阿里距离谷歌，差了一个中国移动？

作者 | 丁卯

编辑 | 张帆

8月23日，阿里巴巴宣布启动自2019年香港上市以来的首次新股配售，拟募资总额约800亿港元(折合102亿美元)，配售价112.7港元，较收盘价折让8.4%，所得资金100%投入AI建设。

虽然明确加码AI，但市场对这笔巨额融资却“并不买账”，当日阿里ADR已提前跌了8.6%，次日更引发了港股的剧烈震荡，开盘后其股价一度急挫近10%，最终单日暴跌8.54%，并拖累恒生科技指数大跌近4%。

图：阿里股价表现 数据来源：Wind，36氪整理

投资者对于此次配售最大的争议点在于：账上趴着4745亿元现金，不缺钱的阿里为何宁可承受老股东权益被稀释的代价，也要启动巨额配股融资？

表面上看，矛盾来源于阿里账面流动性与动态AI基建失血之间的结构性错配。根据最新财报数据，截止到FY27Q1(对应自然年26Q2)，阿里账面的现金及其他流动投资金额为4745亿元，扣除债务后的净现金约2150亿元左右，账面流动性虽然充裕，但最新季度公司资本开支高达677亿元，已超过上一财年全年的半数，持续飙升的资本开支导致单季自由现金流骤降为净流出447亿元。

图：阿里自由现金流变动 数据来源：wind，36氪整理

而从更长的周期看，去年2月吴泳铭宣布未来三年将投入3800亿AI投资计划，截至6月底已投约1900亿，而市场预计2027财年公司资本开支额度在2000亿元左右，在持续的AI资本投入压力下，主业造血能力显然已经无法有效覆盖日均超5亿元的算力消耗。

这种背景下，如果动用现金储备必然会削弱公司抵御宏观波动的安全垫。而在即时零售和AI双线作战格局下，电商基本盘的盈利能力被外卖持续拖累。最新财报数据，26Q2阿里的利润为105亿元，盈利基数持续收缩。若参考近期谷歌7%左右的发债成本，倘若800亿融资采用债务手段，潜在年化利息约56亿元，简单折算至单季度，利息费用约占当期利润的12%。巨额利息负担无疑会进一步加剧公司盈利和现金流压力。

因此股权融资成为其获取额外资金、转嫁风险的现实途径，通过配售新股，阿里得以在不挤压自身现金安全垫、不影响债务评级的前提下，在资本市场锁定长期的战略资本，从而将技术迭代与基建设备折旧的风险部分转嫁给外部市场。

然而，这套防御策略也付出了高昂的代价。公告显示，此次发行的新股占阿里当前总股本的3.7%，发行完成后约占扩大后总股本的3.57%，这意味着现有老股东的每股收益与分红权将面临接近4个百分点的永久性稀释。

更关键的是，112.7港元的配售价较8月21日港股参考价折让了约3.6%，较美股近5日均价折让幅度约9.0%。虽然为了防止套利阿里设置了禁售承诺，高管也通过回购稳定市场信心，但大幅度折让依然在客观上给阿里的估值中枢设立了向下的“心理锚点“，一定程度上引发了二级市场的踩踏，致使其单日市值缩水超250亿美元，跌幅甚至超过本次融资规模的2倍。

带宽贵，芯片也贵

从更深层的原因看，阿里的配售之所以引发市场剧烈波动，本质上在于当下市场对AI行业的考察重心已经从资本开支竞赛转向了资本回报竞赛。而阿里等国内云巨头相对更低的盈利能力引发了投资者对其投入可持续性的担忧。

对比看，2026年第二季度，阿里云的经调整EBITA利润率为11.6%，同期亚马逊AWS的营业利润率39.4%，谷歌为30.1%，均远高于阿里云。

图：国内外云巨头利润对比 数据来源：wind，36氪整理

而造成盈利能力云泥之别背后一个重要的原因在于，中美云商在算力基建成本端的巨大结构差异，其中带宽成本是压制阿里盈利能力的关键变量。

在海外市场，云巨头可以通过资本开支自建光纤骨干线和跨洋海底光缆，以谷歌为例，其在全球拥有775万公里完全自主可控的骨干网，这种“算力+公共网络”双基建自持的商业模式，使得其在数据中心互联上几乎具备电信运营商级别的跨区域传输底座，而前置性的投入模式则让日常流量传输的网络边际成本持续摊薄。

图：海外云巨头自建网络情况 数据来源：浙商证券，36氪整理

反观国内，基础电信业务实行牌照准入，目前仅对电信运营商开放许可申请。其他云商提供云计算服务涉及到云端流量的公网传输、跨省调度、跨境互通，必须且只能依托四大运营商的公共电信基础设施实现。在“东数西算”战略下，阿里等云商将大量算力中心建在西部，而客户和应用主要集中在东部，跨区域的数据传输带来了巨量带宽消耗。由于无法自建光纤，云商长期面临高昂、刚性且无法通过规模效应抹平的带宽租用费用。根据阿里财报披露，其带宽成本明确计入营业成本，成为压制经营利润率的一个重要因素。

图：国内骨干网络归属 数据来源：浙商证券，36氪整理

虽然阿里没有单独披露带宽采购成本，但根据浙商证券研报的观点，如果以Cogent、Lumen等成熟骨干网运营商的经营利润率为参照，那么预计美国三大云厂商骨干网相关业务平均15%左右的利润率，是中美云厂利润率差异的主要来源之一。

除了刚性的带宽成本之外，服务器采购与折旧成本同样拉大了中美云商的盈利差距。

根据大摩的测算，在自建IaaS年收入规模相当的前提下，中国云商的服务器折旧成本高达121.56亿美元，相当于同期美国云商的2.6倍，直接将该业务的营业利润率压低至43.5%，远低于同期美国云商的67%。在此基础上，叠加上同样高昂的服务器资本开支规模，最终导致中国云商的ROIC仅为13.2%，相比美国同业有18个点的缺口。

图：大摩测算自建Iaas中美利润对比 数据来源：摩根士丹利，36氪整理

这种落差背后，本质上反映的是两国GPU采购溢价和利用率的显著差异。

一方面，在复杂的国际地缘政治环境下，中国厂商面临极高的“供应链合规与溢价成本”。尤其是在前期的训练阶段，为了采购全球顶尖的GPU芯片，国内云商需要付出高昂的溢价，直接拉高了同等算力下的资本开支水平。

另一方面，海外云商依托全球化跨时区、跨地区的弹性调度能力，能实现算力资源的动态匹配，提高了算力基建整体利用率，降低了单位投入成本。而国内云商的业务主要集中在本土市场，动态优化能力偏差，服务器的利用效率更低。根据国家信息中心数据，2018-2022年，我国在数据中心机架总规模年均增速超过30%，但资源利用效率偏低。2022年国内数据中心上架率仅为58%，低于全球平均水平(60%)和欧美发达国家平均水平(65%)。

付费难，涨价也难

除了成本端的结构性负压之外，收入端潜在差距，同样放大了中美云厂商的盈利鸿沟。

相比于海外企业，国内企业的上云意愿普遍偏低。根据Gartner数据，2024年全球IT支出市场规模达到5.04万亿美元，占GDP4.5%；而中国信通院数据则表明，2024年我国IT支出规模近2.7万亿元，占GDP2.0%，我国企业IT支出规模和意愿显著低于全球平均。

图：中美IT支出占GDP比例对比 数据来源：浙商证券，36氪整理

在付费意愿偏低的同时，模型路线的差距进一步削弱了阿里云等国内厂商的定价能力。以ChatGPT、Gemini为代表的海外大模型多采用闭源路线依托软硬件协同与封闭生态，天然具有强用户粘性、高数据围墙，客户迁移成本偏高。而以Qwen为代表的国产大模型多采用开源路线，虽然可以快速扩大模型生态、抢夺开发者资源、提升行业影响力，但无形中降低了用户跨模型部署的壁垒，削弱了云锁定效应，使得云商的定价权明显低于海外。

在市场整体付费意愿偏低、开源模型竞争激烈的大背景下，国内云商在算力和模型调用上的议价空间被持续压缩，导致庞大的开发者生态和模型影响力无法在短期转化为高溢价收益，从而从收入端压制利润空间。

增速猛，格局优，阿里云迎来翻盘？

尽管当前阿里与海外云巨头的盈利差距客观存在，但随着AI产业进入推理主导的新阶段，这种盈利差距迎来修复空间，换言之，阿里为代表的国内云巨头在未来具备更大的盈利提升弹性。

随着AI业务占比的不断提升，云厂商产业价值链由传统的“IaaS+PaaS”层延伸为了“芯片+IaaS+PaaS+MaaS+Agent”全产业链。

作为打通底层算力与上层智能应用的中枢，MaaS通过API调用和模型托管方式，将企业模型能力转化为按Token计费的高附加值服务。根据大摩的测算，阿里MaaS业务对应的ROIC为19.4%，高于同期IaaS业务的利润率，而且随着推理占比的提升，MaaS业务的经营利润率会显著升高，这代表MaaS具备更高的利润弹性。

产业结构迭代之下，阿里开源模型和全栈自研的竞争优势不断凸显。

一方面，相比于海外三强争霸的格局，阿里在国内的龙头地位稳固，根据omdia数据，2025年阿里云在AI市场份额占比由35.8%进一步提升至38.1%，马太效应显著。

图：2025年国内AI云市占率 数据来源：浙商证券，36氪整理

庞大的用户基数和优秀的模型能力，持续为百炼平台导入更多开发者和企业客户。一旦客户将工作负载持续运行在MaaS平台，阿里云就能在基础设施和平台层产生高粘性的经常性收入。最新财报也印证了这一点。本季度，阿里云整体和外部收入增速都达到了45%，环比显著加速。其中，AI相关收入增速达到150%，连续多个季度录得三位数的高速增长，同时高毛利业务占比的提升推动整体经营利润率也站到了双位数之上。

另一方面，全栈自研模式，相当于阿里同时拥有算力基础设施、模型能力和2B和2C生态潜在的应用场景。这种垂直一体化的模式不仅通过自研底层芯片以及跨层协同优化，压低了未来中长期算力建设的边际成本，而且也拓宽了算力内部和外部消化渠道，丰富了AI商业化变现路径，释放了收入增长韧性与利润改善空间，并提升了公司整体的抗风险能力。

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