阿里财报的隐藏密码：开启 Token 战略，未来五年云 AI 收入年目标 1000 亿美元

开启 Token 战略，未来五年，预计复合年化增长约 47%

多年来，华尔街的投资者一直将阿里巴巴视为中国消费市场的晴雨表，并按照电商公司给予其较低的估值倍数。但现在，这家科技巨头正试图向资本市场讲述一个截然不同的故事：一个关于底层算力、人工智能以及估值模型重构的故事。

3 月 19 日晚，在最新一季度的财报电话会议上，阿里巴巴管理层向投资者抛出了一个激进的财务目标：

五年内，云和 AI 商业化年收入将从今年 1000 多亿人民币大幅增长至 1000 亿美元（约 6900 亿人民币），复合年化增长约 47%。

这一目标如果能够兑现，意味着其核心业务引擎将发生历史性的转移。通过阿里云与平头哥芯片构筑的基础设施，以及新成立的 Alibaba Token Hub（ATH）事业群，阿里正在进行「二次创业」的战略转型。

01

从「用户红利」转型为「Token 经济」

在过去十年的移动互联网时代，科技公司的增长主要受限于自然人数量与碎片化时间的物理上限。无论是电商还是社交网络，其商业模式的本质是争夺广告与渠道分发费用。这种模式的边际收益正在急剧递减。

但在生成式 AI 时代，行业的核心计费单元变成了「Token」（大模型处理和生成文本、代码等数据的基本单位）。对于云服务提供商而言，这打破了原有的物理天花板：随着海量 AI Agent（智能体）作为「数字劳动力」被企业广泛部署，算力的消耗主体正在从有限的「人类」向理论上无限的「机器」转移。

在此逻辑下，阿里云正在经历实质性的商业模式演变。过去，在 IaaS（基础设施即服务）时代，阿里云主要向企业租赁服务器，增长受制于宏观 IT 资本支出的周期波动。如今，随着 ATH 事业群的成立，阿里的定位正加速向 MaaS（模型即服务）平台转型。这意味着，阿里云正在从按月或按年收取服务器租赁费的「包租公」，升级为按 Token（流量与算力调用）高频计费的「自来水公司」。

02

平头哥是芯片短缺中的定价权

在全球 GPU 供应链（尤其是英伟达高端芯片）持续面临地缘政治与产能双重约束的背景下，算力短缺预计仍将持续两到三年。

然而，财报披露的数据显示，过去三个月内，阿里云百炼 MaaS 平台的 Token 消耗规模激增了 6 倍。更令市场意外的是，在需求暴增的同时，阿里云还宣布对核心算力和存储产品进行最高达 34% 的提价。

在行业普遍面临算力瓶颈时，阿里敢于逆势提价并能承接爆单的底气，主要源于其鲜少对外高调宣扬的自研芯片业务——平头哥。

数据显示，平头哥自研的 GPU 芯片已实现规模化量产，截至 26 年 2 月，已经累计规模化交付 47 万片。在阿里云的实际业务场景，60% 以上的平头哥芯片服务于外部商业化客户，已完成规模化外部客户 AI 任务适配，支持了 400 多家企业客户的 AI 任务，涵盖包括互联网、金融服务、自动驾驶等多个行业。

从投资研究的角度来看，这种软硬一体的自研能力构建了一道极深的「成本护城河」。当其他 AI 企业被迫承受外部 GPU 高昂的采购成本时，阿里能够依靠自研底座稳定内部千问大模型的迭代，同时对外输出算力。这种成本端的自主可控叠加产品端的提价动作，使得阿里能够在产业链中拥有定价权。

03

隐含的「量价齐升」

未来，阿里云或将呈现资本市场极其青睐的「量价齐升」态势。

数据显示，单季度阿里云营收增速持续加速至 36%，外部商业化收入在本财年突破千亿人民币。云计算是一个典型的高固定成本（如服务器折旧、数据中心资本开支）商业模型。在现有业务规模已基本覆盖前期固定成本的前提下，需求的高速增长叠加 34% 的价格上调，将不可避免地触发强烈的经营杠杆效应。

根据摩根士丹利等投行此前的测算模型：在云业务合同中，整体价格每提升 10%，其利润率通常即可实现约 400 个基点的扩张。

面对此次提价与放量的历史性共振，当前 EBITA 利润率仍处于个位数水平的阿里云，其盈利能力面临巨大的上行空间。分析师预计，在中长期内，阿里云的利润中枢有望摆脱低毛利泥潭，向亚马逊 AWS、微软 Azure 等国际头部云厂商（利润率普遍超 30%）的财务模型靠拢。

目前，市场仍习惯将阿里巴巴视为一家成熟的电商企业，其估值体系被牢牢锚定在低倍数的市盈率（P/E）区间。然而，随着 MaaS 业务收入占总营收比重的不断扩大，当阿里云真正逼近 1000 亿美元营收、利润率向 AWS 对齐，并建立起庞大的 AI Token 分发网络时，华尔街将面临重新对其定价的压力。

从既定目标到财务兑现，阿里巴巴仍需在激烈的技术军备竞赛中证明其商业转化能力。但毫无疑问的是，通过底层基础设施的硬核支撑与「Token 经济」的应用生态，阿里已经向投资者递交了一份新的商业企划书。对于这家中国科技巨头而言，它正在启动一台全新的引擎，试图彻底撕掉旧标签，驶入 AI 时代的深水区。

*头图来源：视觉中国

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