5月13日，阿里發布了2026年三月底止季度業績及 2026 財務年度業績公告。
財報顯示，阿里巴巴第四財季營收2433.8億元，同比增長3%。淨利潤為254.76億元。2026財年營收10236.7億元，同比增長3%；淨利潤1059.04億元。
財報發布後，阿里巴巴集團董事會主席蔡崇信、CEO吳泳銘、CFO徐宏，阿里電商事業群CEO蔣凡出席了隨後召開的電話會議。
各位投資人朋友，歡迎參加阿里巴巴集團2026財年第四季度財報電話會。過去一個季度，阿里巴巴對」AI+雲」和」消費」兩大戰略重點的高強度投入，正迅速轉化為切實的業務成果，集團收入同比增長11%。
本季度，雲智能集團外部收入增速加快至40%，AI相關產品收入連續第十一個季度實現三位數增長。中國電商業務在可比基礎上核心客戶管理收入（CMR）同比增長8%，而近場電商業務在保持市場份額的同時，實現了顯著的單位經濟效益改善。我們正處於從對話式聊天機器人向自主AI智能體演變的拐點，這正直接推動我們三大核心工作負載類別（訓練、推理和智能體編排）的爆炸式增長。
在此背景下，阿里巴巴AI已渡過初期投資階段，並開始大規模商業化。接下來，我將從四個方面詳細闡述：AI商業化、雲基礎設施、AI應用生態系統以及我們的消費業務。首先，AI和雲商業化的拐點已經到來。本季度，雲智能集團年化AI相關產品收入已超過358億元，並持續保持三位數增長。AI相關產品收入目前佔雲智能集團外部收入的30%。我們預計大約一年內，AI相關產品收入將跨越50%的門檻，成為驅動雲業務收入增長的主要引擎。
因此，鑑於長期AI需求的確定性以及我們全棧技術優勢，雲智能集團的外部收入增長預計在未來幾個季度將在當前40%的基礎上繼續加速。我們預計這一軌跡將在中長期保持強勁增長。這反映了阿里雲在推動其整個業務全面價值升級中的作用，其增長重心已完全從傳統計算和存儲轉向模型、AI計算和智能體服務。
我們也看到AI模型和應用服務收入呈現指數級增長，這是由基礎模型服務和AI原生軟體共同驅動的新收入來源。過去三個月，我們模型服務平臺上的Token消費量環比大幅增長，因為企業客戶正加速從簡單任務轉向生產級規模和複雜工作負載，這推動了對模型和應用服務的持續需求增長。在模型工場平臺上，我們預計模型和應用服務的年化經常性收入（ARR），包括模型平臺，將在6月季度超過100億元，並在年底前達到300億元。
這一收入流的健康利潤率特徵日益明顯，使其成為健康、高質量的增長來源。第二，我們的AI基礎設施支撐著我們的全技術棧，並構成持久的護城河。我們的自研GPU晶片已實現規模化量產，超過60%的計算能力已服務於外部客戶，涵蓋網際網路、金融服務和自動駕駛等垂直行業。
作為中國唯一能夠大規模提供自研AI晶片的AI雲服務商，我們在計算資源稀缺的環境下，既保障了自身計算供應鏈的自主可控，又為客戶提供了極具競爭力的AI推理和訓練服務。這種結構性優勢有利於我們的收入增長和毛利率提升。同時，我們的雲產品正在加速AI化升級。
智能體工作負載的激增顯著提升了對圍繞CPU、存儲和容器構建的傳統雲產品的需求，我們正在將這些產品升級為針對智能體時代優化的基礎設施解決方案。第三，在應用層，我們構建了一個完整的閉環，涵蓋AI原生軟體到完整的智能體生態系統。阿里巴巴Token Hub（ATH）持續推出新產品，連接消費和企業環境，在AI原生軟體和代碼智能體方面取得突破性進展。
通義千問模型在推理、編碼和智能體能力方面持續迭代。在企業端，我們推出了一系列產品，涵蓋智能工作場所工具、AI編碼和業務運營管理，幫助企業釋放並提升生產力。在消費端，通義APP完全集成了淘寶和天貓的商業服務能力。
5月7日，通義APP現已深度嵌入生態系統，覆蓋淘寶、支付寶、高德地圖和飛豬，使其成為中國首個一站式個人助手，無縫連接日常生活、生產力和學習。第四，在我們的消費業務和集團層面，我們優先考慮從價值中學習。
在AI之外，我們的消費戰略持續穩步推進，本季度CMR增長顯著反彈。在可比基礎上，CMR同比增長8%。我們持續改善用戶體驗和商家運營效率，近場電商業務在保持穩定市場份額和規模的同時，實現了顯著的單元經濟效益改善。
總之，我們在AI、雲和消費方面的投資回報日益清晰。AI+雲的收入增長正在加速，且利潤率改善。模型和應用服務ARR持續增長，我們消費業務的運營效率也在持續提升。
面對AI所代表的歷史性機遇，阿里巴巴正處於技術投資開始獲得商業回報的關鍵節點。我們將保持戰略定力，並利用全棧AI能力支持長期增長。
我們的戰略重點依然堅定不移地聚焦於AI+雲和消費業務。多個增長催化劑，包括技術進步和業務創新，正在AI+雲領域形成強勁的順風。我們的全棧式模型、算力框架和應用，在每一層都擁有既定的領導地位。
我們AI+雲業務的強勁增長以及我們模型平臺清晰的變現路徑，讓我們有信心進行重大投資以擴展我們在消費領域的領導地位。本季度，我們在可比基礎上實現了強勁的CMR增長。
在我們的近場電商業務中，我們持續實現季度環比的單位經濟效益改善。現在來看本季度的財務業績。在合併基礎上，總收入為2434億元。剔除銀泰和高鑫零售的收入，可比基礎上的收入本應增長11%。調整後的EBITDA下降84%，主要是由於我們對技術業務、近場電商和用戶體驗的戰略投資，部分被消費管理服務在雲業務中的持續增長以及各業務運營效率提升所帶來的經營業績改善所抵消。
我們的淨利潤為235億元，同比增長96%，主要歸因於我們股權投資按市價計值的收益同比增加，以及去年同期處置銀泰和高鑫零售的損失，但部分被調整後EBITDA的下降所抵消。經營活動現金流淨流入為94億元。自由現金流為流出173億元。
我們正在將經營現金流再投資，以增強我們在AI領域的競爭優勢。截至2026年3月31日，我們持有的現金約380億美元，包括期限超過五年的債務。我們的淨現金頭寸約為590億美元。
這種資產負債表的實力給了我們投資增長信心。現在來看我們的消費業務。中國電商集團收入為1220億元，增長6%。客戶管理收入增長1%。
為幫助商家在我們的平臺上發展業務並增加他們的支出意願，本季度我們為精選商家升級了業務發展計劃。在該計劃下，平臺為這些商家提供的補貼水平直接與其在我們的平臺上的營銷支出掛鈎。出於會計目的，先前記為銷售和市場費用的此類補貼，現在記為CMR的抵減項。因此，本季度CMR同比增長1%。剔除該計劃對收入的會計影響，在可比基礎上，CMR本應同比增長8%。
我們的近場電商業務收入增長57%，達到200億元。近場業務進一步改善了單位經濟效益，並環比提高了平均訂單價值，主要驅動力是組合優化。阿里巴巴中國電商集團調整後的EBITA為240億元，下降40%，主要由於對近場電商、用戶體驗和技術的投資。
同時，客戶管理服務做出了積極貢獻。剔除近場電商業務的虧損，我們阿里巴巴中國電商集團的EBITA同比將保持穩定，並因重大投資、用戶留存和用戶體驗而實現環比改善。AIDC本季度收入增長6%。AIDC調整後的虧損同比顯著收窄，接近盈虧平衡，這得益於物流優化和運營效率的結合。
全球速賣通Choice業務的單位經濟效益環比持續大幅改善。接下來，我們來看雲智能集團的業務更新和財務業績。我們的雲業務又實現了一個季度的加速增長。
面向外部客戶的收入加速增長至40%。AI相關產品繼續引領這一勢頭。我們實現了連續第11個季度AI收入三位數增長。
AI收入在外部雲收入中的佔比持續提升，目前達到30%。本季度的AI收入為90億元。年化收入運行率為360億元，即約53億美元。這清晰地反映了我們AI業務的規模和加速。調整後的利潤率保持相對穩定，為9.1%。
所有其他分部收入下降21%，至655億元，主要由於處置了銀泰和高鑫零售業務，以及菜鳥收入減少，但被盒馬和餓了麼的收入增加所部分抵消。所有其他分部的EBITA虧損為212億元，主要由於對技術業務的增加投資，包括基礎模型以及面向消費者的通義APP。在結束本財年之際，我們仍然致力於提供持續的股東回報。
我們的董事會已批准每股1.05美元的年度股息。我們將繼續在AI和消費業務上果斷投資，我們在這些領域看到了巨大的長期增長潛力和複合競爭優勢。我們相信這些投資將隨著時間的推移帶來增長和回報，最終為我們的股東創造更大價值。
感謝你們首次分享了非常可觀的 AI 模型及應用 ARR 規模和目標。我想問一下，這個 ARR 中有多少是由我們的自研模型（如千問）驅動的，又有多少來自第三方模型？另外，考慮到最近的 token 價格上漲，這對模型服務（Maas）以及雲的利潤率會有什麼影響？
在我們這個季度，我們剛剛公布了一個最新的數字，也就是我們的模型及應用模型及應用服務收入。這個收入的主要業務構成其實分成兩個部分：就是我們的百鍊的Maas的API服務，以及我們的AI原生軟體的訂閱值的這些收入。現在這兩部分的收入裡面，絕大部分都是來自於百鍊的Maas的API服務。但同時阿里雲的百鍊其實又是一個相對開放的平臺。在我們這個平臺上，我們託管自研的模型，也會託管第三方的開源模型，包括第三方的閉源模型。就現在的收入規模上來說，絕大部分還是我們的自研模型，包括我們的千問基模，以及我們的語音模型，包括我們的視頻模型。
您說的第二個問題其實也比較關鍵。因為最近一個季度或最近幾個月，整個行業發生了一個非常大的改變：整個AI正在從對話式的chatbot轉向agent運行。Agent需要幫助客戶完成非常複雜的推理任務。在這個推理過程中，客戶對模型推理的需求持續直線上升。同時，由於可以幫助客戶完成更複雜的工作任務，所以整個API token的價格和客戶的接受度——雖然價格進行了上調，但客戶的接受度其實還是非常高的，而且需求也非常持續且量大。而且就現在來看，我們的供應其實還沒有辦法完全滿足這些客戶的需求，排隊的客戶還有很多。所以就現在這個情況下，我們覺得首先Maas業務相對於SaaS業務來說，毛利就會高一些。
還有幾個比較重要的點：第一，整個推理技術的發展還在持續。每個季度我們都會看到推理技術優化帶來的成果，使我們在單伺服器單卡的token產能上產生持續增量效果。同時，模型能力也在持續加強，而且模型價格在未來一兩年內，我們看到的應該還是一個持續提升的過程。所以從這個角度來看，我覺得未來幾個季度，因為Maas業務的飛速增長，會對我們的毛利率產生非常積極的影響。
關於AI投資的投資資本回報率，我有一個問題。我們的AI投資雖然驅動了令人印象深刻的40%雲增長，但也對集團的自由現金流以及EBITDA造成了顯著的拖累。那麼投資者應該如何評估這項投資的回報？你們在積極的AI支出與盈利能力之間平衡的管理框架是什麼？
我先來回答第一部分。大家可能特別是這個季度看到我們的自由現金流是負數，所以會比較關心我們怎麼控制自由現金流。首先，大家可以看到這個自由現金流的負數，最關鍵的原因還是我們在過去一年在AI方面的投入。正是因為我們看到了這樣一個歷史機遇，我們十分堅定地在這方面進行投入，所以這是最主要造成整體自由現金流為負的情況。
往未來再看兩年，我們的投入還是會繼續十分堅定。因為這個窗口期對我們來講可能就是幾年的時間，所以從投入角度我們會繼續很堅定。同時，從經營現金流的角度來看，其實並沒有大的變化。這裡我想談兩個方面：
第一，從消費業務角度，淘寶天貓作為我們最重要的經營現金流產生業務，整個經營現金流的產生還是十分穩定的。而未來兩年，隨著閃購虧損大幅收窄，加上AIDC從虧損走向盈利，整體消費業務未來兩年的經營現金流會是十分正向的發展。這是第一點。
所以，我們在過去一年非常堅定地進行這些投資。展望未來兩年，我們打算同樣堅定地繼續這些投資，再次強調，因為我們看到這是一個關鍵的機會窗口，在未來幾年內都會開放。此外，我們看待現金流的方式真的沒有大的變化。
首先，集團經營現金流的主要貢獻者是淘寶和天貓，而且那部分現金流非常穩定。展望未來兩年，就近場電商而言，虧損將大幅收窄。同時，AIDC將從虧損發展到盈利。所以我們認為未來兩年這些發展對淨現金流是非常積極的。
第二點，另一個很重要的點是我們在雲基礎設施方面的投資。剛才Eddie也提到了，這將使我們的雲收入、AI雲收入繼續加速，同時毛利率改善。所有這些會進一步提升我們在雲板塊的經營現金流回報，同樣可以支撐我們對雲基礎設施的投入。
第三點，我剛剛提到了我們自己的資產負債表還是非常強勁的。我們目前的淨現金差不多380億美金。如果我們拿掉五年以上到期的債務，淨現金大概有590億美金。這樣一個堅實的資產負債表也可以很好地支持我們對雲基礎設施的投入。
最後，我們還有很強的資本市場融資能力，可以通過不同形式的市場融資去應對戰略發展的需要。所以我先回應您剛才關於現金流以及我們如何準備更充足現金流的問題。接下來看Eddie是否有補充。
您說的關於AI方面的投資以及未來的ROI方面，我藉此機會分享一下我們的看法。從現在整個AI業務的發展趨勢來看，我覺得AI更像一個製造業。也就是說，當我們要獲得更多收入時，我們必須要建立兩個核心工廠。這兩個核心工廠的規模會影響我們未來有多大的收入規模。這兩個核心工廠，一個可以稱為AI訓練工廠，一個稱為AI推理工廠。這兩個工廠背後是AI數據中心的建設。而數據中心建設一定會消耗比較大的集團自由現金流。但是這些剛性的數據中心基礎設施的建設，我們在回報路徑上是非常清晰的。
當我們把這些數據中心用於to B商業化時，路徑非常清晰。無論是雲IaaS的商業化服務，還是通過Maas平臺以及AI原生軟體創造更多模型之上的營收，我們幾乎在服務期內沒有一張卡是閒置的。所以我認為，在未來3到5年的需求情況下，我們大量投入的AI數據中心建設，其投資回報是非常確定的。
好，感謝管理層。我的問題是關於即時零售。剛才準備的發言當中，你們介紹了UE得到了顯著改善。我想了解一下背後的驅動因素，包括是客單價、補貼比率還是履約等各方面的貢獻。另外，上一季度的業績發布會上，你們介紹了未來兩年即時零售的展望。那麼從那時到現在，這種展望有什麼新的變化？你們看待市場格局的方式有什麼變化，包括UE和補貼等方面？
首先，經過一年的投入，我們看到即時零售業務飛速發展，我們的市場份額取得了根本性變化。對比今年3月季度和去年大規模投入前的同期，我們的訂單規模與市場份額都取得了顯著提升。1到3月份整體訂單規模是去年同期的2.7倍，其中非餐飲零售部分是去年的3倍。四月份以來，我們在保持訂單規模的同時，繼續通過物流效率的提升、訂單結構的優化，尤其是AOV的進一步上漲，推動了UE顯著優化。我們有信心在新財年結束前實現UE轉正。
在優化UE的同時，我們後續還是會持續通過創新提升用戶和商家體驗，保持我們在即時零售領域的長期競爭力。所以我們有信心在新的規模與市場份額水位下，未來實現即時零售的整體盈利。本季度我們也看到閃購對電商的促進，尤其是在新客獲取、促進用戶活躍度、滿足用戶多元化消費場景、拉動成交與商業化以及物流基建等方面，推動淘天整體板塊發展。我們繼續看到閃購相關品類的帶動明顯，特別是食品生鮮等品類，也繼續推動盒馬、貓超等即時零售相關業務的發展。我們的實物電商這個季度無論在成交還是CMR方面都取得了比較好的增長勢頭，閃購與即時零售在其中起到了非常確定性的正面拉動作用。
想問一下，之前開場陳述中管理層提到的Maas業務。我想了解一下管理層如何看待在Maas領域阿里巴巴與中國其他頭部AI平臺公司以及AI創業公司相比，優勢是什麼？我們在美國看到AI agent，尤其是AI coding，已經是AI商業化增速最快的領域。所以想問一下，在中國您估計AI coding大概什麼時候會看到類似的增速？另外，中國企業好像一直不願意為SaaS產品付費，您覺得這是否會讓中國的AI coding產品商業化前景沒有美國同行那麼有潛力？
在阿里雲的百鍊平臺上，我們定位是一個開放性的AI推理平臺。目前主要營收確實主要由自研模型產生。對比這些AI創業公司，我們在模型投入和廣度上遠遠超過它們。當然，這些創業公司在專注於某一個模型或領域方面，也有非常強的技術和很快的商業敏銳度，進展也很快。所以從這個角度，單純看Maas領域，這些創業公司某種程度上也是阿里雲的合作夥伴。
但對阿里巴巴而言，我們會更強調在各個不同領域的模型做更廣度的研發。我們會做基於coding能力為優先的千問基座模型，我們的視頻模型（無論是萬象還是Happy House），包括更面向未來的世界模型，以及我們的語音模型。我們相信未來很多業務場景中，用戶會需要多種不同模型能力綜合來滿足業務需求。這是我覺得我們與這些頭部AI創業公司的區別。同時，它們某種程度上也是阿里雲百鍊的合作夥伴。
您說的關於AI coding這個問題也很好。您問何時能迎來類似的增速？其實我們的判斷是，在中國現在已經迎來了類似的增速。從我們自己在百鍊平臺上看到的趨勢，以及行業內其他和我們合作關係友好的AI創業公司那裡看到，從去年11、12月份到現在今年5月份，這一段時間大量公司的API需求增長，幾乎大部分都是由AI coding能力提升帶來的。
而AI coding不是簡單替代軟體工程師的工作。由於AI模型能力提升以及AI coding與整個agent運行環境（所謂的harness工程、數據領域）的結合，我們看到由AI coding驅動的複雜任務agent已經幾乎可以在各個數位化工作任務中完成任務。所以無論美國還是中國，這一波AI需求帶來的增速主要靠的是AI coding能力的提升。因為AI coding能力提升，結合電腦或數位化工具場景，理論上可以解決幾乎所有數位化工作的未來複雜任務。所以這是未來2-3年內一個非常重要的增長趨勢。好，我再……
關於您說的中國企業長期存在SaaS付費意願較低的問題，我覺得現在大模型時代有一個非常大的區別：現在的AI模型能力越來越強。當它能幫助用戶真正完成工作中的複雜任務時，我們看到無論美國還是中國企業，為這種幫助他完成工作任務、為智能能力買單的需求在美國和中國都是一樣的，而且都會非常強。理論上，只要幫助他完成的工作任務在企業內創造的價值大於token成本，那麼對API token的需求就會是無限的。所以從這個角度，我們認為底層的AI需求增長還是非常長期和確定的。
從我們自己看到的數據也可以分享：我們在百鍊平臺上看到的整體增速非常快。對比去年11、12月份的數據，今年5、6月份的數據應該會增長十倍以上。而且最近我們的ARR已經突破了80億。也就是說，這個季度我們突破100億ARR是非常確定的事情。所以我們看到無論中國企業還是美國企業，願意為智能能力買單、為通過調用智能能力幫助完成真實工作任務買單，是一個非常普適的選擇。
關於您的另一個評論，我們也注意到中國為SaaS付費的意願較低。但我認為，隨著模型變得越來越強大，能夠真正解決非常複雜的任務、提供真正有價值的智能，這種情況將發生改變。我認為我們可以預期在中國會看到與美國相同的對這種服務的需求。從某種意義上說，當token提供的價值超過token成本時，對token的需求在某種程度上將變得無限。因此，我們認為AI需求的增長是一個長期的確定性。
我也可以分享一些數據。從去年11月、12月到今年5月，我們在百鍊平臺上看到的ARR增長超過了十倍。ARR已經超過80億。我認為，本季度實現超過100億的ARR是非常確定的。
我想繼續討論全球比較的話題。如果看一下全球，海外同行似乎在企業智能體工作流中抓住了最直接的漲幅，而消費者端和變現則略顯滯後。展望未來，考慮到阿里巴巴正在投資基礎設施、模型、雲和通義APP等創新前沿，我們如何評估to B和to C計劃之間的戰略優先級和資源分配？如果未來企業端繼續獲得更多牽引力，我們是否會考慮將更多資源從通義APP逐漸轉移到雲和Maas？
非常感謝您的問題。您這個問題問得很好。但是從AI本身本質上的原理來說，它更是一個計算範式的革命。計算範式的革命最終還是要能夠幫助用戶去完成任務或者更好地解決問題。從這個角度，我認為to B和to C本質上是一樣的。但就現在而言，我們看到無論全球還是中國，最能接受客戶付費意願的確實是在to B領域，因為這和ROI更容易計算，企業付費意願更強。所以我們大部分推理資源也投入在to B商業化領域。
但另一個層面，AI無非最終是要作為人的助理。作為人的助理，有工作助理、個人助理、學習助理。本質上要解決的問題是一樣的：用AI幫助人去解決任務，任務可能有to B、to C或學習、工作、生活。
我們相信to C業務可能現在客戶的接受程度和付費意願還需要一定的投資周期。但我們相信to C的AI助理一樣會隨著技術進展和客戶接受程度，或者在幫助他完成更多任務後，慢慢形成商業模式。這個商業模式在海外已經看到了，在國內我覺得未來一兩年內也會看到to C AI助理方面有很多商業化進展產生。
我想跟進一下前面提到的關於雲業務未來發展的問題。除了加速之外，能否請管理層再跟我們講一下EBITA margin方面，特別是在未來幾個季度，隨著我們的加速，我們會不會看到和國外類似的margin擴張趨勢？謝謝。
就現在AI技術以及AI技術對各行業的滲透來說，我們覺得還是處於早期階段。但就阿里雲以及我們AI業務的目標而言，主要還是要做增長，以及用戶數、用戶的token消耗和市場份額的絕對領先。我們希望能夠超過行業平均增長速度，進一步快速獲取市場份額，夯實絕對的市場領先地位。利潤率是我們的第二目標。
但是由於現在有幾個非常明確的行業特點：第一，我們判斷未來3-5年內AI行業的需求仍然很難被滿足，因為有很多物理瓶頸的限制。無論AI數據中心建設周期，還是行業內晶片或內存等各方面的生產周期、物理擴產、整個產能增長，我們都覺得3-5年內很難支撐AI需求的增長。
從這個角度，阿里雲歷史上因為有很強大的客戶規模效應和資產，我們歷史上的IT capex規模效應。在這個規模效應下，由於市場供需緊張，現在實際上我們新的一臺伺服器——相同的伺服器在今年部署上線的成本是我們兩年前部署上線的一倍以上，即成本增長了100%以上。這樣的新伺服器重置成本，對老客戶需求和新客戶需求都有一個定價牽引作用。我們相信這對未來較長周期內雲各項服務的資產定價會有正向的提升效果。
第二個，我們還看到阿里雲Maas業務的快速增長。因為Maas業務本身收入相對於我們傳統的IT資產類業務來說，是一個高毛利的業務。同時由於整個推理技術的優化，單卡的產能還會持續提升。所以我們現在看到：一臺同樣的伺服器交給百鍊平臺所創造的營收和毛利水平，高於我們傳統雲計算簡單的算力服務。所以這個業務收入佔比的提升，我們相信也能夠提升未來的毛利水平。
還有一個是我們的全棧技術優勢，平頭哥的AI晶片自研，以及平頭哥AI晶片未來的規模放量，有助於我們整體提供一個可能在中國最好的性價比水平的推理平臺。這個推理平臺我們相信也能創造出更好的毛利率，並與我們的模型進行較強的協同。所以由於這幾個客觀因素的存在，我們判斷未來1-2年阿里雲的毛利率會有比較顯著的提升，最近也會在一兩個季度內看到這些變化。
關於資本開支。為了滿足 Maas 以及長期雲業務收入的需求，我們需要維持什麼樣的資本開支水平？另外，管理層也提到了機會。目前平頭哥晶片在阿里雲中的部署滲透率是多少？隨著滲透率的提高，我們應該預期自研晶片會帶來多大的利潤率提升？謝謝。
你的第一個問題也比較重要。其實我們在上個季度的講稿中也已經提到了，我們對於未來五年的營收目標有一個非常高的目標。在這個目標情況下，對比2022年和2023年，也就是AI大模型還沒爆發的年代，阿里雲的外部營收，那個收入目標大概是一個增長十倍的目標。粗略計算可以理解為，至少需要當時阿里巴巴阿里雲所持有的數據機房資產的十倍以上，才能夠支撐我們的長期業務目標。所以某種程度上，我們未來要建的數據中心規模，基本上對比2022年是一個十倍以上的增長。
這是我們所有投入的capex也好，包括我們現在還有不少用OPEX方式去獲取的算力也好，這是我們的總目標。所以對比前面所說的三年3800億，我們面向未來的五年目標，我們相信為了獲取這些算力中心所投入的資金會遠遠超過我們原來的3800億。當然現在情況已經比較複雜，不見得所有算力中心都會由我們自建的capex去獲取。比如我們會用OPEX租賃的方式去獲取。包括隨著我們平頭哥晶片產能的擴大，我們也可能會通過銷售平頭哥AI伺服器的方式，銷售給各個算力中心或數據中心的服務商，同時與這些數據中心服務商共同建設。所以未來會有多種方式支撐我們數據中心容量的擴張。這是最基本的數據需求。數據中心的需求來說，我們應該對標大模型沒有爆發前的2022年的一個十倍的數據中心規模。
關於自研晶片在阿里雲的部署比例，目前還屬於少部分範疇。當然我這裡也分享一下，平頭哥的晶片，我們除了有自己的GPU之外，我們的CPU包括我們的存儲網絡晶片都是全棧自研的。所以未來我們有機會用我們全棧自研的GPU、CPU、存儲到網絡晶片去做一個全棧的自研。
現在這個比例還比較低，因為有一些各方面客觀的原因。比如中國國內整個半導體的產能還是比較少。當然這幾年中國國內半導體的產能也在持續擴張當中。所以我們覺得隨著平頭哥我們自研全套晶片滲透率的提升，對我們毛利率的提升影響會非常大。但現在有一些情況在互相影響。比如說由於中國國產半導體的整體製程相對來說比國外的還是相對差一點，總體同一個晶片，無論是能耗還是效率上來說，與國外先進晶片相比都會有一些差距。
但是由於我們可以看到國外主流的AI晶片毛利率非常之高，基本上接近60%到80%的毛利率。那麼就算是國內晶片總體性能或功耗有一定提升，在這個對比國外先進晶片60%到80%的毛利率中間，其實有一個非常大的我們覺得性價比提升的空間。但這個性價比提升空間最終對我們整體毛利提升的影響，需要看後面我們的產能擴張，以及整體產能擴張之後，對我們現有存量的替代比例。