3800亿还不够！吴泳铭锚定AI三年红利，阿里资本开支计划将上调

北京时间11月25日，阿里巴巴集团召开了2026财年第二季度业绩电话会。首席执行官（CEO）吴泳铭、首席财务官（CFO）徐宏等管理层出席会议并解读了财报。

// 1分钟看懂会议//

本季度，阿里巴巴处于明确的“投资阶段”。在剔除已出售的高鑫零售和银泰等业务影响后，其可比收入同比增长15%。但为换取长期增长，公司进行了大规模战略投入，导致经营利润同比下滑85%，本季度自由现金流为218.40亿元，较去年同期有所下降。

业务亮点包括：阿里云收入同比增长34%，AI相关产品收入连续第九个季度实现三位数增长，且AI服务器上架速度跟不上订单增长；即时零售业务收入飙升60%，单位经济效益显著改善，每单亏损较七、八月份收窄约一半。管理层透露，为把握AI机遇，原计划未来三年投入的3800亿元资本开支“可能偏保守”，暗示或将增加投入。

//核心财务表现//

本季度，阿里巴巴营收达到2478.0亿元。按报表口径同比增长5%，若剔除已出售的高鑫零售等业务影响，可比收入实际增长15%，显示核心业务保持稳健增长。

利润端则因战略性投入而明显承压。经营利润为53.65亿元，同比大幅下降85%；净利润为206.12亿元，同比下降53%。利润收缩主要源于公司对AI云基础设施和即时零售业务的超前投入。

受上述战略投资影响，现金流出现波动。本季度自由现金流为218.40亿元，较去年同期下降，主要反映公司在AI服务器等资本性支出上的加大投入。

分业务板块看：

中国商业收入同比增长16%，其中客户管理收入增长10%，构成核心基本盘。

云智能集团表现最为亮眼，收入增速达34%。

国际数字商业保持稳健，收入增长10%。

//业务亮点与战略动向//

1、AI与云：需求旺盛，战略核心

增长引擎：阿里云收入实现34%的高速增长，其中AI相关产品收入连续第九个季度保持三位数增幅。由AI驱动的高性能计算和公共云业务是增长的主要动力。

供需紧张：CEO吴泳铭在电话会中透露，当前AI服务器资源紧张，上架速度“严重跟不上客户订单的增长速度”，在手订单持续积压，凸显市场对AI算力的旺盛需求。

生态布局：公司坚持“B端与C端并举”战略。B端致力于服务千行百业，据Omdia报告，阿里云在中国AI云市场份额达35.8%，位居第一。C端则推出“千问App”，上线首周下载量即突破1000万，旨在打造面向消费者的AI超级应用入口。

2、大消费：即时零售成为新引擎

高速增长：即时零售业务（如“淘宝闪购”）收入同比大幅增长60%，是带动淘宝月活跃用户（MAU）增长的关键动力。

效率提升：该业务不仅规模扩张，其单位经济效益（UE）也得到显著优化。自9月以来，通过优化订单组合与提升物流效率，单位经济效益已实现显著改善。管理层透露，每单亏损较七、八月份已收窄约一半。

投入调整：CFO徐宏表示，本季度（截至9月底）是即时零售业务的投入高点，预计下一季度起投入将“显著收缩”，预示着该业务正从扩张期转向追求健康盈利的新阶段。

//管理层核心表态//

CEO吴泳铭：

论AI机遇：基于阿里云AI服务器供不应求的现状，吴泳铭判断“至少三年内，AI不存在泡沫”，为公司持续大规模投入提供了依据。

论战略决心：“我们将继续果断投资于我们的两大核心战略支柱：‘AI+云’和消费。”他强调要释放各业务板块间的协同效应。

CFO徐宏：

论财务策略：“我们将利润及自由现金流投向未来布局，短期盈利能力预计将有所波动。”他明确表示，公司强劲的现金储备（现金及其他流动投资为5738.89亿元）为这一再投资战略提供了坚实后盾。

论资本开支：在回应分析师时，他表示原计划未来三年投入的3800亿元资本开支“可能偏保守”，甚至提及“3800亿这个数还是提少了”。公司将根据市场需求，积极且灵活地增加对AI基础设施的投资。

//投资者Q&A总结//

关于云业务增长动能

提问：云业务未来增长能否加速？在中国没有单一大型AI客户的情况下，外部收入的主要驱动是什么？

回应：需求来自各行各业的广大企业，覆盖研发、制造、客户服务等多个环节。AI应用的深化正在推高对计算和存储的整体需求，增长潜力仍在持续加速。

关于即时零售的盈利路径

提问：在即时零售方面的关键进展和盈利展望？

回应：单位经济模型显著改善，每单亏损已大幅收窄。投入将在本季度达到顶峰，下季度起会“显著收缩”，预计将明显改善EBITDA。

关于资本开支（CapEx）计划

提问：如何看未来三年的3800亿元资本开支计划？

回应：该计划“可能偏保守”。鉴于当前旺盛的AI需求，公司可能会上调资本开支，优先任务是积极投资AI基础设施，而非维持固定的资本开支与收入比率。

关于AI投资的优先级

提问：在模型训练、推理等层面如何分配资源？

回应：最高优先级是基础模型训练和推理效率（如Bai Lian平台），目标是最大化利用率和输出质量。由于行业尚处早期，对投资回报率（ROIC）的量化评估仍在演进中。

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