专题：阿里2025财年第三财季营收2801.5亿元 同比增长8%最可靠的股票配资
2月20日，阿里巴巴（NYSE： BABA；HKEX： 9988）发布了截至2024年12月31日的2025财年第三财季财报：营收为2801.54亿元，同比增长8%。净利润为464.34亿元，而上年同期为107.17亿元；不按美国通用会计准则，净利润为510.66亿元，同比增长6%（注：阿里巴巴财年与自然年不同步，从每年的4月1日开始，至第二年的3月31日结束）。
详见：阿里巴巴：2025财年第三财季营收2801.5亿元 同比增长8% 一图看懂阿里Q3财报财报发布后，阿里巴巴集团董事会主席蔡崇信、CEO吴泳铭、CFO徐宏、以及阿里电商事业群CEO蒋凡蒋凡出席了随后召开的电话会议，对财报进行了解读，并回答了分析师提问。
以下即为本次电话会议分析师问答环节主要内容：
花旗银行分析师Alicia Yap：我的问题有关公司的云业务、AI以及资本支出。无论是在云基础设施服务还是AI模型方面，阿里巴巴都能做到行业领先，接下来阿里巴巴也完全有能力抓住中国乃至中国以外地区AI转型时代的机遇。我的问题是，能否请管理层与我们分享一下，您认为AI将如何促进公司云业务的收入增长？未来几个季度公司云业务的利润趋势如何？
另外，我们看到相比上一季度，本季度公司的资本支出几乎翻了一番，达到310亿美元。在之前的财报会议中管理层也曾指出，预计未来三年的资本支出投资额将超过过去十年的资本支出总额。能否请管理层为我们详细拆解一下这背后的原因？未来几个季度公司的资本支出额度大概会如何？未来三年公司资本支出预算是怎样的？管理层认为资本支出将如何影响公司整体的盈利趋势？
吴泳铭：在回答您的问题之前，我想借此机会分享一下阿里巴巴对AI、为什么我们会进行这么大的投入、我们如何看待AI对于行业的机会、我们在AI发展过程中将如何逐步应用AI、在AI发展过程当中我们看到哪些变现机会等等一系列问题的看法。
我们认为，阿里巴巴集团可能是在亚洲市场具备几个关键要素的、最重要的AI领域玩家之一。我们有全球第四、亚洲第一的云，规模最大、技术领先；同时我们也有先进的自研AI模型，以及“通义千问”繁荣的开源生态。我们集团在toC的应用生态上有最多的应用场景。
对于集团的AI战略，我们可能要说得更远一点。如果问我们如何看待这一次的AI机会，我们认为这可能是一次几十年一遇的行业变革。
首先，对于阿里集团来说，我们在AI战略里的首要目标是必须追求AGI（通用人工智能），这是我们的第一个目标，我们要不断追求突破模型智能能力的边界。为什么AGI的实现要成为我们的第一目标？因为AGI可能远远超过现在可见的任何一个应用场景。我们现在的所有应用场景，无论是生产力的创作，还是最耳熟能详的AI搜索、Chatbot，这些只是在AI能力提升过程中产生的一些机会。因此，我们认为智能能力的提升是这一轮AI技术生产力变革的核心主轴。
第二，从实现AGI能够创造的商业价值上来看，为什么智能能力这么重要？所谓的AGI标准定义是“能够完成80%以上的人类能力”。从这个角度来看，全球GDP的50%支出实际上是就业者的劳动工资支出，包括脑力劳动和体力劳动。从这个角度来看，我们预判如果能实现AGI，那么人工智能相关的产业大概率将会是全球最大的产业，有可能影响或者替代现在50%左右的GDP构成。
第三，从我们的角度来看，云和AI的深度结合将成为最重要的AI基础设施。此外，云和AI的结合将在未来的云计算网络上成为输出AI智能最大的云计算网络之一，这也是我们阿里云的目标。所谓的“智能”指的就是模型背后输出的token。我们判断未来90%的token将会在云计算网络上生成，并在云计算网络上输出。如此巨大的模型所计算的量只有在云计算网络上才会具备最高的效率。只有通过我们遍布全球的数据中心，才能以更快速的方式输送给全球的应用开发者。
第四，从集团的战略目标来看，我们会以更开放的心态在集团的各应用中深度应用AI。我们相信AI技术的应用能帮助我们升级现有业务、提升各业务的巨大价值。AI技术对集团的toB、toC业务都会带来效率、用户时长以及用户价值的巨大提升。正因如此，我们会对AI进行如此巨大的投入，就像您问题中提到的，未来三年我们在基础设施上的投入会超过过去十年的总和，这也是我们AI战略的决心。
您的第二个问题有关集团本季度资本支出的安排情况。我们之前提到了对于未来三年的总预期，从现在的预判来看，在年度周期内，我们认为今年可能会是相对平均的支出安排，但是每个季度可能会有波动，因为每个季度的供应链周期、整个IDC（数据中心）的建设周期，这些都可能会根据供应链的情况在每个季度做特别安排。以上是资本支出的基本情况。
您问题里还提到这些资本支出将如何影响整体盈利。总体来说，我们认为未来三年可能是阿里集团历史上云业务建设周期最大、最集中的三年。我们相信，这三年的集中建设周期对我们硬件的每年摊销等方面会产生一定的影响。但是从现在我们看到用户需求以及对行业未来的预判上来看，我们相信，这些投入下去的整体基础设施将很快被内外部的客户需求消化。
摩根大通分析师Alex Yao：我的问题也与AI、阿里云有关。我们观察到，最新的DeepSeek大语言模型系列的推出为整个行业带来了高质量且价格实惠的模型服务，DeepSeek模型本身也是免费的。大型语言模型的变现实际上已经迈下了一级台阶，很难再有上升空间。管理层是否同意这种说法？其次，大语言模型、生成式人工智能的算力未来是否也可能会商品化？最后，借助DeepSeek这种高质量且高性价比的模型，管理层认为在阿里巴巴生态系统内部、外部的AI原生应用中，最具应用潜力的领域有哪些？
吴泳铭：这个问题问得很好。现在的AI技术进展还处于非常早期的阶段，同时我们的AI技术能力也在快速发展。就目前来看，我们在基座大模型本身的商业模式上，确实看得不是那么清楚。但是我们认为，未来随着智能能力的提升，我们将面临非常多的机会。这些机会可能现在不一定会看得到，但是我们想象随着未来的AI大模型具备足够强的智能能力，能够替代相当多的工程师、科学家的时候，我们相信商业模式在那个阶段和我们现在看到的阶段会不一样。
第二，我们也确实看到，现在各家公司之间大模型的差异化其实是在逐渐缩窄的，也就是说，大家之间的差异化越来越不明显，开源模型和闭源模型之间的差异化也越来越不明显。我们认为这样的现状反而非常利好于云计算公司，因为无论是开源的模型还是闭源的模型，最终大部分的模型都要托管在云计算网络上。因此，对阿里集团而言，无论是未来模型能力的更大提升，还是各家模型能力的差异化不明显，我们都有非常明确的商业模式，也就是我们的云计算网络。因此，对于所谓的智能商品化，我认为最利好的可能就是云计算网络。因为我们想象，如果人工智能是未来最大的商品，类似于现在的电的话，那么云计算网络就相当于现在的电网。
您的第二个问题是在阿里生态系统内，我们认为最具潜力的AI应用在哪些领域。现在我们看到AI模型的能力在越来越强，它进化的速度也越来越快，你问我们现在最具潜力的应用是哪一个？这个问题很难说。我认为我们的每一个应用都具备非常高的潜力。
具体来说，从阿里内部来看，我们看到几个方面的明显机会。首先是生活消费入口的AI技术改造，比如淘宝，目前我们内部有相当多的研发项目，后面也会逐渐推出。我们看到AI技术在加强与消费者互动、促进交易效率方面表现优异。同时，得益于AI技术在购物以及购物决策相关的消费领域应用，淘宝的用户时长以及用户的价值还是有非常大的提升空间，AI技术可能会为淘宝带来除了购物之外的、更大的用户价值。
其他方向还包括阿里集团内部定义的AI toC领域。这个领域主要指的是“夸克”、“通义千问”这两个App。“夸克”现在支持AI搜索，目前夸克应该是中国AI搜索领域用户量最高的应用。这些AI大模型的应用对于用户的搜索、生产力创作、效率提高都有非常大的提升空间。
集团另一块非常重要的toB资产是钉钉。在我们看来，未来在企业端会有非常多用AI重塑企业内协作、协同的场景和机会。钉钉是我们最重要的、面向toB领域的AI应用。
此外，目前我们也在集团内部积极推动高德，希望在生活领域用AI创造更多用户价值、提升用户市场。目前高德更像是一款导航工具，它是一款有1.7亿以上DAU（日活跃用户）的产品。在这款产品上，我相信我们有机会通过AI技术的应用让高德成为生活服务的入口。
瑞银集团分析师Kenneth Fong：我的问题有关阿里的电商业务。我们看到，阿里国际数字商业集团（AIDC）和淘天集团（TTG）的CMR（客户管理收入）表现都非常强劲，且增速很快。能否请管理层与我们分享一下这背后有哪些变化？未来，TTG和AIDC会有哪些关键战略与举措？从财务表现上看，我们看到TTG的利润率也逐渐趋稳。管理层如何看待未来的利润趋势？此外，对于AIDC，管理层曾提到我们的目标是明年实现盈利。从短期来看，管理层认为带动AIDC盈利的关键驱动因素是什么？从长期来看，鉴于国际业务的竞争环境并不那么激烈，我们可否预期阿里的国际业务会比国内业务更易盈利？
蒋凡：你提到了很多个问题，我先从国内电商讲起。
国内电商方面，我们一直都在坚持我们的方向，也就是我们希望一方面在用户体验上可以持续创新、优化，使用户黏性得到提升。在新一财年，我们也看到了相当大的用户空间，我们接通了更多的用户支付，因此未来也会在用户侧做持续投资。在过去的这一年里，我们其实在商业化上也做了很多的动作，包括支付手续费、新的广告模式等等，大家也可以看到，这些动作为我们带来了商业化率的明显提升。因此，我们会持续改善用户体验，同时也会持续优化商家的经营效率、改善营商环境。在用户侧，刚刚我也提到我们会加大投资。
国内电商方面我们中长期的目标还是先稳定住市场份额，同时持续优化用户体验、提高营商效率。
国际业务方面。阿里的国际业务其实是很多个业务的集合，我们有B2B业务、跨境业务以及本地平台。
分开来看。首先，我们的B2B业务在未来几年还是会呈现比较稳定的趋势，同时也能为我们带来比较可观的利润。B2C业务方面。在之前的跨境业务里我们做了非常多的优化，大家也可以看到业务表现的显著提升。我们有信心在未来几个季度内实现整体跨境业务损益的明显改善。目前，我们也在部分国家积极地寻求和一些本地平台合作，这有利于从长期上改善业务盈利。至于说从长期来看，国际业务是否会比国内业务盈利更多，现在我们可能还无法做这样的预判。但我们可以看到的是，阿里国际业务未来的盈利路径还是比较清晰的。
徐宏：我来回答您关于TTG利润率的问题。
对于TTG业务，蒋凡刚刚也提到，我们的目标很明确：集团中长期的目标是要健康地稳定市场份额。这一点很关键。因此，在过去的几个季度，包括这个季度，我们还处在投入的阶段。这些投入会聚焦在用户的体验，包括新用户，也包括88VIP用户。我们在这方面的投入会继续。同时，我们也要抓住接入其他支付的窗口，更好地发展新用户。这也是我们投入的重点。因此，从上述角度来看，我们目前还处在投入期。
在投入的同时，我们也希望能够进一步探索“开源的方式”。这里的“开源”包括软件服务费的收取，也包括用更高效、更智能化的商业化产品“全站推广”来提升集团的商业化率，以上是我们在“开源”方面所作出的努力。我想未来我们会继续上述工作，同时继续投资。当然，在提升商业化的同时，我们也在进一步关注商家在我们平台做生意的整体环境。因此，在这方面我们也会有进一步的投入。
回到您提的问题，我想，从利润率的角度来看，这是一种收支的平衡。在现在这个阶段我们还是很坚定，我们需要继续在用户体验、新用户、商家的营商环境等各个方面进行投入。总而言之，我们相信目前我们处于投入期。
高盛分析师Ronald Keung：我的问题有关AI。我们看到集团的AI收入已经实现了连续六个季度的三位数增长，能否请管理层为我们量化一下增长规模？这是否意味着集团的AI业务利润已经达到了双位数？从过往数据来看，相比国际云业务友商，阿里云的利润率与他们的差距一直较大。随着云业务逐渐从公共云转向训练与推理，管理层如何看待未来云业务的增长趋势？从长期来看，相比全球的云业务友商，阿里云业务的利润率前景如何？
吴泳铭：确实，目前我们的AI相关收入已经实现了连续六个季度的三位数以上增长。我们现在看到，客户的需求其实还是在持续增长中，增速也超过了我们原来的判断。尤其是在今年春节之后，我们看到一个非常大的变化：推理的需求确实是在爆发。我们现在新增的客户需求中百分之六七十以上都是推理需求，客户会将我们的资源用在推理上，这会让我们的客户基数、使用场景、应用行业迅速扩大。从某种程度上来看，这会提升我们在AI基础设施上的整体利润率。
但另外一方面，我们刚才已经提到了，未来三年会是集团历史上最大的资本支出建设周期。我们相信这些大规模投入的折旧摊销或多或少会对利润率造成影响。同时，由于中国市场的激烈竞争，中国的云市场其实相对全球来说还是不太一样，我们在中国市场云计算的利润率相比全球其他公司而言还是会有所差别。
云计算是一种规模效应和网络效应同时具备的生意模式，尤其是在现阶段来说，规模效应是非常重要的。我们相信，集团整体的资本支出投入未来会对整体硬件采购、大规模的建设成本等等有比较大的改善。我们相信，持续做大规模一方面会为我们带来更多客户，另外一方面也会改善我们的整体投入成本。
中信分析师：我的问题有关股东回报。我们看到截止到2027年3月，集团还有207亿美元的回购额度。在投入AI的过程当中，管理层如何考虑未来的股东回报？
徐宏：我们在12月季度大概做了差不多13亿美金的回购，净减少比例为0.6%。在前面的两个季度里，我们总共部署了100亿美金的股份回购，股份减少比例大概在4.4%至4.5%。因此，大家可以看得到，我们在过去的九个月里已经花了110多亿美金，减少了大约5.1%的股数，整体还是取得了非常大的成果。
与集团的市场经营手段类似，我们在做股份回购的时候肯定会考虑到股价。正因如此，在本财年财年的前六个月里，我们股份回购呈现加速的状态。举个例子，在6月季度我们做了大概50亿美金的融资，在那个季度里这50亿美金全部用在股票回购上。在那个阶段，我们的股票当时只有八十美金左右，是完全被低估了的。
所以，对于整体的股东回报来说，大家知道我们董事会有一个资本管理委员会CMC（Capital Management Committee），这个委员会的设立初衷就是为了要在公司层面通过更好的资本分配来提升整体的股东回报。在过去的阶段，我们都在很好地管理资本分配、提升股东回报。
展望未来，从股东回报的角度来看，我们会继续在股息、回购以及对高增长业务进行投入等方面来提升股东回报。我们会继续使用好我们的现金，不断给到股东回报。在这个过程中，对于股份回购，我们也会观察整个股价的走势，希望能更灵活地使用董事会批准的回购额度。
摩根士丹利分析师Gary Yu：我的第一个问题有关AI与云业务。前面管理层提到未来AI可能会占全球GDP的50%，云计算未来会成为非常重要的基础设施。这点我非常赞同。从商业化的角度来看，除了以云计算为代表的基础设施之外，阿里巴巴在软件层面有哪些战略？能否请管理层为我们介绍一下企业用户对集团AI服务的采用情况？前面管理层已经为我们介绍了toC以及本地服务方面的AI服务情况。
我的第二个问题与集团的资本支出相关。前面管理层提到未来三年将是这十年来最重要的投资周期。管理层计划如何分配这部分投资？比如在芯片上管理层计划投入多少资金？
吴泳铭：我们刚才已经提到，集团在toC方面有几个明显的、能用AI升级的机会。至于您问到的toB其实我们分两个层面：一方面在阿里云的服务层面，我们相信企业内部的这些软件未来会更多地由AI智能体驱动，也就是说，很多企业内部的系统未来都会逐渐变成由相当多AI智能体互相连接、互相调用，帮助企业提升效率，甚至甚至能够帮助企业完成一些非常重要的决策工作。这背后有相当多的软件升级机会。
另一方面，我们刚才提到了钉钉。未来的企业，尤其是在钉钉上面的这些企业，我们认为他们在企业协同上相当多的操作会更多地借助自然语言，比如类似钉钉这样的聊天界面去完成，背后的CM软件或者ERP软件会更多地是承担数据库的功能。就像我们在企业内部开会做的决策，很多情况下其实都可以通过自然语言的方式在钉钉上去处理掉。这就是典型的AI智能体与钉钉非常好的一种结合。同时，在钉钉上有相当多的企业拥有内部私有化的资料以及内部私有化的流程，他们都需要私有化的模型部署，或者说私有化AI智能体去帮助他们实现更高的效率。
因此，AI技术的积极应用对整个企业软件市场以及企业协同市场都是巨大的变革。
至于您的第二个问题。我们整体资本支出投入与IDC里不同模块的构成有关，我这里也不方便分享更多细节。芯片方面，其实我们在云计算的基础设施上已经做好了，阿里云能够适配多种多样的芯片。我们相信，无论政策怎么变化，我们都有能力实现集团整体的AI战略。
野村证券分析师Jialong Shi：我的第一个问题是，我看到集团最近在一些非核心的资产上进行了撤资，包括银泰商业、高鑫零售（Sun Art）。我看到目前还有一些资产，比如盒马、优酷和饿了么？公司目前对于这些资产的定位是怎样的？未来是否有计划对上述资产做出撤资安排？
我的第二个问题有关阿里云。我自己的理解是，目前AI对阿里云收入增长的贡献主要是通过云基础设施的强劲需求实现的。我的问题是，阿里巴巴的“通义千问”模型是一个开源、免费的模型，未来“通义千问”模型在变现方面的潜力和能力是怎样的？有哪些的变现模式？
最后，我想请问吴总，您如何看到未来AI大模型的市场格局？目前中国AI大模型的市场是比较同质化的。展望未来，管理层认为AI大模型会继续目前这种比较分散的市场格局，还是说会是一、两家AI大模型企业占据比较多的市场份额？
徐宏：关于我们的一些非核心资产的撤资问题。我想大家可以看到，我们还是在很严格地执行“聚焦核心业务，积极退出非核心资产与投资”的战略。在过去的几个季度里，比如12月季度里面，我们在大润发、银泰做了整体退出，最近我们也已经收到反垄断的审批，我们预计会在3月季度或者是6月季度完成出售，具体还要看情况而定，这是第一点。第二，我们在一些非战略性的、少数股权的投资上也在积极地进行退出。大家可能从市场里也可以经常看到我们退出投资的消息。
展望未来，我们还是会继续聚焦我们的主业，在退出一些非核心的投资的同时，我们也会更多地关注业务价值，如何能更好地反映在我们的估值里。举个例子，比如盒马。我认为盒马有很好的增长与稳健的扩张，同时也已经实现了很不错的整体盈利。对我们来讲，盒马是一个充分展现了线上、线下融合的、数字化零售的成功战略，因此目前我们并没有出售盒马的计划。但同时我们也会采取开放的心态，比如引进战略投资者等等，我们会用更开放的心态去思考如何让盒马这样一个十分有价值的业务，让它的价值能最终反映在集团整体的估值当中。我相信这是未来我们需要去探索和思考的问题。
吴泳铭：目前，阿里云的收入增长其实依赖于客户对AI相关产品的强劲需求。我们的“通义千问”模型其实是一个开源的模型，但是并不见得是一个免费的模型，我们在“阿里百炼”大模型服务平台上提供收费的API。当然，就现在来说，收费API创造的营收还比较小，但我们相信，随着模型能力的持续提升以及未来客户需求的提升，API收费作为模型最基础的变现方式，这种变现方式还是会存在的。这是第一点。
第二点，由于“通义千问”模型是一个开源模型，我们相信有相当多的开发者会基于我们的开源模型去开发它的垂直模型，或者去开发它的应用。这部分开发者现在会天然地使用阿里云，因为整个的“通义千问”模型以及“通义千问”模型的衍生模型在阿里云上面的效率是最好的。
第三点，我们发现使用“通义千问”模型API的客户其实会带动相当多的其他云上的产品销售。这是我们看到的非常明显的客户关联销售效果。
因此，从某种程度上来说，“通义千问”模型虽然并不见得能够直接为我们带来非常大的收入，但实际上它对云业务的商业模式来说是非常重要的组成部分之一。
您的最后一个问题是关于AI大模型的市场格局。由于整个AI大模型的技术还在快速迭代当中，而且整个市场也还处在早期阶段，所以我认为去判断AI大模型的未来终局可能还不太清晰。
但从我们现在看到的一些行业趋势来看，在基础的基座大模型上，我们看到大家的差距在慢慢变小，尤其是基于OpenAI o1模型、DeepSeek推理模型以及我们“通义千问”未来会推出的推理模型，我们看到这方面的技术越来越进步。在“后训练”这个阶段，模型定制化以及如何让模型适应各个不同的行业，甚至是适应不同的私有化数据，在这方面我认为有非常大的市场空间。
而在这方面，我们未来也会看到非常多不同的、大大小小的公司，他们都可能在这方面创造非常大的价值空间。而在这些创造的价值空间里，我相信未来会有非常多的专业模型或垂直模型，这些模型都需要在云上托管。这也是未来我们乐于见到整个开源生态比较繁荣的原因之一。（完）
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