阿里吴泳铭：AI泡沫三年内不太存在

蓝鲸新闻 11 月 26 日讯（记者 武静静）11 月 25 日，阿里发布 2026 财年第二季度财报。报告期内，外界对阿里的关注仍主要聚焦两个方面，一个是包括闪购业务在内，其在电商领域的大手笔投入，对利润数据的影响情况；另一个则是，作为云大厂，其对 AI 未来的预判以及战略部署情况。

财报数据显示，报告期内，阿里经营利润跌 85% 至 53.65 亿元，同比少赚近 300 亿；经调整净利润为 104 亿元，同比下降 72%。蓝鲸科技记者查阅财报发现，在成本和费用方面，今年第三季度，阿里巴巴销售和市场费用为 665 亿元（约 93.41 亿美元），较上年同期的 324.71 亿元增长 104.8%，主要归因于对阿里巴巴中国电商集团的用户体验投入。

AI 投入方面，报告期内，在资本开支科目上，过去 4 个季度，阿里 AI+ 云基础设施累计资本开支约 1200 亿元，单季资本开支 315.01 亿元，同比增 80.1%，核心投向 AI 算力基建。

针对上述关注事项，在当日晚间举行的电话会上，阿里集团 CEO 吴泳铭和阿里中国电商事业群 CEO 蒋凡等高管，也分享了阿里在 AI、云计算和电商业务上的最新进展。

吴泳铭表示，企业对 AI 应用的需求仍在快速增长，预计未来三年内 AI 资源仍将处于供不应求状态。吴泳铭同时指出，公司正积极扩充 AI 基础设施，" 此前提到的 3800 亿元 AI 投资是三年规划，但目前服务器上架速度仍远远跟不上客户订单增长。"他提到，如果现有节奏仍不足以支撑增长，可能会进一步加大投资。

对于当下讨论较多的 AI 泡沫问题，吴泳铭认为，未来三年 AI 需求仍具确定性，驱动因素主要包括基座模型、视频生成模型及全模态模型能力持续提升，以及 AI 任务在各行业的渗透率不断扩大，" 从今年下半年起，AI 服务器普遍缺货，供应链扩产需两到三年才能缓解，未来三年 AI 资源仍将供不应求，我认为，所谓 AI 泡沫三年内不太存在。"

在电商方面，阿里巴巴中国电商事业群 CEO 蒋凡介绍，淘宝闪购已完成第一阶段的快速规模扩张，并在第二阶段通过优化用户体验、提升订单结构及物流效率，实现每单亏损较前几个月下降一半。闪购的订单份额稳定增长，高单价订单和非茶饮类订单占比提升明显，同时推动食品健康、超市等品类的销售增长。蒋凡强调，闪购是淘宝平台升级的核心战略之一，未来将继续精耕用户体验和零售品类发展，力争在三年内为平台带来万亿成交，并提升整体市场份额。

同时，蒋凡表示，阿里在大消费领域的布局已覆盖盒马线下商超 O2O 模式，以及飞猪、高德本地生活等业务，未来将以业务整合和协同为重点，进一步扩大市场份额。

以下是电话会问答实录，经编辑修改：

提问：我的问题与云业务相关，我们应该如何看待未来的增长前景？我们是否应该继续预期增长会加速？

吴泳铭：我们现在看到，客户的需求还是非常旺盛，现在阿里云的 AI 服务器产品上架速度还是严重跟不上客户订单的增长速度。在手的积压订单数量还在持续增加。

从现有的数据需求来看，未来的增长潜力仍在持续加速。在需求端，我们看到企业应用的各个方面的需求都在快速增长。无论是在产品研发环节、制造过程，还是产品上线后客户的日常使用环节，AI 的需求都在不断渗透。

具体来说，无论是企业进行模型训练、推理，还是终端客户开始使用他们开发的 AI 产品，这些都离不开云端算力支持。因此，从企业实时付费的角度来看，需求仍然非常大，我们看到的是一个长期的潜力增长过程。

因此，对于 AI 未来的需求，我们是抱有非常大信心的。

提问：管理层能否分享截至目前在电商与核心电商协同效应方面的关键进展？考虑到这些协同效应，对下一季度的展望如何？

蒋凡：过去几个月，我们主要专注于在保持市场份额的前提下，优化我们的 UE（单位经济模型）。在这方面，我们取得了显著进展：一方面是订单结构优化，另一方面是规模效应带来的物流成本下降。自十月以来，闪购的每单亏损已经比 7、8 月份降低了一半。

在这样的基础上，淘宝闪购的订单份额稳定，市场份额稳中有升，同时对相关实物电商品类也带来明显拉动。具体来看，首先是订单结构的优化。过去两个月，平台高单价订单占比提升，最新数据显示，非茶饮类订单占比已超过 75%，环比 8 月份增长两位数。这不仅提升了笔单价，也带动了淘宝闪购整体市场份额的增长。

其次，订单份额扩大让闪购物流规模效应逐渐凸显：配送时效优于去年同期，单均物流成本显著降低，目前每单物流成本已低于闪购大规模投入前水平。以上两点共同作用，使我们实现了短期内每单亏损比 7、8 月份降低一半的目标，同时用户消费频次也好于预期。

在餐饮外卖之外，闪购在零售品类也发展迅速，特别是在食品健康、超市等品类。例如，盒马和猫超闪购订单环比 8 月增长 30%。这几个月我们也积极推动品牌商家加入闪购，并将在后续加速相关业务品类与闪购的协同与整合。

综合来看，我们坚定认为闪购业态与阿里生态存在巨大协同潜力。第一阶段已完成规模快速扩张，第二阶段的 UE 优化符合预期，为外卖业务长期可持续发展奠定基础，也增强了我们在即时零售和长期投入的决心。

下一阶段，我们会持续精耕细作用户体验，聚焦高价值用户经营和零售品类发展。闪购是淘宝平台升级的核心战略之一，我们的目标是在三年后为平台带来万亿成交，同时推动相关品类整体市场份额的增长。

吴泳铭：第二个问题是关于整个 CMR（电商客户管理收入）的波动。刚才蒋凡也提到，闪购无论是在提升用户活跃度，还是对相关品类成交的拉动上，都有明显作用，因此对 CMR 会产生正向影响。

下一步，我们最主要的工作是如何更好地进行远近场的协同。先讲闪购这块，由于整体投入的关系，这个季度（九月季度）会是一个高点。随着整体效率的提升，包括亏损的显著改善和规模的稳定，投入在下个季度预计会显著收缩。当然，对于这一点，我们也会根据整个市场的竞争状态动态调整投资。

电商的 CMR 最主要受到支付手续费和全站推技术的影响。去年我们是从九月开始收取支付手续费，因此下半季度增速预计会放缓。我们一直强调，最主要的目标是中长期的市场份额。在这个过程中，我们会坚定地投资消费者和商家增长，同时推动电商平台的业务模式升级。所以，CMR 肯定会有短期波动，但这是正常现象，我们的关注点仍是中长期的增长和市场份额的提升。

提问：刚才蒋凡总提到，第一阶段投资已结束，现在进入第二阶段，即效率优化阶段，我们希望通过效率提升实现成本节省。在这个节省上，价值链和订单分配如何安排？是否维持原有投入强度？假设我们不去减少用消费者补贴，还是通过现有的路径，进行结构优化、订单比例的提升，UE（单位经济模型）还有多少空间继续提升 ?

蒋凡：我来回答一下。刚才我的讲述中已经提到一部分。我们这段时间 UE 的提升，一方面来自笔单价的上涨，这意味着每单收入增加，收入和笔单价相关。另一方面，物流效率随着规模提升也有显著优化。

未来我们仍有很多空间。一方面是消费者增长，过去几个月我们以新客为主，随着这些新客转化为更高粘性的用户，我们会进一步提升笔单价，同时优化补贴方式。

另一方面是淘宝闪购频道，过去几个月增长迅速，现在已成为每天过亿用户访问的频道，这里面也有很大的商业化空间。我认为这也是未来 UE 改善的重要机会。

当然，整个市场仍然存在竞争，我们会根据市场竞争情况动态调整策略，寻找新的机会。

提问：我们对未来三年的资本开支，之前说过的 3800 亿该怎么去理解？

吴泳铭：我们之前说的 3800 亿其实是三年的规划数字。但从现在看，正如我刚才提到的，服务器上架速度仍远远跟不上客户订单的增长速度。

所以从现状来看，在供应链、机房和整体上架节奏方面，我们正按照最快速度满足客户需求。如果仍然不能完全满足，我们可能会进一步增加投资。但因为市场供应链节奏受到多方面影响，总体上我们会以积极态度投资 AI 基础设施，满足客户需求。从大方向看，之前的 3800 亿可能偏小了。

至于资本开支带来的增量收入比例，现在很难准确估算。整体 AI 行业仍处于早期阶段，基础设施的使用方式在不同领域有差异：既有直接供客户训练使用的服务器，也有租用服务器做推理的，还有我们自己使用服务器进行链路推理的。

此外，我们的内部应用，如高德、淘宝、千问、夸克等，也会将 AI 能力转化为会员服务或产品。因此，不同使用方式下的营收和毛利率水平会有所不同，目前比例并不稳定。

从长期来看，我们更关注的是基础设施产生的整体 token 质量，以及 token 的性价比。

提问：作为全栈的 AI 服务商，很明显我们目前处于一个重要的投资周期，这些投资已经涵盖了整个价值链的不同环节。考虑到目前供应链的持续波动，我们是如何考虑资源分配的？在目前的一个大环境下，如何评价整个行业围绕训练和推理相关 AI 投资的价值。

吴泳铭：作为全栈 AI 服务商，我们现在处于大型 AI 投资周期中，我们的产品和基础设施可以应用到不同领域。但在优先级上，我们有几个内部考量，我可以分享其中一些。

最关键的优先级是保证基座模型训练。AI 基础设施要获得更多客户，也就是获取更多高价值场景。只有模型能力持续迭代提升，才能解锁更多用户和场景，进而提升 token 的消耗量和质量，以及客户为这些 token 付费的意愿。这是优先级最高的领域。

其次是推理服务，特别是百炼平台的推理服务。百炼平台服务全球客户，我们的目标是让 AI 资源 24 小时高效使用，降低空闲和风险，让每台 AI 服务器都能满载产出更多 token。因此，百炼平台也是资源投入优先级较高的领域。

另外是内部各环节的 AI 推理服务以及外部客户的推理需求。对于外部客户，我们也会做优先级衡量：如果客户全方位使用阿里云服务，包括存储、大数据、CPU 等资源，优先级会更高；如果只是租用 GPU 做简单推理服务，优先级相对较低。

您的第二个问题也很好。我觉得我们可以从两个方面来看。

第一个是需求侧，这里有两个非常明显的推动力。一方面是技术和模型能力的提升。无论是基础模型，视频生成模型，还是未来更多的全模态模型，能力都在持续增强，scale-up 趋势明显业内还没有遇到瓶颈，从 Gemini 3 的进展就能看到很多突破。随着模型能力提升，AI 可以完成的任务越来越多，可适配的场景也越来越丰富。

另一方面是这些任务在各行业的渗透率提升。能力提升和场景渗透率双轮驱动下，我们认为在未来三年，AI 的需求仍然是非常确定性的，并将保持高增速。

在高需求推动下，供给端出现了明显的瓶颈。你们作为分析师也可能注意到，从今年下半年开始，存储、CPU 等各环节的 AI 服务器都存在缺货情况。这一波缺货完全是由 AI 需求带动的。未来供应链各环节扩产会有较长周期，我们判断大约需要两到三年才能缓解。

在这个两到三年的扩展周期里，需求增长远快于供应提升，所以 AI 资源在三年内仍将处于供不应求状态。实际上，我们也看到行业内，包括我们自己，以及美国的一些公司，不仅新一代 GPU 几乎满负荷运转，甚至三到五年前的老一代 GPU 也都在满负荷使用。

因此，我们认为在未来三年内，所谓的 AI 泡沫是不存在的。

提问：在最近几个季度电话会议中，管理层提到，阿里希望在中国大消费市场获得更大市场份额。我们也看到阿里在过去几个月在即时零售领域加大了投资，市场份额有所上升。请问，除了即时零售，在大消费领域，管理层认为还有哪些子行业有潜力，未来可能会加大投入？

蒋凡：阿里在过去多年的布局中，已经进入了很多细分品类。除了今年在即时零售的投入非常大之外，我们也在类似盒马线下商超的 O2O 模式，以及飞猪、高德本地生活等业务上都有布局。目前，我们更多关注的是整合现有业务，打通各个业务线，实现更好的协同效应，从而提升大消费领域的整体市场份额。