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2026年5月14日，阿里巴巴发布了2026 财年第四季度（即2026年1季度）及全年财报，并召开了业绩电话会。
电话会上，CEO 吴泳铭和 CFO 徐宏重点解释了公司为何在短期利润和自由现金流承压的情况下，继续把资源投入 AI 基础设施、云智能和消费体验。
这份电话会的核心信号是：阿里巴巴正在主动牺牲短期利润率，把增长重心从传统电商转向 AI + 云。云智能集团外部收入加速、AI 相关收入持续三位数增长，同时即时零售和国际业务亏损收窄，说明这场转型已不只是叙事，而开始进入商业化验证阶段。
以下是他的观点总结：
整体收入为人民币 2434 亿元，约 358.4 亿美元，同比增长约 9% 至 11%；GAAP 净利润为人民币 235 亿元，同比大增 96%，但主要受股权投资公允价值变动等因素推动。 短期利润和现金流承压：调整后 EBITA 明显下降，自由现金流流出人民币 173 亿元，主要原因是公司加大了对 AI 基础设施、技术业务、快商务和用户体验的投入。 股东回报方面，董事会批准每股 ADS 派发 1.05 美元年度股息。 云智能集团成为核心增长引擎：外部收入同比增长 40%，AI 相关产品收入连续第 11 个季度实现三位数增长，目前约占外部收入的 30%。 模型服务平台百炼和 AI 应用服务商业化加速：管理层预计六月季度 ARR 突破人民币 100 亿元，到年底突破人民币 300 亿元；约一年后，AI 相关收入有望超过云业务收入的 50%。 技术护城河来自全栈 AI 能力和平头哥自研芯片。管理层称自研 GPU 芯片已实现规模化生产，超过 60% 的算力容量服务于外部客户，供应链自主性与推理、训练性价比将成为长期优势。 中国电商仍在复苏：淘天收入增长 6%，可比口径下 CMR 同比增长 8%；即时零售收入增长 57%，订单量约为去年同期的 2.7 倍，目标是在 2027 财年结束前实现 UE 转正。 国际数字商业集团 AIDC 收入增长 6%，亏损显著收窄，接近盈亏平衡；消费业务的核心任务是改善用户体验、商家效率和长期变现能力。 战略判断上，吴泳铭把当前 AI 投入比作建设“训练工厂”和“推理工厂”；未来 3 至 5 年 ROI 路径清晰，但公司会把市场份额和 token 消耗增长放在利润率之前。 CapEx 会继续保持高位。管理层认为未来算力基础设施需求可能达到 2022 年的 10 倍，实际投入甚至可能超过此前 3800 亿元人民币目标。 总结而言，阿里巴巴正在用短期利润和现金流换取 AI 基础设施主导权。后续需要同时观察云收入加速、MaaS ARR、推理需求、CMR 修复和即时零售 UE 改善。
以下是访谈全文。
阿里巴巴集团控股有限公司 (BABA) 2026 年第四季度财报电话会议记录
2026 年第四季度收益摘要：
每股收益 0.09 美元，未达预期 0.75 美元 | 营收 358.4 亿美元（同比增长 9.24%），未达预期 5.2565 亿美元
公司参会人员
Lydia Lu - 投资者关系主管吴泳铭 - 首席执行官，核心电商业务负责人兼董事Toby Xu - 首席财务官
电话会议参会人员
Ronald Keung - 高盛集团研究部Kenneth Fong - 瑞银投资银行研究部Thomas Chong - 杰富瑞集团研究部Jialong Shi - 野村证券有限公司研究部Ellie Jiang - 麦格理研究部Joyce Ju - 美银证券研究部Gary Yu - 摩根士丹利研究部
演示
接线员：各位女士们、先生们，大家好。感谢耐心等待。
欢迎参加阿里巴巴集团 2026 财年三月季度及全年业绩电话会议。
管理层发言结束后将进行问答环节。
现在我将电话转给阿里巴巴投资者关系主管 Lydia Lu。请开始。
Lydia Lu（投资者关系主管）：大家早上好。
感谢参加阿里巴巴集团 2026 财年三月季度及全年业绩电话会议。
与我一起参加会议的有董事长蔡崇信、首席执行官吴泳铭、首席财务官徐宏、阿里巴巴电商事业群首席执行官蒋凡。
提醒一下，本次电话会议正在网络直播。
会议回放将于今天晚些时候在我们的网站上提供。
在本次电话会议上，我们可能会做出前瞻性陈述并讨论某些非 GAAP 财务指标。
前瞻性陈述反映管理层的当前预期，存在风险和不确定性。
我们的 GAAP 业绩以及 GAAP 与非 GAAP 指标的调节表已包含在今天的财报新闻稿和投资者演示材料中。
除非另有说明，我们的评论将基于同比比较。
接下来，请吴泳铭发言。
吴泳铭（首席执行官，核心电商业务负责人兼董事）：欢迎参加阿里巴巴集团 2026 财年第四季度业绩电话会议。
过去一个季度，阿里巴巴在 AI + 云和消费两大战略优先领域的高强度投资正迅速转化为实际业务成果，集团营收同比增长 11%。
本季度，云智能集团外部收入增长加速至 40%，AI 相关产品收入连续第 11 个季度实现三位数增长。
中国电商客户管理收入按可比口径同比增长 8%，即时零售市场在保持市场份额的同时实现了单位经济显著改善。
我们正处于从对话式聊天机器人向自主 AI 智能体演进的关键转折点，这直接推动三大核心工作负载类别——训练、推理和智能体编排——的爆发式增长。
在这一背景下，阿里巴巴的 AI 已越过初始投资阶段，实现规模化商业化。
接下来，我将从四个方面详细介绍：AI商业化、云基础设施、AI应用生态以及我们的消费业务。
首先，AI和云计算商业化的拐点已经到来。
本季度，云智能集团的年化AI相关产品收入已突破人民币358亿元，继续保持三位数增长。
AI相关产品收入目前已占云智能集团外部收入的30%。
我们预计，大约一年后，AI相关产品收入将跨越50%的门槛，成为驱动云业务收入增长的主要引擎。
因此，云智能集团的外部收入增长预计将在未来几个季度继续加速，超越当前40%的增速。
鉴于长期AI需求的确定性和我们的全栈技术优势，我们预计这一增长轨迹将在中长期内保持强劲。
这体现了AI在推动阿里云整体业务全面升级中的作用，其增长引擎已从传统的计算和存储全面转向模型、AI计算和智能体服务。
我们也看到AI模型和应用服务收入呈现指数级增长，这是一个由基础模型服务和AI原生软件共同驱动的新收入引擎。
在过去的三个月里，我们模型服务平台的Token消耗量环比大幅增长。
企业客户正在加速从简单任务转向生产规模和复杂工作负载，从而推动对Model Studio平台上模型和应用服务的需求持续增长。
我们预计，包括Model Studio平台在内的模型和应用服务年化经常性收入（ARR）将在六月季度突破100亿人民币，到年底突破300亿人民币。
这一收入流的高利润率特征日益明显，使其成为健康、高质量的增长源泉。
第二，我们的AI基础设施支撑着全栈技术，并构成了持久的护城河。
平头哥自研的GPU芯片已实现规模化模型即服务（MaaS）生产，超过60%的算力容量已服务于互联网、金融服务和自动驾驶等垂直领域的外部客户。
作为中国唯一能够大规模交付自研AI芯片的AI云提供商，我们确保了计算供应链的自主可控。
同时，我们为客户提供了极具竞争力的AI推理和训练服务。
在算力稀缺的环境下，这种结构性优势有利于我们的收入增长和毛利率提升。
与此同时，我们的云产品正在加速向AI化升级。
智能体工作负载的激增，显著提升了对基于CPU存储和容器的传统云产品的需求。
我们正将这些产品升级为面向智能体时代优化的基础设施解决方案。
第三，在应用层，我们构建了从AI原生软件到完整智能体生态的闭环。
阿里巴巴通义千问（Token Hub， ATH）持续发布新产品，连接消费者和企业环境，在AI原生软件和编码智能体方面取得了突破性进展。
通义千问模型在推理、编码和智能体能力方面持续迭代。
在企业端，我们推出了一系列产品，涵盖智能工作场所工具、AI编码和业务运营管理，帮助企业释放更大的生产力。
在消费者端，通义千问APP于5月7日全面集成了淘宝和天猫的商业服务能力。
至此，通义千问APP已深度嵌入淘宝、支付宝、高德地图和飞猪等生态，成为中国首个无缝衔接日常生活、生产力和学习的全能型个人助手。
第四，在我们的消费业务以及集团层面，我们正在优先考虑长期价值。
除了 AI 之外，我们的消费战略继续稳步推进，客户管理收入（CMR）增长显著回升。
本季度，客户管理收入在可比口径下同比增长 8%，我们持续改善了用户体验和商家运营效率。
快商务业务在保持稳定市场规模的同时，单位经济效益（UE）实现了显著改善。
总而言之，我们在 AI + 云和消费领域的投资回报日益清晰。
AI + 云的收入增长正在加速，利润率也在改善。
模型和应用服务的年度经常性收入（ARR）继续快速增长，同时消费业务的运营效率不断提高。
面对 AI 所代表的历史性机遇，阿里巴巴正处于一个关键转折点，我们的技术投资开始获得商业回报。
我们将保持战略定力，利用全栈 AI 能力来支撑长期增长。
以上是我的发言。
接下来，我将把话筒交给 Toby，他将为大家介绍我们的财务业绩。
谢谢。
Toby Xu（首席财务官）：谢谢吴泳铭。
我们的战略重点仍然高度聚焦于 AI + 云和消费业务。
多重增长催化剂，包括技术进步和业务创新，正在汇聚形成强劲的顺风。
在 AI + 云方面，我们拥有覆盖模型、云基础设施和应用的全栈能力。
凭借在每一层的领先地位，AI + 云业务的强劲增长以及模型即服务（MaaS）平台清晰的变现路径，让我们有信心进行重大投资以扩大领先优势。
在消费方面，我们本季度在可比口径下实现了强劲的客户管理收入增长，并且快商务业务的单位经济效益和平均订单价值（AOV）环比继续改善。
现在让我们来看看本季度的财务业绩。
在合并基础上，总收入为人民币 2434 亿元。
剔除高鑫零售和银泰的收入，可比口径下的收入增长将达到 11%。
调整后 EBITA 下降了 84%，主要由于我们对技术业务、快商务和用户体验的战略性投资。
这部分被消费者管理服务在云业务中的持续增长以及各业务运营效率提升所支持的经营业绩改善所部分抵消。
我们的 GAAP 净利润为人民币 235 亿元，增长 96%。
这主要归因于股权投资公允价值变动的净收益同比增加，以及去年同期高鑫零售和银泰的处置损失。
但被调整后 EBITA 的下降部分抵消。
运营现金流流入 94 亿元人民币。
自由现金流为流出 173 亿元人民币。
我们正在将运营现金流再投资以增强在 AI 领域的竞争优势。
截至 2026 年 3 月 31 日，我们持有约 380 亿美元的净现金。
扣除五年以上到期的债务后，我们的净现金状况约为 590 亿美元。
这一资产负债表的优势让我们有信心为增长进行投资。
现在来看我们的消费业务。
中国电商集团收入为人民币1220亿元，增长6%。
客户管理收入增长1%。
为了帮助商家成长并提高在我们的平台上投放营销费用的意愿，我们在本季度对部分商家升级了业务发展计划。
该计划下对这些商家的平台补贴水平直接与其在我们平台上的营销支出挂钩。
出于会计考量，此前计入销售和营销费用的这些补贴现作为客户管理收入的抵减项入账。
因此，本季度客户管理收入同比增长1%。
若剔除该计划带来的收入抵减影响，在可比口径下，客户管理收入同比增长将达到8%。
我们的即时零售业务收入增长57%至人民币200亿元。
该业务进一步改善了单位经济效益，并实现平均订单价值环比增长，主要得益于订单结构的优化。
阿里巴巴中国电商集团调整后EBITA为人民币240亿元，下降40%。
这主要由于在即时零售、用户体验和技术方面的投入，同时客户管理服务带来了正向贡献。
剔除即时零售业务亏损，我们的阿里巴巴中国电商集团EBITA将同比保持稳定。
由于在商家留存和用户体验上的大量投资，EBITA会出现季度间波动。
阿里国际数字商业集团（AIDC）本季度收入增长6%。
受益于物流优化和运营效率提升，AIDC的调整后EBITA亏损同比大幅收窄，接近盈亏平衡。
AliExpress速卖通的Choice业务单位经济效益继续环比显著改善。
接下来看云智能集团的业务更新和业绩。
我们的云业务再次实现加速增长。
外部客户收入加速增长至40%。
AI相关产品继续引领这一势头。
我们实现了连续第11个季度的AI收入三位数增长。
其在外部云收入中的占比持续提升，目前达到30%。
本季度AI收入为人民币90亿元，年化收入运行率为人民币360亿元或53亿美元。
这清楚反映了我们AI业务的规模与加速态势。
调整后EBITA利润率保持相对稳定，为9.1%。
其他所有分部的收入下降21%至人民币655亿元。
这主要由于出售高鑫零售和银泰业务，以及菜鸟收入减少。
但盒马和高德收入增长部分抵消了这一影响。
其他所有分部调整后EBITA亏损人民币212亿元，主要由于对技术业务的投资增加。
这包括基础模型和面向消费者的通义千问应用。
随着本财年即将结束，我们依然致力于为股东提供持续的回报。
董事会已批准每股美国存托股年度股息1.05美元。
我们将继续果断地投资于AI和消费业务，这些领域我们看到了显著的长期增长潜力，并且我们的竞争优势正在不断积累。
我们相信这些投资将随着时间的推移带来增长和回报，最终为股东创造更大价值。
谢谢。
现在进入问答环节。
Lydia Lu（投资者关系主管）：大家好。
欢迎用中文或英文提问。
现场有第三方翻译提供交替传译。
如有任何歧义，以我们管理层以原始语言所作陈述为准。
接线员，请开始问答环节。
谢谢。
问答环节
接线员：您的第一个问题来自高盛的 Ronald Keung。
Ronald Keung（高盛集团研究部）：感谢您首次分享如此可观的人工智能 MaaS 及应用 ARR 规模与目标。
我想问一下，这其中有多少 ARR 是由我们自研的模型（如通义千问）驱动，又有多少来自第三方模型？
考虑到近期 token 价格上调，这对 MaaS 业务以及我们的云业务利润率会产生什么影响？
未知高管：感谢您的提问。
本季度是我们首次公布模型及应用服务收入的最新数据。
这部分收入主要包含两项：一方面，是来自百炼平台 MaaS 上 API 调用的收入；另一方面，也包括 AI 软件订阅的收入。
目前，大部分收入来自前者。
但这是一个开放平台，我们既提供自研模型，也提供包括开源和闭源在内的第三方模型。
不过就当前而言，绝大部分收入来自我们自研的模型，包括通义千问、天猫相关的模型，以及语音和视频生成模型。
您的第二个问题也非常重要。
在过去一个季度、近几个月里，市场发生了非常显著的变化——人工智能正从对话式聊天机器人转向提供智能体能力。
这些智能体越来越能够解决非常复杂的问题，意味着它们需要进行的推理比以往要多得多。
正因为这些智能体能帮助解决极其复杂的任务，客户对更高价格的接受度良好。
我们提高了每 token 的价格，但需求依然强劲且持续增长。
事实上，我们供应能力已经无法跟上所有的增长和需求，目前仍有大量客户在等待接入服务。
需要了解的是，MaaS 的毛利率天生就比 IaaS 更高。
在此之上，我还可以补充几个要点。
第一，推理技术的发展仍在持续推进。
每个季度，我们在推理优化方面都会看到新成果，单台服务器、单张卡的 token 处理能力持续带来增量的效果。
同时，随着模型能力持续增强，未来一两年模型价格还会继续上涨，我们认为这将是一个价格持续改善的过程。
所以从这个角度看，未来几个季度该业务的快速增长，将对我们的整体毛利率产生非常积极的影响。
接线员：下一题来自瑞银集团的 Kenneth Fong。
Kenneth Fong（瑞银投资银行研究部）：恭喜你们在人工智能领域取得了非常强劲的进展。
我有一个关于 AI 投资资本回报率的问题。
尽管 AI 投资推动了令人瞩目的 40% 云业务增长，但也给集团的自由现金流和 EBITA 带来了显著拖累。
那么，投资者应如何评估这些投资的回报？管理层在平衡激进的 AI 支出与盈利稳定性方面的框架是怎样的？
Toby Xu（首席财务官）：感谢 Kenneth 的提问。
我是 Toby，我先来回答第一个问题，因为我觉得这个问题很重要，也是大家所关心的。
问题在于自由现金流为负的原因以及我们如何进行管理。
答案是，自由现金流为负主要是由于过去一年我们在 AI 领域进行了非常大规模的投资。
我们之所以如此坚定地做出这些投资，正是因为看到了人工智能带来的历史性机遇。
所以，在过去一年里，我们非常坚定地进行了这些投资。
展望未来两年，我们打算同样坚定地继续这些投资。
同样是因为我们认为，未来几年是抓住这一机遇的关键窗口期。
此外，我们看待现金流的方式并没有发生重大变化。
首先，集团经营性现金流的主要来源是淘宝和天猫，这部分现金流非常稳定。
展望未来两年，即时零售业务的亏损将大幅收窄。
与此同时，AIDC 将从亏损走向盈利。
因此，我们认为未来两年的这些发展对我们的净现金流非常有利。
需要补充的另一个重要点是，我们在云基础设施上的持续投入将提高我们从 AI 和云产品中获得的收入。
同时，我们也将提升这些产品的毛利率。
因此，通过这些方式，我们预计云和 AI 业务可以实现更高的净现金流，而这部分现金流又可以反过来支持相关基础设施的发展。
另外一点是，我们拥有非常强劲的资产负债表。
截至 2026 年 3 月 31 日，我们持有约 380 亿美元的净现金。
如果剔除期限超过 5 年的债务，我们的净现金头寸约为 580 亿美元。
这种资产负债表的实力也给了我们进行再投资以推动增长的信心。
除此之外，我还要补充一点，我们在资本市场进行融资的能力也非常强，我们有能力根据发展需要从市场筹集资金。
我想先以此作为对您现金流问题的回应，我先说到这里，看看吴泳铭是否有补充。
吴泳铭（首席执行官，核心电商业务负责人兼董事）：谢谢。
您问到我们在 AI 方面的投资以及未来的投资回报率。
除了 Toby 已经提到的内容，我想就我们的发展方向补充几点。
我认为最好的类比是制造业。
换句话说，为了将来能够生产更多、销售更多并获得更多收入，我们眼下正在投入资金，好比建设两座工厂。
第一座我们可以称之为 AI 训练工厂。第二座，我们可以称之为推理工厂。
这两座工厂都需要我们的 AI 数据中心提供动力，而这需要现在投入现金流。
不过，展望未来，这些工厂、这些领域实现稳健投资回报的路径是非常清晰的。
在 2B 方面，通过将我们的 2B 产品变现，包括我们的云 IaaS 以及 MaaS，当然还有我们的 AI 原生应用。
我可以告诉大家，今天我们的服务上没有任何一张卡是闲置的。
因此，我们认为未来三到五年内这笔投资的投资回报率极其明确。
接线员：下一个问题来自杰富瑞的 Thomas Chong。
Thomas Chong（杰富瑞集团研究部）：我的问题是关于即时零售的。
在准备好的发言稿中，您提到了单位经济模型的改善。
我想更详细地了解一下背后的驱动因素，比如客单价、补贴率、履约比率等。
此外，我记得上次我们谈到了未来几年即时零售的前景。
关于未来三年竞争格局或单位经济模型，我们的看法是否有任何更新或变化？
未知高管：谢谢。
首先，得益于我们在即时零售领域的大力投入，过去一年我们在该领域实现了非常快速的增长，市场地位发生了根本性转变。
与去年同期相比——也就是大规模投资启动之前——我们的订单量和市场份额都显著提升。
整体订单量达到去年同期的 2.7 倍，其中非食品订单达到 3 倍。
从 4 月起，在维持订单量的同时，我们通过提高履约物流效率和优化订单结构，持续推动单位经济效益大幅改善。
因此，我们有信心在 2027 财年结束前实现单位经济效益转正。
在优化单位经济效益的同时，我们将继续创新，改善消费者和商家体验，从而保持我们在即时零售领域的长期竞争力。
我们相信，在达到新的规模与市场份额后，即时零售业务未来将实现整体盈利。
本季度，即时零售继续与我们传统电商业务产生协同效应。
具体体现在推动获客、提升用户活跃度、满足多元化消费需求、增加交易量、改善变现能力以及支持物流基础设施等方面。
在品类方面，即时零售持续拉动多品类的销售，尤其是食品、生鲜及医疗健康，并助力盒马和天猫超市加速增长。
因此，在我们的传统电商业务中，三月份季度 GMV 和 CMR 展现出强劲的增长动能，即时零售在其中发挥了关键作用。
接线员：下一个问题来自野村证券的 Jialong Shi。
Jialong Shi（野村证券有限公司研究部）：我接着您在开场发言中提到的 MaaS 追问一下。
首先，相比国内其他主流 AI 平台以及 AI 初创公司，阿里巴巴的核心优势有哪些？
在美国，我们看到 AI 智能体，尤其是编码领域，是 AI 增长最快的赛道。
您认为中国何时会在 AI 编码方面出现类似的增长？
另外，我们也注意到中国客户对 SaaS 的付费意愿低于美国客户。
这是否意味着中国 AI 编码产品未来的商业化潜力可能不如美国同行？
未知高管：谢谢。
我们将 MaaS 平台——百炼模型工作室——定义为开放的 AI 推理平台。
诚然，目前百炼的大部分收入来自我们自研的模型。
但与中国 AI 初创公司相比，我们的投资规模要大得多，且覆盖的模型类型也广泛得多。
而那些初创公司往往聚焦于某个极为细分的特定垂直领域，并凭借这种专注快速推进。
严格从 MaaS 业务角度来看，我认为这些 AI 初创公司更像是合作伙伴而非竞争对手。
在阿里巴巴，我们特别强调全面提升模型能力，覆盖所有领域和垂直行业，以服务广泛、多样的需求。
这包括我们的代码模型能力、图像模型（万象和 HappyHorse 等）、新的世界模型，当然还有语音模型。
我们的目标就是提供各种各样的模型来满足各种不同的需求。
我认为，这与那些初创公司的做法不同。
同时，它们也是我们的合作伙伴。
好的。
您问题的另一部分是关于中国何时会出现类似美国在 AI 编程领域所见证的那种增长。
我想说，根据我们在百炼平台上看到的趋势，以及与我们密切合作的一些中国 AI 初创公司的经验，我认为中国已经处于这个阶段。
从去年11月、12月到今年5月，我们观察到的大部分使用量增长都是由编程能力升级所驱动的。
这些模型并非为了取代软件工程师，而是能够在任何数字化生产力场景中，解决远远超出编码本身范畴的各类复杂任务。
我们看到，无论是美国还是中国，AI 编程能力都取得了显著提升。
而且这些能力能够支持的远不止编程本身。
只要工作场景中的任务能够实现数字化，它就能处理其中非常广泛的复杂任务。
因此，展望未来两到三年，我们认为这将是极为重要的增长驱动力。
关于您提到的另一点，我们也注意到中国用户为 SaaS 付费的意愿相对较低。
不过，我认为随着模型能力日益强大，能够真正解决非常复杂的任务和问题，并开始提供真正有价值的智能服务时，这种情况必然会改变。
我们可以预期，中国对这种服务的需求会跟美国一样。
从某种意义上讲，当 token 所提供的价值超过其成本时，对 token 的需求在某种程度上将是无限的。
因此，我们将 AI 需求的增长视为一项长期的确定性趋势。
我还可以跟您分享一些数据，体现我们从去年11月、12月到今年5月在百炼平台上看到的增长情况——增幅超过10倍。
我们的 ARR（年度经常性收入）已超过80亿元人民币。
而且我认为，本季度我们非常有信心实现超过100亿元人民币的 ARR。
接线员：下一个问题来自麦格理的 Ellie Jiang。
Ellie Jiang（麦格理研究部）：我还想继续讨论全球对比的话题。
从全球范围来看，海外同行似乎已经在企业智能体工作流中捕捉到了最直接的投资回报率，而面向消费者的应用和商业化则有些滞后。
那么展望未来，考虑到阿里巴巴正在基础设施模型、云和通义千问 App 等多个战线进行投入，我们该如何评估 2B 和 2C 业务之间的战略优先级和资源分配？
如果未来企业端继续获得更多市场牵引力，我们是否会考虑逐步将更多资源从通义千问 App 转向云和 MaaS？
未知高管：谢谢你的提问，这是个好问题。
但我认为，从根本上讲，从 AI 发展的角度来看，这完全关乎计算范式的转变，以及如何利用这项新技术帮助用户（无论他们是谁）完成任务、解决问题。
这一点在 2C 端和 2B 端同样适用。
当然，目前我们确实看到 2B 端的付费意愿更高，因为更容易展示出具有说服力投资回报率的商业案例。
因此，当下我们大部分基础设施资源都流向了 2B 端。
但归根结底，AI 这项发明最终是要成为人类的帮手和助手，帮助人类处理日常生活、学习和工作等方方面面的事务。
AI 在所有那些场景中所做的事情其实都是一样的，就是解决问题。
这一点对 2B 和 2C 来说都是如此。
因此，目前消费者端（2C）的付费意愿确实较低，但我们已在美国看到消费者为个人使用付费的商业模式。
我相信同样的情况也会在中国出现，特别是随着技术进步，AI能更好地帮助他们解决日常生活中的实际问题。
因此我们认为，这最终将在国际上成为统一的商业模式，而且中国大概在未来1到2年内也会达到这一阶段。
接线员：下一个问题来自美银证券的 Joyce Ju。
Joyce Ju（美银证券研究部）：我还有一个关于云业务未来增长的后续问题。
我想了解一下管理层对未来几个季度云业务经调整EBITA利润率的看法。
随着该业务加速增长，我们是否能预期看到与国际同行相似的利润率水平？
未知高管：感谢提问。
这是一个很好的问题，涉及云业务的长期利润率轨迹。
确实，随着云业务收入加速增长，我们预计利润率将逐步改善。
与国际同行相比，我们的利润率改善路径会受到一些结构性因素影响。
一方面，我们的 AI 相关产品，特别是 MaaS 和模型服务，天然具备更高的毛利率。
随着这部分收入占比提升，将对整体利润率产生正向拉动。
另一方面，我们仍在持续投资基础设施和技术，以抓住 AI 需求爆发窗口。
短期来看，这些投资可能会对利润率形成一定压力。
但从中长期角度看，随着规模效应和自研芯片采用率提升，我们相信整体利润率将向国际优质同行靠拢。
具体何时能达到，还需要看收入结构和投资节奏的匹配。
但我们对于长期盈利能力提升充满信心。
接线员：下一个问题来自摩根士丹利的 Gary Yu。
Gary Yu（摩根士丹利研究部）：我的问题关于资本支出和投资回报周期。
贵公司提到未来会继续加大 AI 投资，我们也看到自由现金流为负。
从投资节奏看，目前大概处于什么阶段？
预计何时能迎来投资回报的拐点，即 AI 相关投资开始产生正向现金流回报？
未知高管：这又是一个非常核心的问题。
我们目前处在 AI 基础设施大规模建设的前期阶段。
类比云计算早期，当时也需要巨额投入建设数据中心。
现在 AI 领域的投入规模更大，但回报逻辑类似。
从阶段上看，我们正处于“建设工厂”的高速投入期。
预计今年和明年仍将是资本支出的高峰。
但收入增长已经开始兑现，我们云业务外部收入增长 40%，MaaS ARR 快速攀升，这些都是先行指标。
从现金流角度看，完全回正可能需要两到三年。
但部分业务单元，比如高利润率的 MaaS 和模型服务，其自身现金流可能更快转正。
整体的投资回报拐点，我们预计会随着推理需求的大规模爆发而逐步清晰。
届时，前期投入的算力资产将成为产生持续现金流的“印钞机”。
我们会密切跟踪投资效率，确保投入产生合理的长期回报。
接线员：感谢各位的提问。今天的电话会议到此结束。
感谢大家的参与。
我认为，就AI技术在各行各业的深度渗透而言，我们仍处于这个漫长过程的早期阶段。但我们的目标很明确。
我们的目标是实现增长，推动增长，推动token消耗量的增长并获取更大的市场份额。我们力求维持高于市场平均水平的增速，以获取更大市场份额，并牢牢巩固我们的绝对市场领先地位。所以，这些是首要目标，利润率仍是次要的。
另一点需要指出的是，在未来3年甚至5年内，芯片、内存以及支撑所有这些需求增长所需的硬件，其生产能力都存在物理层面的制约。
阿里云的一个优势在于我们庞大的客户群规模，以及我们多年来持续投入资本支出所带来的规模效应。但在当前市场供不应求的环境下，我们已经看到，今年部署一台新服务器的成本是去年同期的两倍，成本涨幅已超过100%。因此，鉴于这种更高的重置成本效应，我们对于新客户乃至老客户都具备一定的定价权。所以我认为，长期来看，资产定价效应将对我们的未来收入产生积极影响。
其次，正如我们向大家报告的，模型即服务（MaaS）业务增长非常迅速。而且，正如我们所说，MaaS本质上代表着比基础设施即服务（IaaS）或传统IT运营高得多的毛利率。因此，随着推理需求持续呈指数级增长，我们预计这将对毛利率非常有利。同时，由于我们推理技术的优化，单卡产出能力和生产力将持续提升。
另一个因素是，随着我们持续扩大平头哥（T-Head）芯片的部署规模，平头哥芯片在云平台上提供了最高性价比的算力，这也将有助于提升毛利率。
综上所述，基于我阐述的若干客观原因，总体来看，在未来2到3年内，我们预计阿里云的毛利率将显著提高，并且我们有望在未来1到2个季度内开始看到这一趋势。
主持人
最后一个问题来自摩根士丹利的 Gary Yu。
Gary Yu摩根士丹利研究部
我的问题是关于资本支出（CapEx）的。需要达到何种水平的资本支出投入，才能同时满足模型即服务（MaaS）和长期云收入的需求？
另外，管理层提到了平头哥（T-Head）的机遇。目前平头哥芯片在阿里云上的部署渗透率如何？随着渗透率提升，我们应预期自研芯片能带来多大的利润率提升？
未知高管
谢谢。第一个问题相当重要。事实上，我们在上个季度财报电话会议的发言中，对接下来五年的收入做出了预测，那是一个宏大的目标。
但总体而言，如果你比较一下 2022 年 AI 模型爆发式增长前的状况，和我们预计 2033 年所需要的规模，我认为我们谈论的是十倍的增长。所以，我们需要的数据中心基础设施，将是 2022 年的十倍。
但获取算力的途径不止一种。一部分可以通过资本支出，另一部分也可以通过运营支出。事实上，我们现在正在通过运营支出获取相当一部分的算力。由于我们讨论过的原因，目前的情况比较复杂。
不过，考虑到这类投资规模，我们很可能会超出最初设定的 3800 亿元人民币资本支出数字。但同时，我们可以通过运营支出获取部分算力，并且由于我们拥有自研的平头哥芯片，我们也可以利用这些芯片向其他计算中心销售 AI 服务器，或与他人共建计算中心。
因此，我们有多种途径可以达成目标。但核心结论是，对算力基础设施的需求将达到 2022 年的十倍。
是的。就我们的平头哥自研芯片而言，它们可以部署在我们 AI 基础设施的很大一部分上，而且不仅仅是计算芯片，我们还有包括存储在内的全栈产品。
但目前，部署比例仍然较低，这是因为中国境内的产能受限，规模一直有限。当然，产能在不断增长。
但随着我们部署越来越多自研的平头哥芯片，新芯片必将对毛利率的扩张做出非常、非常显著的贡献。
确实，中国本土制造的半导体在能效和生产效率方面，目前落后于海外领先的芯片。然而，如果你看看当今全球领先的 AI 芯片厂商，他们的毛利率高达 60% 甚至 80%。因此，随着我们国内芯片产量的提升和能力的改善，与那些厂商获取的 60% 至 80% 毛利率相比，我们的芯片将有很大的空间提供极高的性价比。
Lydia Lu投资者关系负责人
谢谢。本次财报电话会议到此结束。感谢各位的时间和参与，期待很快与大家再次交流。
话务员
谢谢。您现在可以挂断电话了。
