阿里巴巴（紀要）：AI 三年內沒有泡沫，閃購 UE 虧損已較高點減半

海豚投研

2025/11/26

以下為海豚君整理的$阿里巴巴(BABA.US)FY26Q2 的財報電話會紀要，財報解讀請移步《AI 塑魂、消費塑根，阿里終於站起來了？》一、財報核心信息回顧二、財報電話會詳細內容高管陳述核心信息1. 「AI + 雲」戰略進展a. 業績表現：在 AI 強勁需求帶動下，阿里雲外部商業化收入加速增長至 29%。AI 相關產品收入連續 9 個季度實現三位數按年增長。市場份額在多個細分領域（混合雲、金融雲...

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本地生活（高德）：- 10 月 1 日高德 DAU 峯值突破 3.6 億，創歷史新高。- 「高德秒街榜」 10 月日均 DAU 超 7000 萬，評論量按年增長 3 倍，正構建基於用户行為的線下服務信用體系，促進消費信任。3. 未來展望與戰略重點：繼續堅月供入 「AI+ 雲」 和 「大消費平台」 兩大核心業務。在 AI 領域面向 2B 和 2C 市場同時發力，激發核心業務間的協同效應，驅動集團邁向新高度。Q&A 問答Q：如何展望雲業務未來的增長前景？增長加速的趨勢是否會持續？在需求側，未來驅動阿里雲外部收入增長的關鍵動力是什麼？A：目前客户需求極為旺盛，我們的AI 服務器上架速度已無法滿足訂單增長，積壓訂單持續擴大，預示着未來增長潛力將持續加速。在需求側，AI 正快速滲透至企業的產品研發、製造及終端用户使用等全生命周期環節。無論是模型訓練、推理還是終端應用，都驅動了對雲端算力的強勁需求。基於這些實實在在的企業付費需求，我們對未來 AI 業務的增長前景充滿信心。Q：能否分享即時零售業務目前的進展，以及它與核心電商業務產生了哪些協同效應？A：這幾個月我們專注於在保持市場份額的前提下優化單位經濟效益（UE），並取得了顯著進展。具體而言，10 月以來閃購每單虧損較七八月份已降低一半，且訂單份額穩定，GMV 份額穩中有升，對相關實物電商品類拉動明顯。這主要得益於兩方面：一是訂單結構優化，非餐飲訂單佔比升至 75% 以上，客單價按月 8 月實現雙位數增長；二是規模效應顯現，配送時效優於去年同期，單均物流成本顯著降低且低於大規模投入前水平。此外，在虧損收斂的過程中，用户的留存與頻次表現也好於預期。我們堅定認為閃購業態與阿里生態具備巨大協同潛力。在完成第一階段規模擴張後，目前第二階段的 UE 優化符合預期，為業務長期可持續發展奠定了基礎，也堅定了我們長期投入的決心。下一階段，我們將持續深耕用户體驗，聚焦高價值用户經營與零售品類發展。作為淘天平台升級的核心戰略，我們的目標是在三年後為平台帶來萬億成交規模，進而帶動相關品類的整體市場份額提升。Q：考慮到這些協同效應，管理層對 12 月季度的核心電商 CMR（客户管理收入）和 EBITA 有何展望？A：關於 CMR 和 EBITA 的展望，閃購業務對用户活躍度和相關品類成交有明顯拉動作用，因此對 CMR 產生正向影響，下一步重點在於深化遠近場協同以體現價值。關於中國電商集團的 EBITA，閃購業務的投入在 9 月季度達到高點。隨着效率提升、UE 顯著改善及規模穩定，預計下個季度該部分投入將顯著收縮。當然，我們仍會根據市場競爭態勢，動態調整投入策略。電商 CMR 主要受支付手續費及全站推廣技術影響。由於去年 9 月開始收取支付手續費帶來的高基數效應，預計下季度 CMR 增速將放緩。我們強調以中長期市場份額為首要目標，將堅月供資消費者、商家增長及平台模式升級，在此過程中，CMR 和 EBITA 可能會出現短期波動。Q：隨着閃購業務進入效率優化階段，管理層如何規劃在消費者（補貼強度）、商家（激勵比例）以及平台財務表現這三方利益相關者之間的分配策略？假設不減少對消費者的補貼，僅通過當前的效率優化路徑，進一步擴大競爭優勢的空間還有多大？A：物流效率隨着規模提升已顯著優化，且未來仍有較大提升空間。在消費者端，隨着新客轉化為高粘性用户，我們將通過提升客單價和優化補貼方式來進一步改善效益。此外，淘寶閃購頻道日訪客已過億，巨大的流量基礎藴含着廣闊的商業化空間，這也是未來優化 UE 的關鍵機會。當然，面對激烈的市場環境，我們將根據競爭態勢動態調整策略。Q：能否分享未來三年的資本開支（CapEx）規劃？結合此前提及的投入規模，管理層如何展望未來的開支水平，以及 CapEx 投入預計將帶來多少增量收入？A：此前提及的 3800 億 CapEx 為三年規劃數字。目前服務器上架速度遠滯後於訂單增長，我們將克服供應鏈挑戰，以最快速度部署以滿足客户需求，實際投入規模可能會超過原定數字。關於 CapEx /帶來的增量收入的比例，鑑於 AI 行業尚處早期，且包含多種使用場景，如對外出租（訓練/推理）、內部百鍊推理及各業務（如高德、淘寶、夸克）的商業化轉化，導致收入和毛利結構複雜。當前階段難以準確估算投入產出比且該比例尚不穩定。長期來看，我們關注基數設施（即算力）能否高效服務於高質量的需求，並帶來高質量的收入（和利潤）。Q：作為處於關鍵投入期的全棧 AI 服務商，管理層如何考量資源分配？A：在資源分配優先級上，首要保障基礎模型訓練，因為只有模型能力持續迭代，才能解鎖更多高價值場景並增強客户付費意願。其次是 「百鍊」 平台的推理服務的優先級也較高，我們致力於構建全球化、高效率的資源池，通過削峯填谷實現服務器 24 小時滿載。對於外部需求，我們將優先支持使用阿里雲全方位服務（涵蓋存儲、大數據、CPU 等）的深度客户，而非僅單一租用 GPU 的客户。Q：如何看待將投入在 AI 上的投資回報率（ROIC），包括訓練和推理兩個角度？A：可以從兩方面看這個問題。首選從需求側看，各類模型的能力還有提升空間，Scaling Law 仍在持續，隨着模型（如視頻生成、全模態）能力提升，隨着應用場景與行業滲透率將雙重增長，至少未來三年內 AI 需求的確定性是極高的。從供給側看，受制於產業鏈（Fab、DRAM、存儲等）的擴產周期（至少約兩三年）的限制，供應端難有快速的提升，導致全球 AI 算力持續短缺。目前行業內不僅是新 GPU，上一代或者是三年五年之前的 GPU 都處於滿載狀態。因此我們認為未來三年內不存在 AI 泡沫。Q：除了即時零售（Quick Commerce）之外，阿里認為消費領域的哪些細分板塊具備潛力，並可能在未來增加投資以提升市場份額？A：我們在高德及本地生活等領域我們也有佈局。當前的戰略核心在於深化現有業務的整合與打通，通過釋放業務間的協同效應，進而推動我們在整個大消費領域市場份額的持續提升。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}