阿里巴巴做出的选择已经相当明确:不以守住眼前利润为优先,而是以股权融资和高资本开支,换取AI与云计算的长期规模。
这套逻辑并不难理解——企业客户若使用阿里的模型,往往也需要购买算力、存储和其他云服务;但投资者同样有充分理由保持谨慎:硬件、数据中心和模型研发的成本先发生,收入与利润能否随后兑现,仍取决于需求、定价和产能利用率。
800亿港元配售:为“全栈AI”一次性补足弹药
阿里巴巴已完成800亿港元(102亿美元)配售,发行7.1亿股新股,每股配售价112.70港元,较此前收盘价折让8.4%。公司表示,全部净募集资金将投入“全栈AI”能力,涵盖芯片、基础设施,以及AI模型的开发和部署。
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相比继续举债,发行新股让阿里获得了加速扩建所需的资金,并避免新增债务负担;代价则是原有股东的持股比例被摊薄。市场的即时反应正反映了这层顾虑:在香港早盘交易中,阿里股价一度下跌约8%,投资者在权衡股权摊薄与AI投资回报的不确定性。
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此次配售本身并非乏人问津。路透社报道称,订单簿规模约达280亿美元。不过,认购热度只能说明市场对这笔融资有需求,并不能证明后续AI投资一定能带来理想回报。
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利润降75%,AI云却增长45%:投入期的两面性
截至2026年6月的季度业绩,清楚呈现了阿里巴巴这场押注的两面。公司净利润同比下滑75%至104亿元人民币,收入则增长9%;资本开支同比猛增75%至677亿元人民币,主要用于扩充AI基础设施和计算能力。
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另一边,AI云与计算服务收入同比增长45%至484亿元人民币。该业务调整后EBITA利润率达到12%,说明云业务即使处于加码投入周期,仍已显现一定的经营杠杆。
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这正是阿里眼下的核心平衡:
- 先付成本: 芯片、数据中心、算力和模型研发都需要大额前置投入。
- 再求回报: 模型用户可能进一步购买云端计算、存储及配套服务,带来更持续的收入。
- 仍有风险: 若客户需求、服务价格或产能利用率不及预期,折旧与持续资本开支可能会比市场预想更久地压制盈利。
换言之,阿里巴巴并不是在追求短期利润率的最大化,而是在争夺企业级AI工作负载所需的底层能力与产品入口。
Wan3.0:不只是模型发布,更是阿里云的变现入口
Wan3.0的意义,在于它并非单纯展示技术能力的产品,而是接入了阿里云百炼平台的商业化渠道。其API生成视频的起步价格为:480p每秒0.05美元、720p每秒0.10美元、1080p每秒0.20美元。
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按使用量计费,意味着每一次视频生成都可直接形成收入。更重要的是,模型产品若获得持续使用,也可能带动周边云资源需求,包括推理算力与存储服务。这正是阿里试图把芯片、基础设施、模型和面向开发者服务整合在一起的战略理由。
但低门槛定价有利于获客,不等于利润必然可观。Wan3.0最终的商业价值,取决于用户规模、留存率、推理成本,以及模型用户能否进一步转化为更广泛的阿里云客户。
市场为何仍然谨慎
市场对这轮融资的反应并不意外:新股配售立刻带来摊薄,且发行价存在折让;与此同时,公司刚披露单季利润大幅下滑。资本开支是当下可见的成本,而AI基础设施的回报需要时间验证。
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真正的问题并不是“AI是否重要”,而是阿里巴巴能否创造足够多的新增云与模型收入,来覆盖新增资本投入、持续折旧,以及现有股东每股权益被稀释的代价。
因此,比起一场新的AI产品发布,投资者更应关注几项硬指标:AI云与计算服务收入能否持续增长、分部盈利能力能否改善、产能利用率是否提升,以及集团整体盈利何时企稳。
高盛为何仍维持“买入”评级
高盛的乐观判断本质上是一个面向未来的盈利预期。该机构在6月维持对阿里巴巴的“买入”评级,认为其每股收益(EPS)下调周期接近见底,下半年盈利能力有望改善;阿里在AI和云计算方面的领先地位,是其判断的重要依据。
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这一看多逻辑需要几个条件同时成立:
- AI云的高增长要延续。 最新45%的增速令人鼓舞,但随着产能继续扩张,增长必须持续。
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- 云业务的规模效应要兑现。 12%的云业务EBITA利润率提供了初步佐证,但尚不足以消除集团层面的利润压力。
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- 新募集资金必须形成有效产能。 资金投向全栈AI,最终回报取决于客户是否愿意持续为相关基础设施和服务付费。
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- 核心业务要能承受投资周期。 若整体盈利恢复,市场对AI投入长期侵蚀利润的担忧将会减轻。
结论:战略合理,但现在进入“交卷期”
阿里巴巴正在用融资和产品商业化,换取AI扩张的速度。800亿港元配售为芯片、基础设施与模型提供了资金;AI云与计算服务45%的增长显示需求并非空谈;Wan3.0则通过阿里云的按量计费模式,提供了模型收入的直接路径。
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但高速增长本身还不足以验证战略成功。季度利润下滑75%、资本开支显著上升以及股东权益摊薄,意味着阿里必须证明:云与模型业务不仅能做大收入,也能沉淀为稳定、可持续的每股盈利。
如果这一转化顺利发生,高盛的“买入”逻辑便有基础;而市场当前的谨慎,则反映了另一种担忧——这笔AI账,可能比预期花得更多、回收得更慢。
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