撰文| 郝 鑫

编辑| 吴先之

近期，阿里交出了一份冰火两重天的财报。

好消息是，阿里的投资运气不错，终于看到了回头钱。

截至2026年3月31日止季度，阿里的利息收入和投资净收益约338.23亿元，去年同期为亏损75.16亿元。而把时间线拉长到2026整个财年，阿里靠投资赚了875.12亿元，较去年同比增长了3015%。

问题也在这里，阿里的利润几乎全靠投资撑了起来。

一项有力的证据是，2026财年Q1，阿里的净利润同比增长96%，但在剔除掉投资等收益后，实际净利润只有0.86亿元，相较同期，利润几乎全部被抹掉。

这要归功于阿里的三个“吞金兽”，对即时零售的投入、构建AI to C的超级入口以及云基础设施开支的增加。

透过浮在表面的财务数字，阿里向市场展示了其AI商业化的落地样本。

B端上，以云平台为底座，以千问模型为核心，通过MaaS和AI原生软件，将智能能力规模化输送给企业客户。C端上，以千问App为主轴，正在打通阿里系内部生态，未来有可能成为B端和C端的转化枢纽。

正如吴泳铭所言，“阿里巴巴正处于一个关键节点，技术投资开始在商业上获得回报。”

被“富养”的千问

在2026财年第四季度财报中，有个数字格外刺眼，Non-GAAP净利润同比降幅100%。利润几乎归零的背后，一个被反复提及的名字浮出水面——千问App。

这份财报，第一次让外界得以定量窥见，阿里是如何“富养”这款C端AI产品，以及付出了怎样的代价。

财报中虽然没有单独披露千问App的利润表，但通过几个关键指标的异常变动，可以清晰勾勒出它的“吞金”规模。

阿里单季度销售费用从361.8亿元增至534.2亿元，增加172.4亿元，增幅47.6%。增量由两部分组成，即时零售（淘宝闪购）的补贴与推广，以及千问App的买量获客。

财报中，阿里提到，该季度自由现金流由正转负，从流入37亿到流出173亿。主要归因于，即时零售的投入、千问App的用户获取以及云基础设施支出增加，这也从侧面佐证了阿里为支持千问和AI战略而付出的现金代价。

除去获取用户买量的费用，千问App的支出应当还有包括产品研发、算力调取等费用。因此，阿里在千问App单季度上的总投入应该远远超过了30亿“请客”的钱。

国内头部大模型创业公司，单轮融资通常在10-30亿元，一整年的总融资额合计约50-80亿元。阿里一个季度在千问App上的投入，已经相当于创业公司一年的融资总量。这也解释的一个问题，大厂拥有绝对的优势，AI创业公司根本毫无还手之力。字节豆包、阿里千问皆是用集团级的利润和现金流，来换取AI C端入口的领先。

富养不仅体现在钱上，更体现在集团级流量的无条件倾斜。千问App不是从零冷启动，而是被阿里生态的“流量航母”托举。

目前，千问App已深度嵌入淘宝、支付宝、地图和飞猪等生态系统，覆盖支付、出行、旅行等全生活场景的超级入口。这些App的月活用户合计超过数十亿，且彼此之间原本就有一定的交叉导流。千问App站在它们的交叉点上，相当于同时获得了多个流量水龙头。

千问App的亏损是必然的，不过阿里也在算这笔，关于生态杠杆的账。

阿里花的每一分钱都被生态的杠杆放大了数倍，流量杠杆降低了获客成本，研发杠杆摊平了技术投入，场景杠杆加速了数据飞轮。这恰恰是千问App在巨额亏损情况下，依然被视为阿里AI战略未来的原因。

转型中的阿里云

如果说千问App是阿里AI战略面向C端的“尖刀”，那么阿里云就是这场转型的真正腹地。

2026财年第四季度财报，第一次让外界清晰地看到，阿里云的转型已不再是“讲故事”，而是进入了财务数据可验证、商业模式可计算的加速期。

阿里云季度收入416.26亿元，同比增长38%。其中外部客户收入同比增长加速至40%。AI相关产品收入89.7亿元，连续11个季度保持三位数增长，占外部客户收入的30%。阿里管理层预测，一年左右，AI收入占比将突破50%，成为云业务收入增长的绝对主导。

阿里云的收入结构正在发生转变，30%是一个临界点，当一项新业务占整体收入超过三成且以远高于整体的速度增长时，它就不再是边缘创新，而是增长引擎切换的信号。

与此同时，MaaS带来了商业模式上的升级。包括百炼平台在内的模型和应用的ARR，在2026财年第四季度收入超过80亿元，2027财年第一季度有可能超过100亿元，到2027财年末将超过300亿元。

吴泳铭明确表示，未来1-2年阿里云毛利率将有“比较显著的提升”，并在一两个季度内就会看到变化。当前云智能集团经调整EBITA利润率约9%，随着MaaS占比提升，有望在两年内升至15-20%。

虽然从财报数据上，已经看到了AI云带来的商业化增长未来，但阿里云目前依然处于转型中。

阿里云在发展过程中形成了自身的优势。Infra层全栈自研，自研芯片60%算力对外服务，单位Token成本更低；自研模型千问，无需向第三方分成，MaaS收入绝大部分留存；传统云产品的折旧成本已被多年摊薄，新增Token边际成本极低。

企业大客户根基较深，大量政企、金融、制造业客户可顺滑从传统云服务迁移到MaaS服务；阿里的电商、物流、支付等场景天然产生Token消耗，可大规模试用模型，打磨出高性价比的推理方案后，再输出给外部客户。

不过，这也给阿里云的转型带来了“甜蜜”的负担。对阿里云来说，传统IaaS不是可以随意丢弃的旧船票，而是基本盘，为其提供了持续的现金流和客户基础，支撑着AI转型的前期投入。

但基本盘的核心逻辑是“卖资源”，而新引擎的核心逻辑是“卖智能”，这两种逻辑在转型期的组织内部产生了摩擦。一种惯性逻辑是，阿里云的一些做法仍是通过IaaS层的资源粘性来带动MaaS消耗，这让阿里云形成“卖资源+卖智能”的双重属性。

实际业务中可能会出现相互“打架”的情况，如果销售团队既要完成IaaS的营收和利润指标，又要推广MaaS服务。当两个目标发生冲突时，低价打包IaaS套餐可能挤占纯Token客户的预算，而全力推Token又可能让传统云产品续约率下滑，因此团队需要在二者之间做好平衡。

阿里云在转型中的变化，更明显地体现在对Token的态度上。相比于火山引擎的激进，阿里则更趋向于渐进式过渡。去年阿里云对外口径仍然聚焦IaaS层，但在内部已经开始以Token为指标来推进业务。到今年，阿里云不再单纯追求Token消耗量，而是把Token收入作为目标。

据相关媒体报道，阿里云今年4月初设定了一个短期Token收入增长目标：到5月15日前，日均Token收入较4月初要增长5倍。

阿里的AI商业化样本

在中国AI赛道，一个长期的疑问是：大模型到底能不能赚钱？创业公司靠融资输血，巨头们靠财报掩盖亏损，市场始终缺少一个可验证的商业化样本。

阿里的AI商业化，构建了一个从基础设施到模型平台再到应用生态的三层递进结构，并通过组织层面的战略整合，完成中层与顶层协同。

底层Infra，是阿里规模化量产的平头哥“天海”自研芯片，千问全模态和全尺寸的家族模型和阿里云十年来打造的基建，这一层解决了AI商业化的成本与供应根基。

中层MaaS层，主要由百炼平台、模型API 和AI原生软件构成。这一层将模型能力打包成标准化的Token服务，实现了智能的商品化。企业通过百炼平台调用API，按Token付费，边际成本低、定价灵活、客户粘性强，是当前AI收入的核心来源。

顶层应用层，千问App直接触达用户，通过淘宝、支付宝、高德等生态场景沉淀用户交互，并以千问App为触点打通阿里B端与C端，既产生流量，也产生价值。

在MaaS层与应用层中间，阿里成立了ATH事业群，整合了模型研发、MaaS业务线、C端应用、B端应用以及AI创新事业部。三层架构决定了阿里做什么，而ATH则像大脑，指挥各部门怎么做。

ATH的成立，打破了模型团队与应用团队之间的“部门墙”，将模型能力的提供方和消费方置于同一组织下，由CEO直管。它并非新增一个独立层次，而是对MaaS层与应用层的一体化封装，从在组织上确保这三层之间的反馈链路最短、迭代速度最快。

市场是检验商业模式的唯一标准。阿里云将Token收入作为核心经营指标，本质上是用真实的客户消耗来验证AI的价值。这背后印证了商业化模式，即企业愿意为多少Token付费，模型就创造了多少价值。

Token是当下的答案，盈利则是未来的考题。阿里仍需在每个季度的财报中，反复证明一件事：短期的利润牺牲，能够在以后市场竞争中换来长期不可替代的智能壁垒。

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