阿里巴巴管理層在最新一季業績電話會議上首次公開拆解 AI 基建的回本模型，把過去業界只能靠推算的數字擺上枱面，財務總監徐宏指出，集團伺服器的使用周期為 5 年，而 AI 伺服器所產生的收入約 3 年即可覆蓋硬件成本，第 4 及第 5 年因此直接轉化為自由現金流；隨着 AI 服務毛利率上升，公司有信心把回本期進一步壓縮至 2.5 年。行政總裁吳泳銘同時表明，自研晶片會逐步取代外購商用晶片，成為提升毛利率的核心手段。同一季度阿里巴巴資本開支衝上 100 億美元，按年上升 75%，令集團純利急跌 75%，但雲業務外部收入按年增長 45%，創 22 個季度新高。
一場用純利換取算力的季度
阿里巴巴這一季的財報呈現極端的分裂狀態，集團總收入 2,690 億元人民幣，按年增長 9%；經營現金流 229 億元人民幣，按年增長 11%，但自由現金流錄得負 447 億元人民幣，反映資本開支的即時壓力。按公認會計原則計算的純利只有 104 億元人民幣，按年下跌 75%。與此形成強烈對比的是雲業務，經調整 EBITDA 利潤率由去年同期的 7.6% 升至 12%，EBITDA 按年增長 133%。
AI 相關產品收入達 124 億元人民幣，年化收入規模已達 495 億元人民幣，佔雲業務外部收入 35%。反觀作為集團起家業務的電商，收入 2,059 億元人民幣，按年僅增長 4%。吳泳銘直接把 AI 稱為阿里巴巴「最確定的增長引擎」，這句話對一家以電商起家、並被北京視為出口通道的公司而言，份量不輕。
回本期數字背後的會計邏輯
要理解 2.5 年這個數字的意義，先要理解超大規模雲端服務商如何計算一部伺服器的價值，企業採購伺服器後按使用年期攤銷成本，年期愈長，每年攤銷金額愈低，帳面利潤愈好看。過去幾年 Microsoft、Google、Meta 與 Oracle 陸續把伺服器使用年期由約 4 年延長至 5 至 6 年，單是初期已減少超過 100 億美元的折舊開支，市場估算這種做法到 2028 年累計壓抑的折舊金額接近 2,000 億美元。Amazon 在 2025 年 2 月逆向操作，以「人工智能領域技術更新加快」為理由把 AI 伺服器年期縮短回 5 年，並一次過確認 9.2 億美元加速折舊費用。
阿里巴巴選擇的表述方式繞開了這場爭議，徐宏談的並非會計年期，而是現金回收速度，等於向投資者宣稱硬件在帳面壽命結束前早已賺回本金。吳泳銘進一步提出實證，指 2018 年及 2020 年採購、搭載 Nvidia V100 與 A100 加速器的機器，客戶至今仍以接近滿載的狀態使用。這個說法直接回應了 AI 硬件會否在 3 年內因技術落後而報廢的市場疑慮。然而吳泳銘亦承認，把回本期壓至 2 年的前提是減少新建基建的支出，阿里巴巴短期內不會這樣做。
自研晶片如何撬動毛利率
吳泳銘把自研晶片形容為「長期而重要的方向」，並解釋當中的利潤算術：在算力稀缺的年代，商用晶片本身已享有極高毛利率，把這部分成本內部化，等於把供應商的利潤轉移到自己的損益表，阿里巴巴旗下平頭哥在 2025 年 9 月公布的 PPU 由中芯國際以 7 納米製程生產，配備 96GB HBM2e 記憶體、700GB/s 晶片間互連頻寬，功耗 400W，主攻推理工作負載，效能對標 Nvidia 出口合規版本 H20，物料成本則低約 40%。中國聯通在西寧的數據中心項目採購 16,384 顆 PPU，佔該設施 AI 晶片總量約 72%。
生態成熟度仍是明顯短板，阿里巴巴披露有超過 650 家外部客戶選用運行自研晶片的雲端資源，而 AWS 早已表示旗下 Graviton 晶片的使用客戶超過 120,000 家。兩者相差接近 200 倍，說明阿里巴巴的自研路線目前仍以內部消化與少數大型客戶為主，距離成為預設選項有相當距離。
企業用戶應該怎樣讀這份財報
對正在部署 AI 的企業而言，這份財報最實際的資訊是推理成本的下行空間，硬件成本下降加上回本期縮短，令阿里雲有條件持續調低公有雲推理定價，市場估算降幅可達 50%。企業在議價時因此掌握更多籌碼，尤其在推理量大、對延遲敏感度較低的批次處理場景。與此對應的是供應速度，阿里巴巴把超大規模 AI 數據中心的交付時間壓縮至 100 天，吳泳銘形容為「世界領先的速度」，意味需要大量算力的企業客戶輪候時間可望縮短。
企業同時要留意兩項風險，吳泳銘明言目前透過 API 調用為大型語言模型變現「只是短期的過渡方案，肯定不是最終的商業模式」，這句話等於預告定價結構將會改變，企業在簽訂長約時應保留調整條款與退出機制。地緣因素則是另一重考量，多個外國政府已禁止公營機構使用中國雲端服務或建議避免採用，歐洲推動主權雲的方向亦令阿里雲難以在當地擴張。跨國企業若把工作負載放在阿里雲，須預先評估資料落地與合規要求，並保留多雲遷移的技術彈性，包括確認自研晶片與現有 CUDA 生態的相容層會否足以支撐實際遷移。
支出競賽尚未見頂
阿里巴巴三年 3,800 億元人民幣的 AI 基建投資計劃已投入約 1,900 億元人民幣，吳泳銘表明實際金額很可能超出原定目標，管理層預期下一季雲業務收入接近 100 億美元，並訂下 2030 年外部雲收入達 1,000 億美元、EBITDA 利潤率超過 20% 的目標。集團把開支增加歸因於採購週期波動、客戶採用 AI 代理帶動 CPU 算力需求上升，以及各類晶片組件價格上漲。
全球層面，超大規模雲端服務商 2026 年的資本開支估算介乎 6,900 億至 8,000 億美元，行業共同押注算力需求持續超越供應，阿里巴巴的差異在於同時控制模型、雲端平台與晶片三層，理論上可以把每一層的毛利率壓縮空間留給自己。這條全端路線能否兌現，關鍵在兩點：自研晶片的產能爬升速度會否追得上部署節奏，以及 AI 收入增長能否在下一輪硬件更換週期到來前，證明 2.5 年回本並非只是一個樂觀的假設。對企業採購者來說，未來 12 個月將會是議價條件最有利的窗口期，而窗口何時關閉，取決於算力供應何時追上需求。
來源：The Register
