阿里AI，到了兑现时刻。

8月20日晚间，阿里巴巴集团发布新季度业绩，阿里云外部商业化收入增速提升至45%，创22个季度新高，AI驱动的新一轮增长周期正在加速。

支撑云增长的背后，是以千问大模型为核心的模型矩阵：阿里近期连续发布的前沿语言、编程、视频、语音、图像、音乐模型，性能均位列第一梯队。

随着AI从大模型向Agent的全面深化，资本开支的持续投入，阿里的AI路径，不仅仅是单点突围，更是生态化、体系化的博弈。

从乌兰察布到墨西哥，从杭州到硅谷，阿里正从算力、芯片、模型、Agent漫溯至全球开发者，一条以模型为核心、围绕“Token”的价值链，正在强势牵引起阿里的第二增长曲线。

模型多点开花

LLM与多模态模型全都跻身全球第一梯队

过去一个月，阿里巴巴大语言、图像、语音、视频、音乐五大类模型集中完成重要版本迭代，悉数跻身全球一流。

8月发布的旗舰模型Qwen3.8-Max总参数达2.4万亿，在编程竞技场CodeArena中排名全球第三，在智能体评测Artificial Analysis Agentic全球榜单中排名首位，且该模型已经开放权重。

同步推出的还有Qwen-Image-3.0，在Image Arena上排名中国首位；Qwen-Audio-3.0-TTS在Speech Arena中排名全球首位；Wan3.0进入视频模型第一阵营；此外还推出了全新的音乐模型HappyShrimp。

除了性能全球一流，阿里还通过千问大模型的开源，建立起以Qwen为核心的全球AI广泛的模型生态。

上周刚开源的Qwen3.8-27B，两天下载量就超过了100万次，同时冲上Hugging Face全球最受欢迎开源模型史上前三，引发全球关注。

AI开源社区Hugging Face近期发布的《开放模型生态观察：2026年夏季报告》分析，2026年几乎每个月，中国厂商发布的性能极优的开源模型，其规模均超过美国厂商同期发布的任何模型。

同时，报告指出，模型的生态位不仅由其自身发布决定，更取决于社区在其基础上构建的规模。以此衡量，阿里Qwen已成为开放模型生态中超大的基础模型之一。

据Hugging Face统计，2026年前七个月，Qwen衍生项以每日约180–210个新仓库的速度增加，表明采用并非仅由单次发布驱动。Qwen已成为开发者决定微调和部署模型时的默认工作流组成部分。

“在过去六个月内，全球累计下载量已超过30亿次。”Hugging Face报告披露了全球下载量排名前列的人工智能模型。

有海外开发者分析认为，造成这种情况的原因并不复杂：一个能够涵盖从移动设备到数据中心的整个生态系统的模型矩阵，在各个参数层面上都有竞争力；此外，开放的商业许可制度使得海外初创企业可以轻松地将产品集成到系统中。全球的开发者们都在通过行为来表达他们的态度。一个中国公司正在重新塑造开源人工智能领域的格局。

“用户为先、AI驱动”，阿里在2023年新一轮战略调整背后，离不开自身在AI领域长期积累的技术底座。2017年成立的阿里达摩院，先后孵化了包括千问大模型、平头哥在内的多个业务，为今天AI兑现夯实了基础。

在国产芯片自研上，平头哥已构建覆盖GPU、CPU、存储和网络芯片的全栈自研芯片体系，实现跨计算、存储、网络的系统级硬件优化，并增强了阿里在AI基础设施上的性能表现和成本效率。

但AI的价值链比电商时代更分散，芯片、存储、数据中心、基础模型、视频模型、Agent和消费应用，任何一层都可能出现一家独立公司。技术迭代的速度比预想中更迅猛，阿里也在加大AI领域的资本开支和组织架构的调整。

阿里CEO吴泳铭就曾透露，面向未来五年目标，阿里AI基建投入资金会远超3800亿元。

一个肉眼可见的增长，阿里全球数据中心建设正持续扩张。今年以来，阿里云已先后在韩国、法国、日本、马来西亚、墨西哥等市场持续完善AI与云基础设施布局。当前，阿里云全球基础设施将覆盖30个地域、104个可用区，并计划进一步拓展至巴西等国家和地区。

AI时代，算力即水电。比算力短缺更显性的是Token消耗的狂飙，每一次Qwen被调用，都是一次Token的兑现。这枚AI时代的“新度量衡”，正成为阿里云最猛烈的新增量。

在组织架构上，阿里集团成立了新的部门Alibaba Token Hub(ATH)事业部，将造Token、输送Token、打造Token应用的人都放进同一个组织。6月，阿里又成立了新的Token Foundry事业部。

一条围绕“Token经济”的链路，至此浮出水面。

从模型到Token

一个中国大模型的兑现路径

Token 的变现效率，最直接地体现在底层的基础，阿里云的增长上。

阿里新季度财报显示，AI云及算力服务收入484.37亿元，经调整EBITA为56.28亿元，同比增长133%，利润率升至12%。其中，AI相关产品收入连续第12个季度实现三位数同比增长，该季度已达123.76亿元，驱动阿里云加速增长。

AI的生产力渗透，正演变为一场全栈式的商业传导。随着Qwen在多模态领域的全面突破，不仅跑通了模型调用的MaaS增量，更顺势激活了底层的计算、存储与网络需求同步增长。AI，正在反哺整个传统云计算基本盘。

同时，领先模型能够增强旗舰模型及企业级服务的定价能力，带动客户采购模型微调、AI开发平台、安全等高附加值产品，提升综合客单价。随着调用规模扩大进一步摊薄研发和基础设施成本，阿里云有望形成“模型提升—客户增加—用量增长—成本下降”的长期增长循环。

其实，对纯血大模型企业而言，算力是大模型成本中最显性、最庞大的部分，贯穿于模型训练和推理的全生命周期。

相比之下，走全栈AI自研路径的阿里云除在大模型外，还在芯片、算力层面都有布局，通过“芯模协同”提升整体算力效能和模型能力，布局超节点，优化算力架构，构建了一套自研生态内生进化体系。

当前，全球云计算行业正进入AI驱动的新一轮增长周期。对阿里云而言，45%的收入增速与133%的利润增长表明，前期在芯片、模型和基础设施上的持续投入，已开始转化为可持续加速的商业回报。

摩根士丹利最新报告将北美投资资本回报率(ROIC)框架引入中国云计算市场，对自建GPU基础设施、租用第三方算力以及模型即服务（MaaS）三条路径逐一拆解得出结论：中国云厂商的投资资本回报率区间为13%至20%，阿里云极具优势；虽低于美国同行的25%至50%，但随着硬件成本下降和推理需求扩张，回报曲线存在显著上行空间。

报告认为，阿里凭借超大规模的AI基础设施、成熟的云业务体系以及经验证的千问大模型能力，有能力穿越三种场景实现可观回报，这一组合也支撑其估值溢价。

同时，摩根士丹利分析师认为，对阿里而言，随着AI收入占云业务比例向50%靠拢，MaaS ARR目标年末达300亿元人民币以上，若同步提升推理比例和token吞吐量，有望逐步向53%营业利润率和19% 投资资本回报率的基准情景靠拢。

围绕Token的价值延伸，模型之外，阿里在应用和Agen 端的落子飞快。在AI办公应用市场，8月初推出“千问办公”卡位企业级AI入口，在AI编程领域，阿里云旗下Qoder拿下国内AI编程近半数市场（IDC报告显示2025年份额达47.6%），这两条Token消耗最集中的赛道，阿里的商业化战术路径已然清晰。

AI的下半场，战鼓已然敲响。

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文/十一