计算机行业国内大厂AI进展点评：阿里云收入加速 AI商业化进入兑现期

　　事项：
　　阿里云发布2026 财年Q3 财报，单季收入达432.84 亿元（同比增长36%），外部商业化收入同比增长35%且累计已突破千亿元规模门槛。其中，AI 相关产品收入已连续10 个季度实现三位数增长，管理层同时提出未来五年云和AI 商业化年收入突破1000 亿美元的目标。
　　国信计算机观点：1）阿里云本轮增长核心驱动力已从内部托底转向内外需共振，AI 驱动的结构性上行趋势得到量化确认。2）Token 已从“实验性调用”迈向高黏性的“生产力消耗”，内外双轮驱动日均调用量冲击高位，成为商业化兑现的新锚点。3）庞大的开源生态有效降低企业试错门槛，顺畅导流至百炼平台，高毛利的PaaS/MaaS 层收入潜力开始凸显。4）风险提示： 高端AI 芯片供给受限及国产替代不及预期；国内大模型推理侧价格竞争加剧；大规模资本开支前置导致短期回报率承压。
　　评论：
　　收入表现：云业务再加速，增速拐点进一步确认
　　阿里云2026 财年Q3（对应图中25Q4）实现云收入432.84 亿元，同比增长36.00%，环比增长8.80% 。
　　对比上一季度（25Q3），其收入为398.24 亿元，同比增速为34.50% 。同时，本季度外部商业化收入同比增长35% 。
　　在利润表现方面，数据显示阿里云FY2025 全年EBITDA 达到105.6 亿元，利润率升至9%；回顾历史财年，其EBITDA 规模与利润率均呈现逐年递增，FY2022 至FY2024 的EBITDA 分别为37.4 亿元（利润率4%）、41.0 亿元（利润率4%）以及61.2 亿元（利润率6%）。
　　资本开支：1500 亿投向下的算力版图重塑
　　阿里云25Q4 单季度资本开支为290.0 亿元，环比下降9%。综合全年数据，2025 年全年资本开支合计达1237.0亿元（各季度分别为246.0 亿、386.0 亿、315.0 亿、290.0 亿），相较于2024 年全年合计的859.0 亿元（各季度分别为121.0 亿、175.0 亿、317.0 亿、246.0 亿），同比增长约44.0%。
　　在后续规划方面，阿里云2026 年内部规划资本开支指向1500 亿元量级。在具体的资金投向上，海外占比预计达60% ；围绕模型训练、推理交付、客户调用所需的底层硬件展开的基础设施投入超过1000 亿元；芯片采购国产化率目标定为70%，且需求端覆盖“训练+推理”双轮驱动。
　　Token 调用量与生态景气度：从“实验性调用”迈向“生产力消耗”
　　Token 已经从“模型能力验证指标”演变为“真实生产力消耗指标” 。在推理成本快速下降及多模态场景落地的驱动下，外部客户日均Token 调用量已由年初不足1 万亿提升至近5 万亿，而内部业务日均调用量更达到16-17 万亿。在生态构建上，阿里云通过开源超过300 款通义千问模型（全球下载量超7 亿），成功将技术影响力转化为百炼平台的商业漏斗。截至2025 年Q3，外部收入中AI 相关收入约63 亿元，其中PaaS 层和MaaS 相关业务达16 亿元，多元变现方式与利润弹性已开始显现。
　　阿里云生态：开源生态正在把技术影响力转化为百炼平台的商业漏斗
　　截至2025 年底，通义千问已开源300 多款模型，全球下载量超7 亿，衍生模型达18 万至20 万以上。客户在开源模型验证后，可迁移至百炼、PAI 等商业化平台；目前百炼平台已提供135 个可调用模型。
　　在变现模式上，阿里云涵盖了Token 调用付费、GPU 租赁、开发者平台收费与行业解决方案。财务数据显示，截至2025 年Q3，外部收入中AI 相关收入约63 亿元。其中，GPU 相关收入约47 亿元，PaaS 层和MaaS相关业务收入约16 亿元。
　　市场竞争与定价策略对比：API 价格战后的价值回归
　　2026 年行业定价锚正从“低价抢量”回归“价值定价”，阿里云、百度等于3 月宣布对AI 算力和存储提价，其中算力卡涨价5%-34% 。阿里云未来的竞争重点不再是单点API 价格极低，而是把模型、GPU、工具链等打包成高ARPU 的全栈合同。与火山引擎主打低价MaaS 抢占调用量不同，阿里云通过Qwen-Max 等模型的分层定价维持了价格层次，意图获取高质量的企业AI 预算，其综合利润率优势（整体EBITA 约9%）在价格战后更加显著。
　　产业链梳理
　　阿里云2026 年规划约1500 亿元资本开支，其中超1000 亿元投向算力、机房等基础设施，全面带动IDC、供配电、液冷及光模块等上游硬件产业链的扩容与迭代。同时，其2026 年芯片采购国产化率目标设定为70% ，并正构建多芯异构调度体系。此举将直接拉动服务器整机交付，并为海光信息、寒武纪等国产芯片厂商提供真实落地场景，加速AI 核心硬件国产化进程。
　　风险提示：
　　推理端价格战加剧、海外落地不及预期、高端算力供给受阻。
【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。

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