短期业绩波动与盈利能力下调，并未动摇阿里在核心领域加注的决心。

11月25日，阿里巴巴集团发布2026财年第二季度财报显示，报告期内，阿里巴巴经营利润同比下滑85%至 53.65亿元，经调整EBITA（非公认会计准则）同比下降78%至90.73亿元。

财报中显示，这一业绩波动主要源于公司在即时零售赛道拓展、用户体验升级及前沿科技研发三大领域的持续重金投入。

阿里巴巴集团CEO吴泳铭在业绩会上表示，从当前市场反馈来看，客户对于阿里云AI服务器的需求表现旺盛，现阶段阿里云AI服务器的上架节奏，已显著滞后于客户订单的增长速度。

“目前，我们手中的积压订单规模仍在持续扩大，从数据需求上来说，未来市场的增长潜力还在持续加速过程当中。”吴泳铭指出，从大方向上来说，此前提出的未来3800亿元投入，可能是偏小的。

3800亿，可能不够

即时零售与AI基础设施的布局投入，已消耗了阿里巴巴大量资金，这导致其经营性现金流净额大幅下降。

财报显示，本季度，阿里巴巴里经营活动产生的现金流量净额为100.99亿元，相较2024 年同期的人民币314.38亿元下降68%。

另一个值得注意的数字是，同期，其自由现金流为净流出218.4亿元，2024年同期为净流入137.35亿元，原因仍然是对即时零售的投入以及云基础设施支出增加。

财报中显示，本季度，阿里巴巴的资本开支为315亿元；过去四个季度，在AI+云基础设施的资本开支约1200亿元。

阿里未经审计简明合并现金流量表截图

这一系列大额投入背后，是阿里对AI产业前景的坚定看涨。

财报中显示，本季度，阿里云增速再创新高，营收同比增长34%至398.24亿元，AI相关产品收入连续九个季度实现三位数同比增幅。

此前，阿里曾宣布将在未来3年向AI及相关云计算领域投入3800亿元。而当前公司透露或将进一步加码该领域的资金投入。

吴泳铭坦言：“从大方向上来说，我们此前提出的3800亿元投入数字，可能是偏小的。”

他指出，尽管阿里已针对供应链保障、机房建设进度及服务器上架节奏等环节，以最快速度推进落地以响应客户需求，但倘若上述措施仍无法有效满足市场需求，公司不排除进一步提升投入的可能性。

内部赛马，角逐C端“超级入口”

近期，阿里又将AI发展重心放到了C端市场。

11月14日，阿里推出对标ChatGPT的个人AI助手“千问”；四天后，蚂蚁集团紧随其后，上线全模态通用AI助手“灵光”。

前者为阿里集团直接开发，依托Qwen系列大模型的技术能力；后者背后支撑的是蚂蚁集团自研百灵大模型。

在千问之前，阿里还有被寄予厚望的C端AI超级入口夸克。

千问团队对《晚点LatePost》表示，阿里当时的确希望通过夸克来尝试AI时代的入口。夸克有原来的用户、产品基础，而且是一款年轻人都在用的产品。随着AI能力的提升，其觉得对话式AI助手是更好的形式，接下来阿里会重点发展千问，并把它放进夸克。

11月26日，阿里千问宣布与夸克AI浏览器融合，成为具备全局能力的桌面级智能助理。

从阿里和蚂蚁给出的定义来看，三者并不冲突。千问是“通用智能助手”，夸克聚焦“AI搜索+AI浏览器”，灵光则是“全模态的生产力工具”。

简单来说，阿里希望呈现的效果是，千问，负责前期以对话形式理解用户需求，给出初步的解决方案框架；夸克，承接后续的精准信息检索；灵光，则把需求转化为可交互工具、可视化内容等。

从实际表现结果来看，目前，千问、夸克甚至灵光的功能不免“撞车”。

《凤凰WEEKLY财经》以“规划崇礼滑雪三天两夜旅游”测试三款APP后发现，其在内容呈现与功能特色上各有差异。

夸克内容最为简单，不过下滑页面后可查看真实用户分享的攻略作为补充参考；

千问内容最为细致，可精确到小时单位时间规划；

灵光的可视化表现最为突出，不仅搭配了滑雪场景的图片，还生成了预算分布饼图等直观图表。

测试三款APP方案对比图

值得注意的是，三者推荐方案内容相似很高，这也反映出AI大模型在消费级场景应用中仍处于“同质化输出”阶段。

“现在很多大模型的底层逻辑是相通的，尤其是夸克和千问背后均为Qwen系列大模型，二者基于具体场景进行差异化落地，在此基础之上，双方的能力也愈发趋近。”互联网分析师丁道师告诉《凤凰WEEKLY财经》，这一方面是阿里内部赛马，一方面亦是差异化的赛马布局，即“不要把鸡蛋放在一个篮子里”，哪怕最终仅有一两款产品脱颖而出，能成为类似GPT、DeepSeek量级的产品，便称得上是成功。

阿里AI的下一步

在阿里的规划里，做出成熟的AI产品只是第一步，后续核心是要做好生态协同。

比如，千问的目标绝非在输入“规划崇礼滑雪三天两夜旅游”指令后只给出一份方案，而是能够实现滑雪场门票预订、查询附近饭店口碑评价、路线导航等全流程服务的对接。

千问团队在接受《晚点LatePost》采访时就表示，“目前千问与高德、淘宝、支付宝、闪购等都已经在做一些联合开发的工作，进展非常快，预计很快还会有大版本的更新。”

淘宝8月推出的“AI万能搜”就是测试产品之一。

《凤凰WEEKLY财经》实测发现，在“AI万能搜”中输入“父亲生日快到了，送什么礼物合适”，其会推荐智能手表、商务腰带、永生花礼盒等品类，同时给出多个品牌的产品链接，支持用户直接下单。用户还可以根据需求细化继续提问，让其推荐更合适的产品。

淘宝“AI万能搜”页面截图

“这就是基于实际场景的串联，虽然还有优化空间，但阿里已经拥有这样的能力。”丁道师认为，阿里技术落地到不同场景中可发挥不同作用，AI大模型未来的发展核心，在于结合具体场景实现落地应用，而非单纯追求模型技术的比拼与参数规模的竞赛。

阿里体系内虽坐拥丰富的AI智能体资源，但如何根据实际使用场景，把不同的智能体高效地配合起来，仍是当前面临的重要课题。

用户的多元化需求往往无法由单个或两个智能体承接，由于各智能体的能力、成熟度存在差异，要实现它们之间顺畅的联动，不仅是阿里需要应对的挑战，也是整个AI行业在场景化落地阶段共同面临的难题。