阿里首度披露AI年化收入,AI叙事被市场接受了吗?

  5月14日,阿里首次交出了一份可量化AI估值商业业务的财报 。

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  财报显示,2026财年全年阿里集团营收首次突破万亿大关,达到10236.7亿元 ,但同期的净利润同比下降19%至1021亿元 ,同时截止3月31日季度的自由现金流转负,净流出173亿元,而上年同期为净流入37.43亿元。

  受利润和现金流压力影响 ,阿里美股盘前一度下跌,但股价随后又在财报电话会期间转涨8%。阿里首次对外分享了AI MaaS和应用的年化经常性收入(ARR)规模以及目标,这说明资本市场初步认可了阿里有关AI叙事的价值 ,但也存在一定担忧 。

  财报显示,本季度阿里AI相关产品在阿里云外部收入中的占比首次突破30%,达到89.71亿元 ,年化收入已超过358亿元 。阿里集团CEO吴泳铭反复在财报电话会上强调一个判断,AI已经跨越初期投入,进入商业化回报周期。

  这个判断的支撑 ,是AI MaaS(Model as a service,模型即服务)业务的高速增长。吴泳铭披露,包含百炼MaaS平台在内的AI模型与应用服务 ,其ARR将在6月份季度突破100亿元 ,并在年底达到300亿元 。特别是今年5至6月的API Token需求数据较去年11至12月增长了超过10倍。

  阿里的AI MaaS业务收入主要由两部分构成:百炼MaaS平台的API服务收入,和AI原生软件的订阅收入。目前,绝大部分收入来自前者 ,也就是企业客户为调用模型支付的Token费用 。商业化主要依靠To B(企业)路线,国内外基本一致,为什么企业客户愿意买单?

  吴泳铭在电话会上提到 ,随着AI从对话式聊天工具转向智能体模式,帮助客户完成复杂的推理任务。客户对此需求持续飙升,即使在Token价格上调的情况下 ,接受度依然很高,甚至供不应求。“就目前的需求来看,我们的供应还无法完全满足需求 ,排队的客户还有很多 。”

  阿里对AI to B和AI to C的投入节奏做了明确的区隔。B端企业付费意愿更强,大部分推理资源被投入商业化领域。C端业务,包括千问App的用户获取 ,则还需要一定的投资周期 。

  区别于过去中国企业SaaS付费意愿低的问题 ,阿里认为大模型时代这一情况将改变。中美企业都愿意为只能付费,只要Token的价值超过成本,企业需求就是无限的 ,这也是阿里持续大规模投资AI数据中心的核心来源。

  同一天,其他AI玩家也在释放信号 。

  腾讯控股发布的财报中,AI相关收入首次纳入云服务分部披露 ,但尚未单独列示AI收入规模,腾讯提及“AI基础设施投入持续加大 ”,但商业化节奏相对谨慎 。

  字节跳动的商业化步伐则更快 ,并同时大幅加码了AI资本开支,将2026年AI资本开支计划上调至逾2000亿元人民币。大家都已达成“这笔钱必须花”的共识。界面新闻了解到,当前在车企等热门市场 ,火山云与阿里云战事胶着 。

  尽管AI叙事得到了市场回应,但有几个风险点不容回避。一是竞争,阿里仍然需要保持模型的竞争力 ,同时应对未来可能的模型降价带来的利润率变化 ,收入增长曲线能否符合预期,长期回报率仍需要观望。

  在利润率层面,吴泳铭强调了自研芯片的价值 。目前 ,平头哥自研芯片在阿里云的部署率较低,除了TPU外,CPU 、存储网络芯片均为全栈自研 ,未来有望实现全栈芯片自研的规模化部署。国外主流的AI芯片毛利率高达60%-80%,因此阿里认为即便国内芯片性能、功耗有一定提升空间,仍存在巨大的性价比优化空间。

  第二个是资本支出 。国内外巨头们均在集体重仓 ,在现有的自由现金流压力下,未来两年阿里AI基建投入资金还会远远超过3800亿。电话会上,吴泳铭将AI比作制造业 ,要获得更多收入,必须建立AI训练和推理两个工厂,而这两个工厂需要大量的数据中心建设。

  虽然他认为投资回报非常确定 ,但这的确意味着相当长一段时间里 ,阿里仍然需要在强资本支出和健康的现金流之间寻找平衡 。

  在即时零售这个此前烧钱的战场,阿里也主动给出盈利时间表。阿里巴巴中国电商事业群CEO蒋凡披露,今年1至3月 ,即时零售的整体订单规模达到去年同期的2.7倍,其中非餐饮零售订单增长了三倍。

  4月之后,阿里在维持订单规模的同时 ,通过提升物流履约效率和优化订单结构,尤其是客单价的进一步上涨,推动单位经济效益显著改善 。管理层表示有信心在2027财年末即未来一年里 ,实现该业务单位经济效益(UE)转正 。

  当然整体的电商大盘仍然面临压力。本季度阿里电商业务收入为人民币962.92亿元,同比微降1%;同期,客户管理收入同比增长1% ,若剔除新营销发展计划所产生的视作收入冲减项影响,同口径客户管理收入同比增长8%。

  看起来,市场用股价给出了阿里AI叙事逻辑的初步投票 。但真正的考验还在后面。

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