公司依赖API收入的单一变现路径形成本质区别。当彭博社报道Anthropic的ARR低于市场预期、引发美股AI板块震荡时，资本市场正在用脚投票。
在AGI到来之前，无论谁赢都能赚钱的基础设施层，比可能赢也可能输的模型层更具安全边际。
从硅片到屏幕
阿里本季度将云智能集团与平头哥整合为AI云与算力服务板块，同时将AI模型实验室、千问2C事业部及千问办公整合为AI实验室与应用板块。
这一重组不是简单的部门合并，而是对AI产业价值链的重新认知。
芯片、云、模型、应用四层不再是并列的业务单元，而是一条相互导流的价值链。应用拉动调用，调用消耗Token，Token消耗算力，每一层的收入都在为下一层制造需求。
全栈整合的效率优势正在显现。
128卡超节点将机柜内互联带宽提升至PB/s级，智能调度可在硬件数量不变的情况下将模型输出吞吐提高2.5%到5.6%。基于全模块化设计架构CUBE 5.0，阿里云已将大型AIDC数据中心的交付工期缩短至100天，处于全球最领先水平。
在芯片层，平头哥已推出真武系列AI芯片、倚天系列Arm服务器CPU、ICN Switch互联芯片、磐脉系列智能网卡、镇岳系列存储主控芯片，以及AI软件栈SAIL，实现算力、网力和存力的软硬件全栈自研。
这种从硅片到机柜的全栈控制，正在将云服务的成本结构从采购转售模式，转变为自研优化溢价模式。同样的模型，部署在不同优化程度的底层基础设施上，折扣和利润完全不同。
DeepSeek创始人梁文峰此前在投资人交流会上也提到，DeepSeek自家部署和云厂商部署DeepSeek，在Infra优化效率上存在显著差异。阿里现在做的，正是把这种差异转化为自己的护城河。
在应用层，Qwen-UI-Agent的发布指向了一个更远的战场。
这个GUI智能体基座模型在超过100步的超长轨迹上进行在线强化学习训练，约10000个并发环境同时 rollout，支持在移动端、电脑端、网页端以及深度搜索环境中操作真实界面。它不只是又一个评测榜单的第一名，而是阿里对下一代人机交互入口的押注。
当模型真正学会使用每一块屏幕，AI就不再是聊天框里的对话工具，而是能够操作数字世界的行动体。
这解释了为什么阿里云要系统性定义Agent Infrastructure的完整能力框架，围绕运行时、存储、操作系统、编排治理、安全和记忆六大核心能力进行全面升级。
应用层的漫长冬天
与云业务的利润释放形成刺目对照的，是AI实验室与应用板块的财务表现。
该板块本季度收入33.38亿元，同比增长16%，但经调整EBITA亏损从去年同期32.24亿元扩大到138.61亿元，亏损增加超过100亿元。
阿里对此的解释很直接：来自AI能力投入以及千问App相关推理成本增加。
千问App已有累计2.5亿用户体验过其AI购物智能体功能，千问办公整合了此前推出的QoderWork、MuleRun、悟空三款产品，打通钉钉并接入飞书、企业微信、Slack等主流协同平台，Meoo上线至今有超过20万用户进行创作。用户规模在增长，产品矩阵在丰富，但变现能力没有跟上成本曲线的陡峭上升。
吴泳铭坦承，依靠API实现变现只是短期阶段性商业模式，并非行业的终极形态。
当前C端AI应用仍处于高投入低变现的早期阶段。模型能力不断提升，但用户愿意为更好的对话支付溢价的意愿并未同步增长。
千问办公、Qoder、Meoo等产品的本质，是将AI能力嵌入已有工作流，而非创造全新的需求场景。在C端，AI目前更多是效率工具，而非不可替代的基础设施。
这一困境并非阿里独有，而是整个AI产业的共同命题。当模型公司的商业化终局尚不清晰时，全栈布局的优势就显现出来。
短期，AI算力需求先爆发，阿里云先吃基础设施的红利；往后，模型调用规模起来，模型收入可以接棒；再往后，如果AI应用真正跑出规模，价值又会继续向应用层迁移。
四层不是并列的四块收入，而是相互导流的一条价值链。相较于单一模型公司，全栈AI布局的阿里，在商业化路途中确实多了几分从容。但这种从容是有代价的，代价就是应用层持续扩大的亏损。
组织即战略
阿里本季度的组织架构重组，电商集团、AI云与算力服务、AI实验室与应用三大板块的确立，反映了一个更宏观的产业判断。AI正在从技术部门升级为业务操作系统。
云与芯片合并，是为了强化基础设施的垂直整合效率；模型与应用合并，是为了缩短技术到产品到市场的反馈闭环。
这种重组也与全球科技巨头的战略同频。
微软Azure单季度收入同比增长43%，全年收入首次突破1000亿美元，谷歌Cloud持续高增长，亚马逊AWS仍是利润引擎。全球云计算的竞争已经从资源规模转向AI原生能力。
阿里提出五年内云与AI业务年收入突破1000亿美元的目标，并将数据中心规模规划为大模型爆发前的十倍，正是在这一全球竞争格局下的战略卡位。
与此同时，阿里与美的集团、同济医院、正泰集团、宏利香港等跨行业头部机构的签约，说明AI全栈能力正在从互联网向制造业、医疗、能源、金融等传统行业渗透。
这不是简单的技术输出，而是产业智能化升级的基础设施供应。当一家做了二十年电路板代工的企业开始训练AI质检模型，当一家百年历史的保险公司开始用AI重构业务流程，AI算力的需求就不再局限于科技行业，而是成为整个经济体的底层消耗。
吴泳铭判断，2030年前云外部收入达到1000亿美元的目标具备极强的信心。如果这一目标实现，阿里云将跻身全球顶级云服务商行列，与AWS、Azure、Google Cloud并驾齐驱。
回到开篇那个数字，677亿元的单季度资本开支。这不是一家公司的财务决策，而是一个产业对算力作为未来硬通货的集体押注。腾讯同期资本开支528亿元，同比增长176%。中国科技巨头的资本开支曲线，正在画出一条陡峭的上升线。
但押注不等于必胜。应用层的变现鸿沟如果迟迟无法跨越，持续为负的自由现金流将考验资本市场的耐心。阿里本季度自由现金流净流出446.70亿元，去年同期为净流出188.15亿元。当想象空间让位于现金回报，云业务的利润率改善能否对冲应用层的亏损扩大，将决定这一轮AI基建投资的最终成色。
算力通胀时代已经到来。在这个时代里，卖铲子的人比淘金者先赚到钱，这不是讽刺，是规律。问题在于，当所有人都开始卖铲子，铲子本身会不会也变成一场新的内卷。阿里给出的答案是，通过全栈整合和自研芯片，把自己的铲子做得比别人更便宜、更好用。这个答案能否经得住时间的检验，下一个季度的财报会给出更多的线索。
数据来源：阿里巴巴2027财年Q1财报及电话会纪要，Omdia，Gartner，IDC，Hugging Face《开放模型现状》报告，Artificial Analysis，CodeArena，及公开媒体报道。
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2026全球闪存峰会
随着生成式AI进入规模化落地阶段，大模型训练与推理对存储性能、容量、架构的需求持续攀升，存储正从被动的数据容器，升级为驱动AI产业发展的核心底座。
在此背景下，以“存力跃迁，AI破局”为核心主题的2026全球闪存峰会（Flash Memory World 2026），将于2026年8月26日在中国武汉正式举办。本届峰会由 DOIT 传媒、华中科技大学计算机科学与技术学院、华中科技大学集成电路学院联合主办，汇聚全球存储产业链力量，全面呈现闪存技术前沿突破与 AI 时代的产业新图景。
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