阿里巴巴在行业内常常提及“AGI”（通用人工智能）与“GMV”（商品交易总额）。从 AGI 角度看，阿里巴巴一直致力于探索和推动人工智能技术的发展，期望其能在各个领域发挥更广泛、更深入的作用，为商业和社会带来全新的变革。而 GMV 则是其商业成就的重要体现，通过强大的电商平台和多元化的业务，不断创造着惊人的交易总额，展现出阿里巴巴在商业领域的强大实力和广泛影响力，这两者成为了阿里巴巴发展历程中的重要标识和追求目标。

本文来自微信公众号：未尽研究 （ID：Weijin_Research），作者：未尽研究

巨头重抖擞来得如此迅猛。20日晚，阿里巴巴交出了一份酣畅淋漓的财报。CEO吴泳铭宣告，当前首要目标就是追求AGI。为此，阿里巴巴未来3年的资本开支将大幅扩张，相当于过去10年的总和。

截至2024年12月底，阿里巴巴当季营收约2802亿元人民币，同比增长8%，净利润464亿元，同比增长333%。最近四个季度，阿里巴巴云业务的同比增速分别为3%、6%和7%与13%，其中，AI相关产品收入连续六个季度实现三位数增长。

资本市场第一次对中国本土AI真正兴奋起来。以往，在阿里巴巴财报电话会议上，分析师频频追问受新兴势力冲击的传统电商业务，昨晚，几乎所有分析师都在追问与AI和资本开支有关的话题，阿里巴巴的高管们也一改以往的谨慎，将自己塑造成最信仰AI的科技巨头。几乎没有GMV，只谈AGI。

AGI为什么重要？阿里巴巴的解释简单粗暴：如果AGI相当于人类80%以上的能力，那么，占比全球GDP的50%的人力支出构成，可以被替代掉。

这是中国科技巨头在AI叙事上，罕见地、明确地对标美国巨头。最近几个月拿GDP做类比的，一个是向OpenAI投资了400亿美元，并绑定后者5000亿美元星际之门的软银集团；另一个是AI年收入超过130亿美元的微软。去年底，孙正义称超级人工智能每年创造的GDP将超过9万亿美元；前几日，纳德拉称爆发式、富足式的“智能”供应，应该以将发达国家的GDP增速抬升至每年10%的高度为基准。

如何打造AGI？砸钱！砸向三个方向：一是AI和云计算的基础设施建设，二是AI基础模型平台和AI应用，三是现有业务的AI转型升级。未来三年，可能是阿里巴巴集团历史上基础设施建设周期最大的、最集中的三年，投入超过过去十年总和，相当于至少每年1200亿元人民币。

事实上，最近一个财季，阿里巴巴的资本开支已经从175亿元增至318亿元，几乎翻倍，相当于当季资本开支强度约11%。而典型的美国互联网巨头谷歌、微软、亚马逊与Meta，最近三年的平均资本开支强度约为13%；它们已经计划将下一财年的资本开支，从合计2500亿美元提升至3200亿，市场预计资本开支强度约为20%。

阿里巴巴提醒市场，对AGI的投入如此巨大，即使在折旧摊销后，都将不可避免地影响利润率。但它更相信，这些投入很快会被内外部的客户需求所消化。

推理需求正在爆发。阿里巴巴观察到，在春节以后，新增客户需求约60%至70%都用在推理上。这正是DeepSeek的节后效应。

阿里巴巴拥有生活消费的入口，正在经历AI改造；它的夸克和通义APP是面向消费者的AI应用，钉钉则是面向企业的AI应用，将于智能体驱动；同时，AI也在提升高德的用户价值。AI只有全面接入互联网超级应用，才真正标志着AI应用时代的到来，也将为真正AI原生的杀手级应用开启大门。腾讯微信接入DeepSeek R1模型，阿里巴巴必须有所回应；字节系也在加速旗下AI模型与超级应用的结合。

预计今年4月，阿里巴巴还将通过苹果iPhone，成为中国市场最有价值的端侧AI入口之一。

云计算目前仍是最有可见度的AI盈利方式。在全球最重要的三个开源大模型中，阿里巴巴的Qwen系列，占有一席之地。阿里巴巴通过百炼平台，向Qwen模型的客户收取API费用。尽管它还没有带来可观的直接收入，但重要的是，越来越多开发者在此之上的创新，将提振阿里巴巴的云商业模式。

在HuggingFace上，基于Qwen模型家族开发的衍生模型数量已经超过9万个；全年下载量占比达到26%。被誉为“国运级”的DeepSeek模型，盘活了国内云厂商的算力储备；在中国“AI六小龙”企业中，几乎都有阿里巴巴的身影。

竞争与机遇已经摆在每一家中国巨头面前。它们正在重拾自己的信心，市场也在重估它们的价值。自ChatGPT发布以来，国内科技巨头往往都宣称All in AI，但实践起来却相当谨慎，在资本市场上几乎看不到泡沫。直到DeepSeek震撼了硅谷与华尔街，让国内多座创新城市扪心自问；直到前不久那场引起了强烈反响的“后脑勺竞猜”座谈会，以及任正非在现场发言称，中国“缺芯少魂”的忧虑已经减弱了。

前两年，要观察全球AI前沿趋势，资本市场不会错过每一场美国巨头的电话会议。从今年开始，市场将会把中国科技巨头放在同等重要的位次上。

本文来自微信公众号：未尽研究 （ID：Weijin_Research），作者：未尽研究