阿里AI加码：业绩下滑难挡投入，3800亿或不足，内部赛马角逐C端超级入口

尽管近期业绩出现波动且盈利能力有所下降，阿里巴巴依然坚定地在关键领域持续加大投入。

根据11月25日发布的2026财年第二季度财报，阿里巴巴的经营利润同比大跌85%，降至53.65亿元；经调整EBITA（非公认会计准则）也下滑78%，为90.73亿元。

财报指出，这一业绩变化主要由于公司在即时零售业务拓展、用户体验升级以及前沿科技研发三方面持续大规模投入。

阿里巴巴集团CEO吴泳铭在业绩说明会上透露，目前客户对阿里云AI服务器的需求非常旺盛，导致AI服务器的上架速度明显落后于订单增长。

“现在我们的积压订单还在不断增加，从数据需求来看，未来市场的增长潜力仍在持续释放。”吴泳铭表示，从整体方向上看，此前宣布的3800亿元投入计划可能显得保守。

3800亿，可能不够

即时零售和AI基础设施的大量投资消耗了阿里巴巴巨额资金，导致其经营性现金流净额显著下降。

财报显示，本季度阿里巴巴经营活动产生的现金流量净额为100.99亿元，相比2024年同期的314.38亿元减少了68%。

另一个值得关注的数据是，同期自由现金流为净流出218.4亿元，而2024年同期为净流入137.35亿元，这同样归因于对即时零售的投入以及云基础设施支出的增加。

财报还披露，本季度阿里巴巴资本开支为315亿元；过去四个季度，在AI及云基础设施上的资本开支累计约1200亿元。

阿里未经审计简明合并现金流量表截图

这些大规模投入背后，反映出阿里对AI产业前景的高度看好。

财报显示，本季度阿里云营收同比增长34%，达到398.24亿元，增速再创新高，AI相关产品收入已连续九个季度保持三位数同比增长。

此前，阿里宣布未来3年将在AI及云计算领域投入3800亿元。而现在，公司暗示可能进一步追加投资。

吴泳铭坦言：“从大方向来看，我们之前提出的3800亿元投入可能偏少。”

他指出，尽管阿里已在供应链保障、机房建设进度及服务器上架等方面全力加速以满足客户需求，但如果这些措施仍不足以应对市场增长，公司不排除继续增加投入。

内部赛马，角逐C端“超级入口”

近期，阿里将AI发展重点转向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，蚂蚁集团也上线了全模态通用AI助手“灵光”。

前者由阿里集团基于Qwen系列大模型开发，后者则依托蚂蚁集团自研的百灵大模型。

在千问之前，阿里已有备受期待的C端AI超级入口产品夸克。

千问团队对《晚点LatePost》表示，阿里曾希望通过夸克探索AI时代的入口，夸克拥有现有用户和产品基础，深受年轻人喜爱。随着AI能力提升，团队认为对话式AI助手是更优形式，接下来阿里将重点发展千问，并整合进夸克。

11月26日，阿里千问与夸克AI浏览器宣布融合，共同打造具备全局能力的桌面级智能助理。

从阿里和蚂蚁的定义看，三者各有侧重：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，阿里的设想是：千问负责以对话形式理解用户需求，给出初步解决方案框架；夸克负责后续精准信息检索；灵光则将需求转化为可交互工具、可视化内容等。

但从实际表现看，目前千问、夸克乃至灵光的功能存在一定重叠。

《凤凰WEEKLY财经》以“规划崇礼滑雪三天两夜旅游”为题测试三款APP后发现，它们在内容呈现和功能特色上各有特点。

夸克内容最简洁，但下滑页面可查看真实用户分享的攻略作为补充；

千问内容最详尽，可精确到小时的时间规划；

灵光的可视化效果最突出，不仅配有滑雪场景图片，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度较高，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。

“目前很多大模型的底层逻辑相通，尤其是夸克和千问均基于Qwen系列大模型，它们在具体场景中差异化落地，能力也日益趋近。”互联网分析师丁道师告诉《凤凰WEEKLY财经》，这既是阿里内部赛马，也是差异化布局，即“不把鸡蛋放在一个篮子里”，即使最终只有一两款产品脱颖而出，能成为类似GPT、DeepSeek量级的产品，就算成功。

阿里AI的下一步

在阿里的规划中，做出成熟的AI产品只是第一步，后续关键是做好生态协同。

例如，千问的目标并非仅提供“规划崇礼滑雪三天两夜旅游”的方案，而是能对接滑雪场门票预订、附近饭店口碑查询、路线导航等全流程服务。

千问团队在接受《晚点LatePost》采访时表示，“目前千问与高德、淘宝、支付宝、闪购等已在联合开发，进展很快，预计很快会有大版本更新。”

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”，它会推荐智能手表、商务腰带、永生花礼盒等品类，并提供多个品牌的产品链接，支持直接下单。用户还可细化问题，获取更合适的推荐。

淘宝“AI万能搜”页面截图

“这就是基于实际场景的串联，尽管还有优化空间，但阿里已具备这种能力。”丁道师认为，阿里技术在不同场景中可发挥不同作用，AI大模型未来的核心在于结合具体场景实现落地应用，而非单纯比拼模型技术和参数规模。

阿里体系内虽拥有丰富的AI智能体资源，但如何根据实际使用场景高效协同配合，仍是当前的重要课题。

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和成熟度存在差异，实现顺畅联动不仅是阿里面临的挑战，也是整个AI行业在场景化落地阶段共同面对的难题。