> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 阿里巴巴AI战略深度分析总结 ## 核心内容 阿里巴巴集团将人工智能确立为未来十年最核心的增长引擎，战略定位由“技术赋能”升级为“战略核心”，目标是打造下一代商业操作系统。阿里AI布局聚焦电商、本地生活、出行、支付、企业协作和云服务等商业基本盘，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”三大核心锚点。阿里计划在2026-2028年投入至少3800亿元用于云计算和AI基础设施建设，且已从2024年9月至2025年9月投入约1200亿元，主要用于AI服务器、智算数据中心、自研芯片、模型服务平台和行业解决方案。 ## 主要观点 ### 1. AI战略定位与演进路径 - **战略定位**：AI是未来十年核心增长引擎，从“技术赋能”转向“战略核心”。 - **演进路径**：分为“智能涌现—自主行动—自我迭代”三个阶段，当前处于AI自主行动规模化落地阶段。 - **终极目标**：实现超级人工智能（ASI），打造AI驱动的下一代商业操作系统。 ### 2. AI生态布局 - **全栈式AI能力**：涵盖芯片、云、模型、应用四个层面，形成从底层算力到上层场景的完整闭环。 - **开源生态**：通义千问系列模型已开源，累计下载量超过10亿次，成为“AI时代的Android”。 - **AI云服务**：阿里云整合芯片、网络、存储、数据库、容器、模型服务和Agent平台，打造面向AI时代的基础设施体系。 ### 3. AI商业化路径 - **ToB端**：阿里云、钉钉、悟空共同构成企业级AI落地体系，推动企业流程智能化。 - **ToC端**：千问App与阿里消费生态深度融合，将AI问答入口转化为实际订单和服务交付。 - **商业化成果**：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。 ## 关键信息 ### 1. AI基础设施投入 - 阿里计划在2026-2028年投入至少3800亿元，超过2015-2025年总和。 - 已投入1200亿元用于AI服务器、GPU集群、智算数据中心、自研芯片等。 - 阿里云2026财年第三季度收入同比增长36%，AI相关产品收入连续十个季度三位数增长。 ### 2. 算力与芯片布局 - 平头哥已构建覆盖训练、推理、云端和端侧的全谱系芯片矩阵，包括真武810E通用GPU、含光系列推理芯片、玄铁系列RISC-V芯片等。 - 真武810E支持训推全链路，已在阿里云多个智算中心完成部署，且在中国联通三江源智算中心完成16384卡集群部署。 ### 3. AI模型与平台体系 - 千问大模型矩阵包括通用语言、多模态、代码、智能体、开源模型等，Qwen3.6系列是当前主力模型。 - 魔搭ModelScope是阿里巴巴面向个人用户的AI开源社区，汇聚7万个模型，服务1600万开发者。 - 阿里云百炼平台支持企业级模型调用、智能体编排、知识库构建、训练部署等能力。 ### 4. AI商业化案例 - **钉钉**：作为国内最大的企业级办公平台，AI能力已实现CLI化和API化，推动企业流程智能化。 - **悟空**：企业级AI原生执行平台，支持任务理解、企业工具调用、安全治理、生态扩展，可嵌入钉钉完成复杂工作流。 - **千问App**：深度连接淘宝、天猫、高德、飞猪、支付宝等生态业务，用户可通过自然语言完成购物、出行、票务、本地生活服务。 ### 5. 行业场景落地 - 千问已应用于医疗、金融、零售、能源、交通等多个行业，如阿斯利康使用千问实现不良事件识别与总结，招商银行推出“招银智库AI小研”等。 - 悟空支持企业内部技能调用，如淘宝、天猫、1688等，实现商家运营流程智能化。 ### 6. 竞争格局与短板 - **优势**：拥有完整的AI生态、云基础设施、开源模型、商业场景协同。 - **短板**：C端独立AI入口用户粘性不足，高端AI训练生态仍需验证；跨业务协同难度大，需统一入口与权限管理。 ### 7. 投资建议 - **受益方向**： - **阿里系AI应用**：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。 - **阿里系算力基础设施**：数据港、杭钢股份、润建股份。 - **算力租赁**：宏景科技、协创数据。 - **医疗AI**：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**：头部厂商加大投入，大模型服务价格战升级，阿里云AI服务毛利率承压。 - **供应链波动**：中美科技博弈加剧，高端AI芯片采购受限，可能影响算力供给。 - **核心业务波动**：电商等核心业务受抖音、拼多多等平台冲击，可能影响AI战略资源投入。 - **监管合规风险**：生成式AI监管政策趋严，合规成本上升，可能影响AI业务发展。 - **技术迭代不及预期**：若AI技术迭代滞后，可能丧失竞争优势，影响商业化进度。 ## 图表与数据 - **图1**：阿里AI战略顶层设计（智能涌现、自主行动、自我迭代）。 - **图2**：2023年1月至2025年12月阿里CapEx趋势。 - **图3**：阿里AI生态架构图（应用层、模型与平台层、芯片与云基础设施）。 - **图4**：魔搭首页展示（7万+模型，1600万+开发者）。 - **图5**：阿里AI商业化模式（MaaS、企业Agent、生态交易转化）。 - **图6、7、8**：悟空在钉钉中的应用与能力架构。 - **图9**：RealDoc文件系统特性（过程导向、知识图谱、权限管理）。 - **图10**：阿里应用生态（电商、本地生活、支付、物流等）。 - **图11、12**：千问App与高德地图的AI功能展示。 - **图13**：2026年一季度AI原生App数据（用户规模、增长情况）。 - **图14、15**：阿里云在云基础设施和公有云市场的份额。 ## 总结 阿里巴巴的AI战略正在从技术研发向商业化落地全面转化，形成从芯片、模型、平台到应用的全栈式AI生态。其核心优势在于商业场景的深度整合与全链条自主可控能力，同时通过“通云哥”组织架构实现协同。在ToB端，阿里云、钉钉和悟空构建了企业级AI解决方案；在ToC端，千问App正成为AI消费入口。尽管面临市场竞争、供应链波动和监管合规等挑战，但阿里AI的长期发展潜力仍值得期待。