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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。

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