股价跌，预期涨，阿里财报里的糖与忧伤

不是一条平滑的上升曲线，而是阵痛与跃迁的非线性攀爬。

撰文|蓝洞商业 简凡 赵卫卫

忧伤是给今天的阵痛买单，糖要留给有耐心的明天。

财报日阿里美股大跌7%，消费端的阵痛投入是真实的，因为市场看到了2026财年Q3真实的伤口，利润和现金流都在承压，阿里净利润同比跌了67%，即时零售还在拖累利润，AI技术投入还在拉升资本开支，自由现金流九个月累计为负293亿元。

AI带来的糖是甜的，过去一年，阿里云外部商业化收入超过1000亿人民币，平头哥自研GPU芯片已经规模化交付47万片，而财报电话会中明确说，面向未来的五年，阿里云和AI商业化年收入要增长到1000亿美元，意味着这是一艘每年中期情景保持35% — 40%年复合增长的前行巨轮。

AI和消费是阿里的两大增长引擎，市场最受关注的依然是AI+云业务。如今，阿里走进了从传统电商向AI驱动型科技公司的阵痛期。

引擎已经点火，对阿里来说，5年1000亿美元目标若达成，云+AI业务将贡献远超今天整个集团的利润弹性，这相当于再造一个当前体量的阿里。

按照阿里目前的速度，这个五年目标大概率会实现，但自我进化的过程总会有起伏，正如阿里巴巴集团 CEO吴泳铭所提醒的，它是一个持续的进程，却不会是一个线性的过程。

看营收更要看协同

Agent趋势来了，组织结构变了，目标清晰了。1000亿美元的目标如何实现？吴泳铭在电话会中给出了3个核心驱动力：

第一，MaaS业务为核心，由大模型驱动的MaaS（Model as a Service，模型即服务）业务为核心增长引擎，覆盖自身应用、客户及行业AI应用场景；

第二，是企业级私有化部署市场，因为安全性和业务特殊性，中大型企业的企业级私有化部署与推理训练市场长期存在，是阿里云AI基础设施的增量场景；

第三，则是阿里云传统CPU为主的云计算，这在AI时代有巨大增长空间，因为AI Agent爆发，底层还需要CPU、数据库和存储的支持，这就需要业务从 「以人为中心」 向 「适配AI Agent调用」的平台化转型。

这三个业务驱动的逻辑，都是建立在AI大模型能力突飞猛进的前提之下，吴泳铭认为，「一个长期性的根本改变是，大量企业在用Token消耗时，并不是把它当IT预算，而是当成公司生产研发的成本」。

也就是说，AI尤其是Agent开始完成复杂的工作流，一个趋势就是未来更多参与企业的生产，规模越大越成本化，越用越赚钱。

但要注意，国内各大云厂商都已经开始在MaaS业务和最新的Agent上发力，这意味着未来两年，云厂商之间的价格战和技术迭代最激烈。

而过去三个月，MaaS平台上公共模型服务市场的token消耗规模提升了6倍，并预计MaaS收入将成为阿里云最大的收入产品。

所以阿里云的未来，不只是看营收的增速，更要看MaaS收入占比、Token消耗规模、ATH +云智能集团的协同效率这三大核心维度，这也是验证阿里AI商业化能力的关键。

尤其是最新成立的Alibaba Token Hub（ATH） 事业群，将通义实验室、百炼MaaS、千问、悟空、AI创新五个事业部纳入其中，以「创造Token、输送Token、应用Token」为核心，聚焦AI时代的Token生产、输送与应用，让AI能力像水电一样高效流转。

这种高效流转，首先考验的就是ATH与阿里云的协同效率，因为要让AI资产单独定价，就要拿出1+1>2的实际效果。当MaaS成为核心驱动，而MaaS成为ATH事业群的组成部分，必然要求ATH的增长业绩匹配AI业务的爆发式增长，成为国内第一梯队的示范。

更传统的云智能不重要了？

如果说ATH事业群是阿里的前锋，那么阿里云智能集团要做好压舱石。

ATH很好讲故事，MaaS是未来的最大看点，推出企业AI平台「悟空」，千问全端MAU破3亿，成为连接阿里消费生态各应用的粘合剂，带动AI智能体进入真正的办事时代。

所以，MaaS被纳入ATH后，一个直接的问题是：阿里云在AI时代最核心的抓手，还剩下什么？

一方面是传统企业级混合云和私有云市场，金融、制造、政务等核心行业客户对数据安全要求极高，AI模型私有化部署是刚需，这正是阿里云的传统优势领域，这部分不能丢。

另外一方面，则是Iaas层的算力基础设施，无论ATH的大模型训练、企业客户私有化部署AI，还是全球MaaS Token调用，都依赖阿里云的GPU/CPU集群、高速网络、分布式存储，这是AI时代的 「水电煤」，是所有AI应用的底层底座。

所以，即便传统云业务不如ATH亮眼，但也是五年1000亿美元目标的重要组成部分，它并非不重要，而是要成为ATH和所有企业客户都离不开的「卖水人」。

此外，云智能中最大的看点要算平头哥芯片，管理层明确表示，「未来不排除为平头哥推进独立上市，但目前尚无明确时间表。」

阿里财报电话会透露的数据是，平头哥自研的GPU芯片已实现规模化量产，截至2026年2月，已经累计规模化交付47万片。在阿里云的公共云和混合云产品中，有60%以上的平头哥芯片服务于外部商业化客户，涵盖包括互联网、金融服务、自动驾驶等多个行业。

很明显，相比英伟达等国际主流芯片，自研芯片确实能降低推理成本，长期对利润率是利好，但短期仍在投入期。

至于吴泳铭提到的，传统CPU为主的云计算，这在AI时代有巨大增长空间，这需要更清晰的价值转型。因为传统CPU云计算的增长，会通过AI算力带动、提价优化、混合云拓展等方式持续维持，同时与ATH的协同会为其打开新的增长空间。

这个传统优势领域的增长空间到底有多大？这才是阿里云作为国内最早起步的云厂商的压力所在。

熬过Token 黑洞阶段

资本投入巨大，要面临资本市场严苛的审视，而高价值的闭环场景竞争激烈，落地端的不确定性很大，「高投入低产出」，这就是当下科技巨头们在度过「Token黑洞」阶段的真实写照。

阿里最新的财报中，明确提到了阿里在AI to C上的千问，但没有提及最近发布AI to B方向的「悟空」。

千问的数据已经相对成熟，千问App在1月15日接入了淘宝闪购（即时零售）的服务，2月全平台MAU突破3亿，1.4亿用户通过千问Agent功能完成了购物、外卖、机票预订等任务，这意味着C端的AI应用已经在阿里生态内跑通了。

但阿里财报前三天，阿里刚刚公布了ATH成立，之后企业级的Agent平台「悟空」在钉钉发布会上亮相。

作为阿里B端AI原生工作平台，「悟空」承载了比钉钉更大的使命，因为不论企业端是否使用钉钉，都可以调用「悟空」来完成企业端的工作流场景，而且一个很重要的特点就是「安全、合规、可审计」，吴泳铭也明确提过，大量数字化工作将由数以百亿计的AI Agent来支撑。

「悟空」能否跑通阿里AI to B并取得一定的成绩，显然要到下一个季度财报才能有显现。

因为对于企业客户来说，「悟空」的功能是刚需，但要让企业心甘情愿为AI付费，就得让Agent在企业内落地生根，真正实现嵌入企业核心业务流程，从规模上解决企业Agent落地的真实痛点，进而带动巨大的Token消耗，从而实现客户转化和费用的提升。

这是一个当下「Token黑洞」难点，因为企业不再只是为「买软件」付钱，而是为「AI的劳动量」付费，理性的客户需要透明的投资回报，即便它不是IT预算而是研发成本。

当「悟空」消耗了1000元的Token，但节省了500元的人工成本，就会对「Token黑洞」产生怀疑，只有优化算法不断迭代之后，「悟空」和整个ATH能够把Token产生价值远超成本，才会带动B端不同场景下的企业转化率提升，形成正向的闭环。

阿里五年1000亿美元的宏愿，注定不是一条平滑的上升曲线，而是一场伴随着阵痛与跃迁的非线性攀爬，熬过Token黑洞阶段，远方的「糖」如何冲淡眼前的「忧伤」，答案藏在阿里下一个季度、下一个AI产品商业化里程碑里。