“过去四个季度AI投入超1000亿，阿里继续在 AI 赛道狂飙。”
作者丨董子博
编辑丨林觉民
8 月 29 日，阿里发布 2026 财年 Q1 财报，其中季度AI+云资本开支达386亿，同比增长 220%，创单季度新高。更让市场振奋的是，在财报电话会上，阿里还披露，过去四个季度，阿里巴巴在AI基础设施和AI产品研发上累计投入已超1000亿元。一扫此前市场对阿里AI投入缩量的担忧，也展示出阿里持续投入AI的决心。
在 AI 上辛勤的汗水，给阿里带来了丰厚的果实——2026 财年 Q1，阿里云的收入增速仍在提升，在本季度达到 26% 之多，创三年以来新高。
云业务又见增长，也在需求侧，同步见证了 AI 赛道的大发展——直到这个季度，阿里 AI 相关产品的收入，已连续 8 个季度实现三位数同比增长，同时本季度AI收入占外部商业化收入的比例已超过20%。
相比国内互联网，阿里在 AI 赛道可谓“高举高打”，也逆转了资本市场“AI短期内注定看不到实际回报”的看法。在坚定、耐心的长期投入之下，阿里在 AI 上，不仅见到了成效，也让AI驱动的未来增长潜力，更具确定性。
01
全栈 AI 的超级生态
与国内诸多大厂发力AI应用，横向发展“AI应用全家桶”不同，阿里的AI战略选择是坚定地走全栈 AI 能力的长期路线。
今天，说自己做“全栈 AI”的公司不少，但实际操作下来，路径上却并非总是“殊途同归”。
比如，OpenAI 的“全家桶式”布局，指的是用多个 AI 产品，包住用户日常工作学习生活的诸多场景，在用户端达成“全栈”；
而阿里的“全栈”布局，则与谷歌类似，纵向洞穿算力层、云、模型层、应用层，横向涵盖多种产品，兼顾开源与闭源，形成一套星罗万象的 AI 全栈生态。
全栈二字，说起来容易，做起来难。单就算力层而言，这门生意太不“性感”，不仅不是“一本万利”，更多时候甚至显得“苦哈哈”的。
然而，阿里选择做难而正确的事。今年2月，阿里宣布未来三年，阿里在云和 AI 硬件基础设施计划投入的 3800 亿元，超过过去十年总和，就足以令绝大多数公司难望项背。
重金押注之下，阿里在AI基础设施、云平台、AI模型、开源生态及AI应用上遍地开花，让其纵向整合的全栈AI技术路线愈发清晰。
今年以来，阿里云已经在北京、上海、杭州、泰国、韩国、马拉西亚、迪拜和墨西哥数个城市地区，投入启用了 8 个新的 AI 和云数据中心及可用区，为海内外的云计算和 AI 需求提供算力支持。
而今年下半年，阿里云的全球基建布局，将拓展至 30 个地域和 95 个可用区，让全球更多人用上便宜好用的云算力。
AI算力基建全球发展的同时，阿里的AI模型同样是全球的“尖子生”。
有人说，今年 Deepseek 的出现，以雷霆之势直接“杀死”了基础大模型的比赛，现在卷基础大模型再无意义。实际上，近期海外大厂在基础大模型、编程模型、多模态模型、世界模型等方面多点开花，颇有进一步拉开国内与海外模型能力之势。
可见模型智能能力的上限达成还有很长一段路要走。在AI战略早起，阿里就明确表示追求AGI并不断突破AI模型智能能力的上限，于是我们看到，阿里通义系列大模型不断在全球开源榜单上攻城掠地，多次登顶主流领域全球开源冠军。
七月第四周，阿里大模型连发四“枪”，命中了基础、编程、推理、视频生成四个重点目标，并在三个领域斩获全球开源冠军。八月，阿里还延续着火热的势头，开源了全新文生图模型 Qwen-Image，当天登顶全球最大开源 AI 社区 Hugging Face 的模型榜单。
而 7 天前，阿里在企业级复杂编程领域又下一城，发布了多智能体协作的编程平台 Qoder。背靠全球最顶尖的编程模型、最强上下文工程能力，可一次检索 10 万个代码文件的“超能力”，Qoder 可以实现 AI 的自主研发。
一个原先需要数天时间开发的电商网站，在 Qoder 上，今天只需 10 分钟就能够搭建完成，AI 生产力的进步，已经足以改变当下诸多生产关系。
在模型侧，开源是阿里最有力的武器之一。作为中国最有影响力的开源模型之一，通义系列至今已经开源了 300 余款大模型，全球下载量超 4 亿次，成绩斐然。
开发者们用脚投票，让阿里通义一直是全球最大的开源模型家族。在 Hugging Face 上，最新搜索结果显示，基于通义千问，全球开发者开发的衍生模型数量已经超过了 14 万。
阿里还积极参与建设国内最大开源社区“魔搭”。两年的发展，魔搭社区已经慢慢积累起了 2000 家以上的贡献机构，以及超过 7 万个托管的开源模型，增长超 200 倍。用户端，两年前，魔搭区区 100 万的用户量，今天也扩充到了 1600 万，实现了约 16 倍的增长，一举把魔搭推上了全国最大 AI 开源社区的位子。
算力和模型都有不错的成绩，阿里全栈 AI 的布局上，只剩下了应用这最后一块“拼图”——AI应用。
02
多业务全面AI化，阿里AI应用同样能打
今年三月，一则流言甚嚣尘上：阿里所有部门今年的绩效，都要以“AI 促进增长”为标准完成评估。
不管该传闻真假如何，从实际的业务进展就足见“All in AI”对于阿里来说绝非一句虚言，而是跃向下一条曲线的重要跳板。
四天前，钉钉终于迎来了十周年的日子。当天，钉钉没有只顾着“过生日”，对外发布了 8.0 版本，并以全新的“钉钉 ONE”定义了下一代的 AI 办公形态。
钉钉 ONE 改变的，是以往 OA 系统的人机交互模式——用 AI Agent 驱动，它力图以自然语言作为人与人、人与 AI 交流的统一入口，并将传统的办公软件打造成“工作信息流”。
当天，钉钉 CEO 陈航（花名：无招）在会上对外公布，截至 8 月 22 日，有超过 2600 万家企业组织正在使用钉钉，其中付费组织超过 19 万家，覆盖了 79% 的A股上市公司，足见钉钉在企业当中的影响力。
而在钉钉上，达到 141 万个的 AI 应用，也昭示着企业对平台在办公场景 AI 基建的认可。
而八月初宣布全面 AI 化的高德地图，也推出了全球首个基于地图的原生 AI 应用——高德地图 2025。
基于地图而不止地图，高德地图 2025 意图打造一个“一体化的出行生活智能体”。产品内置的 AI 智能体“小高老师”，是出行和生活服务领域的专家。针对复杂的问题，比如“带着老人和孩子去杭州旅行 3 天”，小高老师可以把景点、酒店、餐饮等数据，为用户生成个性化方案，并且可以针对路况、航班等情况实时调整计划，提前推送预警。
出众产品功能的背后，是优秀模型能力的支持。为了实现复杂任务的处理，高德地图和通义大模型深度共建了大模型簇，涵盖了多模态空间感知、行为认知、时空意图理解等诸多专业模型，以及近百种工具链，把出行生活领域的 AI 交付质量，提升了一个台阶。
这里我们不难看出，持续升级AI模型能力，对内部AI应用升级也至关重要。AI业务之间的协同优势也是阿里能在AI应用狂飙的法宝。此前，全新夸克也表示接入阿里通义最新模型能力。
除了“小高老师”，高德地图 2025 还有 AI 领航、AI 即刻、AI 探索、AR 打卡等诸多创新场景工具，基于空间智能，解决一切出行生活需求。
电商是阿里的主战场，AI 的改造也就显得更加关键。
一位在淘宝 AI 业务任职的人士对雷峰网透露，今天淘宝想要的，不是单纯的业务提升，而是要做“含 AI 率的提升”——要证明 AI 在淘宝可以发挥价值。
在淘宝，一个很难被解决的问题，是效率和体验的矛盾。如果纯粹追求标签效率完成推荐，那么某些商品就会反复出现，变成“鬼打墙”。所以今天在淘宝，大概 30% 的内容是跳出系统的随机推荐。
6 月，淘宝上线的百亿参数大模型 RecGPT，则是平台精准理解用户需求的 AI“显微镜”，让“猜你喜欢”更加精准，提升的就是 30% 随机推荐的效率——经测试，在 RecGPT 的赋能下，用户加购次数和停留时长都出现了 5% 以上的提升。
出海领域，阿里国际自研的跨境电商 AI 解决方案 Marco，翻译能力覆盖了跨境电商全链路核心场景，日均调用量超 10 亿，在 2025 年世界人工智能大会上获评“SAIL 之星”，收获不少认可。
全栈 AI 生态，阿里也“有软有硬”。7 月 26 日，阿里官宣，公司首款自研 AI 眼镜——夸克 AI 眼镜将在年内面世，当前已完成技术研发，给了外界诸多想象空间。
03
结语
在纷乱的市场上，坚持长期主义，坚定投入AI，是阿里在 AI 领域的一种“商业美德”。
单从AI模型来看，在某种程度上称得上是“重投入，轻资产”，开源则更是如此——无数的资源流向模型研发和训练，但最终产出的成果，却没法直接为公司产生收入。这是单纯模型公司逐渐式微的原因之一。
当然，这也是阿里、谷歌这类“全栈AI技术”公司的竞争优势：他们加大AI Capex投入，注重AI算力、云业务与模型平台的协同，积极发展AI应用。一方面，保持AI模型的先进性，服务内外部AI应用，抓住AI发展机遇；另一方面，通过云业务实现AI的商业化收入。
阿里更为独特的是，其坚持的开源生态，为自己吸引来更多同行者，一起发展 AI，不致踽踽独行。
最终，这种“重剑无锋”的布局，让阿里在看似“寂寞”的长期投入中，构建起一座他人难以轻易复制的、坚固而开放的AI城堡。
