11 月 25 日，阿里巴巴集团发布 2026 财年第二季度业绩。
核心电商保持稳健增长，CMR 同比增长 10%；
即时零售业务 UE 显著改善，11 月的 UE 亏损比七八月份降低一半，笔单价环比 8 月上涨超过两位数。在显著获得市场份额的前提下，UE 优化符合预期，增强了在即时零售长期投入的决心，目标是未来三年带动万亿 GMV 成交；
最大的亮点来自 AI+ 云板块，在旺盛的 AI 需求推动下，阿里云整体收入同比强劲增长 34%，其中 AI 相关产品收入连续 9 个季度实现三位数同比增长。
尤其是以千问 App 开启公测为关键节点，阿里在 AI 战略版图上再下一城。
通过持续地高强度战略投入，阿里全栈 AI 能力显著升级，AI 基建、AI 模型、AI 原生应用等领域全面开花。基于全球领先的 AI 模型和生态场景优势，阿里全力入局 AI To C 领域，千问 App 公测一周新下载量就突破 1000 万，成为增长最快的 AI 应用。
在财报分析师电话会上，阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭分享 AI 战略进展，阿里正在 AI to B 和 AI to C 两大方向齐发力——在 AI to B 领域，做世界领先的全栈 AI 服务商，服务千行百业不断增长的 AI 需求；在 AI to C 领域，基于性能领先的 AI 模型和阿里生态优势，打造面向 C 端用户的 AI 超级原生应用，推动 AI 从千行百业到人人可用。
这背后，更大的想象力在于 AI+ 云和大消费两大核心业务板块的协同效应。
这一战略不仅明确了阿里在人工智能时代的核心路径，也为公司中长期发展注入了新的动能与想象空间。
AI to B加速增长，AI to C 正当其时
本季度，阿里巴巴的资本开支 315 亿元。过去四个季度，阿里在 AI+ 云基础设施的资本开支约 1200 亿元。坚定投入为阿里 AI 战略提供持续动力，进一步巩固其作为全栈 AI 公司的竞争优势。
在业绩会上，吴泳铭表示，全栈 AI 技术能力已成为阿里云的关键竞争优势，在多个细分领域的市场份额全面提升。在混合云市场，阿里云已成为核心参与者，增速超 20%，超过市场平均增速，市场份额持续提升；金融云增速也领先市场，份额持续提升；在中国 AI 云市场份额同样保持领先，超过第二到第四名的总和。
此前，在 9 月举办的云栖大会上，阿里云公布全栈 AI 能力的重大升级，涵盖从前沿 AI 基础模型到高性能 AI 基础设施，包括服务器、高性能网络、分布式存储、智算集群、人工智能平台（PAI）以及模型训练推理服务。
期间，阿里 AI 模型实现七连发，在模型性能、深度推理、多模态、Agent 及 Coding 能力等方面均实现新突破，其中旗舰模型 Qwen3-Max 性能超过 GPT5、Claude Opus 4 等国际竞争者，跻身全球前三。
阿里持续积极地贡献开源社区建设。财报显示，截至 2025 年 10 月 31 日止，在 Hugging Face 上基于 Qwen 家族开发的衍生模型数量已超过 18 万个，超过第二名的两倍。
事实上，在过去长达十六年的时间里，阿里巴巴始终在人工智能大模型与云计算关键技术的自主研发与深度布局，逐步建立起从底层算力设施、芯片设计，到中间层 AI 框架、开发平台，再到上层模型服务与行业解决方案的完整技术体系。
在这一过程中，阿里凭借其对产业链的深刻理解，形成了从技术研发到场景落地的垂直整合能力。正因如此，阿里已成为国内屈指可数的具备 " 软硬一体、端到端 " 服务能力的全栈型人工智能企业。
而随着大模型能力不断迭代，千问 Qwen 模型也成为开发者口里的 " 源神 "，也是最受企业欢迎的模型。而这很大程度上，是因为阿里云作为亚太第一云计算公司，为 AI 研发提供了最坚实的云计算底座。
在 AI 研发上，阿里的布局同样具有前瞻性。2017 年，达摩院成立，以 AI 为核心研发方向；2018 年，阿里正式启动大模型研发；2021 年，已落地全球首个十万亿级参数的大模型 M6。至 2022 年 9 月，即 ChatGPT 问世前三个月，阿里正式发布自研大模型。
在吴泳铭看来，LLM 大模型是下一代 OS 操作系统，超级 AI 云将成为下一代计算机。为抓住这一波 AI 科技革命的机遇，阿里巴巴将通过两大核心路径实施 AI 战略：第一，通义千问坚定开源开放路线，致力于打造 "AI 时代的 Android"；其二，构建作为 " 下一代计算机 " 的超级 AI 云，为全球提供智能算力网络。
今年以来，阿里 AI 叙事多线爆发。2 月，阿里宣布计划投入 3800 亿元建设 AI 基础设施。至 9 月云栖大会，吴泳铭公布了向 " 超级人工智能 "（ASI）迈进的长期目标，并预计到 2032 年，阿里云全球数据中心的能耗规模将是现在的 10 倍。
今年以来，阿里巴巴在 AI 领域的连续布局，正引发资本市场的价值重估，其股价自年初上涨超过 87%。
发力 AI to C，阿里的独特优势
阿里进军 AI to C 市场的底气，来自于其全球领先的技术底座。
三年前，阿里开始研发通义千问（Qwen）大模型，目前，在多个维度上已经成为全球第一的开源模型。
下一代架构 Qwen3-Next 及系列模型发布，训练成本较密集模型大降超 90%，长文本推理吞吐量提升 10 倍以上。在全球 AI 开源社区 HuggingFace 随后发布的模型榜单中，全球前十的模型中有 7 个来自通义，阿里千问 Qwen 又一次大肆 " 屠榜 "。
截至目前，阿里千问 Qwen 已开源 300 多款模型，囊括文本、编程、图像、语音、视频等 " 全模态 "，覆盖 0.5B 到 480B 等 " 全尺寸 "，在全球主要模型社区的下载量已经突破 7 亿，衍生模型突破 18 万个，阿里千问 Qwen 超越美国 Meta 的 Llama 成为全球第一的开源模型家族。
其次，在 AI 云计算层，目前阿里巴巴运营着中国第一、全球领先的 AI 基础设施和云计算网络，在全球 29 个地域设有 92 个可用区。
过去一年，阿里云 AI 算力增长超 5 倍，AI 存力增长 4 倍多。在已采用生成式 AI 的财富中国 500 强中，超 53% 企业选择阿里云，渗透率位列第一。
事实上，阿里巴巴是中国最早布局大模型的企业之一，但过去两年，其 AI 能力主要通过阿里云向企业客户提供模型 API 和定制化解决方案。
这种策略，一度让阿里在 AI to C 市场并不惹眼。这一战略拐点在 2025 年终于形成。
随着 Qwen3 系列模型达到全球领先水平，阿里认为自己技术能力与市场需求的交汇点已经出现。
而与阿里与国内其他互联网巨头相比，其独特的竞争优势在于构建了一条清晰的 "B 端技术领先反哺 C 端业务 " 的路径。
阿里的 B 端根基，包括强大的阿里云计算能力、历经双 11 考验的中间件与数据库技术，以及服务海量企业所形成的 AI 大模型，正持续为淘宝、天猫、高德等 C 端应用注入强劲的技术动能。
这种由底层技术驱动的模式，不仅确保了 C 端产品的稳定、流畅与智能体验，更在商业层面形成了难以逾越的护城河。
放眼全球，这一战略的前瞻性已得到验证：Google 正是通过其在搜索引擎、云计算和企业办公套件等 B 端领域长期积累的技术与数据优势，成功地孵化和锻造了 Gemini 大模型，使其具备了与 OpenAI 等纯 C 端起家的模型相抗衡的独特实力。
但角逐全球大模型的未来，阿里真正的差异化优势，在于其难以复制的 C 端生态协同能力。
阿里巴巴坐拥丰富的数字生活服务矩阵：淘宝、天猫覆盖购物，高德地图主导出行，淘宝闪购深耕本地生活，钉钉连接办公场景，飞猪布局酒旅旅游，这些高频、刚需、高价值的场景，为阿里开发一款超级 C 端 APP 提供了天然的办事接口。
生态协同，阿里 AI 之战已升维
阿里在 AI to B 领域已建立起难以撼动的市场地位。
就在昨天（11 月 25 日），新加坡媒体报道称，新加坡国家人工智能计划（AISG）正在进行一次重大战略调整，在其最新的东南亚语言大模型项目中，放弃了 Meta 模型，转向阿里巴巴的通义千问 Qwen 开源架构，标志着中国开源 AI 模型在全球影响力版图中的一次关键扩张。
最近千问 APP 正式公测，基于全球性能第一的开源模型 Qwen3，凭借免费，以及与各类生活场景生态的结合，与 ChatGPT 展开全面竞争。
阿里核心管理层将 " 千问 " 项目视为 "AI 时代的未来之战 "。这同时也意味着阿里巴巴将全面进军 AI to C 端市场。
这次发布的千问 APP 是一个初级版本，用最先进的模型，打造一个 " 会聊天能办事的个人 AI 助手 "。除了聊天足够聪明外，" 能办事 " 将是千问 APP 的一个重要发力方向。千问 APP 的战略目标是打造未来的 AI 生活入口。
目前，千问已经展现出一定的办事能力。比如，一句指令就能让千问 APP 几秒钟完成一份研究报告，并制作成几十页的精美 PPT。不久前，千问在与 ChatGPT、Gemini、Grok 等全球顶级模型 PK 的实盘投资大赛中斩获冠军。
但是，面对 AI 应用普遍面临的商业化难题，千问团队表示目前并不考虑收费。这与 ChatGPT 等国际主流 AI 产品的付费订阅模式形成鲜明对比。
这种策略的背后，是阿里对千问 APP 的定位。这不仅是一款 AI 产品，更是连接阿里生态与亿万用户的超级入口。
在 ASI 远期愿景指引下，千问的产品核心是希望 AI 不再局限于语言交流，而是具备在真实世界中行动的能力。未来 " 自然语言就是 AI 时代的源代码 "，任何人都能创造自己的 Agent。
与此同时，千问还可以与大消费生态形成协同效应，Agent 平台能够与阿里的商业生态（电商、地图、本地生活等）深度协同。
阿里可以通过 Agent 支持用户购物、生成内容、参与活动，从而在多个业务层面创造新的变现路径。此外，通过企业级 Agent 定制，阿里还可以构建高价值长期合同（例如企业智能客服、研发助理、数据分析师等）。
而千问 APP，正是承载这些 Agent，并通往最终 " 超级人工智能 "（ASI）的那个关键入口。
事实上，AI 驱动阿里的业务增长，不仅关乎千问 App 本身，更将深度赋能阿里核心业务，与大消费生态产生协同效应，带动核心业务创造更大的用户价值。长期来看，这会形成阿里自己的 "AI 操作系统级入口 "，而阿里不再只是一家电商公司，成为连接数字世界与物理世界的智能枢纽。
正如吴泳铭在业绩会上谈到的那样，"AI to B 和 AI to C 齐发力，将激发核心业务产生更大的协同效应，成为驱动阿里持续增长、迈向新高度的动能引擎。"
阿里对 AI to C 和 AI to B 的双线布局，既是对其技术积累的集中释放，也是对其生态优势的再次整合。B 端与 C 端的双轮驱动，不仅有助于阿里在激烈的 AI 竞争中构筑差异化优势，更将强化其在云计算与消费互联网两大核心领域的领导地位。
长期来看，这一战略若能顺利推进，将有望推动阿里从向 AI 驱动型生态跃迁，打开收入增长与价值重估的崭新空间。
来源：钛媒体
