3月19日，阿里巴巴发布第三季度财报，交出了一份不算太好看的成绩单。

2026财年第三财季，阿里实现收入2848.43亿元，同比增长2%；如果剔除高鑫零售、银泰等已处置业务影响，同口径收入同比增长可达9%。但利润端承压明显：经营利润106.45亿元，同比下降74%；经调整EBITA为233.97亿元，同比下降57%；自由现金流113.46亿元，较上年同期显著下滑。

虽然网上有不少关于“阿里的二次创业”“云+ai的千亿目标”以及“AI电商双线重注的美好未来”等解读。

但对任何公司来说，收入只增长2%，而利润和现金流同步承压，显然都不会是一个让市场轻松接受的结果。尤其阿里这样体量的公司，市场过去长期习惯于从盈利能力、现金流安全边际和核心电商业务的稳定性去审视它，这份财报天然会引发担忧。

加之2025一整年国内的电商业务都一言难尽，海外的电商业务也是增速降档，外卖板块和美团鏖战许久但迟迟未攻下，减亏不及预期。

AI+云的业务表现倒是相对强劲，CEO吴泳铭在财报电话会上给出了一个让市场眩晕的梦想：未来五年，包含MaaS（模型即服务）在内的云和AI商业化年收入突破1000亿美元。

这是什么概念呢？目前阿里云截至 2026 财年2月底的外部商业化收入才刚刚跨过 1000 亿元人民币门槛。

如果按当前汇率粗略计算，五年后阿里云与 AI 业务的年收入要从约千亿元人民币扩大到接近 6900 亿元，规模接近 7 倍，对应年均复合增速约 47%才能达到吴泳铭的目标。

要知道全球第一大云厂商AWS最新年收入规模约1287亿美元，第二大云厂商微软Azure才750亿美元，可见阿里的目标已经不是国内云厂商的领先，他要做到全球顶级云平台的收入量级。

所以这财报虽然从利润上来看不怎么样，但它本质上并不是一份普通意义上的业绩波动型财报，它是一份非常典型的转型期财报：阿里正在“两条腿走路”——一边用电商一类的旧引擎获得收入和现金流，一边部署ai和云的新引擎用以拉升增长想象空间。为了把新引擎真正做大，阿里不得不接受短期利润率、现金流、甚至资本市场情绪上的代价。
一、一份不好看的财报

如果只看总收入，阿里本季度同比增长2%，确实不算高，但也谈不上失速。剔除已处置业务影响后的同口径增长达到9%，说明公司的经营基本面搞得还行，并非外界想象得那么疲弱。真正的问题在利润和现金流上——经营利润大跌、经调整EBITA大跌、自由现金流明显收缩，这些都是资本市场最敏感的信号。

关于利润承压，阿里管理层给出的解释也并不复杂：
即时零售、用户体验和科技投入增加。
社会整体经济环境和消费信心不太乐观，宏观消费环境在当季也偏弱。暖冬延迟了冬装换季、过年偏晚又推迟了春节备货和返乡消费，传统消费旺季并未如期释放。这导致核心电商的客户管理收入（面向商家收的钱）增速回落，不过这与社会零售整体偏弱也大体一致。

也就是说，这份财报中的压力至少来自两部分叠加：一部分是外部环境的周期性压力，另一部分则是公司主动加码新业务、新技术带来的战略性成本。

这两类压力的性质完全不同。前者是宏观层面的扰动，可能会随着消费回暖逐步缓解；后者则是管理层主动选择付出的转型门票代价。对于投资者和观察者而言，只需要判断这个门票通往哪里，能不能成以及值不值这个价。

从阿里给出的路线图看，这张门票的目的地非常明确：即时零售要做成大消费时代的新入口，AI+云要做成未来五年最核心的增长引擎。短期账难看，恰恰说明阿里没有试图用漂亮的季度数字掩盖战略转向的真实成本。

在技术与商业格局快速迭代的今天，许多昔日巨头也难逃成为昨日黄花的命运。不少公司尾大不掉，在转型上吃尽苦头，比如**、**（不方便点名，自行联想），一边想做新业务，一边要维持旧业务的利润体面，新旧业务又有冲突，结果就是强枝弱本、转型失败。

阿里的优势在于血厚，老业务的利润足够高，有资格用现金流换未来三到五年的新增张结构。
二，不甘心再做传统互联网公司的阿里

也就是说，过去市场对阿里的理解更多是“电商平台+云计算附属增长”；现在它试图把自己改造成一家同时掌握消费入口、即时履约网络、AI基础设施、模型能力、企业服务和Token商业化能力的平台型公司。

财报电话会上，吴泳铭给出了一个预言——商业化MaaS（模型即服务）收入未来将成为阿里云最大的收入产品，超越当前以算力资源租赁为核心的IaaS（基础设施即服务）基础设施收入。

意思就是，过去的云厂商更多是在卖算力、存储和各种基础设施能力；在ai时代，阿里想把拥有的这些底层资源封装成可调用的模型能力、推理能力和 Agent 服务，通俗来讲就是表面卖token，实际卖一整套的AI服务能力。

之所以吴泳铭敢画这么大的饼，是因为阿里认为未来的企业对AI的需求会提高，token消耗会成为一种随业务运行持续发生的生产和研发成本，而且过去三个月百炼MaaS平台上公共模型服务市场的Token消耗规模提升了6倍。

前不久，阿里还公告说成立了最新的Alibaba Token Hub事业群，这个新事业群以token的创造、输送、应用为核心，由吴泳铭亲自挂帅，平行于电商事业群和阿里云智能事业群。

通义实验室、千问事业部、悟空事业部、AI创新事业部和Mssa相关业务全都划到了这个事业群底下。

前几天林俊旸的离职闹得沸沸扬扬，当时我在视频里就提到了阿里内部在进行结构性改革的事。原本qwen团队是一个百余人独立运转的小团队，由林作为主要负责人，但是阿里认为集团的所有AI部门需要整合在一起，独立作战不仅不符合阿里战略，也不符合工业发展趋势。

这种整合在科技行业并不罕见。最典型的案例就是是谷歌将 Google Brain 与 DeepMind 合并。即便谷歌曾拥有 Transformer 和 AlphaGo 这样的顶级 AI 积累，分头作战依然带来了资源分散和内部消耗，直到整合之后，才逐步迎来 Gemini 的反攻。

这很好理解，人们总喜欢脑部某个“技术英雄”成功或遭受迫害的故事，从而忽视掉组织和结构的力量。

但AI堪称赛博时代的工业革命，而工业的成功从来不靠某个天才灵光一现，靠的是把分散的工具、技术、流程和产能组织起来，形成规模化、标准化、体系化的生产能力。

大厂的AI竞争已经到了需要重投入、拼算力、烧资金才能跑出结果的阶段。分散就意味着重复造轮子和巨大的部门墙内耗。

对内，不同业务线的 AI 团队在同一个问题上反复投入，无法形成统一的技术栈和资源调度；对外，用户根本不知道该用哪个产品，品牌认知也会被割裂。整合是必不可少的一步，ATH的成立也标志着阿里AI正式从"实验室驱动"转向"商业化驱动"，整个集团在AI上的野心也昭然若揭。

三，围绕TOKEN重建的经营逻辑
过去两年，全球科技公司谈AI，大多围绕模型参数、榜单排名和开源闭源之争展开。这些当然重要，但它们更多属于技术竞争视角。进入商业化阶段后，真正决定一家平台型公司利润结构和定价权的，并不只是模型够不够强，而是它能不能以更好的价格和效率持续生产并销售有价值的Token。

token在如今，更像一个经济概念而非技术概念。

它是模型能力被消费的最小计量单位，是算力被定价的单位，是服务被分层的单位，也是收入和利润被拆解的单位。谁能更便宜地生产Token，谁能把Token分成更宽的价格带，谁能把不同层级的Token卖进更多真实场景，谁就更接近AI时代的平台定价中心。

一旦站在这个视角上，过去很多争论都会重新排序。比如开源还是闭源，重要性依然存在，但已经没有那么根本。因为模型是否开源，影响的是生态扩散速度、社区参与方式和竞争策略；而Token的产生，并不来自模型本身，它来自推理，通俗说就是真实场景中的持续调用。客服、搜索、代码生成、企业知识管理、AI Agent任务执行，每一次真实使用都在消耗Token。真正决定收入和利润的是调用规模、调用频次、调用价值，并不是什么愚蠢的模型发布会热度。

更进一步看，Token还天然具备分层定价的能力。便宜的Token可以服务于海量标准化、对精度要求不那么极致的需求；中等价格的Token承接通用任务；高价Token则可以服务复杂推理、高商业价值的企业级场景。这样一看，Token不仅是技术输出单位，也可以是服务等级单位和利润分层单位。

当AI被这样理解后，资本市场看待阿里的方法也会改变。过去市场可会关心千问下一次发布能不能上榜？以后可能是关心阿里每生产一单位token的投入产出比如何。

所以ATH的成立真珍重要的信息是阿里开始希望外界不再把它当作一家电商公司或者一家传统云公司，而是把它当作一家能够生产、分发、定价并结算token的基础设施平台。
四、阿里——为数不多能把全栈链条联合起来的巨头

当然，讲Token经济学很容易，真正能做成闭环却没那么容易。因为Token不是空中楼阁，它需要底层算力、模型能力、分发平台和真实场景共同支撑。

国内的公司里，我们之前说过的腾讯、小米，没说过的字节，包括正在说的阿里，在这件事上都是有优势的。

他们都不是单点公司，是为数不多的能够把多层能力接起来的大平台。

先看底层芯片。这次财报有一个很有意思的点，“平头哥”三个字首次在阿里财报里露脸。吴泳铭在电话会上披露，平头哥自研GPU芯片已经实现规模化量产，截至2026年2月累计规模化交付47万片，其中60%以上服务于外部商业化客户，已支持400多家企业客户的AI任务，覆盖互联网、金融服务、自动驾驶等多个行业。

这组数据的意义有三层。
第一，平头哥不再只是“内部项目”，已经超微对外商业化能力的一部分。第二，自研芯片与阿里云基础设施、通义模型进行协同设计，可以在推理成本、适配效率和资源调度上形成更高性价比。第三，在未来几年全球算力依然紧张的背景下，自研能力至少让阿里在供应链和成本控制上拥有更强主动权。

再看云。阿里云不仅是卖算力和存储的基础设施平台，更是把AI能力输出给行业的电网。无论是公共MaaS服务、企业私有化部署，还是面向Agent的运行环境，最终都要依托云端实现稳定、规模化供给。云是阿里Token经济的承载层，没有这层能力，模型和应用都很难形成真正的大规模商业化。

再看模型和应用。通义实验室提供模型源头，千问是面向C端的消费级入口，悟空则承担面向B端的企业工作平台角色。

更重要的是，阿里还拥有淘宝天猫、淘宝闪购、支付宝、高德、飞猪、钉钉等庞大应用生态，并不是一家只有模型没有场景的公司。这些场景本身，就是最宝贵的Token消费节点，也是AI能力最容易转化为真实交易和付费行为的地方。

这意味着阿里的飞轮并不只是“模型变强—吸引开发者—再获取更多数据”这么简单，而是更复杂也更扎实的“芯片降本—云端承载—模型输出—场景调用—用户反馈—再优化模型与产品”的多层飞轮。

五、为什么阿里必须抢占即时零售市场？
如果说AI+云代表的是阿里对未来科技周期的押注，那么即时零售代表的就是它对消费场景演进方向的判断。

过去十多年，传统电商塑造的是一种“计划性购物”范式：用户带着明确需求来平台搜索下单，平台的核心能力是商品供给、流量分发和交易撮合。这个逻辑曾经极其强大，也支撑了阿里庞大的商业帝国。但今天，传统电商增长红利已经明显收窄，行业越来越从增量竞争转向存量博弈。

在这样的背景下，电商平台如果还停留在“我只是一个买东西的地方”这个定义上，无异于等死。要寻找新的增长空间，就必须突破传统电商的边界，把原本不属于电商的高频即时需求也纳入自己的交易网络中。

这就是即时零售的战略意义。

即时零售表面上看像是外卖业务的外延——从送餐，扩展到送生鲜、送日化、送药品、送应急用品。但它更深层的意义其实是电商业务的延伸。它意味着淘宝不再只是一个计划性购物平台，开始变成一个即时满足入口。

这种变化背后的价值极大。因为消费互联网竞争的核心，归根到底是用户心智和使用频次。谁占据了更高频、更刚性的需求，谁就更有机会成为用户默认的入口，这恰好和AI需要争夺的入口一致。而即时零售正是少数仍然具备高频、强场景、强习惯属性的消费入口之一。

阿里已经在这条线投入重兵。财报显示，包含淘宝闪购在内的即时零售业务收入同比增长56%；淘宝App月活跃消费者实现同比双位数增长；88VIP会员数达到5900万，也保持双位数增长。更重要的是，管理层披露，过去一年包括闪购在内的电商大盘年度活跃买家增长了1.5亿，实物电商年度活跃买家增长1亿，超过过去三年的总和。

这意味着，即时零售并不只是额外多做了一块收入，它已经开始反向拉动淘宝主站用户活跃度和整体电商盘子的增长。换言之，它不是“边缘业务”，而是在重塑阿里的消费入口结构。

当然，这场仗很贵。

补贴、履约、商家拓展、运力建设，任何一个环节都要钱。即时零售业务天然需要更重的运营、更复杂的组织协同，也因此会拖累短期利润和自由现金流。阿里管理层对此并不回避，甚至直接给出了相当明确的时间表：2028财年，即时零售整体GMV目标突破1万亿元，2029财年，实现整体盈利。

这实际上等于告诉市场：未来两年左右，这条业务大概率仍会持续消耗利润，但阿里愿意为这件事继续投入。

因为在管理层看来，这并不是一个选择题。

当电商进入存量时代、AI也开始重塑流量分发逻辑后，平台之间最重要的竞争已经从卷商品的sku和价格变成了谁更有能力占据用户日常生活的核心入口，不补齐这块的能力，日后可能在电商和AI板块都落入下风。

六、资本市场会不会买单？
阿里的新叙事已经很清楚了,不甘再做一个传统的互联网平台，要致力于做一家同时掌握消费入口与人工智能基础设施的公司；不想再只卖商品流量和商家服务，未来更想卖TOKEN和一整圈配套的AI服务。

那么资本市场愿不愿意为此买单呢？

多头逻辑并没有消失：阿里云已经连续两个季度加速，云智能集团收入同比增速从2026财年第二财季的34%升至第三财季的36%，剔除并表子公司后的相关收入增速也从29%升至35%；同时，AI相关产品收入已连续第十个季度保持三位数增长，公司此前还宣布未来三年将至少投入3800亿元建设云和AI基础设施，长期供给侧弹药是充足的。

但空头逻辑在短期内更硬：集团第三财季收入同比只增长2%，低于上一季度的5%；经营利润同比下降74%，非GAAP净利润同比下降67%，经营活动现金流同比下降49%，利润和现金流都在为即时零售、用户体验和技术投入让路。短线股价反馈也说明市场暂时更在意后者：美联社报道称，财报发布当日阿里美股盘中跌幅一度超过7%；截至2026年3月22日，由于当天是周日，美股最新一个交易日仍是3月20日，BABA报122.41美元，较前收盘下跌1.97%。

我认为应该关注的风险主要有五点：

Token通缩快过需求扩张。AI行业仍在激烈价格竞争中，模型价格、推理价格、云资源价格都存在持续下探压力。如果Token价格长期下降速度快于调用量增长速度，那么收入与利润的释放都会被推迟。阿里今天讲的Token经济学，要真正成立，至少要证明“量”的增长足以对冲“价”的下滑。

组织上收不天然等于效率提升。ATH由CEO直接牵头，理论上有利于统一资源调度和战略推进，但任何大公司一旦进行集团级整合，都会面临决策链条变重、跨团队协作成本上升的风险。尤其AI这种赛道，竞争本质上又非常依赖快速迭代，不得不说原来林俊旸的模式虽然不够“工业化”，但小步快跑成效也不错。如果组织整合削弱了前沿研发速度，或者让业务创新变得更慢，反而可能伤害长期竞争力。

拥有场景不等于天然形成闭环。阿里有海量消费和企业场景，这是优势；但场景能不能被真正AI化，并不只取决于技术能力。很多公司都曾拥有流量入口，却没能把入口变成新的业务利润池。

电商基本盘和现金流压力。阿里之所以能有底气重投即时零售和AI，是因为它背后仍有强大的电商基本盘作为现金流支持。但如果消费复苏不及预期、行业竞争继续加剧、核心电商货币化能力持续偏弱，那么阿里为未来支付门票的能力就会受到挑战。一个现实的问题是，AI需要大量投入，而即时零售同样需要大量投入，两条“烧钱线”同时推进，现金流承压确实不小。

模型层面的竞争。AI行业不是只靠场景和算力就能取胜，底层模型能力依然是决定天花板的核心。阿里通义千问近年进步明显，但整个行业竞争者众多，独立模型公司、大厂自研模型都在快速进化。阿里若想把Token逻辑彻底跑通，模型能力至少要维持在第一梯队，否则分层定价和高价值任务承接都会受到限制。

过去阿里的核心故事是交易，链接商家与消费者，做好TO B的服务，美滋滋地赚客户管理收入，后来又讲了一个云的故事，把自己在内部沉淀的能力外部化，变成面向企业的数字基础设施。现在，阿里试图开启第三代剧本，把AI能力本身变成新的基础设施，赚TOKEN的钱。

说到底，转型之路困难重重，借用阿里爸爸的一句话结尾——今天很残酷，明天更残酷，后天会很美好，但绝大多数人都死在明天晚上，却见不到后天的太阳，所以我们干什么都要坚持!

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