阿里巴巴在港完成创纪录配股，募资 102 亿美元投向 AI 基础设施

阿里巴巴集团于周日完成了香港有史以来规模最大的一次新股增发，通过发行 7.1 亿股新股募得 800 亿港元（102 亿美元）—— 并承诺把净募集资金 100% 投向其人工智能基础设施建设。周一该公司股价下跌 8.5%，为 2025 年初以来最大单日跌幅，投资者在权衡股份摊薄与阿里那个日益紧迫的赌注：AI 云收入的复合增长速度，能否快到足以证明这笔「相当于它最近某个季度已在 AI 算力上花掉的金额」的融资是值得的。

一家在结构上已经长得超出自身现金流的公司

本次配售以 Regulation S 离岸交易的形式安排，按设计排除美国投资者。中金公司、汇丰、摩根士丹利和瑞银担任联席账簿管理人。据不愿具名的知情人士称，机构需求约为发行规模的三倍，已确认的参与方中包括主权财富基金。在超额认购之后，阿里扩大了发行规模。发行定价为每股 112.70 港元 —— 较阿里在美国交易的美国存托凭证上周五收盘价折让 3.6%，较周五香港收盘价折让 8.4% —— 预计于 8 月 26 日交割。

据彭博数据，这笔交易大幅超过香港此前最大的增发规模，也是自 2021 年 Prosus NV 出售价值 147 亿美元腾讯控股股票以来香港最大的一次股份出售。放到全球看，阿里此次发行在 2026 年的新股增发中排名第三，仅次于 Alphabet 和英特尔的发行。

时点之所以值得注意，在于它背后的算术。在截至 2026 年 6 月 30 日的那个季度，阿里的资本开支同比激增 75%，达到 677 亿元人民币 —— 约合 100 亿美元，一个季度就几乎等于整笔股权融资。该期经营现金流为正的 229 亿元，但自由现金流深度转负至 -447 亿元，这是「投资节奏快到阿里仅靠自身经营已无法产出足够现金来维持」的结果。季末公司持有 699 亿美元的现金及流动性投资 —— 一个可观的缓冲 —— 但这个数字正在迅速下降。这笔股权融资并没有从结构上解决资金缺口；按当前节奏，它把跑道延长了大约一个季度的资本量。

董事局主席蔡崇信周一在香港买入了约 8100 万港元的股票，首席执行官吴泳铭买入约 3900 万港元，据香港交易所的披露文件。两人合计约 1530 万美元的买入，在各自的总持股中只占相对很小的比例，但作为一个在股价下跌中作出的可见公开信号，其意图很清楚：管理层正用自己的钱为这套论述背书。

阿里在配股公告中还披露，自 2025 年 2 月宣布那项为期三年、总额 3800 亿元人民币（约 560 亿美元）的 AI 投资计划以来，在大约十八个月里它已经投出了其中约一半。以 6 月这个季度作为累计支出的中点，这笔股权融资是在经营和现有现金所贡献的资金之上再叠加外部资本 —— 这个信号意味着，要么投资计划推进得比最初的模型更快，要么期望的规模已经扩大了。

「全栈 AI」在实践中究竟意味着什么

阿里在向美国证券交易委员会提交的文件中，用一句话描述了募集资金用途：「投资于其全栈 AI 能力，包括扩展和增强其 AI 基础设施。」这句话是阿里为一套纵向整合战略选定的简称，该战略横跨 AI 技术供应链的五个不同层次 —— 而每一层如今都由这次融资明确出资。

最底层是设计阿里自研 AI 加速芯片的半导体子公司平头哥。平头哥在 2026 年 1 月发布了真武 810E 芯片，一款完全自主设计的并行处理单元，性能可比英伟达的 H20 —— 后者是英伟达为符合美国出口限制而专为中国市场设计的 GPU。2026 年 5 月，平头哥推出了真武 M890，其吞吐量是前代的三倍，配备 144GB GPU 显存，芯片间带宽达每秒 800GB —— 专为新一代 AI 智能体而造，这些智能体必须保持长上下文窗口并实时与其他模型协同。平头哥迄今已向 400 多家企业客户交付了超过 56 万颗真武芯片。与 M890 一同，阿里还推出了磐久 AL128 服务器，把 128 颗 M890 加速器集成进单个机架 —— 这正是大规模智能体 AI 工作负载所需的高密度配置。

平头哥背后的战略逻辑并不纯粹关乎性能。CEO 吴泳铭在阿里的财报电话会上表示，随着公司在自家数据中心加大自研芯片的部署以替换外购硅片，预计会看到「显著更高的毛利率以及盈利能力」。当前这轮资本开支激增中包含大量 CPU 芯片采购，因为对 AI 智能体算力的需求正超过供给 —— 而其中一部分需求是用外部组件、以压缩利润的商业价格满足的。真武芯片一旦规模化部署，预计会减轻这份利润拖累。平头哥的芯片路线图延伸至 2028 年：M890 的后继者 V900 计划于 2027 年第三季度推出，再下一代 J900 计划于 2028 年第三季度推出。阿里还披露正在考虑让平头哥公开上市，重组工作已在进行。

硅片之上是阿里云的算力基础设施。本季度它重组了报告口径，把云智能集团与平头哥合并为单一的「AI 云与算力服务」分部 —— 这让「从芯片到云」的整合不只是一个技术说法，而成为一项组织结构上的事实。云平台包括提供从训练、微调到推理部署端到端机器学习服务的人工智能平台 PAI，以及管理大规模集群运营、为规模化模型训练提供近线性加速的灵骏智算服务。云业务已服务中国约 67% 的 A 股上市公司。在 2026 年 6 月季度，它录得外部收入 45% 的增长 —— 22 个季度以来最快 —— 同时把经调整 EBITA 利润率扩大到 12%，高于一年前的约 7%。

模型层由通义千问（Qwen）系列支撑。阿里的旗舰模型 Qwen3.8-Max是一个 2.4 万亿参数的稀疏专家混合系统，每次推理激活约 950 亿参数，可处理最多一百万 token 的上下文，并通过 API 同时处理文本、图像和视频输入。专家混合设计在经济上很关键：一个门控网络把每个进来的 token 路由到一小部分专门化的专家子网络，而不是激活全部参数。在 950 亿激活参数的负载下，推理算力成本相当于运行一个小得多的稠密模型，而不是一个前沿规模的系统 —— 这正是阿里能够在其所需规模上，把 API 定价做到每百万输入 token 2.00 美元、每百万输出 token 6.00 美元的原因。8 月 12 日发布 Qwen3.8-Max 开放权重、8 月 14 日发布配套的 Qwen3.8-27B 稠密模型（两者都可在 Hugging Face 和魔搭社区获取），延续了阿里的生态战略：在本地部署 Qwen 或构建衍生模型的开发者，会进入一个随时间推移形成阿里云依赖的漏斗。据阿里自己的数据，Qwen 模型系列在全球累计下载量已超过 30 亿次，衍生出超过 30 万个派生模型。

延伸阅读：阿里的 Qwen 模型与全球 AI 基础设施整合浪潮

在企业应用层，QwenWork —— 一个整合了编程工作流、任务自动化和知识管理的 AI 原生工作力智能体平台 —— 于 8 月 3 日开启公测，并于 8 月 24 日启动付费订阅档位。在消费者层，据该公司称，Qwen App 已达到 2.5 亿用户，面向生产力功能的付费订阅现已启用。

回报论述 —— 以及它的关键不确定性

阿里管理层在 6 月季度财报电话会上摆出了这笔投资的经济账：服务器有五年运营寿命，在当前利润率下 AI 工作负载三年内可收回全部资本成本，第四、第五年则变成一段来自已完成折旧硬件的「纯自由现金流」期。管理层援引运营数据来支撑这一点：2018 年采购的英伟达 V100 芯片和 2020 年采购的 A100 芯片，如今仍在近满负荷地为客户运行。CEO 吴泳铭表示，随着 AI 相关产品毛利率改善，AI 算力资产的回本周期目前有望从三年降至约 2.5 年 —— 而且他预计它可能达到「两年左右」。

这条改善轨迹如果成立，就意味着阿里今天投下去的资本，复合增值的速度会显著快于其原始投资计划的假设。野村分析师在 6 月季度业绩之后写道，云业务的增长尚未见顶，而且增速加快是与有意义的利润率扩张同时发生的，而不是以牺牲盈利能力为代价 —— 这与「基础设施投资压缩利润率、短期内没有对冲」这一更典型的模式有着重要区别。

不确定性是真实的，不应被管理层的叙事遮盖过去。阿里的 AI 实验室与应用分部 —— 承载 Qwen 模型开发和消费级 AI 产品的那个单元 —— 在 6 月季度报告经调整 EBITA 亏损 139 亿元人民币，而一年前的亏损为 32 亿元。这是模型训练和应用开发在产出足够云 API 收入覆盖自身开支之前的成本。当季整体净利润同比下降 75%。该公司当季还把股票回购削减了约 80% —— 从 2025 年同期的 8.15 亿美元降至 1.62 亿美元 —— 这是一个明确信号：原本划给股东回报的资本正被转投 AI 建设。

资本配置的更大背景也很相关。据国家统计局数据，2026 年前七个月，中国互联网行业在设备上的支出比去年同期高出 81.8% —— 这是迄今最权威的确认：中国的 AI 基础设施建设已经从宣布的意图转化为实际的硬件采购。美国超大规模厂商 2026 年的资本开支合计预计约 7250 亿美元，其中大部分与 AI 相关。阿里 102 亿美元的股权融资，以及总额约 560 亿美元的三年 AI 计划，与单独的 AWS、Azure 或 Google Cloud 相比处在不同数量级 —— 但从结构上看，轨迹是相同的：基于「AI 需求会长进并超越当前基础设施容量」这一信念，持续作出重资本承诺。

阿里在全球 AI 竞赛中的位置 —— 以及那些让局面复杂化的因素

取决于你从哪个维度审视，阿里面对的竞争图景截然不同。在国内，其云业务在市场份额和增长速度上都领先中国：AI 相关产品收入已连续十二个季度实现三位数同比增长。据阿里自己的数据，Qwen 在中国企业模型调用市场份额中排名第一。字节跳动正在自家云 AI 基础设施和豆包消费级 AI 应用上激进投入，但阿里的基础设施优势 —— 尤其是 PAI 平台和真武芯片项目 —— 给了它纯模型竞争者不易复制的结构性纵深。

在国际上，图景要复杂得多。美国国防部于 2026 年 6 月 8 日把阿里列入其 1260H 条款「中国军事企业」清单，理由是阿里通过与中国国家机构的间接关联存在军民融合联系。阿里于 6 月 24 日在圣何塞提起联邦诉讼挑战这一认定，称其「武断且反复无常」。1260H 列名不会冻结资产，也不禁止在美商业活动，但它阻止国防部与阿里签约，并且 —— 自 2027 年 6 月 30 日起 —— 限制国防部通过阿里的供应链进行采购。与政府或国防相关的企业买家，如今在做阿里云和 Qwen 部署决策时必须把这项约束计入。

阿里云运营的法律结构，对国际企业采用同样重要，而且这一点无法靠模型性能来完全化解。阿里虽在开曼群岛注册、并为港交所目的以香港为总部，但其主要的云基础设施和模型开发都在中国杭州运作。中国《国家情报法》（第七条）要求中国组织配合国家情报请求。自 2026 年 1 月 1 日起修订生效的《网络安全法》，把 AI 治理与访问义务明确扩展到 AI 系统和网络运营者。无论推理发生时某台阿里云服务器物理位置在哪里，这些义务都适用。对于部署 QwenWork（阿里的企业知识库与工作流自动化平台）、或通过阿里云 API 使用 Qwen 模型的企业来说，数据路由问题需要评估，而不能想当然。

Qwen 的开放权重发布策略在开发者社区中部分缓解了这一点：在企业自有基础设施上自托管 Qwen3.8-Max，消除了向阿里服务器主动传输数据的环节，尽管它并不消除对阿里未来模型发布的持续依赖。Qwen 权重在全球的快速被采用 —— 30 多万个衍生模型，Airbnb 等企业将其用于客服工作流 —— 表明对许多国际用户而言，模型质量的论据正在胜出，法律考量姑且不论。这一动态在 QwenWork 所瞄准的企业规模上是否依然成立，则是另一个悬而未决的问题。

这笔资本将投向何处

阿里的官方募集资金用途说明没有按层级拆分配置 —— 多少投向真武芯片的生产与采购、多少投向算力基础设施建设、多少投向模型训练、多少投向应用开发，均未披露。「全栈」这个框定同时涵盖了所有这些。管理层释放的信号是：眼下的需求约束在算力容量上 —— CEO 吴泳铭在财报电话会上说，当前 AI 算力需求超过供给，这解释了为什么一家坐拥近 700 亿美元现金及流动性投资的公司仍要增发新股。问题不在资源总量，而在这些资源能以多快的速度被有效部署而不制造闲置产能。

芯片路线图给出了一些结构性提示。平头哥公开披露的路线图把 V900 定在 2027 年第三季度、J900 定在 2028 年第三季度。每一代都被寄望于扩大阿里用自研硅片替换外购 AI 处理器的能力，在 2027–2028 这个窗口改善 AI 云服务的毛利率。如果随着真武芯片规模化部署，回本周期真的向 2.5 年压缩，那么自由现金流的拐点 —— 今天的资本开支开始产生净现金的那一刻 —— 对于现在承诺的基础设施而言，会落在 2028 至 2029 年前后。这正是阿里本质上在请投资者通过今天这次摊薄性发行去资助的时间表。

摩根士丹利把阿里选为首选股，并评估更高的资本开支应能带来更好的中期回报。在某数据提供商追踪的 40 份分析师评级中，有 38 份是买入或强烈买入。蔡崇信和吴泳铭今天的买入 —— 直接买在 8.5% 的股价下跌里 —— 表明管理层认同这份信心，不论他们选择投入的个人资本是什么量级。

资本开支数字所掩盖的竞争不对称

把募得的 102 亿美元与美国超大规模厂商 2026 年合计 7250 亿美元的资本开支预算作原始对比，是算术，不是分析。更有用的框定是结构性的：阿里在哪里拥有真正的竞争杠杆，又在哪里受到结构性约束。

最清晰的优势是中国国内云市场。据其自身报告，阿里云服务着中国约 67% 的 A 股上市公司，并在企业大模型调用上占据领先位置。这个被锁定的既有客户群 —— 那些常常在本轮 AI 周期之前多年就把云架构建在阿里基础设施上的企业客户 —— 创造出一条外国竞争者无论模型性能如何都不易复制的天然增销跑道。当阿里云在增长 45% 的同时把 EBITA 利润率扩大到 12%，这个组合表明的是真实的经营杠杆，而不只是靠规模买市场份额。

国际市场则是另一幅图景。阿里云的全球布局是有分量的 —— 在亚太、欧洲、中东和美洲都有数据中心 —— 但国际 AI 企业采用面对的逆风是国内指标捕捉不到的：国防部 1260H 认定、国家访问权的法律框架，以及一个现实 —— 受监管行业（金融服务、医疗、国防供应链）的企业，通常无论模型质量如何都不能使用中国运营的 AI 基础设施。Qwen 的开放权重战略通过让自托管部署把阿里从数据路径上移除，部分地解决了这个问题，但这也意味着经由自托管实现的国际采用，未必能转化为阿里云的 API 收入。在那些情况下，公司得到的是生态影响力，而不是直接的变现。

与月之暗面（Moonshot AI）的关系 —— 阿里持有其约 36% 的股权 —— 让它即便在 Qwen 不是开发者首选的场合，也能对中国 AI 模型竞赛保有部分财务敞口。如果 Kimi K3 或其后继者在亚太市场从西方模型手中赢得份额，阿里无论如何都在财务上受益。这份组合式布局，是阿里竞争架构中一项被低估的对冲。

这套投资论述必须绕过的风险

阿里的核心电商分部在 6 月季度报告其中国市场业务收入同比下降 8%，这既是拼多多持续的国内竞争所致，也是阿里自己有意从直营业务后撤的结果。AI 业务 —— 具体指云收入和新的 AI 实验室与应用分部 —— 必须产生足够的增长，来补偿一个停滞、且在某些板块正在萎缩的商业核心。对于一家正在经历平台转型的大型科技公司来说，这不是一个异常的结构性处境；但它确实是一场有真实时间成本的转型。

对阿里 AI 性能主张的独立验证，在一些对企业买家很重要的方面仍不完整。8 月初发布的 Qwen3.8-Max 带着一份厂商自行公布的评测表，显示其在 SWE-bench Pro、GPQA Diamond 和多模态评测上成绩强劲。截至本文写作时，该模型尚未出现在 Artificial Analysis 的第三方智能指数或 Hugging Face 开放 LLM 排行榜上 —— 这是企业 AI 评估圈子里被引用最多的两个独立评测平台。Arena.AI 的众包排名把 Qwen3.8-Max 列为全球多模态任务第二（这是阿里自己对该排名的转述），不过 Arena.AI 的排名反映的是人类偏好投票，而非受控评测。该模型在知识检索幻觉任务上的表现 —— 企业部署的一个关键失败模式 —— 尚未被独立测量过。

这笔 102 亿美元融资无法回答的问题是：AI 那条收入线 —— 云 API 消耗、QwenWork 企业订阅、Qwen App 付费档位，以及下游电商的 AI 整合 —— 能否在 2027 和 2028 年增长得足够快，以在下一次融资决定变得必要之前验证这份资本承诺。阿里的电商核心曾是为其他一切提供资金的引擎，如今正面对来自拼多多的持续国内压力，以及来自 TikTok Shop 持续国际扩张的跨境逆风。AI 业务必须复合增长，而不只是增长，才能扛起这轮建设正在造出来的财务结构。回本周期是否真的向两年压缩 —— 还是说，随着更广泛的 AI 基础设施周期走向成熟，那个数字背后的模型假设被证明过于乐观 —— 是接下来四个季度阿里云利润率数据将开始回答的经验问题。钱已经到位。论述正在运行。