2023年9月，吳泳銘擔任阿里巴巴集團首席執行官，之後吳泳銘對阿里巴巴的戰略、業務做了重大調整，尤其是對阿里雲、AI、大模型等業務的投入。

下面我摘錄了從2024財年Q2到2026財年Q2業績電話會議中，公司管理層對雲業務、AI、大模型等業務的介紹，主要是吳泳銘對這些業務的思考，通過這些問答，我們可以更深入的去了解這些業務。

2024財年Q2

雲智能集團收入276.5億，同比增長2%，經調整EBITA 14億，同比增長44%，利潤率是5.1%。

問題一：雲業務不再分拆上市

蔡崇信：我們最初宣佈對業務進行完全拆分的時候，主要的想法其實是希望通過這種所謂「金融工程」的方式來凸顯出業務的真正價值。

在AI驅動的高度網絡化、高度規模化的世界中，想要顯現雲業務的價值是離不開投資的。因此，我們選擇不再通過「拆分」的方式來向投資者顯示雲業務價值，而是通過增強投資來提升價值。未來，希望通過提升業務增長、優化收入、利潤來向投資者證明阿里雲業務的真正價值。

問題二：阿里雲業務未來可持續增長的模式是什麼？

吳泳銘：從長期來看，我們認為對於國內雲計算AI市場來說，雲計算的重要性會增加。因為在這種形勢下，我們的客戶其實更需要雲計算平台來提供更加高效、一次性的方案來簡化他們的開發和應用，以屏蔽底層更多、更復雜AI算力芯片。而阿里雲多年以來在雲平台上實施的「一雲多芯」策略重要性則會得到提升。阿里雲可以幫助客戶通過PAI平台、PaaS平台上的產品，以及通過MaaS（Model as a Service，「模型即服務」理念），通過我們底層雲計算IaaS等產品提供一套完整的方案，在異構算力上滿足客戶從訓練到推理的AI計算需求。

因此，我們認為從長期來看，阿里雲的AI解決方案能夠為客戶的未來提供更多價值。以上是集團總體針對當前雲計算業務未來的增長策略。

2024財年Q3

阿里巴巴雲智能集團收入281億，同比增長3%，經調整EBITA 23.64億，同比增長86%，利潤率是8.42%。

問題三：雲業務和淘天集團的協調

吳泳銘：我們現在在阿里雲與淘天的協同上確實看到一些非常大的潛力，尤其是在AI方面。阿里雲致力於開發「通義千問」大模型。在此基礎上，我們已經看到了非常多機遇與可能。在搜索和廣告等業務上，我們做了一些研究和測試，無論是對於搜索的成交轉化率以及廣告的匹配、變現效率，我們發現這其中還是有非常大的可提升空間。但這些都還在產品研究測試的早期階段。我們相信對AI的深入研究和投入會對淘天未來的搜索廣告產品帶來非常積極的幫助。但我們現在還處於產品研發的早期階段。

2024財年Q4

雲智能集團收入256億，同比增長3%，經調整EBITA 14.32億，同比增長45%，利潤率5.6%。

核心公共雲產品（包括彈性計算、數據庫、AI產品等）收入取得雙位數同比增長，AI相關收入，持續取得三位數增長，主要來自基礎模型公司、互聯網公司，以及如金融服務、汽車等不同業客戶。

問題四：對大模型和AI業務的思考

我們要投入這麼大的資源去研究AGI（通用人工智能），或者說開發大模型，我們其實有三個重要的目標。第一個目標就是，對AI大模型的研發方向、對AGI的探索。第二個目標對阿里巴巴來說其實有非常重要的現實意義，就是我們的「通義千問」大模型與阿里雲的商業模式是天然匹配的，也就是說我們將會把「通義千問」大模型與阿里雲的先進AI基礎設施進行軟硬件協同優化，來為中國的開發者或者中國的企業提供AI能力非常強、性價比非常高的AI大模型推理服務。我覺得在這個路徑上，可能從全球範圍來說，基本上也就是阿里巴巴在做，我們不僅將阿里雲作為主要業務，同時也把大模型作為主要業務。在這方面我們看到非常大的機會。第三個目標是，我們希望「通義千問」大模型的發展能夠為阿里巴巴其他業務的AI發展提供基礎模型支撐，讓阿里巴巴的其他業務，比如釘釘、夸克、淘寶擁有更好的AI底層開發平台，幫助它們的應用順利切換到AI的方向。

我們的「通義千問」開源模型應該是現在中文世界最頂尖的開源模型，也是在中文世界開發者使用最廣的開源模型。當開發者在他的開發過程中使用我們的開源模型時、當他把他的應用部署到線上時，他會非常自然地選用阿里雲的服務，因為阿里雲上「通義千問」開源模型提供的性價比最好、對他來說最熟悉。這是一個比較簡單的例子。大家可以看到我們的「通義千問」大模型與阿里雲生態以及阿里雲商業模式是可以相結合的。

2025財年Q1

雲智能集團收入265.5億，同比增長6%，經調整EBITA 23.37億，同比增長155%，利潤率8.8%。雲智能集團外部收入同比增長6%。公共雲業務收入實現雙位數增長。AI相關業務實現三位數增長。

問題五：開源模型

首先，在這一輪的生成式AI中，開源和閉源是不同公司選擇的方向。對於阿里雲來說，我們選擇開源是因為我們的業務模式主要是提供雲基礎設施。我們提供業界一流的開源模型，這對中國及全球的開發者都非常有幫助。大多數開發者希望對模型有更多控制權和調優空間。我們認為，開源模型在開發者廣泛使用方面具有優勢。對於阿里雲這樣的AI基礎設施提供商來說，這種模式特別匹配。更多開發者使用我們的開源模型時，他們在上線應用時自然會優先選擇阿里雲的AI產品。這與我們的商業策略是一致的。此外，我們已經看到許多公司和開發者在選擇時更傾向於開源模型，尤其是在中國，因為中國的環境需要更多應用和更強的可控性。雖然我現在不能提供具體的數據說明有多少開發者使用了我們的開源模型，但這一趨勢是明顯的。我們認為，在中國市場上，阿里雲是唯一一家同時提供開源模型和AI雲服務的廠商。這兩個商業策略是完全匹配的。

2025財年Q2

雲智能集團收入296億，同比增長7%；經調整EBITA 26.6億，同比增長88.65%，利潤率8.99%；雲智能集團外部收入同比增長7%；公共雲雙位數增長，AI相關業務三位數增長。

問題六：關於雲業務未來的利潤率

雲業務是一個技術和規模效應並重的領域。我們多年的投入已經形成了強大的規模效應，這使得我們的雲服務在保持增長的同時，也能看到利潤率的改善。

關於雲業務未來的利潤率，我們需要考慮AI這一長期變量。無論是AI軟件還是算力服務，我們都採取了長期的視角。因此，我們預計會在我們的AI模型API和平台推理服務上繼續實施降價策略，以吸引更多用戶並推動算力服務的使用。這意味着我們將在這些服務上提供更多的優惠，以促進用戶增長和市場擴張。

AI行業對AI的需求仍處於早期階段。因此，公司將繼續以擴大用戶基礎為主要目標來制定產品定價策略。我們預見，通過降低API服務的價格，將吸引更多新用戶使用我們的AI模型。這些用戶在使用模型時，很可能會將應用部署在我們的雲平台上，從而自然地使用我們的其他雲服務，如計算、存儲或數據庫產品。

因此，可以將AI模型API的降價看作是一種用戶增長和獲取的手段。由於我們提供全面的產品和服務，客戶很自然地會使用我們的多種雲產品。一旦他們開始使用我們的雲平台，就會傾向於使用多種雲服務。

2025財年Q3

雲智能集團收入317億，同比增長13%，經調整EBITA 31.38億，同比增長32.74%，利潤率是9.89%。

雲智能集團對外收入同比增長11%，公共雲業務增長雙位數，AI相關業務增長超過三位數。

問題七：阿里巴巴對AI為什麼會進行這麼大規模的投入？如何看待AI對行業的機會？等一系列問題。

吳泳銘：我們認為，阿里巴巴集團可能是在亞洲市場具備幾個關鍵要素的、最重要的AI領域玩家之一。我們有全球第四、亞洲第一的雲，規模最大、技術領先；同時我們也有先進的自研AI模型，以及「通義千問」繁榮的開源生態。我們集團在to C的應用生態上有最多的應用場景。

對於集團的AI戰略，我們可能要說得更遠一點。如果問我們如何看待這一次的AI機會，我們認為這可能是一次幾十年一遇的行業變革。

首先，對於阿里集團來說，我們在AI戰略裏的首要目標是必須追求AGI（通用人工智能），這是我們的第一個目標，我們要不斷追求突破模型智能能力的邊界。為什麼AGI的實現要成為我們的第一目標？因為AGI可能遠遠超過現在可見的任何一個應用場景。我們現在的所有應用場景，無論是生產力的創作，還是最耳熟能詳的AI搜索、Chatbot，這些只是在AI能力提升過程中產生的一些機會。因此，我們認為智能能力的提升是這一輪AI技術生產力變革的核心主軸。

第二，從實現AGI能夠創造的商業價值上來看，為什麼智能能力這麼重要？所謂的AGI標準定義是「能夠完成80%以上的人類能力」。從這個角度來看，全球GDP的50%支出實際上是就業者的勞動工資支出，包括腦力勞動和體力勞動。從這個角度來看，我們預判如果能實現AGI，那麼人工智能相關的產業大概率將會是全球最大的產業，有可能影響或者替代現在50%左右的GDP構成。

第三，從我們的角度來看，雲和AI的深度結合將成為最重要的AI基礎設施。此外，雲和AI的結合將在未來的雲計算網絡上成為輸出AI智能最大的雲計算網絡之一，這也是我們阿里雲的目標。所謂的「智能」指的就是模型背後輸出的token。我們判斷未來90%的token將會在雲計算網絡上生成，並在雲計算網絡上輸出。如此巨大的模型所計算的量只有在雲計算網絡上纔會具備最高的效率。只有通過我們遍佈全球的數據中心，才能以更快速的方式輸送給全球的應用開發者。

第四，從集團的戰略目標來看，我們會以更開放的心態在集團的各應用中深度應用AI。我們相信AI技術的應用能幫助我們升級現有業務、提升各業務的巨大價值。AI技術對集團的toB、toC業務都會帶來效率、用戶時長以及用戶價值的巨大提升。正因如此，我們會對AI進行如此巨大的投入，就像您問題中提到的，未來三年我們在基礎設施上的投入會超過過去十年的總和，這也是我們AI戰略的決心。

總體來說，我們認為未來三年可能是阿里集團歷史上雲業務建設週期最大、最集中的三年。我們相信，這三年的集中建設週期對我們硬件的每年攤銷等方面會產生一定的影響。但是從現在我們看到用戶需求以及對行業未來的預判上來看，我們相信，這些投入下去的整體基礎設施將很快被內外部的客戶需求消化。

問題八：大模型對雲業務的帶動

吳泳銘：我們也確實看到，現在各家公司之間大模型的差異化其實是在逐漸縮窄的，也就是說，大家之間的差異化越來越不明顯，開源模型和閉源模型之間的差異化也越來越不明顯。我們認為這樣的現狀反而非常利好於雲計算公司，因為無論是開源的模型還是閉源的模型，最終大部分的模型都要託管在雲計算網絡上。因此，對阿里集團而言，無論是未來模型能力的更大提升，還是各家模型能力的差異化不明顯，我們都有非常明確的商業模式，也就是我們的雲計算網絡。因此，對於所謂的智能商品化，我認為最利好的可能就是雲計算網絡。因為我們想象，如果人工智能是未來最大的商品，類似於現在的電的話，那麼雲計算網絡就相當於現在的電網。

問題九：阿里生態系統內，最具潛力的AI應用在哪些領域？

吳泳銘：具體來說，從阿里內部來看，我們看到幾個方面的明顯機會。首先是生活消費入口的AI技術改造，比如淘寶，目前我們內部有相當多的研發項目，後面也會逐漸推出。我們看到AI技術在加強與消費者互動、促進交易效率方面表現優異。同時，得益於AI技術在購物以及購物決策相關的消費領域應用，淘寶的用戶時長以及用戶的價值還是有非常大的提升空間，AI技術可能會為淘寶帶來除了購物之外的、更大的用戶價值。

其他方向還包括阿里集團內部定義的AI to C領域。這個領域主要指的是「夸克」、「通義千問」這兩個App。「夸克」現在支持AI搜索，目前夸克應該是中國AI搜索領域用戶量最高的應用。這些AI大模型的應用對於用戶的搜索、生產力創作、效率提高都有非常大的提升空間。

集團另一塊非常重要的to B資產是釘釘。在我們看來，未來在企業端會有非常多用AI重塑企業內協作、協同的場景和機會。釘釘是我們最重要的、面向to B領域的AI應用。

此外，目前我們也在集團內部積極推動高德，希望在生活領域用AI創造更多用戶價值、提升用戶市場。目前高德更像是一款導航工具，它是一款有1.7億以上DAU（日活躍用戶）的產品。在這款產品上，我相信我們有機會通過AI技術的應用讓高德成為生活服務的入口

2025財年Q4

雲智能集團收入301億，同比增長18%；經調整EBITA 24.2億，同比增長69%；利潤率是8%。

雲智能集團外部收入同比增長17%；AI相關收入同比超過三位數。

問題十：AI相關業務對雲業務的帶動

吳泳銘：就上季度而言，雲業務的營收增速提升到了18%，這其實最主要的還是受益於AI相關需求的帶動。從數字上來看，與AI相關的需求我們已經看到連續七個季度保持三位數的增長，大部分增長其實來源於很多新的企業在使用我們的AI服務。我們在前面已經提到，最早接受AI服務的企業，可能很多都是像阿里巴巴這樣的互聯網企業，或者比如互聯網金融、教育、智能汽車等等這些最早應用AI的行業。

當然，我們現在確實也看到AI應用在很多其他的工作場景、其他公司。這些公司之前在沒有使用AI技術的時候，他們在線下的IDC，甚至是公司內部機房就能解決的服務，但因為使用了AI技術，他們有了強大的動力（將這些服務）搬遷到雲上面來。啱啱我們也提到了一些例子，比如養殖業、製造業、義烏小商品城等等類似的企業，之前他們在線下有相當多的工作流，但因為他們要應用AI技術，所以現在他們正在將這些工作流與服務搬遷到雲上面來。而在搬遷到雲上面之後，他們可能會有一些簡單的應用，他們可能會調用API；但是如果要與企業內部的數據或者企業內部的流程相結合的話，很多情況下他們都會在開源模型之上做一些後訓練，從而滿足整個企業的需求。我們觀察到，通過「阿里雲百鍊平台」或者通過在阿里雲上租賃我們的GPU服務和IS層（基礎設施服務）的其他服務，其實這些需求都能夠得到很好的滿足。

根據我們現在所看到的行業趨勢，由於AI需要使用雲服務，越來越多公司之前那些基於傳統的CPU計算正在轉向AI計算。因此，就我們現在看到的情況而言，我們對未來幾個季度阿里雲的營收增速保持在上升通道還是抱有比較強的信心。

2026財年Q1

雲智能集團收入334億，同比增長25.8%；經調整EBITA29.54億，同比增長26.4%；利潤率是8.84%。

雲智能集團對外收入同比增長26%；AI相關業務收入同比增長超過三位數。

問題十一：雲業務的增速預期

吳泳銘：阿里雲的客戶在使用人工智能 （AI） 產品，或者在他們的企業內部開發AI產品的時候，我們看到一些非常明確的趨勢，就是需求端其實還是非常旺盛的。主要體現在兩個方面：一是由於現在AI模型的能力越來越強，我們看到非常多的企業在開發很多新的應用，或者創造很多新的使用場景。 第二，我們也看到很多傳統應用的功能，正在快速地為大模型所替代，大模型的能力取代了傳統CPU計算的一些功能，這方面的客戶需求也是比較旺盛的。

我們也一直看到訓練和推理方面需求的增長，最近幾個季度，除了推理需求的快速增長之外，我們還在訓練方面有一些新的行業觀察。除了一些基礎大模型公司持續迭代升級其模型之外，我們也看到了很多新的機會。比如車廠，教育類企業，以及多媒體應用類的公司，他們都有一些訓練需求，用自己的專有數據去訓練專有模型方面的需求。而這些需求對於我們的AI整體基礎設施使用量，產生了積極的推進作用。

另外一方面，我們也看到訓練方面的一些新機會，基於我們通義的開源模型，很多企業還有非常強的後訓練需求。比如說我們剛纔提到的教育公司，或者醫療行業相關的需求，以及很多做開發工具的平台公司。這些都是非常好的機會，他們的專屬模型會使用自己的數據和自己的場景，基於通義模型進行後訓練。在此基礎上，這些公司會天然地使用到阿里雲計算平台。我們也會在這個基礎上逐漸去開發一些針對阿里開源模型的、與後訓練相關的商業化服務，這也是我們開源模型新的商業化機會。結合推理需求的快速增長，我們預期未來幾個季度，阿里雲的總體增速還將處於持續向上的過程。

2026財年Q2

雲智能集團收入398億，同比增長34.46%；經調整EBITA36億，同比增長35.34%；利潤率是9.05%。

雲智能集團對外收入同比增長29%；AI相關業務增速超過三位數，同時AI相關收入佔雲外部收入超過20%。

問題十二：AI服務的資源分配情況

吳泳銘：我們作為全棧AI服務商，在這個大的AI投資週期中，我們的產品或基礎設施可以用於各個方面。但我們在優先級上確實有幾個內部的考量，我可以分享其中一些。

我認為我們最關鍵的優先級，第一是保障我們基座模型訓練的優先級。因為整體的AI基礎設施要獲得更多客戶，或獲得更多高價值場景，只有通過我們的模型能力持續迭代提升，纔有機會解鎖或獲得更多用戶，以及解鎖更多場景。

在解鎖了更多高價值場景之後，整個TOKEN的消耗量和TOKEN的質量，包括客戶願意為這些TOKEN付費的意願，實際上都會逐漸增強。所以這是我們優先級比較高的一個領域。

另一個優先級是關於推理的使用。我們認為對於百鍊平台上的推理服務，也是優先級比較高的。因為我們自己做的百鍊平台可以服務全球客戶，關鍵在於如何讓我們的AI資源能夠24小時高效率地使用，進行削峯填谷，讓一台AI服務器能夠更好地24小時滿載運行以產生更多TOKEN。我們認為做大百鍊資源池對我們來說也是一個優先級比較高的領域。

另外，無論是我們內部各方面的AI化推理服務，還是外部客戶的推理服務需求，都排在這之後。但在外部客戶的選擇中，我們實際上也有一個優先級的衡量。如果這個外部客戶對我們阿里雲的服務是全方位的，例如他既要用存儲，又要用大數據，又要用我們的CPU資源，那麼這些客戶的優先級可能會高一點。如果只是純粹租用GPU來滿足其簡單的推理服務，那麼這些客戶的需求優先級相對就會低一點。

問題十四：AI有沒有泡沫？

吳泳銘：我認為我們看待這個問題主要從兩個方面。第一個是從需求側，我們看到有兩個非常明顯的推動力。一個是整個基座模型，無論是我們看到的基礎模型，還是視頻生成模型，或者未來更多的像全模態模型，這方面的能力都在持續提升，整個的Scaling Law趨勢尚未停止，我們認為業內其實還沒有碰到天花板。從Gemini 3的進展我們也看到了很多突破。在這個領域，我們認為隨着模型能力的提升，整個行業說白了AI模型能做的事情會越來越多，可以適配的場景也會越來越多。在這些適配的場景或者說可以驅動的任務能力提升的過程中，還伴隨着這些任務在各個行業滲透率的提升。

在這兩個動能的推動下，我們看到在三年之內，AI的需求還是一個非常確定的事情。在如此高增速的需求推動下，我們看供給端，你們分析師可能也看到了，從今年下半年開始，全球無論是Fab廠商、DRAM廠商、存儲廠商，還是CPU等各個環節，整個AI服務器的各個環節都在缺貨。而這一波缺貨都是由AI需求帶動的。

未來這些供應鏈上各個方面的廠商去擴產的週期，我們知道他們有相當大的瓶頸。在這個擴產週期中，我們認為至少是一個兩三年的週期。在這兩三年內，我們看到需求的增長和供應端很難有快速的提升。所以我們認為在這三年內，整體AI資源還是處於供不應求的狀態。

我們實際也看到，行業內包括我們自己，以及我們看到美國的大型雲廠商，他們不僅是現在新的GPU基本上是跑滿的，甚至是上一代或者三、五年前的前幾代GPU都是跑滿的。所以我們認為，在未來三年內，所謂的AI泡沫應該是不太存在的。

備註：本文內容來自阿里巴巴季度業績電話會議。