20260525-东吴证券-_东吴计算机_AI专题研究_阿里_从千问开源生态到超级AI云_或将重构商业基础设施_22页_3mb

阿里AI战略与生态布局总结

核心内容

阿里巴巴将人工智能确立为未来十年最核心的增长引擎，完成从“技术赋能”到“战略核心”的战略定位跃迁。AI将深度重构其商业生态，形成“AI重构自有商业生态、AI云成为商业化主轴、全栈自主可控技术构建护城河”的三大核心锚点。阿里最终目标是打造由AI驱动、依托全球领先云基础设施的下一代商业操作系统。

主要观点

• 战略定位升级：阿里巴巴将AI视为战略核心，而非单纯技术赋能，推动AI技术在电商、本地生活、出行、支付、企业协作和云服务等高频商业场景落地。
• 双支点战略：阿里构建“千问开源生态”与“超级AI云”双支点，前者致力于成为“AI时代的Android”，后者则作为下一代AI超级计算机。
• 全栈式AI生态：阿里构建了从底层算力、基座模型、开发平台到全场景应用的完整AI生态体系，具备端到端交付能力。
• AI商业化双线推进：ToB是核心商业化基本盘，ToC是增量市场，阿里通过千问App和悟空平台实现AI能力在消费端和企业端的深度融合。

关键信息

1. AI战略演进路径

阿里AI战略分为三个阶段：

• 智能涌现期：通过大模型迭代实现通用智能能力突破，如千问大模型完成多模态、代码、数学等能力验证。
• 自主行动期：AI Agent开始在20余个核心行业落地，如电商、金融、物流等，实现规模化商业落地。
• 自我迭代期：AI将连接物理世界，实现自主学习与迭代，构建超级人工智能（ASI），成为企业商业流程的参与者与执行者。

2. AI基础设施投入

• 资本开支：2026-2028年计划投入至少3800亿元用于云计算和AI基础设施建设，是2015-2025年投入总和的2倍。
• 投入方向：涵盖AI服务器、GPU集群、智算数据中心、网络与存储升级、自研芯片和模型服务平台，提升算力供给与AI应用落地能力。

3. 算力基础设施

• 平头哥芯片矩阵：包括真武810E通用GPU、含光800训练芯片、倚天710推理芯片、玄铁系列RISC-V芯片，构建覆盖训练、推理、端侧的全链条算力体系。
• 智算中心布局：阿里云计划在巴西、法国、荷兰等地建设数据中心，并升级HPN 8.0网络，提升AI服务的吞吐能力与稳定性。

4. 大模型与开发平台

• 千问大模型矩阵：覆盖通用语言模型、多模态模型、代码模型、智能体模型和开源模型，支持复杂推理、智能体编程、多模态理解等能力。
• 开发平台体系：魔搭ModelScope为开发者提供开源社区，阿里云百炼平台为企业客户提供模型调用、智能体编排、知识库构建等能力。

5. AI商业化落地

• ToB端：阿里云AI相关产品收入连续十个季度实现三位数增长，MaaS平台成新增长引擎。悟空作为企业级AI原生执行平台，支持企业工作流自动化。
• ToC端：千问App深度连接淘宝、天猫、高德、飞猪、支付宝等生态业务，实现自然语言交互转化为实际订单，具备成为AI消费入口的潜力。

投资建议

建议关注以下四大受益方向：

1. 阿里系AI应用赛道：

   • 阿里巴巴-SW
   • 恒生电子
   • 石基信息
   • 千方科技
   • 朗新科技
   • 分众传媒
   • 大麦娱乐

2. 阿里系算力基础设施赛道：

   • 数据港
   • 杭钢股份
   • 润建股份
   • 中恒电气

3. 算力租赁赛道：

   • 宏景科技
   • 协创数据
   • 盈峰环境
   • 利通电子

4. 阿福健康大模型相关医疗AI赛道：

   • 阿里健康
   • 卫宁健康
   • 美年健康
   • 华人健康

风险提示

• 市场竞争加剧：头部厂商持续加大投入，可能对阿里云AI服务的毛利率造成压力。
• 供应链波动：中美科技博弈导致高端AI芯片采购受限，若自研芯片无法及时替代，可能影响算力供给。
• 核心业务波动：若核心电商业务增长放缓，可能影响AI战略的长期投入。
• 监管合规风险：生成式AI监管政策日趋严格，可能增加合规成本与运营风险。
• 技术迭代不及预期：若阿里在大模型、AI芯片、AI Agent等核心技术迭代速度不及预期，可能影响市场竞争力与商业化进度。