阿里巴巴(Alibaba, BABA)公布2026會計年Q3財報，雲端與AI相關收入外部營收成長達35%～36%，並立下5年雲+AI外部營收突破1,000億美元的超級目標。然而，強力投資自研GPU與即時零售(Quick Commerce)，讓本季調整後EBITA暴跌57%、淨利下滑66%，形成「營收漂亮、獲利重傷」的高風險成長局。

阿里巴巴集團(Alibaba Group Holding Limited, BABA)最新一季財報，正式把這家中國電商巨頭推上「AI雲端豪賭者」的前線。管理層不再只談電商效率，而是端出一個足以改變產業版圖的野心：未來五年，雲端與AI外部營收要突破1,000億美元，並宣稱Model-as-a-Service(MaaS)將成為雲端業務最大收入來源。在全球資本市場對AI前景既期待又謹慎之際，阿里這一步幾乎等同向微軟(Microsoft, MSFT)、亞馬遜(Amazon, AMZN)與Google(GOOGL)正式下戰帖。

若要理解這次策略轉向的重量，必須回到阿里巴巴的基本盤。Q3總營收達人民幣2848億元，在剔除出售Sun Art與Intime後，年增約9%；中國電商業務貢獻人民幣1593億元，成長6%，其中代表平台廣告與商家服務的Customer Management Revenue(CMR)僅成長1%，顯示本業成長動能溫和，仍受「消費信心疲弱、暖冬、農曆年延後」等因素壓抑。為了拉動用戶與GMV，阿里選擇加大投入即時零售(Quick Commerce)，短期卻稀釋了原本高獲利的電商利潤。

與平淡的電商對比強烈的是雲端與AI的爆發力。CEO吳泳銘指出，Cloud Intelligence Group外部客戶營收年增35%～36%，市佔率已連續三季攀升到36%，領先幅度持續擴大。更關鍵的是，截至2026會計年2月底，阿里雲本年度外部營收已突破人民幣1,000億元，並且AI相關產品實現「連續10季三位數成長」。在中國AI算力供給受限、本土大模型競賽激烈的背景下，阿里雲能交出這份成績單，代表其在企業端AI應用與雲服務上已取得一定「先行者優勢」。

要支撐這種成長，阿里選擇走全堆疊(full-stack)路線，自研晶片成為核心。集團旗下晶片事業T-Head已達量產規模，截至2026年2月累計出貨AI晶片47萬顆，年營收突破人民幣100億元，超過六成供應外部客戶。吳泳銘稱T-Head已位居中國AI晶片生態系「第一梯隊」，未排除未來獨立IPO的可能。從戰略角度看，阿里試圖複製美國雲大廠「雲+自研AI晶片」模式，降低對國際供應鏈依賴，同時將晶片本身變成對外商業化的新引擎。

為了把模型、算力與應用串成一條龍，阿里今年又新設「Token Hub Business Group」，被定位為集團AI戰略的組織中樞。吳泳銘在法說會中直言，現階段首要任務是「實現應用與模型的緊密整合」，並強調「我們的最高優先順序，是打造最聰明的模型」。這意味著阿里不只想做基礎雲服務供應商，而是要在模型層、應用層與電商生態深度融合，從廣告投放、商品推薦，到供應鏈管理與即時零售配送，全面導入自家大模型能力，打造封閉但高黏著度的AI商業帝國。

不過，這場AI豪賭的代價在財報上寫得清清楚楚。CFO徐宏坦言，本季總調整後EBITA年減57%，GAAP淨利僅人民幣156億元，大減66%。中國電商事業群的調整後EBITA為人民幣346億元，也因為加大對Quick Commerce與技術創新的投資而下滑43%。現金流方面，營運現金流入人民幣360億元，自由現金流僅人民幣113億元，較去年同期大減277億元——管理層幾乎是把能騰出的現金全數押注在AI與即時零售上。

面對獲利急劇下滑，分析師在Q&A環節的提問明顯聚焦在「投入與回報」的拉鋸。Bernstein、花旗(Citigroup)、摩根士丹利(Morgan Stanley)等機構輪番追問：Token Hub實際如何強化雲與AI整合？Quick Commerce在市佔與單位經濟(Unit Economics)間如何取捨？T-Head晶片何時能夠穩定獲利？吳泳銘的回答一方面展現信心，一方面也多次強調「投資回收具有長期性」，顯露一定程度防衛姿態。

從阿里提出的時間表，可以看出這不是一場「一兩年見真章」的戰役。管理層預期，即時零售業務要到2029財年才可望轉虧為盈，並維持2028財年GMV突破人民幣1兆元的目標；AI與雲端方面，五年內要將外部營收推升至1,000億美元以上，主要驅動力來自MaaS、企業級推理與訓練需求，以及傳統雲計算。用資本市場的語言來說，阿里正在用現在的利潤，換取一個高風險、高不確定性的長期選擇權。

把阿里的路線放在全球版圖上來看，可以發現，中美AI巨頭其實走的是同一條「燒錢大道」，只是節奏與壓力來源不同。美國市場上，微軟(MSFT)透過與OpenAI合作，搭配自有雲服務Azure，已在企業AI服務攻城略地；Google(GOOGL)則把Gemini全面導入自家雲端與硬體，甚至輸出給Apple(AAPL)作為Siri升級解決方案。這些公司同樣用巨量研發與資本支出(CapEx)換取未來算力租賃、AI API與雲端訂閱收入，短期獲利壓力同樣存在。差別在於，美股資本市場對這類高強度投資較為包容，且企業可以透過發行股權或債券分散風險；相比之下，中國市場在監管、地緣政治與資金偏好上，對長期高投入模式的容忍度較有限，這讓阿里的「重投資轉型」更顯艱難。

從產業面看，阿里此舉也強化了中國AI算力與基礎設施「去風險化」的趨勢。吳泳銘坦言，當前中國AI產業面臨「獨特環境」，全球AI算力可能長期供不應求。自研GPU晶片與擴大雲端規模，不只是商業選擇，更有降低對外依賴與應對技術封鎖的戰略考量。這也讓T-Head未來可能IPO一事，不僅關乎阿里本身估值重評，更關係到中國本土AI晶片能否在商業化上真正站穩腳跟。

當然，市場上也存在截然不同的聲音。反對者認為，在宏觀消費偏弱、競爭激烈的情況下，阿里此時大幅壓縮利潤，可能削弱股東短期回報，且AI與即時零售最終能否帶來與投入規模相匹配的現金流，仍有高度不確定性。更何況，中國AI產業和國際市場之間仍受地緣政治掣肘，阿里雲要複製微軟、亞馬遜那樣的全球化擴張並不容易。

支持者則認為，在生成式AI被視為「新一次工業革命」的浪潮下，不重押反而才是最大風險。若阿里僅守著電商與傳統雲業務，面對競爭者在模型、晶片、應用三方面的全面追趕，很可能在三到五年內被邊緣化。如今透過Token Hub統合AI資源、以T-Head掌握算力底座、用Quick Commerce鞏固場景入口，雖然代價是短線獲利大幅下滑，但換來的是未來在中國乃至亞洲AI商業化戰場上的一張「門票」。

對投資人而言，阿里正在上演的，其實是一齣典型的「成長股vs.價值股」拉鋸戲碼。短期財報數字並不好看，但雲端與AI增速、晶片量產與市佔提升卻相當亮眼。如何定價這種「今天燒錢、明天可能變現」的故事，終究取決於市場對AI商業化路徑的信心，與投資人願意給出的時間折現率。在全球科技巨頭紛紛加碼AI基建、美股券商對AI相關公司給出高估值的同時，阿里這次押注，既可能成為中國科技股估值重評的起點，也可能成為一段漫長而煎熬的「用時間換空間」旅程。眼下唯一可以確定的，是在AI雲戰全面升溫的2026年，阿里已經選擇把籌碼全數推向牌桌中央。

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