8月20日晚,阿里巴巴发布新季度业绩。阿里云外部商业化收入同比增长45%,创22个季度以来的新高。AI云及算力服务收入达到484.37亿元,经调整EBITA为56.28亿元,同比增长133%,利润率升至12%。AI相关产品收入连续第12个季度实现三位数增长,本季度达到123.76亿元。
这组数字解释了市场对云业务的反应。同样亮眼的,还有以千问大模型为核心的一整套模型矩阵。过去一个月,阿里在大语言、图像、语音、视频、音乐五个方向上,密集摆出了一整排全球第一梯队的模型。
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在这场愈演愈烈的模型大战里,绝大多数公司还在拼某一个单项,而阿里已经开始打团战。
模型SOTA是基操,全线SOTA才是稀缺物
过去两年,一家AI公司拿下某个榜单的SOTA,早已不算新闻。真正稀缺的,是同一家公司在同一时间窗口,把最重要的几类模型都推到全球第一梯队。
这份清单目前只有阿里能一次性交出:
- 大语言模型Qwen3.8-Max:总参数2.4万亿,CodeArena编程竞技场全球第三,Artificial Analysis Agentic智能体评测全球第一,已开放权重;
- 图像模型Qwen-Image-3.0:Image Arena中国第一;
- 语音模型Qwen-Audio:ASR、TTS、Realtime三类模型在Artificial Analysis相关榜单同时拿下第一,堪称语音行业"大满贯";
- 视频模型Wan3.0:Artificial Analysis Text-to-Image与Video Editing双榜全球第一;
- 音乐模型HappyShrimp:作为全新品类首次亮相。
把这几行放在一起看,才能读懂这份财报的另一层含义。模型SOTA是行业基操,全线SOTA才是稀缺物。这样的阵仗,非但在中国绝无仅有,放到全球也令人侧目。
更关键的是节奏。单个模型偶尔冲上榜单,靠的是某个团队在某一方向的爆发;多条产品线同时进入第一梯队,比拼的是训练基础设施、数据飞轮、算法团队和产品组织的整体协同能力。前者是灵光一现,后者是工厂能力。
阿里在AI行业里的生态位,也因此被重新定义。过去,外界更多把Qwen视为阿里在开源大语言模型领域的观察对象。现在,它已经是一个横跨文本、图像、语音、视频、音乐的模型矩阵。竞争的单位,从一款产品,切换到一整套体系。
Qwen3.8-27B,成了开源模型新一代「斩杀线」
模型能不能打,光看榜单不够,还要看外部开发者是否真正使用。
这一点上,Qwen3.8提供了一个近期最直接的样本。Qwen3.8经历了从Preview版本到正式版本的连续更新,随后开源的Qwen3.8-27B在上线两天后登顶Hugging Face趋势榜,并强势冲入史上最受欢迎模型榜第三,下载量超过100万次。业内已经开始把它视作开源模型的新一代「斩杀线」。新模型发布,得先跟它比能力再比成本,比不过,发布当天就基本失去讨论价值。
下载之后,更关键的是开发者会怎么处理模型。Qwen3.8-27B的开源节点,正好处于全球开发者密集寻找开源模型的阶段。模型上线后,开发者会根据自己的需求进行量化和微调,也会将模型部署到不同的芯片和云平台上。应用公司则会评估模型在客服和编程等场景中的成本与效果,也会继续测试搜索与办公任务。模型被下载只是第一步,后续的适配和二次开发,才会影响它进入更多应用的速度。
Qwen由此不再只是一次产品发布。芯片厂商第一时间适配、云平台上架,开发者跟进量化和微调,企业客户则会根据实际任务选择合适的版本。模型进入了更长的产业链,阿里提供的也不再只是一个「可以下载的模型文件」,而是一个被真实使用的基座。
这种扩散已经有数据支撑。截至目前,阿里累计开源模型超过460个,Qwen系列模型全球下载总量超过30亿次,衍生模型数量超过30万个。衍生模型数量意味着开发者和机构已经在Qwen基础上进行持续修改,模型能力开始通过不同版本进入具体行业和应用。
这也是当下AI下半场的分水岭。当模型能力普遍逼近,谁能撬动全球产业链一起用,谁就拥有别人短期抢不走的护城河。SOTA是能力,能被全世界用起来才是护城河。一位长期观察开源生态的开发者对此的判断很直接:「榜单前三谁都可能坐一坐,但让三十万个衍生模型跑在自己底座上的公司,只会是少数几家。」
不止于此,阿里的模型矩阵正在把这种生态势能横向复制。Qwen-Image拿下国内图像模型第一,重点押注图像信息密度和文字生成准确度;Wan3.0公测后可以把文档和PPT直接转化为视频,让视频模型和真实办公场景发生连接;Qwen-Audio把语音识别、合成、实时交互三条线一起补齐,直接对准客服、会议、智能硬件;HappyShrimp把生成边界推进到旋律与人声。
这些方向单看是分散的,合起来却指向同一个判断:阿里不是在赌某一个模型,而是在赌「模型作为一种新型工业品」的整体生产能力。
以「智能前沿工厂」重估阿里
当模型可以像工业品一样被批量生产、被广泛消费,估值这件事,也就到了该换坐标系的时候。
过去,市场习惯用云厂商+互联网公司的组合来给阿里估值:一部分对标基础设施,一部分对标电商与消费。这份财报之后,这套框架开始显得不够用。一个更贴近现在阿里的说法,或许是「前沿智能工厂」。
8月20日发布的财报显示,阿里云外部商业化收入同比增长45%,创22个季度以来的新高。AI云及算力服务收入达到484.37亿元,经调整EBITA同比增长133%至56.28亿元,利润率达到12%。阿里巴巴CEO吴泳铭在当晚的分析师电话会上给出了一组更能说明"模型C位"的数字:本季度阿里AI相关产品年化收入(ARR)突破495亿元,在阿里云外部商业化收入中的占比升至35%,包括MaaS在内的模型与应用服务收入ARR已突破160亿元。他把这一增长定性为"算力、存储、MaaS、AI应用的全面增长"。换句话说,撑起45%云增速的,不是某一层业务,而是模型和应用一起在跑。
阿里在底层芯片上的投入,也在这一轮收入里同步兑现。目前,平头哥已经形成覆盖GPU和CPU,同时包括存储与网络芯片的自研体系,并围绕计算和存储环节,进一步延伸到网络优化。真武AI芯片通过阿里云服务,已经进入自动驾驶和互联网等20多个行业的650多家外部客户,训练、微调、推理全流程均已跑通。
据吴泳铭在电话会上披露,基于新一代平头哥芯片真武M890的超节点实例,近日已上线阿里云规模化销售,下半年还将持续放量;与此同时,阿里云已把大型AIDC数据中心的交付工期压到100天,处于全球最领先水平——芯片和数据中心两条线,正在同步为模型工厂扩产能。
基础设施之上,应用端也在承接这些能力。阿里推出了面向个人和企业用户的千问办公。该产品同时支持桌面端Agent和云端Agent,并支持企业协同Agent,目标是进入企业的日常工作流程。消费端的千问App则在此前的更新中持续迭代。
从模型矩阵到开源生态,从芯片自研到数据中心交付,阿里正在把「模型工厂」的每一个环节都攥在自己手里。当别的公司还在为某一个榜单的SOTA欢呼时,阿里已经用一整套体系,把竞争拉到了下一个维度。
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