阿里巴巴豪擲 1,020 億美元發展 AI，股價為何反而大跌？

阿里巴巴的 AI 集資獲得大量機構認購，股價卻在交易恢復後下挫，乍看之下似乎矛盾。實際上，兩者反映的是不同問題：投資人願意以折扣價取得阿里巴巴的 AI 敞口，不代表他們認為這筆投資短期內就能帶來理想回報。

阿里巴巴發行 7.1 億股新股，每股作價 112.70 港元，較前一交易日香港收市價折讓 8.4%，集資約 800 億港元（約 102 億美元）。這是香港上市公司歷來最大規模的主要後續發行之一。8 月 24 日早段交易中，股價一度下跌約 8% 至 10%。2425

股價下跌的三個直接原因

1. 折價發行形成新的價格錨點

大型新股以低於市價的水平發售，往往會把市場價格拉向配售價。既然參與配售的投資人能以每股 112.70 港元買入，市場自然較難在短期內維持遠高於這一水平的股價。阿里巴巴股價恢復交易後，曾接近甚至跌穿配售價。2425

這是交易結構帶來的即時壓力，並不等於市場否定阿里巴巴的 AI 方向。

2. 新股令現有股東面對稀釋

阿里巴巴不是單靠現有現金流支付 AI 計劃，而是透過發行新股籌資。新股增加了總股數，意味著未來盈利要由更多股份分享；如果新資本無法創造高於資本成本的回報，每股價值便可能被攤薄。

因此，集資規模格外重要。800 億港元並非一般性的融資安排，而是顯示管理層希望以足以改變集團財務輪廓的速度，加快 AI 投資。1824

3. 集資時機正值盈利承壓

就在配股前，阿里巴巴公布的季度業績已顯示 AI 投資成本急升。季度淨收入按年下跌約 75%，資本支出則增加 75%，達約 677 億元人民幣，即約 100 億美元。雲端收入雖然增長 45%，但擴充 AI 基礎設施已對盈利和現金流造成沉重壓力。127

投資人因此面對一個很實際的問題：如果目前的 AI 支出已經大幅壓低利潤，還需要投入多少資本，才會開始產生足夠回報？

這筆錢將投向哪些 AI 領域？

阿里巴巴表示，配售所得淨額的 100% 將用於發展「全棧式」AI 能力，涵蓋晶片、基礎設施、模型及相關產品。1824

這套策略大致可分為三個相互連接的層面。

算力與基礎設施

阿里巴巴計劃擴充資料中心及雲端容量，以支援 AI 模型訓練和推理服務；同時也透過旗下半導體業務平頭哥（T-Head）開發自研晶片。

行政總裁吳泳銘（Eddie Wu）曾表示，希望平頭哥晶片未來可在阿里巴巴資料中心取代商用晶片，但能否在大規模部署下達成，仍有待證明。2

市場亦曾報道，平頭哥可能尋求獨立上市，為晶片業務提供另一個資本來源及更清晰的估值。不過，目前尚未訂定上市時間表，相關方案仍在研究之中。41

模型

通義千問（Qwen）是阿里巴巴模型策略的核心。公司希望把模型開發與雲端服務、企業工具及消費者產品連結起來，而不是把大型模型視為單獨的研究項目。

Qwen 亦有機會接入重要的產品分發渠道。阿里巴巴已確認，在獲得中國監管批准後，Qwen 將支援 Apple Intelligence 在中國用戶的 iOS、iPadOS、macOS 及 visionOS 服務。35

應用程式與 AI 代理

AI 能否商業化，最終仍要看客戶是否願意付費。阿里巴巴正開發企業 AI 服務、助理及「代理式」應用，試圖把模型使用轉化為持續性的軟件及雲端收入。

為了加強協同，公司已把多項 AI 業務——包括 Qwen 相關研究及面向消費者的產品——整合至由吳泳銘領導的 Alibaba Token Hub 業務群組。2931

這項組織調整本身並不能證明 AI 已能獲利，但它清楚反映阿里巴巴的目標：把研究、模型、應用及企業分銷放在更接近商業化的位置。

為何阿里巴巴要押下如此巨額的注碼？

阿里巴巴正嘗試從以電商為主的企業，轉型為 AI 與雲端平台。最新業績正好說明管理層為何認為這個機會值得投入：雲端收入上升 45%，即使擴充算力的成本大幅增加。2

公司此前曾計劃在三年內投入最多 3,800 億元人民幣於 AI，之後已表示實際投資可能超出原定規模。管理層預期，按目前平均毛利率計算，AI 相關資本支出約可在三年內達到損益平衡。245

這個預測也為投資人提供了可量度的檢驗標準。未來幾年，市場會觀察：

• 外部雲端及 AI 收入能否加快增長；
• 新建資料中心的使用率是否足夠高；
• Qwen 及 AI 代理能否帶來實際付費需求；
• 平頭哥晶片的效能與採用率能否提升；以及
• 隨著投資擴大，利潤率和現金流能否逐步改善。

在這些訊號出現之前，這次集資主要代表對未來產能的承諾，而不是對未來回報的證明。

這次融資揭示了中國 AI 戰略的什麼特徵？

機會：規模、分銷與效率

中國企業不一定要用與美國大型雲端服務商相同的資金規模競爭。另一條路是發展成本較低的推理服務、效率更高的模型，以及在電商、物流、支付和企業軟件等場景快速部署。

阿里巴巴在這方面擁有不少初創企業欠缺的資產：成熟的雲端業務、龐大的企業及消費者分銷網絡、模型開發能力，以及在同一集團內連接晶片、基礎設施和應用程式的能力。

在取得先進外國晶片受到更多限制的情況下，中國企業也有更大誘因強調部署效率和國產硬件。史丹福大學《2026 AI Index》指出，美國的私人 AI 投資仍以很大幅度領先中國；但報告同時提醒，由於政府引導基金的支出未完全納入統計，中國的實際 AI 投資可能被低估。42

風險：資本密集，變現卻沒有保證

財務壓力是即時存在的。阿里巴巴季度盈利下跌約 75%，資本支出升至約 100 億美元，公司仍在擴大 AI 投資承諾。12

美國對先進 Nvidia 晶片的出口限制，亦增加了供應和技術的不確定性。自研晶片有助提升供應安全與戰略自主，但阿里巴巴仍須證明替代方案在效能、軟件支援、生產能力和總成本方面具備競爭力。

Qwen 和 AI 代理面對的也是同一個問題：強大的模型或高知名度合作，並不自動等於可盈利的生意。阿里巴巴必須把技術能力轉化為企業合約、雲端用量和軟件毛利，同時遵守監管要求。

投資人應該看什麼？

股價下跌更像是市場對融資取捨的理性反應，而不是單純拒絕阿里巴巴的 AI 戰略。投資人在 AI 支出已令季度盈利大幅下跌之後，還要面對折價發行及短期股權稀釋。2425

看好的一方認為，阿里巴巴可以利用雲端平台、Qwen 模型、國產晶片業務及既有分銷網絡，建立整合式的中國 AI 事業。看淡的一方則擔心，公司正投入一場長期且資本密集的競賽，硬件限制、低利潤率或執行失誤，最終可能令投資回報不足。

對股東而言，關鍵並不是配售訂單有多踴躍，而是阿里巴巴能否在約三年內實現 AI 投資損益平衡，並證明 AI 收入增長速度高於產生這些收入所需的資本。

在此之前，這筆 800 億港元配售最適合被理解為一場對未來 AI 經濟效益的大規模押注——而部分成本，將由今天的股東先行承擔。