阿里巴巴利润暴跌75%的同时，AI基础设施资本支出同比增长75%

在阿里巴巴2026年第二季度财报发布后的数小时内，一条据称来自阿里巴巴的说法在X平台上广泛传播：该公司可在三年内收回全部AI基础设施投资，且回报周期正进一步缩短至约两年半。这一具体数字并未出现在阿里巴巴自身的财报、SEC文件或季度新闻通稿中——它源于社交媒体对该公司言论的转述，却因与本季度核心数据形成鲜明对比而引发高度关注：净利润同比暴跌75%至104.44亿元人民币，而收入仅增长9%至2689.53亿元人民币^[1]。CEO吴泳铭（Eddie Wu）在财报中实际发表的言论则更为审慎：他称本季度表现强劲，将业绩归因于“全栈AI能力商业化能力的持续提升”^[1]；CFO徐宏（Toby Xu）则指出，云业务板块增长加速和运营杠杆上升，表明投资逻辑已初见成效^[1]。

然而，这一未经证实的回报周期数据并非空穴来风——阿里巴巴CFO在上一季度曾做出方向类似的表态，向投资者表示，AI领域的“重大投资”导致自由现金流为负，但强调技术投资已开始产生商业回报^[9]。如今，资本支出已达到本季度676.78亿元人民币，同比增长75%，累计AI/云支出约达1900亿元人民币，约占2025年2月宣布的三年3800亿元人民币承诺的半数^[2]。无论“两年半”这一数字是否确由阿里巴巴管理层提出，其迅速传播表明投资者极度渴望一个明确的回报时间表：如果增长势头真实，未来几个季度应体现在利润率扩张上；如果只是愿景或误传，市场正在为一个尚未书面确认的故事定价。

“AI”一词在阿里巴巴财报中承担了多重含义，掩盖了两个走向相反方向的业务。AI云与计算服务——向其他公司销售算力、存储和基础设施的部门——收入同比增长45%至484.37亿元人民币，创下22个季度以来最快增速，调整后EBITA同比增长133%，利润率从去年同期的7.2%提升至11.6%^[3]。这表明其单位经济模型正在切实改善：规模化销售AI基础设施正从一种补贴式亏损业务，转变为真正的利润中心。

而AI实验室与应用（AI Labs & Applications）——通义千问（Qwen）模型家族及面向消费者的AI产品所在部门——则呈现相反图景。尽管Qwen应用用户已突破2.5亿，其收入仅同比增长16%至33.38亿元人民币，调整后EBITA亏损却从去年同期的32.24亿元人民币扩大至138.61亿元人民币^[2]。换言之，阿里巴巴的AI战略越接近向终端用户销售实际可用的AI产品，其成本越高、盈利能力越弱。这一分化对理解前述“回报周期”说法至关重要：基础设施业务的盈亏平衡点比集团整体数据所显示的更近，但其正被一个烧钱速度加快、尚未出现利润率拐点的应用业务拖累。

一种广泛流传的分析师观点将整个中国AI基础设施竞赛比作“囚徒困境”：任何一家云服务商都无法承受相对于竞争对手削减资本支出，尽管所有厂商同时大举投入的行业性结果是短期内所有企业的盈利能力均被压缩^[4]。阿里巴巴的资本支出激增并非单一原因所致——财报指出，客户采购节奏不均、与AI代理需求相关的CPU算力采购增加、芯片组件价格上涨，叠加战略性的基础设施建设，共同推高了支出^[5]。

承诺的规模使得这一困境尤为尖锐。2025年2月，阿里巴巴承诺在未来三年内投入至少3800亿元人民币（约530亿美元）于AI与云基础设施，这一金额据称超过了其过去十年在AI/云领域的总支出^[6][7]。十八个月过去，约半数预算——1900亿元人民币——已投入使用^[2]，意味着无论短期利润率是否配合，阿里巴巴在未来一段时间内仍需维持同等规模的AI基础设施投入。由于这一多年承诺已公开，此时退缩将被视为向国内竞争对手或海外超大规模厂商认输；沉没成本本身已成为继续投入的激励因素之一。

面对净利润75%的暴跌，市场的反应却异常克制：据CNBC报道，阿里巴巴在美上市股票在财报发布后仅下跌约5%^[8]——尽管Investing.com的数据显示跌幅接近2.9%，提醒我们连抛售规模本身也未完全达成共识^[2]。自由现金流从去年同期的-188.15亿元人民币转为-446.70亿元人民币^[2]，现金流出超过前一年两倍以上，但约273亿元人民币的调整后利润实际上超出了市场预期^[3]。

这一冷淡反应表明，投资者在财报发布前已将AI投资叙事计入股价，将利润下滑视为资本支出周期的预期代价，而非意外。这实质上是对“回报故事”在某种程度上成立的押注，即云业务板块的利润率将持续扩张，即使AI实验室部门继续烧钱。如果任一假设落空——若资本支出在3800亿元人民币计划接近完成时未能放缓，或云业务板块利润率停滞——那么市场本季度表现出的冷静，将难以在下一年的相同权衡中延续。

围绕此次财报的媒体与社区讨论中，两条线索提供了阿里巴巴自身文件未提及的外部背景。彭博科技频道记者Peter Elstrom在节目中指出，阿里巴巴的AI投资挑战在结构上比美国超大规模厂商更为艰难：其支出不仅要应对全球竞争，还要面对国内开源竞争对手如深度求索（DeepSeek）和月之暗面（Moonshot），这些对手削弱了阿里巴巴实现AI产品盈利所需的定价能力——彭博分析称，与美国市场相比，这一路径“相当困难”，因为美国超大规模厂商在国内并未面临同等强度的开源压力。

Reddit上r/China板块一篇广为流传的分析则从另一角度提供了背景：今年中国四大AI支出巨头——阿里巴巴、腾讯、字节跳动和百度——的资本支出总和约为1020亿美元，仅为美国最大超大规模厂商的八分之一左右，尽管中国资本支出的同比增长率更高（同比超80%），而美国同行约为77%。这两个数字均非来自原始财报，应视为方向性社区估算而非经核实数据——但两者结合，勾勒出本文前述“囚徒困境”的更严峻版本：阿里巴巴不仅在基础设施上投入以追赶海外超大规模厂商，还在一个其自身AI产品面临免费开源替代品的国内市场中烧钱，这或许部分解释了为何AI实验室部门的亏损在云业务经济性改善的同时仍在扩大。