Alibaba резко наращивает ставку на ИИ — и платит за это прибылью

Квартальные результаты Alibaba показывают сознательный выбор: компания готова пожертвовать прибылью и денежным потоком в ближайшей перспективе, чтобы построить собственную платформу искусственного интеллекта. Спрос на AI-облако и вычислительные мощности уже заметен в выручке, но группа пока не смогла превратить этот спрос в сопоставимый рост общей прибыли.

Главные цифры квартала

За квартал, завершившийся 30 июня 2026 года, Alibaba получила выручку в размере 268,95 млрд юаней — на 9% больше, чем годом ранее. Чистая прибыль упала на 75%, до 10,44 млрд юаней, а скорректированный EBITA сократился на 30%, до 27,33 млрд юаней. 67

Основной промах пришёлся не на продажи, а на прибыльность. Скорректированная прибыль Alibaba в расчёте на американскую депозитарную акцию оказалась ниже ожиданий аналитиков: на результаты надавили расходы, связанные с ИИ, и резкий рост капитальных вложений. 910

Ключевые показатели:

• Выручка группы: 268,95 млрд юаней, рост на 9% год к году. 211
• Чистая прибыль: 10,44 млрд юаней, снижение на 75%. 67
• Выручка от AI-облака и вычислительных сервисов: 48,44 млрд юаней, рост на 45%. 48
• Капитальные затраты: 67,68 млрд юаней, рост на 75%. 68
• Годовой регулярный доход от сервисов моделей и приложений: более 16 млрд юаней. 8

Сочетание этих показателей принципиально важно. Alibaba действительно видит спрос на AI-сервисы, но одновременно тратит огромные суммы на серверы, чипы, дата-центры и вычислительные мощности, необходимые для их предоставления. Поэтому AI-направление растёт быстрее, а консолидированная прибыль и генерация денежных средств в краткосрочном периоде ухудшаются. 36

AI-облако — самое убедительное коммерческое доказательство

Наиболее сильную динамику показал сегмент AI-облака и вычислительных сервисов. Его выручка увеличилась на 45%, до 48,44 млрд юаней, благодаря спросу на продукты на базе ИИ и модели, предоставляемые как сервис — Model-as-a-Service. 48

Годовой регулярный доход от сервисов моделей и приложений превысил 16 млрд юаней. Это важный сигнал: он указывает на повторяющийся спрос клиентов, а не на разовую продажу инфраструктуры. Но сам по себе такой показатель ещё не доказывает, что вся программа инвестиций Alibaba в ИИ уже приносит привлекательную отдачу. Компания по-прежнему несёт расходы на обучение моделей, их работу в режиме inference, закупку чипов и расширение мощностей. 8

Собственная отчётность Alibaba также указывает, что продукты на базе ИИ становятся всё более значимой частью внешней выручки облачного бизнеса. Согласно одному из обзоров телефонной конференции, доход от AI-продуктов составил 12,4 млрд юаней, или 35% внешней выручки Alibaba Cloud. При этом в разных источниках используются несколько отличающиеся определения сегментов и продуктов. 10 Общий вывод, однако, остаётся прежним: ИИ превращается в один из главных двигателей роста облачного направления, хотя к точному сопоставлению отдельных показателей нужно подходить осторожно.

Почему прибыль рухнула так сильно

Падение чистой прибыли на 75% не означает, что спрос на ИИ исчез. Согласно представленным данным, давление на результаты связано прежде всего с ускоренным созданием AI-инфраструктуры, а также с дополнительными расходами и отдельными начислениями. Только капитальные затраты выросли на 75%, до 67,68 млрд юаней. 68

Alibaba объяснила рост расходов увеличением вычислительных мощностей на базе CPU, особенностями графика закупок клиентов и подорожанием широкого спектра компонентов для чипов. Другие публикации также указывают на влияние регуляторных и связанных с обесценением начислений. 717

Именно здесь возникает главный финансовый конфликт стратегии:

1. Спрос уже есть. Доходы от AI-облака и сервисов моделей быстро растут.
2. Мощности нужно создать заранее. Alibaba активно тратится на серверы, чипы и инфраструктуру, чтобы этот спрос обслуживать.
3. Окупаемость должна прийти позже. Руководство ожидает, что инвестиции в AI-инфраструктуру выйдут на безубыточность примерно за три года при текущей средней валовой марже. 4

Это прогноз менеджмента, а не уже подтверждённый результат. Поэтому инвестиционная история Alibaba зависит от того, смогут ли рост выручки, загрузка мощностей и маржинальность улучшаться достаточно быстро, чтобы оправдать масштаб расходов.

Стратегия полного AI-стека: чипы, облако и модели

Alibaba стремится контролировать больше уровней AI-технологий, а не полностью полагаться на покупные чипы и инфраструктуру сторонних поставщиков. Общий план инвестиций в ИИ и облачные технологии на 2026—2029 годы составляет 380 млрд юаней. 4

Компания также намерена постепенно внедрять собственные чипы T-Head в дата-центрах и со временем заменять ими часть коммерчески закупаемых процессоров. По словам Alibaba, её разработки уже масштабно используются в крупных серверных системах для обучения моделей и выполнения запросов.

Если эти чипы обеспечат конкурентную производительность и надёжность, стратегия даст Alibaba больше контроля над поставками, снизит зависимость от внешних производителей и потенциально улучшит экономику облачного бизнеса. Но все эти преимущества пока условны. Их определят реальная производительность чипов, совместимость с программным обеспечением, возможности массового производства и спрос со стороны клиентов.

У стратегии есть и геополитическое измерение. В Китае доступ к наиболее передовым иностранным процессорам ограничен экспортным контролем, поэтому местные технологические компании активно развивают собственные решения. В мае 2026 года Alibaba представила новый AI-чип T-Head в рамках более широкого продвижения отечественных альтернатив.

Модели должны перестать быть только статьёй расходов

Alibaba продолжает инвестировать в передовые модели и искусственный общий интеллект — AGI, хотя пока недостаточно свидетельств того, что наиболее дорогие исследования приносят сопоставимую прибыль. Эти расходы имеют двойной характер: с одной стороны, компания пытается создавать новые продукты, с другой — защищается от стремительного развития моделей и падения цен на inference на китайском рынке.

В августе Alibaba представила крупнейшую и наиболее мощную AI-модель в своей истории. Запуск состоялся на фоне жёсткой конкуренции со стороны таких компаний, как DeepSeek. Согласно оценке исследовательской компании, которую цитировало агентство Reuters, цены DeepSeek были более чем в 100 раз ниже, чем у одной из моделей Anthropic.

Alibaba также ищет способы зарабатывать на моделях с открытым исходным кодом. Reuters сообщал, что компания планирует получать долю выручки от крупных пользователей будущей модели Qwen, если они будут коммерциализировать её. Этот подход показывает основную проблему открытых моделей: они расширяют распространение технологии, но разработчику всё равно необходимо найти устойчивый способ получать доход от использования продукта на downstream-уровне.

Ещё один возможный путь монетизации — робототехника. Alibaba разрабатывает модели, предназначенные не только для чат-ботов, но и для AI-агентов и машин, способных выполнять более сложные задачи. Такие решения потенциально открывают более дорогие корпоративные сценарии применения, однако текущие финансовые результаты ещё не доказывают, что этот потенциал будет реализован.

Перестройка организации — часть коммерческого плана

Alibaba объединяет AI-команды и продукты в отдельную структуру Alibaba Token Hub. Под одним управлением оказались разработка моделей, Model-as-a-Service, подразделение Qwen и связанные с ИИ направления.

Замысел заключается в том, чтобы теснее связать исследования, модели, инфраструктуру и продажи корпоративным клиентам. Теоретически это должно сократить путь от технологического прорыва до коммерческого продукта. Однако сама реорганизация не означает немедленного сокращения расходов: её ближайшая цель — сделать ответственность понятнее и ускорить вывод AI-разработок на рынок.

Быстрая торговля создаёт ещё один тест для маржи

ИИ — не единственное капиталоёмкое направление Alibaba. Выручка бизнеса быстрой торговли в Китае также выросла на 45%, до 53,3 млрд юаней. Руководство рассчитывает вывести этот бизнес на общую прибыльность к 2029 финансовому году. 3

Это означает, что Alibaba может ещё несколько лет одновременно финансировать две масштабные программы: строительство AI-инфраструктуры и расширение локальной торговли. Даже при быстром росте обеих вертикалей их совокупные инвестиционные потребности способны продолжать давить на маржу группы до достижения обозначенных руководством целей.

За чем следить инвесторам

Квартальный отчёт пока не даёт окончательного ответа, окажется ли AI-стратегия Alibaba успешной. Зато он формирует набор измеримых критериев для ближайших кварталов:

• Динамика AI-выручки: сохранится ли высокий рост облачных и модельных сервисов по мере расширения клиентской базы?
• Маржа ИИ: улучшится ли экономика inference и инфраструктуры благодаря более высокой загрузке?
• Капиталоёмкость: начнут ли капитальные затраты замедляться или спрос потребует нового инвестиционного цикла?
• Результаты T-Head: смогут ли собственные чипы надёжно работать в массовом масштабе и уменьшить зависимость Alibaba от коммерческих процессоров?
• Монетизация моделей: принесут ли Qwen и связанные сервисы устойчивую выручку на фоне конкуренции открытых моделей и снижения цен на inference?
• Дисциплина в быстрой торговле: сможет ли этот бизнес приблизиться к цели по прибыльности в 2029 финансовом году, не усиливая давление на маржу группы?

Самый точный вывод из отчёта — не то, что AI-стратегия Alibaba уже стала прибыльной, и не то, что падение прибыли делает её бессмысленной. Данные показывают компанию с реальным спросом на AI-сервисы и быстро растущим инфраструктурным бизнесом, которая сознательно переносит расходы на настоящее, откладывая финансовую отдачу на будущее. Следующий этап Alibaba будет оцениваться не только по темпам роста AI-выручки, но и по тому, превратятся ли эти инвестиции в устойчивую маржу.