最近，阿里巴巴发布的这份最新财报，用“冰火两重天”来形容再贴切不过了。
好消息是，阿里的投资眼光似乎终于回暖，带来了相当可观的回报。截至2026年3月31日的这一季度，其利息收入与投资净收益合计达到约338.23亿元，而去年同期则为亏损75.16亿元。若将时间拉长至整个2026财年，阿里通过投资共赚取875.12亿元，同比增幅高达3015%。
然而，一个问题也随之显现：阿里的利润来源，几乎完全倚仗投资收益。
一个明显的佐证是，2026财年第一季度，阿里净利润同比增长了96%，但一旦剔除掉投资等非主营业务收益，实际的净利润仅剩0.86亿元。这意味着，与去年同期相比，主营业务的利润几乎被完全蚕食殆尽。
资金究竟流向了哪里？答案指向了三大“吞金兽”：对即时零售赛道的持续加码、全力打造面向C端的AI超级入口，以及云基础设施支出的显著增长。
抛开表面的财务数字，阿里实际上向市场展示了一个正在加速落地的AI商业化实践。在B端，它依托云平台作为基座，以通义千问模型为核心，通过MaaS（模型即服务）和AI原生软件，将智能能力规模化输出给企业客户。在C端，则以千问App为主轴，正全力打通阿里内部生态，未来有望成为连接B端与C端的关键转化枢纽。
用阿里管理层的话来说：“阿里巴巴正处于一个关键节点，技术投资开始在商业层面逐步兑现回报。”
被“富养”的千问
仔细审视2026财年第四季度的数据，有一个数字格外引人注目：Non-GAAP净利润同比降幅达到了100%。利润几乎归零的背后，一个被反复提及的名字浮出水面——千问App。
这份财报，首次让外界得以从量化角度窥见，阿里是如何不计成本地“富养”这款C端AI产品。
财报并未单独披露千问的利润表，但通过几个关键指标的异常波动，足以清晰地勾勒出它的“烧钱”规模。
最直观的是销售费用。阿里单季度销售费用从361.8亿元猛增至534.2亿元，新增了172.4亿元，增幅高达47.6%。这一巨额增量主要由两部分构成：一是即时零售（如淘宝闪购）的补贴与市场推广，二就是千问App的用户获取成本。
另一个关键指标是自由现金流，本季度由正转负，从净流入37亿元变为净流出173亿元。阿里在财报中解释，这主要归因于对即时零售、千问App用户获取以及云基础设施的持续投入。这从侧面印证了，为支持千问和整体AI战略，阿里付出了怎样的现金代价。
除了显而易见的获客费用，千问App的支出还应涵盖产品研发、算力调用等环节。因此，阿里在一个季度内为千问投入的总成本，恐怕远超那几十亿的“买量”费用。
做个对比就一目了然。国内头部大模型创业公司，单轮融资通常在10到30亿元，全年融资总额合计约在50到80亿元。而阿里一个季度在千问上的投入，已经抵得上创业公司一整年的融资总量。这恰恰解释了一个行业现象：在大厂绝对的资金与生态优势面前，AI创业公司几乎难以招架。无论是字节的豆包，还是阿里的千问，本质上都是用集团级的利润与现金流，来换取在C端AI入口的领先地位。
“富养”不仅体现在资金层面，更体现在集团级流量的无条件倾斜。千问App并非从零起步，而是被阿里生态的“流量航母”集体托举。目前，它已深度嵌入淘宝、支付宝、高德地图和飞猪等核心应用，覆盖支付、出行、旅行等全生活场景。这些App的月活用户合计超过十亿，且彼此间本就存在交叉导流。千问站在这张流量网络的交汇点上，相当于同时接入了多个巨大的“流量水龙头”。
当然，千问App现阶段的巨额亏损是必然的。但阿里也在计算另一笔账——关于生态杠杆的账。它投入的每一分钱，都被生态杠杆放大了数倍：流量杠杆降低了获客成本，研发杠杆摊薄了技术投入，场景杠杆则加速了数据飞轮的转动。这或许正是千问在巨额亏损下，依然被视为阿里AI战略未来的核心原因。
转型中的阿里云
如果说千问App是阿里AI战略面向C端的“尖刀”，那么阿里云就是这场宏大转型的真正腹地。
2026财年第四季度的财报，首次清晰地表明，阿里云的转型已不再是“讲故事”，而是进入了财务数据可验证、商业模式可计算的加速阶段。
本季度，阿里云收入达到416.26亿元，同比增长38%。其中，来自外部客户的收入增速加快至40%。尤为亮眼的是AI相关产品收入，达到89.7亿元，连续11个季度保持三位数增长，已占外部客户收入的30%。管理层预测，大约一年后，AI收入占比将突破50%，成为云业务增长的绝对主导力量。
30%是一个关键的临界点。当一项新业务占整体收入超过三成，且增速远高于大盘时，它就不再是边缘创新，而是增长引擎切换的明确信号。
与此同时，MaaS带来了商业模式的升级。包括百炼平台在内的模型和应用ARR（年度经常性收入），在2026财年第四季度已超过80亿元。据估计，2027财年第一季度有望突破100亿元，到财年末将超过300亿元。
吴泳铭在财报会上明确表示，未来一两年内，阿里云的毛利率将有“比较显著的提升”，并且在一两个季度内就能看到变化。目前，云智能集团经调整的EBITA利润率约为9%。随着高毛利的MaaS业务占比提升，这一数字有望在两年内升至15%到20%。
尽管从数据上已经看到了AI云带来的增长前景，但必须承认，阿里云目前依然处于深刻的转型阵痛期。
阿里云的优势是显而易见的。在基础设施（Infra）层，它实现了全栈自研，自研芯片对外提供60%的算力，单位Token成本更具竞争力；拥有自研的千问模型，无需向第三方支付分成，MaaS收入的绝大部分得以留存；传统云产品的折旧成本已被多年摊薄，新增Token的边际成本极低。
此外，它在企业大客户市场根基深厚，大量政企、金融、制造业客户可以相对平滑地从传统云服务迁移至MaaS服务。阿里自身的电商、物流、支付等场景，更是天然产生海量Token消耗，可以大规模试用和打磨模型，形成高性价比的推理方案后再输出给外部客户。
然而，优势有时也会成为“甜蜜的负担”。对阿里云而言，传统的IaaS业务并非可以随意丢弃的“旧船票”，而是必须守住的基本盘，它为整个AI转型提供了持续的现金流和客户基础。但问题在于，基本盘的商业逻辑是“卖资源”，而新引擎的逻辑是“卖智能”。这两种截然不同的逻辑，在转型期的组织内部不可避免地产生了摩擦。
一种惯性思维是，阿里云的部分做法仍试图通过IaaS层的资源粘性来带动MaaS消耗，这使其形成了“卖资源+卖智能”的双重属性。在实际业务中，这可能导致左右互搏：销售团队如果既要完成IaaS的营收利润指标，又要推广MaaS服务，当两者冲突时，就面临艰难抉择——是低价打包IaaS套餐（可能挤占纯Token客户的预算），还是全力推广Token服务（可能导致传统云产品续约率下滑）。团队必须在二者之间找到微妙的平衡。
阿里云转型的另一个明显变化，体现在对Token的态度上。相比于一些竞争对手的激进策略，阿里显得更为审慎，趋向于渐进式过渡。去年，其对外口径仍聚焦于IaaS层，但内部已开始以Token为指标推进业务。到了今年，目标变得更加清晰：不再单纯追求Token消耗量，而是将Token收入作为核心经营目标。
有媒体报道称，阿里云在今年4月初设定了一个短期目标：到5月15日前，日均Token收入要比4月初增长5倍。这无疑是一个极具挑战性的信号，表明其AI商业化已进入真枪实弹的营收考核阶段。
阿里的AI商业化样本
在中国AI赛道，一个长期存在的疑问是：大模型到底能不能赚钱？创业公司靠融资输血，巨头们用财报掩盖亏损，市场始终缺少一个经得起验证的商业化样本。
阿里的实践，似乎正在构建一个从基础设施到模型平台，再到应用生态的三层递进结构，并通过组织层面的战略整合，实现各层级的高效协同。
最底层是基础设施（Infra）层，包括平头哥“天海”自研芯片、通义千问全模态模型家族，以及阿里云十年来打造的云基础架构。这一层解决了AI商业化的成本与供应根基问题。
中间是MaaS层，主要由百炼平台、模型API和AI原生软件构成。这一层将模型能力打包成标准化的Token服务，实现了智能的“商品化”。企业通过调用API按Token付费，模式灵活、边际成本低、客户粘性强，成为当前AI收入的核心来源。
顶层则是应用层，以千问App为代表，直接触达终端用户。它通过淘宝、支付宝、高德等生态场景沉淀海量用户交互数据，并以自身为触点，试图打通阿里B端与C端的价值循环，既产生流量，也创造价值。
值得注意的是，在MaaS层与应用层之间，阿里成立了ATH事业群。它整合了模型研发、MaaS业务、C端应用、B端应用及AI创新事业部。如果说三层架构决定了阿里“做什么”，那么ATH就像大脑，指挥各部门“怎么做”。它的成立，旨在打破模型团队与应用团队之间的“部门墙”，将能力的提供方与消费方置于同一组织下，由CEO直管，确保反馈链路最短、迭代速度最快。
市场是检验商业模式的唯一标准。阿里云将Token收入作为核心指标，本质上是用真实的客户付费意愿来验证AI创造的价值。这背后隐含的逻辑是：企业愿意为多少Token付费，模型就实际创造了多少价值。
Token是当下的答案，而盈利则是未来的终极考题。阿里仍需在未来的每一个季度财报中，反复向市场证明一件事：今天短期的利润牺牲，能否在明天的市场竞争中，换来一道长期且不可替代的智能壁垒。
