两家公司都开始为算力腾现金
阿里巴巴｜FY2027 Q1
2689.53 亿元 收入，同比增长 9%
104.44 亿元 净利润，同比下降 75%
676.78 亿元 资本开支，同比增长 75%
-446.70 亿元 自由现金流
利润下滑还受到商誉减值、准备金及投资收益变化影响，不能全部记在 AI 账上。
腾讯｜2026 Q2
2047.85 亿元 收入，同比增长 11%
684.15 亿元 非 IFRS 归母净利，同比增长 9%
527.84 亿元 资本开支，同比增长 176%
-138 亿元 自由现金流
腾讯披露，若剔除算力采购预付款，自由现金流为正 376 亿元。
两家的共同点已经很清楚：现金先去买算力，利润回报留到以后。差别也很清楚。阿里的 AI 收入已经能单独拉出来看；腾讯的 AI 主要藏在广告、游戏、云和办公产品的增长里。
阿里的做法：把 AI 做成一条可以单独算账的产业链
阿里这一季最亮的数字来自云。AI 云与算力服务收入 484.37 亿元，同比增长 45%；其中 AI 相关产品收入 123.76 亿元，连续第十二个季度保持三位数增长。
这条业务的经调整 EBITA 为 56.28 亿元，同比增长 133%。企业购买 GPU 算力、模型服务和云基础设施，已经形成收入，也开始释放经营杠杆。
应用端是另一幅图景。首次单独披露的 AI 实验室与应用分部，收入 33.38 亿元，经调整 EBITA 亏损 138.61 亿元。千问 App 的推理成本和 AI 能力建设，是亏损扩大的主要原因。
一边赚钱，一边亏损
云和算力已经可以卖给外部客户；模型和 C 端应用仍在买用户、付推理费。阿里把两块业务拆开披露，资本市场第一次能看见 AI 产业链两端各自的收入与成本。
财报口径也跟着组织变了。阿里云与平头哥整合为 AI 云与算力服务；模型实验室、千问 2C 和千问办公被放进 AI 实验室与应用。芯片、云、模型、应用，开始沿着一条纵向链条管理。
此前的内部调整把权力继续往上收。媒体报道显示，阿里先后组建 Alibaba Token Hub、集团技术委员会和 Token Foundry，吴泳铭直接牵引。这里最值得注意的并非部门名字，而是资源调度的位置：模型路线、算力投入和产品商业化，都离 CEO 办公室更近了。
阿里 AI 组织逻辑｜分析示意
CEO 与集团级技术决策
↓
芯片 → 算力集群 → 阿里云 → 外部客户
＋
模型实验室 → 千问办公 / 千问 App → 企业与消费者
纵向整合，分开算账，再由集团调配资源。
这种组织适合阿里当前的阶段。云已经找到付费客户，模型和应用还需要长期投入。把收入、亏损和算力放进清晰的责任单元，CEO 才能决定下一块 GPU 应该给云客户、模型训练，还是千问 App。
代价同样存在。决策越集中，跨层协同越容易；产品一多，中央指挥链也可能变慢。阿里接下来要证明的，是应用端能否在亏损扩大之前形成稳定付费。
腾讯的做法：底层模型收拢，产品继续分布
腾讯没有单列一项 AI 收入。它把 AI 放进原来的业务里。
营销服务收入 435.65 亿元，同比增长 22%。腾讯在财报里直接列出三个原因：AI 广告推荐模型优化、AIM+ 智能投放升级，以及微信生态闭环营销能力增强。AI 已经进入广告展示、投放和转化。
企业服务的增长也来自云。腾讯给出的解释包括 AI 服务需求提升、国际市场扩张和定价环境改善。马化腾在财报里用三个层次描述进展：智能、应用、基础设施。
腾讯给了一个很有用的对照数字
本季非 IFRS 经营利润为 756.36 亿元，同比增长 9%。剔除 Hy、元宝、CodeBuddy、WorkBuddy 和小微等新 AI 产品后，经营利润为 861 亿元，同比增长 19%。两者之间的差额，体现出出腾讯当前培育 AI 产品的成本。
腾讯的组织动作与这套经营方式一致。3 月，腾讯撤销 AI Lab，部分人员并入大语言模型团队。7 月，大语言模型部与多模态模型部再次合并，成立基础模型部，由首席 AI 科学家姚顺雨统一管理。
基础研发力量正在集中，应用权仍留在微信、广告、游戏、云和办公产品团队。底层少做重复建设，上层继续贴近场景。模型从真实业务得到反馈，业务也能决定 AI 功能怎样进入产品。
腾讯 AI 组织逻辑｜分析示意
集团 AI 战略与基础设施投入
↓
基础模型部 ＋ AI Infra ＋ AI PaaS
↓
微信 / 广告 / 游戏 / 云 / 办公产品
底层集中建设，上层分布经营，业务反馈再回到底座。
腾讯的优势是场景。广告和游戏持续产生利润，微信提供分发，云承接外部需求。这些业务可以共同承担模型、算力和新产品的投入。
它的难处也在场景。基础模型团队负责通用能力，产品团队负责用户和收入，算力账单却会横跨多个事业群。若反馈机制不够快，中央底座与前线产品仍可能各跑各的。
阿里：一条独立的 AI 产业链
芯片、云、模型和应用被放进更清晰的经营单元。收入和亏损都可见，CEO 可以沿纵向链条调配算力。重点是向外部客户出售算力、模型与服务，同时把千问接入阿里生态。
腾讯：一个共享的 AI 底座
基础模型与算力集中建设，产品仍由各业务团队经营。AI 的回报先出现在广告转化、游戏体验、云服务和办公工具里。原有业务提供利润，也提供数据与分发。
这两种组织没有标准答案。阿里的方案适合快速建立新产业链，腾讯的方案适合改造庞大的存量业务。它们都在处理三个具体问题：
第一，谁分算力？ GPU 已经像年度预算一样稀缺。
第二，谁定模型路线？ 研究指标、产品体验和推理成本很少天然一致。
第三，谁背完整结果？ 模型训练、产品获客和商业收入需要放进同一套责任体系。
AI 组织的权力，最后会落到四件事上：谁定模型，谁拿算力，谁付推理费，谁背损益。
05.
接下来怎么看
下一季，别只盯着模型榜单
阿里，要盯三组数：AI 云与算力的增速和利润率，AI 实验室与应用的亏损，AI 产品年化收入能否继续兑现。云端挣钱、应用端缩小亏损，这条纵向链才算跑顺。
腾讯，也有三组数：新 AI 产品对经营利润的拖累，营销服务和云收入的增速，自由现金流何时恢复。腾讯需要证明，大额算力采购能持续抬高原有业务的效率。
两家公司还会改组织图。模型能力在变，推理价格在变，产品入口也在变，需要动态持续调整。
但方向已经确定。AI 进入了 CEO 的资源表、事业群的责任书和财务部门的损益表。大厂的下一场竞争，既要训练模型，也要训练组织。
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