阿里巴巴与 Google 的 AI 竞赛暴露 75% 的利润下滑与不断扩大的云业务差距

阿里巴巴在大幅增加 AI 基础设施支出后，报告利润下降 75%，使阿里巴巴与 Google 的云业务竞争成为一场财务耐力的考验。4 月至 6 月季度的净利润降至 105 亿元人民币，而一年前为 431 亿元人民币。

这一下滑并非源于需求崩塌。阿里巴巴季度营收增长 9%，接近 2690 亿元人民币；云计算与计算业务营收增长 45%，至 484 亿元人民币。包括 AI 基础设施在内的资本开支增长 75%，至 677 亿元人民币。

这一组合构成了核心矛盾。阿里巴巴正发现市场对 AI 算力存在强劲需求，但必须在相关营收充分显现之前先行建设这些能力。Google 正在进行同样广泛的基础设施押注，但其盈利基础要强得多。

这一比较之所以重要，是因为 Google Cloud 在同一自然季度报告了 82% 的同比增长。其运营利润也达到 88 亿美元，高于一年前的 28 亿美元。阿里巴巴的云业务正在增长，但 Google 已经展示了 AI 基础设施如何同时支撑增长加速和可观的运营利润。

这并不只是又一个 AI 开发成本高昂的季度。阿里巴巴已经进入这样一个阶段：客户需求、芯片采购、产能约束和财务回报必须开始同步推进。未来几个季度将显示，这些支出会否形成一个盈利的云业务周期，还是让股东为一场漫长的产能竞赛持续买单。

阿里巴巴 6 月季度让 AI 支出走在利润前面

阿里巴巴的财报显示，这家公司正以当前利润购置未来的云计算能力。

公司于 2026 年 8 月 20 日公布了 6 月季度业绩。营收接近 2690 亿元人民币，同比增长 9%。不过，净利润从 431 亿元人民币降至 105 亿元人民币。

相关标题称利润下降 76%，而已披露数字意味着降幅约为 75%。这一差异并不改变核心事实：阿里巴巴在扩大 AI 工作负载基础设施的同时，承受了显著的利润收缩。

资本开支达到 677 亿元人民币，较上年同期高出约 75%。根据公司业绩及后续报道，这些支出覆盖了云计算和 AI 服务所需的基础设施。

这一增长不只是常规的数据中心扩张。阿里巴巴提到采购周期变化、更多中央处理能力、更高的组件成本，以及对 AI 智能体需求的预期。AI 智能体是一类能够在有限人工指导下规划并执行多项任务的软件。

因此，阿里巴巴正在部署产能，而并非每一单位产能都已有明确的客户工作负载与之匹配。这种做法降低了因供给不足而错失需求的风险，但也将利用率风险转移到了阿里巴巴的资产负债表上。

营收端提供了证据，表明这项投资正针对一个真实存在的市场。云计算与计算业务营收增长 45%，至 484 亿元人民币。阿里巴巴表示，AI 相关产品营收也继续快速增长。

这些数字解释了为何管理层没有因利润下滑而放缓建设。CEO 吴泳铭表示，增加供给应能在未来几个季度支持 AI 和云业务营收更快增长。他还将这一增长与盈利能力改善联系起来。

这一预测仍是公司的预期，而非已被证实的结果。该季度显示出需求和产能都在上升，但尚未证明新基础设施的回报将超过提供这些能力的成本。

季度业绩还应结合阿里巴巴的其他支出承诺一并解读。公司此前表示，将在三年内向云和 AI 基础设施投资至少 3800 亿元人民币。

这项承诺如今看起来不再只是遥远的计划，而更像一项正在生效的财务约束。单个季度的支出超过该季度净利润的六倍。维持这一节奏，需要阿里巴巴的其他业务在云需求增长期间持续产生现金。

利润下滑也不能完全归结于 AI 支出。阿里巴巴同时在电商、消费者体验及其他技术项目上投入。这些项目争夺同样的管理注意力和财务资源。

不过，AI 基础设施如今已足够庞大，能够影响集团合并业绩。最新的财报报道记录了该季度的两面：更快的云业务增长和大幅的利润下滑。

这是读者应当记住的变化。阿里巴巴不再主要通过模型发布或基准测试结果来讨论 AI。它正在显露出将这些模型转化为工业化云服务的成本。

为什么阿里巴巴与 Google 的比较此刻尤为重要

阿里巴巴与 Google 的比较表明，仅有 AI 需求并不能决定基础设施支出是否会被视为成功。

Alphabet 于 7 月 22 日公布了第二季度业绩，比阿里巴巴发布业绩早不到一个月。Google Cloud 营收同比增长 82%，至 248 亿美元。云业务运营利润从 28 亿美元增至 88 亿美元。

Alphabet 的财报公告将这一增长归因于对 AI 基础设施和 AI 解决方案的需求。Google 还报告称，其 Gemini 产品已在大型企业中得到广泛采用。

最重要的对比不只是 Google 云业务增长更快。Google Cloud 将这种增长转化为显著更高的运营利润，同时 Alphabet 的广告业务仍在持续产生大量现金。

阿里巴巴缺少相当规模的全球广告引擎。其电商业务依然庞大，但面临激烈的国内竞争，也需要自身投入。这使得每一元投向 AI 基础设施的资金，在合并利润中的影响都更为明显。

两家公司所处的市场也不同。Google 面向广泛的国际客户群销售云和 AI 服务。阿里巴巴在中国占据重要位置，也服务国际客户，但地缘政治和监管环境限制了直接的市场份额比较。

芯片获取构成了另一项差异。Google 设计 Tensor Processing Units，即 TPU，这是一种专门用于训练和运行 AI 系统的处理器。其 2026 年文件显示，Google Cloud 在第二季度开始确认 TPU 系统销售收入。

阿里巴巴开发自研芯片和编排软件，但其供应环境受到更多限制。出口管制限制了中国获取部分先进处理器的渠道，提升了国产芯片和高效集群管理的重要性。

这些差异使 Google 成为一个有用的参照对象，但并非完美的镜像。两家公司都运营模型、开发者平台、云基础设施和企业软件。两者都必须在客户完全消化新增产能之前先行投入。

然而，Google 在进入最新一轮投资周期时，拥有规模更大的国际云业务和盈利的广告基础。阿里巴巴则是在捍卫电商业务、扩展面向消费者的服务之际进入这一周期。

因此，阿里巴巴与 Google 的竞赛最好被理解为同一场 AI 基础设施押注的两种版本。Google 正在扩展一个由另一项高利润业务支撑的盈利云平台。阿里巴巴则试图在为转型融资的同时改善其业务结构。

这种区别改变了投资者解读资本支出的方式。Google 可以在报告高额基础设施成本的同时，展现云业务运营利润的增长。阿里巴巴当前的支出则与集团利润下降 75% 并列出现。

压力最直接地落在阿里巴巴管理层身上。它必须证明，在新增产能上线后，云业务营收仍能持续加速。它还必须在不放弃具有战略意义的电商投资的前提下，展示利润率的改善。

客户同样与结果息息相关。更多产能能够缩短获取计算资源的等待时间，并支持更大规模的 AI 部署。然而，客户需要的是可预测的可用性和服务质量，而不只是醒目的投资总额。

对于开发者而言，关键问题在于平台的可持续性。模型访问、推理能力、部署工具和定价稳定性，都取决于服务商持续为基础设施提供资金的能力。短暂的产能激增，价值不如可持续的服务。

Google 的表现提高了可持续增长的标准。其云业务部门不仅在扩大营收，还在承担更高技术基础设施使用成本的同时创造运营利润。

阿里巴巴不需要复制 Google 的业务结构。但它需要证明，自身的结构能够为可比的投资、利用率和经常性收入循环提供资金支持。

真正的权衡是今天的产能与明天的回报

阿里巴巴接受近期盈利走低，因为闲置或不可获得的计算能力可能使其失去未来的 AI 客户。

AI 基础设施需要在收入确定之前很久就作出承诺。服务商必须确保芯片、网络设备、电力、数据中心空间、存储和技术人员到位。延后这些承诺，可能导致云服务商无法满足客户需求。

阿里巴巴表示，预计 AI 智能体的更广泛采用将提高计算需求。这类系统可以反复调用模型、检索信息、生成软件，并与业务应用互动。因此，单项用户任务可能消耗比传统搜索或软件请求更多的计算能力。

这种需求模式为管理层提前建设提供了理由。如果客户工作负载如预期增长，新部署的产能就能带来经常性云业务收入。更高的利用率随后可以将固定基础设施成本摊薄至更多使用量上。

相反的结果代价高昂。如果采用进展较慢，阿里巴巴可能持有利用不足的资产，而折旧和运营成本仍将持续。随着更新的处理器问世，硬件的经济价值也可能迅速下降。

这正是利润下滑背后的核心权衡。阿里巴巴可以通过限制扩张来保护当前收益，但这样做可能会让出未来的工作负载。它也可以通过大举投入来保障未来产能，但这会使当前投资者面临不确定的回报。

公司的云业务增长为第二种选择提供了有意义的支持。营收增长 45%，较早期实现显著加速。AI 相关产品也已连续多个季度保持强劲增长。

阿里巴巴 3 月季度业绩提供了重要基线。云智能集团营收在该期间增长 38%，其中外部云业务营收增长 40%。AI 相关产品营收达到 89.7 亿元人民币，占外部云业务营收的 30%。

3月季度业绩显示，在6月季度加速之前，AI已在云业务活动中占据实质性份额。这降低了最新增长仅反映单一新合同或孤立产品发布的风险。

然而，仅凭营收增长无法判断这项投资是否成立。阿里巴巴最终必须披露足够的分部细节，让读者能够将AI收入、利用率、折旧和利润联系起来。集团层面的净利润可能因投资估值及其他非经营性项目而波动。

因此，运营指标尤其值得关注。它们能更清晰地反映电商和云业务在扣除直接成本后是否赚得更多。自由现金流也显示，在履行基础设施投入承诺后还剩下多少现金。

Google展示了这一进程可能如何实现。其云业务曾在公司扩大规模期间产生经营亏损。如今，该业务已报告显著的经营利润，基础设施和平台服务正推动增长。

这一历史模式支持阿里巴巴的战略，但并不保证会取得相同结果。Google受益于全球分发能力、自有基础设施、既有企业客户关系以及庞大的软件产品组合。

阿里巴巴拥有不同的优势。它可以将云服务与庞大的电商网络、主要的国内客户基础以及Qwen模型家族整合。其在中国的地位也能带来海外供应商难以服务的工作负载。

但这些优势必须转化为付费、持续性的使用。下载量、基准测试关注度和开发者实验，并不能产生与持续企业推理相同的经济效益。

推理是运行经过训练的模型以生成答案或执行操作的过程。其经济性取决于硬件效率、客户使用量、服务定价，以及供应商让系统保持高负载运行的能力。

6月季度表明，阿里巴巴正在为大规模推理建设能力。但这并未告诉读者，新建集群需要多快才能达到具有生产力的利用率。这个缺失的环节，正是可信的增长战略与已实现的财务成功之间的差别。

Google展示了阿里巴巴必须达到的盈利标杆

Google已不再需要证明AI需求，而阿里巴巴仍在证明需求能否超过提供服务的成本。

Alphabet的季度文件提供了比营收增长更清晰的标杆。6月季度，Google Cloud的经营利润同比增加约60亿美元，营收则增加约111亿美元。

这份监管文件称，基础设施和平台服务推动了云业务增长。文件还提到，技术基础设施使用成本和员工薪酬支出上升。

换言之，Google在扩大利润的同时也面临成本上升。这一结果代表了AI云业务逻辑的成熟形态：基础设施投入提升容量，客户使用填补这些容量，经营杠杆最终显现。

阿里巴巴目前处于这一序列中更早、也更困难的阶段。其云业务增长正在加速，但集团利润大幅下降。管理层必须证明，新增AI容量能够改善云业务经济效益，而不是让其他投资带来额外压力。

这一比较也凸显了资金来源的作用。Alphabet的搜索业务在该季度提升了营收和经营利润。广告实际上为数据中心、芯片、模型和产品分发提供了庞大的内部融资引擎。

阿里巴巴的电商引擎仍居核心地位，但其国内市场竞争激烈。在配送、商家服务、消费者获取和用户体验上的投入，可能减少可用于AI的现金。

这造成了资本配置冲突。电商业务放缓可能迫使阿里巴巴增加消费者激励支出，恰好又遇上云基础设施同样需要更多资金。管理层不能假定两项计划都会立即产生回报。

因此，阿里巴巴与Google的比较揭示了比模型性能更深层的差异。Google可以通过搜索、Workspace、Cloud、Android和YouTube分发AI。每项产品都提供客户关系、数据或收入，以支持更广泛的投资。

阿里巴巴可以通过Cloud、Taobao、Tmall、DingTalk及其他业务分发Qwen和AI服务。但它必须证明，这种分发能够带来盈利性使用，而非推高多个业务的成本。

Google的地位并非毫无风险。Alphabet也大幅增加了资本支出，折旧上升将影响未来利润率。其文件警告称，投资、产品变化、竞争、监管和客户行为都可能改变结果。

即使云需求看似强劲，市场也可能惩罚支出。投资者希望看到供应商能够将昂贵的容量转化为持久的现金流。营收快速增长并不能消除对基础设施密集度的担忧。

这一限定条件很重要，因为阿里巴巴不需要立即达到Google完全相同的利润率。它需要确立一个方向：云业务收入增长应保持强劲，随着新增容量服务于付费用户，分部盈利能力应有所改善。

云业务增长放缓将挑战这一战略。如果集团利润持续承压，却没有更清晰的云业务经营杠杆证据，同样如此。任何一种结果都将表明，阿里巴巴的建设领先于持久需求。

相反，持续的云业务加速增长并伴随利润改善，将增强管理层的论点。这将表明，6月的支出激增代表经过深思熟虑的容量扩张，而不是失控的成本增长。

Google已在其披露的云业务业绩中让这一转变清晰可见。阿里巴巴的下一项任务，是建立基础设施、客户使用与利润之间同样清晰的联系。

财报仍未证明什么

一个强劲的云业务季度，无法证明阿里巴巴的AI投资将带来可接受的长期回报。

第一项不确定性涉及会计处理。净利润可能因投资收益、减值、税项及日常运营之外的其他项目而变化。一个显眼的下滑本身并不能衡量基础设施经济效益。

因此，读者不应将75%的下降视为AI亏损的精确衡量。阿里巴巴将更高的支出归因于多个项目，包括基础设施和更广泛的技术计划。电商投资也影响了盈利能力。

第二项不确定性涉及容量利用率。阿里巴巴披露了大幅提高的资本支出和更强劲的云业务收入，但这些数字并未揭示有多少新增计算容量已经在服务付费工作负载。

这一时点至关重要。接近季度末安装的基础设施，可能在产生有意义收入之前就开始带来成本。后续利用率的提升，可能改善经济效益，而无需再出现一轮相当规模的支出跃升。

反过来也有可能。持续的芯片短缺或客户增长，可能要求以同样的速度继续投资。届时，营收可能上升，而自由现金流仍受限制。

第三项不确定性涉及AI需求的构成。企业合同、开发者实验、消费者应用和阿里巴巴内部工作负载的利润率各不相同，也会带来不同水平的经常性收入。

管理层表示，随着供应扩大，AI和云业务增长应会加速。考虑到该公司披露的需求，这一说法是合理的，但尚未得到独立验证。未来业绩必须予以确认。

竞争又增加了一层不确定性。中国客户可以评估阿里巴巴、Tencent、Baidu和其他供应商的服务。即使总需求增长，降价或激进的容量扩张也可能削弱回报。

Google和其他全球供应商也会施加间接压力。它们的模型发布和基础设施改进塑造了客户对性能、可靠性和开发工具的预期。阿里巴巴必须在不同的芯片供应环境下保持竞争力。

监管也会影响可触达市场。数据规则、出口管制、模型要求和跨境限制，可能限制供应商部署基础设施或服务客户的地点。

这些限制可能有利于中国境内的国内供应商，但也可能使国际扩张更加复杂。阿里巴巴可能在一个市场获得受保护的需求，同时在进入另一个市场时面临更大困难。

第四项不确定性涉及模型差异化。Qwen通过不断扩展的模型家族吸引了开发者，但模型质量可能迅速趋同。云服务商需要在部署、成本、安全、支持和应用集成方面拥有持久优势。

一款受欢迎的模型可以带来初始采用，但不会自动形成可防御的云业务利润率。当兼容替代方案提供更好的经济性或可用性时，开发者可以迁移工作负载。

客户在评估阿里巴巴进展时，应区分三个问题。Qwen是否足以胜任目标工作负载？阿里巴巴能否提供可靠的计算容量？它能否以经济上可持续的条件提供这些容量？

6月业绩仅部分回答了第二个问题。支出表明其正努力扩大供给，云业务增长则显示使用量正在增加。可靠性、利用率和回报仍不够透明。

该季度也不能证明阿里巴巴正在输掉AI竞赛。暂时的利润下降可以伴随理性的投资周期。Google自身也花了多年建设云基础设施，之后该业务才成为重要的利润贡献者。

不过，这一先例不应成为无限期支出的借口。阿里巴巴必须提供可衡量的进展。否则，与Google的比较将从长期机遇转变为结构性劣势的证据。

三个信号将决定阿里巴巴的押注是否奏效

云业务增长、分部利润和资本密集度，将决定阿里巴巴的AI支出创造的是价值还是仅仅是容量。

第一个信号是下一次披露的云业务增长率。阿里巴巴6月季度的云和计算收入增长45%，此前3月季度也实现强劲增长。若能维持或提高这一速度，将支持管理层关于供应限制了营收的说法。

大幅放缓将削弱这一论点。这将表明，最新的容量扩张到位时，需求已开始正常化。读者还应关注，AI相关产品是否继续在外部云业务收入中占据更大份额。

第二个信号是云业务盈利能力。阿里巴巴需要证明，额外的使用量正在产生经营杠杆，也就是营收增长快于服务这些使用量所需的运营成本。

云业务利润率改善将强化与Google的比较。这将表明，阿里巴巴正沿着从基础设施投资迈向经常性经营利润的同一大体路径推进。

盈利能力持平或下降则需要更仔细的审视。原因可能是新增折旧、利用率偏低、价格竞争、昂贵芯片，或推出新服务的成本。

第三个信号是资本支出相对于经营现金流和云业务收入的比例。一个高支出季度可能反映采购时点。若连续多个季度维持同样强度，则意味着更高要求的财务承诺。

如果资本支出趋于温和，而云业务增长依然强劲，Alibaba 将有证据表明，早期采购已形成可用产能。若支出持续高企、增长却放缓，其投资逻辑将面临更大压力。

Google 为观察这些信号提供了一个实时对照案例。其云业务收入和营业利润同步增长，尽管 Alphabet 同样面临有关其资本投入规模的疑问。该公司的业绩表明，高投入可以伴随经济效益改善，但前提是客户使用量能够跟上。

因此，下一次 Alibaba 与 Google 的财报比较不应过于关注哪家公司发布了能力最强的模型，而应考察哪家服务商能将已部署的算力转化为持久且盈利的使用量。

对于企业采购方而言，眼下的启示并不是依据单次财报发布来选择服务商。采购方应评估可用性、模型性能、数据需求、区域覆盖范围，以及服务商支持生产工作负载的能力。

开发者也应关注产能投资如何改变实际使用体验。更快的推理速度、更高的使用额度以及更可靠的部署，将表明 Alibaba 的投入正在惠及客户。若只有公告而没有运营层面的改善，则证据力度会更弱。

知识工作者将通过构建在这些平台上的产品感受到这些结果。更好的基础设施可以提升响应速度、上下文处理能力和智能体的可靠性，也可能推动更多组织在日常工作流程中部署 AI。

Alibaba 已选择在为这类需求建设能力的同时承受显著的盈利下滑。Google 则已证明，当规模、利用率和分发能力相互匹配时，类似的基础设施可以带来极高利润。

如今决定性的问题可以量化：Alibaba 能否在恢复利润、降低资本强度的同时，将云业务增长维持在接近近期的水平？请关注下一份业绩中的这三个信号，因为它们将揭示这轮支出激增买来的是更强的业务，还是仅仅更大的账单。