出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）

編輯 | 伊風

昨晚，阿里2025財年Q3財報新鮮出爐，同比增長8%，可以說成績相當亮眼！淘天增收繼續加快，阿里云增速重回加速狀態，多項核心業務增速達到年內最佳。

財報顯示：阿里第三季度營收增速創逾一年以來最快，資本開支大增，核心業務加速增長，淘天收入增長加快，阿里云收入重回雙位數增長（13%），增幅創約兩年以來最大，AI相關產品收入連續六季度保持三位數增長。

圖片

阿里績后美股盤前拉升逾10%。

圖片

財報發布后，阿里巴巴集團董事會主席蔡崇信、CEO吳泳銘、CFO徐宏、以及阿里電商事業群CEO蔣凡等出席了隨后召開的電話會議，對財報進行了解讀，并回答了提問。

在財報電話會上，CEO吳泳銘表示，阿里專注于電子商務與AI+云計算兩大核心業務。經過轉型，核心業務加速增長，線下資產剝離基本完成，整體盈利能力增強。

談到AI,吳泳銘用一個數字證明了通義家族開源的貢獻之大：全球已有超過9萬個基于Qwen的衍生模型！還透露了阿里近期的一個重磅發布：基于Qwen 2.5 Max構建的深度推理模型！

吳泳銘表示宣布，未來三年，阿里巴巴將在AI和云計算基礎設施、AI基礎模型及應用、AI賦能現有業務三大領域加大投資，推動技術創新和商業增長。

此外，吳泳銘的Q&A環節也是干貨滿滿，帶來很多大佬的前沿認知，畫個重點：

• 阿里可能是在亞洲市場具備幾個關鍵要素的、最重要的AI領域玩家之一。AI戰略里的首要目標是追求AGI。
• 開閉源模型間的差距在縮小，反而利好于云計算公司，因為無論是開源的模型還是閉源的模型，最終大部分的模型都要托管在云計算網絡上。
• 阿里云新增客戶需求中60%-70%以上都是推理需求。未來三年會是集團歷史上最大的云業務資本支出建設周期。
• 芯片方面：阿里云能夠適配多種多樣的芯片，“無論政策怎么變化，我們都有能力實現集團整體的AI戰略”。
• 通義千問”是一個開源的模型，但不等同于免費。開發者會天然選擇阿里云，因為“通義千問”模型及其衍生模型在阿里云上面的效率是最好的。

小編整理了吳泳銘完整的財報解讀內容，以及會后的Q&A環節，enjoy：

1.吳泳銘：持續聚焦“電子商務和AI+云計算”戰略

大家好，歡迎參加本季度的財報電話會議。在過去的一年中，我們貫徹了“以用戶為中心、AI驅動”的戰略，專注于電子商務和AI+云計算這兩大核心業務。

經過一年的轉型，我們的核心業務呈現出加速增長的勢頭。我們也基本完成了線下資產的剝離。整體來看，阿里巴巴集團的各項業務現在具備了強大的業務基礎和盈利能力。

本季度，我們在云業務中繼續執行集成的AI+云計算戰略，利用我們行業領先的AI產品組合。

總收入（不包括阿里巴巴合并子公司）本季度同比增長11%，AI相關產品收入實現了連續第六個季度的三位數同比增長。隨著AI技術在各行業的快速應用，客戶對阿里云產品的需求激增。

展望未來，云智能集團的收入增長將持續加速。我們最近推出了Qwen 2.5 Max，這是我們的旗艦AI基礎模型，已在多個公認的基準測試中取得了行業領先的表現。截至1月末，全球已有超過9萬個基于Qwen的衍生模型被開發出來，使得Qwen成為主要模型家族中最受開發者歡迎的模型。超過29萬家公司和開發者通過阿里云的Bilian平臺訪問了Qwen API，我們很快將發布基于Qwen 2.5 Max構建的深度推理模型。

在電子商務方面，淘寶和天貓繼續加大對新用戶增長和綜合用戶體驗的投入。

本季度，我們在新消費者和訂單方面都實現了強勁增長。88 VIP會員——我們核心的消費群體——保持了雙位數增長，季度末達到了4900萬。淘寶和天貓在盈利化方面也按計劃穩步推進，CMR同比增長9%。

同時，平臺也繼續加強有利于商家的措施，改善了我們的平臺業務運營環境，促進了更高質量和更可持續的發展。

我們的國際電子商務業務本季度保持了強勁增長，跨境業務推動了運營效率的持續提升。本季度，我們加大了對重點市場的投資，并專注于提升運營效率，Choice單元經濟學也有了順序性改善。我們預計AIDC將在下一個財年實現首次盈利。我們的其他互聯網平臺業務也持續提高了運營效率，AMAP本季度實現了盈利。

展望未來，阿里巴巴的戰略方向和路線圖比以往更加明確。我們將繼續專注于三大業務領域：首先是國內和國際電子商務；其次是AI+云計算；第三是互聯網平臺業務。我們有信心，專注的戰略將推動阿里巴巴集團的持續穩健增長。

如今，AI技術的進步正在推動行業的深刻變革。為了與阿里巴巴集團的業務格局相契合，我們將在未來三年內在以下三個領域加大投資，作為我們更廣泛的AI戰略的一部分。

首先是AI和云計算基礎設施。AI時代對基礎設施的需求非常明確且巨大，我們將大力投資于AI基礎設施。我們計劃在未來三年對云和AI基礎設施的投資將超過過去十年的總和。

第二是AI基礎模型和AI原生應用。

AI基礎模型是提升行業生產力的關鍵。我們將大幅增加在AI基礎模型方面的研發投入，以保持我們的技術領先地位，并推動AI原生應用的發展。

第三是通過AI改造我們的現有業務。

AI技術為提升電子商務和其他互聯網平臺業務的用戶價值提供了強大的機會。我們將增加在AI應用研發和計算能力方面的投資，并在各個業務中深度整合AI，捕捉AI時代的新增長機會。

展望未來，我們對專注于電子商務和AI+云計算的戰略充滿信心，并對這輪新技術周期所帶來的商業機會感到興奮。謝謝大家。

2.回應AI支出激增：阿里可能是亞洲市場最重要的AI玩家之一，AGI將成為首要目標

Q：我的問題有關公司的云業務、AI以及資本支出。無論是在云基礎設施服務還是AI模型方面，阿里巴巴都能做到行業領先，接下來阿里巴巴也完全有能力抓住中國乃至中國以外地區AI轉型時代的機遇。我的問題是，能否請管理層與我們分享一下，您認為AI將如何促進公司云業務的收入增長？未來幾個季度公司云業務的利潤趨勢如何？

另外，我們看到相比上一季度，本季度公司的資本支出幾乎翻了一番，達到310億美元。在之前的財報會議中管理層也曾指出，預計未來三年的資本支出投資額將超過過去十年的資本支出總額。能否請管理層為我們詳細拆解一下這背后的原因？未來幾個季度公司的資本支出額度大概會如何？未來三年公司資本支出預算是怎樣的？管理層認為資本支出將如何影響公司整體的盈利趨勢？

吳泳銘：

在回答您的問題之前，我想借此機會分享一下阿里巴巴對AI、為什么我們會進行這么大的投入、我們如何看待AI對于行業的機會、我們在AI發展過程中將如何逐步應用AI、在AI發展過程當中我們看到哪些變現機會等等一系列問題的看法。

我們認為，阿里巴巴集團可能是在亞洲市場具備幾個關鍵要素的、最重要的AI領域玩家之一。我們有全球第四、亞洲第一的云，規模最大、技術領先；同時我們也有先進的自研AI模型，以及“通義千問”繁榮的開源生態。我們集團在toC的應用生態上有最多的應用場景。

對于集團的AI戰略，我們可能要說得更遠一點。如果問我們如何看待這一次的AI機會，我們認為這可能是一次幾十年一遇的行業變革。

首先，對于阿里集團來說，我們在AI戰略里的首要目標是必須追求AGI（通用人工智能），

這是我們的第一個目標，我們要不斷追求突破模型智能能力的邊界。為什么AGI的實現要成為我們的第一目標？因為AGI可能遠遠超過現在可見的任何一個應用場景。我們現在的所有應用場景，無論是生產力的創作，還是最耳熟能詳的AI搜索、Chatbot，這些只是在AI能力提升過程中產生的一些機會。因此，我們認為智能能力的提升是這一輪AI技術生產力變革的核心主軸。

第二，從實現AGI能夠創造的商業價值上來看，為什么智能能力這么重要？所謂的AGI標準定義是“能夠完成80%以上的人類能力”。從這個角度來看，全球GDP的50%支出實際上是就業者的勞動工資支出，包括腦力勞動和體力勞動。從這個角度來看，我們預判如果能實現AGI，那么人工智能相關的產業大概率將會是全球最大的產業，有可能影響或者替代現在50%左右的GDP構成。

第三，從我們的角度來看，云和AI的深度結合將成為最重要的AI基礎設施。

此外，云和AI的結合將在未來的云計算網絡上成為輸出AI智能最大的云計算網絡之一，這也是我們阿里云的目標。所謂的“智能”指的就是模型背后輸出的token。我們判斷未來90%的token將會在云計算網絡上生成，并在云計算網絡上輸出。如此巨大的模型所計算的量只有在云計算網絡上才會具備最高的效率。

只有通過我們遍布全球的數據中心，才能以更快速的方式輸送給全球的應用開發者。

第四，從集團的戰略目標來看，我們會以更開放的心態在集團的各應用中深度應用AI。

我們相信AI技術的應用能幫助我們升級現有業務、提升各業務的巨大價值。AI技術對集團的toB、toC業務都會帶來效率、用戶時長以及用戶價值的巨大提升。正因如此，我們會對AI進行如此巨大的投入，就像您問題中提到的，未來三年我們在基礎設施上的投入會超過過去十年的總和，這也是我們AI戰略的決心。

您的第二個問題有關集團本季度資本支出的安排情況。我們之前提到了對于未來三年的總預期，從現在的預判來看，在年度周期內，我們認為今年可能會是相對平均的支出安排，但是每個季度可能會有波動，因為每個季度的供應鏈周期、整個IDC（數據中心）的建設周期，這些都可能會根據供應鏈的情況在每個季度做特別安排。以上是資本支出的基本情況。

您問題里還提到這些資本支出將如何影響整體盈利。總體來說，我們認為未來三年可能是阿里集團歷史上云業務建設周期最大、最集中的三年。我們相信，這三年的集中建設周期對我們硬件的每年攤銷等方面會產生一定的影響。但是從現在我們看到用戶需求以及對行業未來的預判上來看，我們相信，這些投入下去的整體基礎設施將很快被內外部的客戶需求消化。

3.談DeepSeek效應：開閉源模型最終都會上云，云業務將成為AI時代電網

摩根大通分析師Alex Yao：我的問題也與AI、阿里云有關。我們觀察到，最新的DeepSeek大語言模型系列的推出為整個行業帶來了高質量且價格實惠的模型服務，DeepSeek模型本身也是免費的。大型語言模型的變現實際上已經邁下了一級臺階，很難再有上升空間。管理層是否同意這種說法？其次，大語言模型、生成式人工智能的算力未來是否也可能會商品化？最后，借助DeepSeek這種高質量且高性價比的模型，管理層認為在阿里巴巴生態系統內部、外部的AI原生應用中，最具應用潛力的領域有哪些？

吳泳銘：

這個問題問得很好。現在的AI技術進展還處于非常早期的階段，同時我們的AI技術能力也在快速發展。就目前來看，我們在基座大模型本身的商業模式上，確實看得不是那么清楚。但是我們認為，未來隨著智能能力的提升，我們將面臨非常多的機會。這些機會可能現在不一定會看得到，但是我們想象隨著未來的AI大模型具備足夠強的智能能力，能夠替代相當多的工程師、科學家的時候，我們相信商業模式在那個階段和我們現在看到的階段會不一樣。

第二，我們也確實看到，現在各家公司之間大模型的差異化其實是在逐漸縮窄的，也就是說，大家之間的差異化越來越不明顯，開源模型和閉源模型之間的差異化也越來越不明顯。我們認為這樣的現狀反而非常利好于云計算公司，因為無論是開源的模型還是閉源的模型，最終大部分的模型都要托管在云計算網絡上。因此，對阿里集團而言，無論是未來模型能力的更大提升，還是各家模型能力的差異化不明顯，我們都有非常明確的商業模式，也就是我們的云計算網絡。因此，對于所謂的智能商品化，我認為最利好的可能就是云計算網絡。因為我們想象，如果人工智能是未來最大的商品，類似于現在的電的話，那么云計算網絡就相當于現在的電網。

您的第二個問題是在阿里生態系統內，我們認為最具潛力的AI應用在哪些領域。現在我們看到AI模型的能力在越來越強，它進化的速度也越來越快，你問我們現在最具潛力的應用是哪一個？這個問題很難說。我認為我們的每一個應用都具備非常高的潛力。

具體來說，從阿里內部來看，我們看到幾個方面的明顯機會。首先是生活消費入口的AI技術改造，比如淘寶，目前我們內部有相當多的研發項目，后面也會逐漸推出。我們看到AI技術在加強與消費者互動、促進交易效率方面表現優異。同時，得益于AI技術在購物以及購物決策相關的消費領域應用，淘寶的用戶時長以及用戶的價值還是有非常大的提升空間，AI技術可能會為淘寶帶來除了購物之外的、更大的用戶價值。

其他方向還包括阿里集團內部定義的AI toC領域。

這個領域主要指的是“夸克”、“通義千問”這兩個App。“夸克”現在支持AI搜索，目前夸克應該是中國AI搜索領域用戶量最高的應用。這些AI大模型的應用對于用戶的搜索、生產力創作、效率提高都有非常大的提升空間。

集團另一塊非常重要的toB資產是釘釘。在我們看來，未來在企業端會有非常多用AI重塑企業內協作、協同的場景和機會。釘釘是我們最重要的、面向toB領域的AI應用。

此外，目前我們也在集團內部積極推動高德，希望在生活領域用AI創造更多用戶價值、提升用戶市場。目前高德更像是一款導航工具，它是一款有1.7億以上DAU（日活躍用戶）的產品。在這款產品上，我相信我們有機會通過AI技術的應用讓高德成為生活服務的入口。

4.談阿里云利潤前景：推理需求爆發，應用場景正在急速擴張

高盛分析師Ronald Keung：我的問題有關AI。我們看到集團的AI收入已經實現了連續六個季度的三位數增長，能否請管理層為我們量化一下增長規模？這是否意味著集團的AI業務利潤已經達到了雙位數？從過往數據來看，相比國際云業務友商，阿里云的利潤率與他們的差距一直較大。隨著云業務逐漸從公共云轉向訓練與推理，管理層如何看待未來云業務的增長趨勢？從長期來看，相比全球的云業務友商，阿里云業務的利潤率前景如何？

吳泳銘：

確實，目前我們的AI相關收入已經實現了連續六個季度的三位數以上增長。我們現在看到，客戶的需求其實還是在持續增長中，增速也超過了我們原來的判斷。尤其是在今年春節之后，我們看到一個非常大的變化：推理的需求確實是在爆發。我們現在新增的客戶需求中百分之六七十以上都是推理需求，客戶會將我們的資源用在推理上，這會讓我們的客戶基數、使用場景、應用行業迅速擴大。從某種程度上來看，這會提升我們在AI基礎設施上的整體利潤率。

但另外一方面，我們剛才已經提到了，未來三年會是集團歷史上最大的資本支出建設周期。我們相信這些大規模投入的折舊攤銷或多或少會對利潤率造成影響。同時，由于中國市場的激烈競爭，中國的云市場其實相對全球來說還是不太一樣，我們在中國市場云計算的利潤率相比全球其他公司而言還是會有所差別。

云計算是一種規模效應和網絡效應同時具備的生意模式，尤其是在現階段來說，規模效應是非常重要的。我們相信，集團整體的資本支出投入未來會對整體硬件采購、大規模的建設成本等等有比較大的改善。我們相信，持續做大規模一方面會為我們帶來更多客戶，另外一方面也會改善我們的整體投入成本。

5.談芯片支出：阿里云已適配多元芯片，提前抵御政策變化風險

摩根士丹利分析師Gary Yu：我的第一個問題有關AI與云業務。前面管理層提到未來AI可能會占全球GDP的50%，云計算未來會成為非常重要的基礎設施。這點我非常贊同。從商業化的角度來看，除了以云計算為代表的基礎設施之外，阿里巴巴在軟件層面有哪些戰略？能否請管理層為我們介紹一下企業用戶對集團AI服務的采用情況？前面管理層已經為我們介紹了toC以及本地服務方面的AI服務情況。

我的第二個問題與集團的資本支出相關。前面管理層提到未來三年將是這十年來最重要的投資周期。管理層計劃如何分配這部分投資？比如在芯片上管理層計劃投入多少資金？

吳泳銘：

我們剛才已經提到，集團在toC方面有幾個明顯的、能用AI升級的機會。至于您問到的toB其實我們分兩個層面：一方面在阿里云的服務層面，我們相信企業內部的這些軟件未來會更多地由AI智能體驅動，也就是說，很多企業內部的系統未來都會逐漸變成由相當多AI智能體互相連接、互相調用，幫助企業提升效率，甚至甚至能夠幫助企業完成一些非常重要的決策工作。這背后有相當多的軟件升級機會。

另一方面，我們剛才提到了釘釘。

未來的企業，尤其是在釘釘上面的這些企業，我們認為他們在企業協同上相當多的操作會更多地借助自然語言，比如類似釘釘這樣的聊天界面去完成，背后的CM軟件或者ERP軟件會更多地是承擔數據庫的功能。就像我們在企業內部開會做的決策，很多情況下其實都可以通過自然語言的方式在釘釘上去處理掉。這就是典型的AI智能體與釘釘非常好的一種結合。同時，在釘釘上有相當多的企業擁有內部私有化的資料以及內部私有化的流程，他們都需要私有化的模型部署，或者說私有化AI智能體去幫助他們實現更高的效率。

因此，AI技術的積極應用對整個企業軟件市場以及企業協同市場都是巨大的變革。

至于您的第二個問題。我們整體資本支出投入與IDC里不同模塊的構成有關，我這里也不方便分享更多細節。芯片方面，其實我們在云計算的基礎設施上已經做好了，阿里云能夠適配多種多樣的芯片。我們相信，無論政策怎么變化，我們都有能力實現集團整體的AI戰略。

6.談通義千問商業化：開源模型不等于免費，通義開發者會天然地使用阿里云

野村證券分析師Jialong Shi：我的第二個問題有關阿里云。我自己的理解是，目前AI對阿里云收入增長的貢獻主要是通過云基礎設施的強勁需求實現的。我的問題是，阿里巴巴的“通義千問”模型是一個開源、免費的模型，未來“通義千問”模型在變現方面的潛力和能力是怎樣的？有哪些的變現模式？

最后，我想請問吳總，您如何看到未來AI大模型的市場格局？目前中國AI大模型的市場是比較同質化的。展望未來，管理層認為AI大模型會繼續目前這種比較分散的市場格局，還是說會是一、兩家AI大模型企業占據比較多的市場份額？

吳泳銘：

目前，阿里云的收入增長其實依賴于客戶對AI相關產品的強勁需求。我們的“通義千問”模型其實是一個開源的模型，但是并不見得是一個免費的模型，我們在“阿里百煉”大模型服務平臺上提供收費的API。當然，就現在來說，收費API創造的營收還比較小，但我們相信，隨著模型能力的持續提升以及未來客戶需求的提升，API收費作為模型最基礎的變現方式，這種變現方式還是會存在的。這是第一點。

第二點，由于“通義千問”模型是一個開源模型，我們相信有相當多的開發者會基于我們的開源模型去開發它的垂直模型，或者去開發它的應用。這部分開發者現在會天然地使用阿里云，因為整個的“通義千問”模型以及“通義千問”模型的衍生模型在阿里云上面的效率是最好的。

第三點，我們發現使用“通義千問”模型API的客戶其實會帶動相當多的其他云上的產品銷售。

這是我們看到的非常明顯的客戶關聯銷售效果。

因此，從某種程度上來說，“通義千問”模型雖然并不見得能夠直接為我們帶來非常大的收入，但實際上它對云業務的商業模式來說是非常重要的組成部分之一。

您的最后一個問題是關于AI大模型的市場格局。由于整個AI大模型的技術還在快速迭代當中，而且整個市場也還處在早期階段，所以我認為去判斷AI大模型的未來終局可能還不太清晰。

但從我們現在看到的一些行業趨勢來看，在基礎的基座大模型上，我們看到大家的差距在慢慢變小，尤其是基于OpenAI o1模型、DeepSeek推理模型以及我們“通義千問”未來會推出的推理模型，我們看到這方面的技術越來越進步。在“后訓練”這個階段，模型定制化以及如何讓模型適應各個不同的行業，甚至是適應不同的私有化數據，在這方面我認為有非常大的市場空間。

而在這方面，我們未來也會看到非常多不同的、大大小小的公司，他們都可能在這方面創造非常大的價值空間。而在這些創造的價值空間里，我相信未來會有非常多的專業模型或垂直模型，這些模型都需要在云上托管。這也是未來我們樂于見到整個開源生態比較繁榮的原因之一。

本文轉載自??51CTO技術棧??，作者：伊風