看完阿里财报才发现，AI烧越猛，越「养肥」卖铲人

“阿里判断，未来几个季度，阿里云的收入增速还会持续加速。”

作者丨胡敏

编辑丨刘伟

看完阿里昨晚发的最新财报，不想承认，却不得不承认的一个事实是：虽然市场聚光灯打在模型层和应用层，但短期来，AI 商业化最强的还是在云和芯片，而且是，当上层模型用得越凶，底层卖铲人越赚钱。

最新财报显示，2027 财年第一季度（2026 年第二季度）阿里云的营收达到了 487.37 亿元，同比增速达到 45%。

更为重要的是，未来几个季度的收入指引。在财报电话会上，吴泳铭明确表示：结合客户的需求强劲反馈，他们判断未来几个季度，阿里云的收入增速还会持续加速。

这基本上让投资者放宽心：不要担心本季度增长只是昙花一现，未来几个季度仍然强劲。

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阿里云的收入增长从哪来？

进一步拆解，阿里云增长动能到底从哪来，或许可以分为两个方面：

第一，上层模型和应用的训练和推理，带动 AI 算力资源大量消耗。

去年底，雷峰网在《文中就提到 ，2025 年云巨头集体因 GPU 业绩暴涨。当时也初步调研过，阿里云 AI 产品收入高速增长，是所有产品中增速最高的产品。

而到今年，AI 算力需求有增无减，市场对于算力需求更为紧俏。有算力从业者告诉雷峰网，叠加美国制裁、国内监管趋严，今年上半年整个算力供给缺口持续拉大。

而在财报电话会上，吴泳铭也有同样的论述，“在 2030 年之前，基本很难看到 AI 算力紧缺局面被改变。”

在这种算力供不应求的状态，阿里方面也解答了大家非常关心的资本开支问题。吴泳铭话里的潜台词是：眼下不太需要担心阿里资本支出过高，在 2030 年之前，AI 算力投资回报具备较高确定性。

去年 2 月份，阿里率先在行业内提出了三年 3800 亿的投资计划，而本季度的资本开支达到了 671 亿元，截止到 2026 年 Q2 季度，阿里的 CAPEX 达到了 1900 亿元，进度基本符合预期。

“对于今年接下来的资本投入，阿里还是会继续维持在一个更积极的态度上。”

第二，智算带动通算的消费。因为 AI 出现，所有客户都在学 AI、用 AI、买 AI，而随着 AI 使用的逐步深入，就会带动客户的用云需求。

在华南有许多的传统制造业，有云销售告诉我们，他接触过一个客户，在东莞做了二十年电路板代工，原来几乎没有用云需求，只有本地有几台服务器，后来 AI 来了之后，他们尝试训练 AI 质检模型，跑的过程中，逐渐又购买了云存储、云数据库等等一系列产品。

一些分析报告也可验证。根据 Gartner 数据，阿里云在中国 IaaS 市场的份额从 2024 年的 30.1% 升至 2025 年的 32.8%，同期华为云和腾讯云都有不同程度的下滑。

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利润，另外一个令人意外数据

当然除收入外，本季财报另一个非常意外的数据——阿里云的利润。本季度阿里云经调整 EBITA 同比增长 133%、利润率升至 11.6%。

这是一个极具提升行业信心的数字。

此前国内云厂商的利润率低一直被诟病。在很长一段时间里，市场对阿里云几乎没有计入估值。

这一季度，阿里云的利润率升至 11.6%，这对于整个国内云公司的估值，都有提振作用。

进一步深入探究，这一季度，阿里云的利润为什么会有如此大起色？

或许，这跟两个因素不无关系：

第一，今年 MaaS 收入增加后，产生的利润改善。

今年上半年 AI Coding 市场的大爆发，大幅提升了 Token 的消耗量。IDC 在 2026 年 7 月发布了首份中国AI编程市场份额报告显示，2025 年中国 AI 编程市场规模为 3.99 亿元，预计到 2026 年底将快速增长至 11.73 亿元人民币，年度增速接近 3 倍。

在此背景下，阿里云 MaaS 收入高速增长。此前财报表示，阿里云 MaaS ARR 已经超过 160 亿元，保持高速爬坡状态。

同时，AI 应用的下一个战场已经从 coding 转到了 work。千问办公是阿里于 2026 年 8 月 3 日推出的一款企业级 AI 智能体（Agent）办公平台，它整合了阿里此前推出的 QoderWork、MuleRun、悟空三款产品。

可以合理推测，到今年下半年，随着 MaaS 服务进一步放量，阿里云毛利润有可能会进一步增加。像现在英伟达通用显卡按 4 年折旧，国内自研卡按 3 年折旧，等折旧完了基本就是纯利，只需要覆盖电费和运维成本。

换而言之，随着算力资产池逐步进入“折旧完成期”，云厂商的利润释放才刚刚开始。有机构也做了相关的预测。大摩报告显示，随着 MaaS 占比提升，阿里云利润率有望从当前的 11-12% 向着长期 20% 目标靠拢。

第二，全栈联合优化，进一步提升效率，而这种效率的改善最终体现在利润上。

现在看来，同样的模型，折扣不同，利润不同，大部分问题都出在底层 infra 优化程度不同上。前阵子梁文峰的投资人交流会上也提到了这个问题，DeepSeek 自家部署和云厂商部署 DeepSeek，大家在 Infra 的优化效率上还是存在差异。

而在这次电话会上，吴泳铭也表示，阿里现在在芯片、互联网络、存储和调度层做了不少协同优化，比如 128 卡超节点将机柜内互联带宽提升至 PB/s 级，智能调度测试可在硬件数量不变的情况下将模型输出吞吐提高 2.5%—5.6%。

第三，平头哥的加速出货，能进一步扩大利润空间。

平头哥上一代芯片累计出货超过 50 万片。电话会另披露，截至 8 月初，基于新一代平头哥芯片真武 M890 的超节点实例已经在阿里云上线销售，并且已服务超过 650 家客户，下半年将继续放量。

平头哥芯片在阿里云数据中心里的比例也在大幅提升，替代商业化采购的芯片，自研芯片比例的提升也会大幅提升毛利水平。

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全栈 AI 布局，给阿里AI商业化增加从容感

读完阿里财报，一个感觉是：相比单一模型公司，阿里做全栈 AI，确实会少几分商业化焦虑。

目前业内普遍把 AI 价值链分为四层：芯片、AI 云、模型和应用。

过去两年，市场的注意力大多集中在模型层。但模型能力不断提升之后，一个问题始终没有完全解决：模型本身究竟能承载多大的商业价值？

从长远来看，未来当模型接近 AGI，模型直接创造的产品和业务结果时，那当然有巨大的想象空间。但问题是，在抵达那里之前，模型公司主要还是靠卖 Token、卖 API 赚钱。这门生意究竟能撑起多大的收入和利润，目前仍然没有答案。

前两天，彭博社报道，Anthropic 截至 7 月底的 ARR 达到 650 亿美元，同比增长 7 倍，增长曲线陡峭，但仍然低于机构预期的 800 亿美元。消息一出，当晚直接把美股 AI 板块带崩了。

在这种背景下，7 月底，资本市场出现了另一个值得关注的信号：部分资金在重新寻找那些“无论最后谁赢，都能从 AI 浪潮中赚钱”的公司，云厂商开始暴涨。

微软就是一个很典型的例子。7 月底，微软发布 2026 财年第四季度财报，Azure 单季度收入同比增长 43%，全年收入首次突破 1000 亿美元，同比增长 41%。更重要的是，微软还预计下一季度 Azure 将继续保持 45% 的增长。财报发布后的首个交易日，微软股价上涨 15.5%，创 2008 年 10 月以来最大单日涨幅，市值增加约 4500 亿美元。

阿里也是如此，从 7 月初至今，阿里（港股）已经涨了超过 30%。当模型公司的商业化终局尚不清晰时，资本是用脚投票的。

阿里现在这种从芯片、AI 云，到模型、应用的全栈布局，有一个好处是，不论，AI 的价值往哪一层流，阿里都有机会接得住。短期，AI 算力需求先爆发，阿里云先吃基础设施的红利；往后，模型调用规模起来，模型收入可以接棒；再往后，如果 AI 应用真正跑出规模，价值又会继续向应用层迁移。

而且，这四层不是并列的四块收入，而是相互导流的一条价值链——应用拉动调用、调用消耗 token、token 消耗算力，每一层的收入都在为下一层制造需求。

所以，相较于单一模型公司，全栈 AI 布局的阿里，或许能在 AI 商业化路途中，走得更加从容一些。