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1、產業研究報告|產業深度 1/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 互聯網 報告日期：2025 年 05 月 22 日 以云計算以云計算+AI 為主線看阿里巴巴未來發展為主線看阿里巴巴未來發展 行業深度報告 跟蹤要點跟蹤要點 人工智能的競爭是中美兩國競爭的關鍵。在美國實行高端芯片對華出口封鎖來限人工智能的競爭是中美兩國競爭的關鍵。在美國實行高端芯片對華出口封鎖來限制中國人工智能產業發展的大背景下，中國形成了自己的制中國人工智能產業發展的大背景下，中國形成了自己的 AI 產業聯盟，包括底層產業聯盟，包括底層算力（華為昇騰、寒武紀）算力（華為昇騰、寒武紀）+云計算基礎設施（阿里云、華為云）云計算基

2、礎設施（阿里云、華為云）+通用基礎模通用基礎模型（型（DeepSeek、通義千問）。阿里巴巴，作為、通義千問）。阿里巴巴，作為 AI 產業聯盟中重要的一環，將在人產業聯盟中重要的一環，將在人工智能的浪潮中實現快速增長，其增長機會包括四個方面，分別是工智能的浪潮中實現快速增長，其增長機會包括四個方面，分別是 AGI 端到端布端到端布局、云計算與局、云計算與 AI 融合、融合、AI 原生應用探索以及原生應用探索以及 AI 賦能原有業務升級。賦能原有業務升級。要點要點 1：通用人工智能：通用人工智能 AGI 端到端升級端到端升級 圍繞平頭哥芯片自研（包括倚天處理器芯片、鎮岳 SSD 主控芯片、含光人

3、工智能芯片、羽陣 RFID 芯片）、算力中心基建和通義千問基礎大模型打造 AI 底座。以通義千問全面開源為抓手，構建技術生態，加速模型創新，打造技術和商業壁壘，在 AGI 的探索中獲得快速增長。目前，阿里的 AI 業務相關產品收入實現連續七個季度三位數增長，已經形成正向反饋。要點要點 2：云計算與：云計算與 AI 融合融合 云計算與通義千問基礎模型結合，為開發者提供從可彈性伸縮的算力，到高性能模型，再到開發者工具的一站式全棧解決方案，賦能個人和企業開發者高效使用高性價比的模型，優化自身業務邏輯。用戶受益的同時也為云業務創造增量收益，包括模型 API 收益和云服務收益，幫助云智能集團在 2025

4、 財年實現兩位數同比增長（11%），實現商業閉環。要點要點 3：原生：原生 AI 應用探索應用探索 打造 AI to B 的釘釘和 AI to C 的夸克兩款旗艦應用產品，協同集團 To B 生態（內外部各類 Agent 生態）和 To C 生態（淘寶、天貓、餓了么、飛豬等各類 To C 應用），為用戶提供 Agentic AI，定義大模型時代的全新用戶體驗。其中，2025 上半財年（2024 年 4 月 1 日 2024 年 9 月 30 日），釘釘軟件訂閱ARR 突破 2 億美元。2025 財年全年（2024 年 4 月 1 日 2025 年 3 月 30 日），釘釘的軟件訂閱年化收入預計

5、突破 4 億美元（約合 28.8 億元）。利潤側，預計釘釘能在 2025 年實現盈虧平衡?？淇说谋憩F同樣亮眼，2025 年 3 月，根據 AI 產品榜數據，夸克憑借全球近 1.5 億的月活躍用戶數（MAU）在中國 AI 應用中位居榜首。要點要點 4：AI 賦能原有業務升級賦能原有業務升級 通過 AI 大模型，優化傳統電商零售、物流（淘天集團、菜鳥集團、阿里國際數字商業集團等）的鏈路，升級用戶體驗，降低綜合成本，提升整體經營效率。風險提示：技術突破不及預期、中美競爭加劇、風險提示：技術突破不及預期、中美競爭加劇、AI 商業化推進不及預期商業化推進不及預期。分析師分析師：代云龍：代云龍 執業證書號

6、:S1230524070006 郵箱: 產業深度 2/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 正文目錄正文目錄 1 總結總結.5 1.1 通用人工智能 AGI 端到端升級.5 1.2 云計算與 AI 融合.5 1.3 原生 AI 應用探索.5 1.4 AI 賦能原有業務升級.5 2 中美博弈背景下的中美博弈背景下的 AI 產業聯盟產業聯盟.6 3 阿里阿里 AGI 端到端探索持續構建護城河，預計將快速增長端到端探索持續構建護城河，預計將快速增長.6 3.1 當下，對比國內外核心大型科技廠商，阿里集團的 AI 能力處于第一梯隊.6 3.2 未來阿里在探索 AGI 的過程中將持續構建護城河，獲得快

7、速增長.7 3.2.1 AGI 是構建智能時代技術&商業壁壘的主要方式.7 3.2.2 阿里集團在構建 AGI 過程中的獨特競爭優勢.8 3.3 我們預估阿里集團在 AGI 探索過程中將高速增長.9 4 云計算與云計算與 AI 融合，智能云服務升級融合，智能云服務升級.9 4.1 中國云計算市場洞察.9 4.1.1 公共云整體市場情況.9 4.1.2 公共云市場格局.10 4.2 云計算和 AI 融合是關鍵.11 4.3 未來阿里云發展智能云服務的關鍵是 AI、公共云和生態合作伙伴.11 4.3.1 核心戰略：AI 驅動，AI 與 Cloud 融合.12 4.3.2 核心戰略：公共云優先.12

8、 4.3.3 核心戰略：合作伙伴生態優先.14 4.4 AI 優先、公共云優先和生態優先戰略對于阿里云收入形成了正向反饋.16 5 AI 原生應用探索原生應用探索.16 5.1 AI 原生應用的探索是阿里集團端到端 AI 戰略的最后一塊拼圖.16 5.2 To B 釘釘：從辦公協作平臺升級為 AI 智能中樞，成為 AI to B 的入口.16 5.2.1 戰略方向調整.16 5.2.2 產品模式.17 5.2.3 競爭態勢：飛書、企業微信和釘釘三足鼎立，各自有其特點.17 5.2.4 釘釘收入.18 5.3 To C 夸克，AI 超級框打造一站式智能助手，阿里集團 AI to C 的核心應用.

9、18 5.3.1 夸克的歷史演進.18 5.3.2 友商對比.18 5.3.3 未來展望.19 6 AI 賦能原有業務升級賦能原有業務升級.19 6.1 淘天集團.19 6.1.1 淘寶天貓.19 6.1.2 中國批發商業（1688）.20 6.2 菜鳥網絡.20 6.3 阿里國際數字商業.21 7 阿里集團基礎業務介紹阿里集團基礎業務介紹.22 7.1 阿里集團業務概覽.22 7.1.1 淘天集團，主要包括中國零售商業和中國批發商業.22 lXjWkWlYlZ9UiZmObRdNbRoMrRnPqNlOnNsPiNoMyRaQmMxOMYqNpPvPpPoM產業深度 3/32 請務必閱讀正文

10、之后的免責條款部分 7.1.2 云智能集團.22 7.1.3 阿里國際數字商業集團，包括國際零售商業和國際批發商業.22 7.1.4 菜鳥集團.22 7.1.5 本地生活，分為到家和到目的地兩大服務場景.23 7.1.6 大文娛，包含優酷、阿里影業及其全資子公司大麥等平臺.23 7.2 淘天、云智能、菜鳥、阿里國際是阿里巴巴最核心的四大業務.23 7.3 四大核心業務，電商、云、物流和國際化的財務表現.24 7.3.1 收入側.24 7.3.2 利潤側.24 7.3.3 人員數量.25 7.3.4 人均創收、人均創利.25 7.3.5 收入結構.26 7.3.6 利潤結構.27 8 阿里集團組

11、織建設阿里集團組織建設.28 8.1 組織架構歷史變化及驅動因子.28 8.2 核心領導團隊.29 8.3 組織人才戰略.30 8.3.1 人才密度.30 8.3.2 人才結構.31 9 風險提示風險提示.31 產業深度 4/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖表目錄圖表目錄 圖 1：終局角度出發的 AI 市場規模.7 圖 2：2024H2 公共云市場格局(IaaS).10 圖 3：2024H2 公共云市場格局(PaaS).10 圖 4：波士頓矩陣視角下的阿里巴巴核心業務.24 圖 5：2017-2025 年阿里集團營業收入及增速（萬元）.25 圖 6：2017-2025 年阿里集團凈利

12、潤及增速（萬元）.25 圖 7：2017-2025 年阿里集團員工人數變化.25 圖 8：2017-2025 年阿里集團人均創收（萬元）.26 圖 9：2017-2025 年阿里集團人均創利（萬元）.26 圖 10：FY2025 阿里集團各事業部收入占比.27 圖 11：FY2024 vs.FY2025 阿里各事業部收入情況.27 圖 12：阿里集團各事業部 2024 vs.2025 經調整 EBITA 情況.28 表 1：全球 AI 市場規模(單位：億元).9 表 2：云計算的定義.13 產業深度 5/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 1 總結總結 人工智能的競爭是中美兩國競爭的關鍵。

13、在美國實行高端芯片對華出口封鎖來限制中國人工智能產業發展的大背景下，中國形成了自己的 AI 產業聯盟，包括底層算力（華為昇騰、寒武紀）+云計算基礎設施（阿里云、華為云）+通用基礎模型（DeepSeek、通義千問）。阿里巴巴，作為 AI 產業聯盟中重要的一環，將在人工智能的浪潮中實現快速增長，其增長機會包括四個方面，分別是 AGI 端到端布局、云計算與端到端布局、云計算與 AI 融合、融合、AI 原生應用探索以及原生應用探索以及 AI 賦賦能原有業務升級能原有業務升級。1.1 通用人工智能通用人工智能 AGI 端到端升級端到端升級 圍繞平頭哥芯片自研（包括倚天處理器芯片、鎮岳 SSD 主控芯片、

14、含光人工智能芯片、羽陣 RFID 芯片）、算力中心基建和通義千問基礎大模型打造 AI 底座。以通義千問全面開源為抓手，構建技術生態，加速模型創新，打造技術和商業壁壘，在 AGI 的探索中獲得快速增長。目前，阿里的 AI 業務相關產品收入實現連續七個季度三位數增長，已經形成正向反饋。1.2 云計算與云計算與 AI 融合融合 云計算與通義千問基礎模型結合，為開發者提供從可彈性伸縮的算力，到高性能模型，再到開發者工具的一站式全棧解決方案，賦能個人和企業開發者高效使用高性價比的模型，優化自身業務邏輯。用戶受益的同時也為云業務創造增量收益，包括模型 API 收益和云服務收益，幫助云智能集團在 2025

15、財年實現兩位數同比增長（11%），實現商業閉環。1.3 原生原生 AI 應用探索應用探索 打造 AI to B 的釘釘和 AI to C 的夸克兩款旗艦應用產品，協同集團 ToB 生態（內外部各類 Agent 生態）和 To C 生態（淘寶、天貓、餓了么、飛豬等各類 To C 應用），為用戶提供Agentic AI，定義大模型時代的全新用戶體驗。連線 insight 報告數據顯示，2025 上半財年（2024 年 4 月 1 日 2024 年 9 月 30 日），釘釘軟件訂閱 ARR 突破 2 億美元。2025 財年全年（2024 年 4 月 1 日 2025 年 3 月 30 日），釘釘的軟

16、件訂閱年化收入預計突破 4 億美元（約合 28.8 億元）。利潤側，預計釘釘能在 2025年實現盈虧平衡。A 網站數據顯示，夸克的表現同樣亮眼，2025 年 3 月，根據 AI 產品榜數據，夸克憑借全球近 1.5 億的月活躍用戶數（MAU）在中國 AI 應用中位居榜首。1.4 AI 賦能原有業務升級賦能原有業務升級 通過 AI 大模型，優化傳統電商零售、物流（淘天集團、菜鳥集團、阿里國際數字商業集團等）的鏈路，升級用戶體驗，降低綜合成本，提升整體經營效率。產業深度 6/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 2 中美博弈背景下的中美博弈背景下的 AI 產業聯盟產業聯盟 中美博弈已經進入到了白熱

17、化階段，除了關稅貿易戰之外，科技領域的競爭格外激烈，而人工智能是科技領域競爭的關鍵，也是中美爭奪下一次產業變革話語權的關鍵所在。從兩國 AI 的發展路徑來看，中美之間呈現出顯著的差異，美國的技術路徑是由基礎研究驅動工程創新，由底層算力支撐上層模型效能提升；而中國的技術路徑更為務實，由場景/應用驅動，到大模型追趕，再到工程優化。比較普遍的觀點是，美國引領基礎層突破，中國引領應用層創新，正如互聯網/移動互聯網時代一樣，中國所有的應用創新都離不開美國所主導的 IT 基礎設施（WIntel、iOS/安卓操作系統、英偉達等）。然而，底層的 IT 基礎設施往往是產業變革和護城河形成的關鍵所在，也是最容易被

18、卡脖子的領域（早在十多年前，阿里巴巴就提出了去 IOE 計劃，自研飛天系統、OceanBase 數據庫等，實現自主可控）。在人工智能領域，美國已經形成了底層算力（英偉達、AMD）+云計算基礎設施（微軟、亞馬遜等）+大模型（OpenAI）的產業聯盟，美國試圖通過限制高端芯片入華來限制中國人工智能產業的發展。而中國通過積極的產業政策引導、核心大廠的高研發投入，部分突破了美國的禁令限制，形成了自己的產業聯盟，底層算力（華為昇騰、寒武紀）+云計算基礎設施（阿里云、華為云等）+大模型（Deepseek、通義千問等）。阿里巴巴，作為中國 AI 產業聯盟重要的一環，其云計算的能力和通用基礎大模型的能力（飛天

19、系統+通義千問）微軟的 Azure+OpenAI，在中美科技博弈的大背景下，有著舉足輕重的位置。3 阿里阿里 AGI 端到端探索持續構建護城河，預計將快速增長端到端探索持續構建護城河，預計將快速增長 當下，對比國內外大型科技廠商，阿里的當下，對比國內外大型科技廠商，阿里的 AI 綜合能力位于第一梯隊。綜合能力位于第一梯隊。阿里集團戰略升級，“用戶為先、AI 驅動”，首次提出以 AI 為集團核心戰略目標。我們認為，大模型底座能力（包括技術能力+生態能力）是實現戰略目標的關鍵，也是未來的基礎設施。對比國內外大型科技廠商，從頂層設計、資本開支、投入方向、模型能力等角度出發來看，阿里當前的 AI 綜合

20、能力位于第一梯隊。未來，阿里在未來，阿里在探索探索 AGI 的過程中將持續構建護城河，獲得快速增長。的過程中將持續構建護城河，獲得快速增長。AGI 通用人工智能所帶來的生產力變革和商業想象力遠超當前的 AI應用，按照終局 AGI替代50%GDP 來計算，我們認為，預計 AGI 能帶動的整體市場規模達 55 萬億美元。對于下注 AI 的大型科技企業來說，探索 AGI 才是構建未來智能時代核心壁壘的主要方式。阿里憑借端到端的 AI 布局、自身清晰的開源戰略以及云與 AI 的高效協同與融合，形成了獨特的競爭優勢。綜合 AGI 本身的想象力和阿里的戰略競爭優勢，阿里巴巴將在探索 AGI 的過程中獲得快

21、速增長，這里的增長包括但不限于智能能力增長、用戶規模增長、收入和利潤增長等多方面?；诋斍暗幕诋斍暗?AI 能力及未來的增長潛力能力及未來的增長潛力，阿里在阿里在 AGI 探索中探索中將高速增長將高速增長 3.1 當下，對比國內外核心大型科技廠商，阿里集團的當下，對比國內外核心大型科技廠商，阿里集團的 AI 能力處于第一梯隊能力處于第一梯隊 我們發現，從資本開支的角度，海外大廠顯著高于國內大廠。盡管微軟、亞馬遜等傳出數據中心建設放緩/停擺的消息，總體 AI 投入依舊呈現高速增長態勢，海外大廠核心的資產業深度 7/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 本開支投入都在基礎算力和基礎研究，如芯片

22、、AI 算力中心基建、基礎模型開發等等?？傮w思路是“供給創造需求”，尋找突破 AGI 的技術路徑和工程化落地實踐。相比而言，國內大廠雖然總體資本開支低于海外大廠，但增速顯著，顯示了國內大廠在AI 領域投入的決心，國內大廠的 AI 投入除基礎算力、基礎模型之外，更看重 AI 應用商業化落地的探索，基于自身場景，探索 AI 變現可能性，更加務實。而阿里巴巴的資本開支除了在算力基礎設施、AI 應用商業化探索之外，在基礎模型的投入上更堅定，AI 與云計算的耦合程度更強，同時，是為數不多堅持全尺寸、全模態模型開源戰略（其他兩家為 Deepseek 和 Meta）的公司，構建了繁榮的開發者生態和模型生態。

23、我我們認為，阿里巴巴的基礎模型投入、云與們認為，阿里巴巴的基礎模型投入、云與 AI 的融合、開源戰略和自身的多元化場景是使其的融合、開源戰略和自身的多元化場景是使其能保持技術領先性的關鍵，使其能保持技術領先性的關鍵，使其 AI 能力處于世界一流的位置。能力處于世界一流的位置。3.2 未來阿里在探索未來阿里在探索 AGI 的過程中將持續構建護城河，獲得快速增長的過程中將持續構建護城河，獲得快速增長 未來三年阿里巴巴的高資本開支投入圍繞 AI 展開，以全面開源基礎模型為抓手，打造技術生態、開發者生態，持續探索 AGI，探索人類智能的邊界。我們認為阿里集團在探索 AGI 的過程中將獲得快速增長，而其

24、獲得快速增長的核心原因有兩點，第一點是第一點是 AGI 整個行業整個行業本身的吸引力，包括其商業價值和競爭壁壘；第二點是阿里集團在本身的吸引力，包括其商業價值和競爭壁壘；第二點是阿里集團在 AGI 通用人工智能領域通用人工智能領域的獨特競爭優勢，包括端到端技術的布局、清晰的開源戰略、云和的獨特競爭優勢，包括端到端技術的布局、清晰的開源戰略、云和 AI 的融合的融合。3.2.1 AGI 是構建智能時代技術是構建智能時代技術&商業壁壘的主要方式商業壁壘的主要方式 AGI 商業價值巨大：商業價值巨大：阿里集團 CEO 吳泳銘在 2024 年 12 月季度電話會議提到，“AGI 的標準定義是能夠完成

25、80%以上的人類的能力，全球 GDP 50%的支出是就業者的勞動工資支出，包括腦力勞動和體力勞動。從這個角度來看，如果實現 AGI，人工智能相關的產業大概率將會是全球最大的產業，有可能影響或者替代現在 50%左右的 GDP 的構成”；根據 IMF 的數據，2024 年全球 GDP 預計 110 萬億美元，在不考慮未來 GDP 增長的情況下，終局角度來看，我們認為，AGI 所帶動的人工智能產業將達到 55 萬億美元。圖1：終局角度出發的 AI 市場規模 資料來源：IMF、浙商證券產業研究院 產業深度 8/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 AGI 技術技術&商業壁壘高：商業壁壘高：目前 AI

26、 戰略有兩條路徑，一條路徑是聚焦基礎模型的創新，從預訓練的 scaling law 到推理側強化學習的 scaling law；另一條是做“套殼模型”-基于基模做 AI 應用的商業化探索；對于大型科技企業而言，基本上是兩條腿走路，兩者都做，AI 應用的探索是眼前，用較低的成本，利用大廠自身的平臺和網絡效應，本質上是一種用戶體驗的提升，是一種防御型的策略；基礎模型的創新是明天，需要投入大量人力、物力，搭建算力基礎設施，訓練大參數、大數據模型。然而從 AGI 的終極形態來看，其本身強大的底層智能能力不僅構成高技術壁壘，且會很容易向上長出各種“垂類智能”，吃掉各種做“套殼模型”的 AI 應用公司，從

27、而形成高商業壁壘。目前的 AI 原生應用探索，包括 chatbot、AI 搜索等，也只是 AGI 發展過程的中間態，因此，發展底層的智能能力才能構建未來智能時代的核心壁壘（從技術壁壘的構建延申至商業壁壘）。3.2.2 阿里集團在構建阿里集團在構建 AGI 過程中的獨特競爭優勢過程中的獨特競爭優勢 端到端的技術壁壘：端到端的技術壁壘：從平頭哥 CPU/GPU 自研芯片，到算力集群建設，從基礎模型探索，再到上層 AI 應用，阿里在硬件芯片、模型和應用側均有布局。硬件芯片側，阿里集團平頭哥推出四類芯片產品，包括倚天處理器芯片、鎮岳 SSD 主控芯片、含光人工智能芯片和羽陣 RFID 芯片；其中倚天處

28、理器芯片主要是基于 ARM 的 IP 為阿里云的數據中心研發芯片，提供普惠算力；鎮岳 SSD 主控芯片對存儲底層架構進行重構，疊加算法創新，破解 AI 算力瓶頸；含光系列芯片通過自研架構，針對推理任務優化，推動 AI 芯片國產化；羽陣 RFID芯片是端側芯片，廣泛應用于物流、倉儲、零售等場景。模型側，通義千問在全球基礎模型排名前列。AI 應用側，集團不僅推出了釘釘和夸克兩款 AI 原生旗艦產品，同時也深入探索 AI 與自身業務的結合，包括淘天、阿里國際數字商業、菜鳥等，業務數據反哺大模型迭代。全球最大的開源模型：全球最大的開源模型：大模型開源的價值和重要性有兩方面，從宏觀層面來看，開源利于 A

29、I 普及，提升全產業快速發展，能讓更多的技術人才參與，加速創新，也能讓需求方，也就是大模型的使用者降低門檻、降低對于數據隱私的顧慮。從商業組織本身的邏輯來看，開源的模型能讓市場上更多開發者參與測試、驗證、找 bug，倒逼模型進步，同時，也能讓商業組織的影響力提升，特別是阿里云這類 ToB 的商業組織，影響力往往決定了需求組織的采購決策，可直接轉化為收益。2025 年 4 月 29 日，阿里集團推出全新開源模型 Qwen3，其性能全面超越 OpenAI-O1、GPT 4o、Gemma3 以及 Deepseek R1 等國內外頂尖模型，在榜單的各項數據上，包括推理、工具調度、多語言等方面取得領先，

30、登頂全球最強開源模型。阿里集團已陸續推出了數十款模型，包括語言大模型、多模態大模型、混合專家模型、代碼大模型等?；?Qwen 的衍生模型數量超越 LlaMA 和 Mistral，為全球第一。阿里在 Qwen 開源取得的成績源自于其清晰的開源戰略，阿里集團是最早推出開源模型分享社區的商業組織，在 2022 年推出“魔搭”，并且在 2023 年 8 月開源其通義系列基礎模型；同時，阿里不僅開源“開得早”，還“開得全”，阿里云 CTO 兼通義千問實驗室負責人周靖人表示，阿里云將持續推進“全模態、全尺寸”開源路線，滿足各類用戶的需求。云與云與 AI 高效協同，融合能力市場最強：高效協同，融合能力市場

31、最強：阿里集團 CEO 在 2024 年 12 月季度會議上表示，“云和 AI 的深度結合，將會成為最重要的 AI 基礎設施。阿里云和 AI 的結合在未來的云計算網絡上會成為輸出 AI 智能最大的云計算網絡之一”。阿里云本身的云底座可以為基礎模型的技術突破提供保障，也為客戶的智能化服務提供高性價比，而基礎模型能力的提升又給智能化的云業務帶來增量收益，商業模式清晰。對于在阿里云魔搭社區和百煉平臺的客戶來說，選擇了通義千問模型，自然會選擇阿里云的云底座來提供算力支持，一方面性價比高，另一方面適配性好，產生粘性。阿里巴巴是將基礎模型和云計算兩者結合得最好的公司之一阿里巴巴是將基礎模型和云計算兩者結合

32、得最好的公司之一，對產業深度 9/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 比 AWS 和 Azure，通過投資 Anthropic 和 OpenAI 獲得頂尖大模型能力，但與自身云業務耦合程度低于阿里云+通義千問。3.3 我們預估阿里集團在我們預估阿里集團在 AGI 探索過程中探索過程中將高速增長將高速增長 根據 Precedence Research 數據預測，2030 年，全球 AI 市場規模達 114,554 億元，結合當下阿里的 AI 能力和未來的 AI 增長潛力，我們預估阿里在 AGI 探索過程中將高速增長 表1：全球 AI 市場規模(單位：億元)年份 市場規模 增長率 2023 1

33、1879 35%2025 21680 32%2030 114554 38%資料來源：Precedence Research、浙商證券產業研究院 4 云計算與云計算與 AI 融合，智能云服務升級融合，智能云服務升級 當前，中國公共云市場受生成式當前，中國公共云市場受生成式 AI 驅動，重回兩位數增長，阿里云市場份額遙遙領先。驅動，重回兩位數增長，阿里云市場份額遙遙領先。根據 IDC 的數據顯示，2024 年 H2 中國公共云市場受生成式 AI 驅動，同比增長 15.8%，重回兩位數增長；其中，阿里云在公共云 IaaS 和 PaaS 市場中依舊處于領導者地位，市場份額遙遙領先。未來，云計算與未來，

34、云計算與 AI 的持續融合，云與大模型的持續聯合優化很重要，是科技大廠的重點的持續融合，云與大模型的持續聯合優化很重要，是科技大廠的重點方向。方向。云計算與 AI 的融合可以為客戶帶來高適配、低成本、彈性伸縮的智能服務，同時也能夠為云廠商帶來新的增長點，包括長尾客戶覆蓋和向上促銷增收（upsell）；除了云計算和大模型本身能力之外，云與大模型的耦合程度高低是決定用戶體驗的關鍵，也是未來云廠商市場份額爭奪的關鍵，阿里云的通義千問基礎模型和云基礎設施的融合優勢顯著。未來，阿里云發展智能云服務的核心戰略為未來，阿里云發展智能云服務的核心戰略為 AI 優先、公共云優先和生態優先。優先、公共云優先和生態

35、優先。AI 優先、公共云優先和生態優先三者是相互融合，層層遞進的關系，AI 優先的戰略是集團對前瞻性技術將帶來的巨大商業價值（50%的 GDP 替代）的思考，是整個戰略的起點；公共云優先，不僅是對于自身經營健康性的考慮，更是圍繞 AI 大模型通義千問，對整個計算體系進行重構的一次戰略選擇；而生態優先，則是在公共云的基礎上，實踐“被集成”的策略，讓阿里云能夠聚焦公共云的核心技術和標準化產品，與合作伙伴各自分工，把整個蛋糕做大?；谠苹谠?AI 的戰略，阿里云收入的戰略，阿里云收入將高速增長將高速增長 4.1 中國云計算市場洞察中國云計算市場洞察 根據 IDC 數據顯示，受生成式 AI 對公共云

36、的驅動，整體公共云市場規模同比重回兩位數增長，2024 年下半年同比增長 15.8%，其中，阿里云在中國公共云市場中依舊保持領先位置。4.1.1 公共云整體市場情況公共云整體市場情況 從 IDC 最新發布數據來看（2024 年下半年），中國公共云整體市場規模（IaaS+PaaS+SaaS）達 241.1 億美元；IaaS 132.1 億美元，占 54.8%，同比增長 14.4%，環比增長 11.3%；產業深度 10/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 PaaS 市場規模為 43.7 億美元，占 18.1%，同比增長 20.3%，環比增長 12.2%；從 IaaS+PaaS市場來看，2024

37、 年下半年同比增長 15.8%，環比增長 11.5%；公共云市場的增速重新回暖，其主要原因是由生成式 AI 對公共云的驅動所致。4.1.2 公共云市場格局公共云市場格局 2024 年 H2，阿里云在公共云 IaaS 和 PaaS 市場中依舊處于領導者地位，在公共云 IaaS 廠商中，阿里云占 26.1%vs.華為云 13.2%；在公共云 PaaS 廠商中，阿里云占 24.4%vs.騰訊 11.7%，優勢顯著。圖2：2024H2 公共云市場格局(IaaS)資料來源：IDC 中國、浙商證券產業研究院 圖3：2024H2 公共云市場格局(PaaS)資料來源：IDC 中國、浙商證券產業研究院 26.1

38、0%13.20%13.10%9.30%8.10%30.20%中國Top5公有云IaaS廠商份額，2024H2阿里巴巴華為中國電信中國移動騰訊其他24.40%10.60%8.50%9.20%11.70%35.70%中國Top5公有云PaaS廠商份額，2024H2阿里巴巴華為中國電信AWS騰訊其他產業深度 11/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 4.2 云計算和云計算和 AI 融合是關鍵融合是關鍵 從當前的趨勢來看，不同大模型之間的能力差異、開源和閉源大模型之間的能力差異均已逐漸減小，基礎模型已經充分商品化，而基礎模型及衍生出來的各式各樣的多模態模型和垂直行業模型利好云計算廠商，因為大部分模

39、型都需要 hosting 在云計算的網絡上；這一趨勢（模型豐富度的提升）加速了未來云計算基礎設施與 AI 大模型的持續融合，新的計算范式將圍繞 AI 大模型重構，云基礎設施和大模型的聯合優化將成為科技大廠重點布局的方向，云與 AI 的耦合程度，特別是公共云和 AI 的耦合程度將是未來決定云廠商市場份額的關鍵。而從大模型商業化的角度來看，云與云與 AI 的融合所形成的的融合所形成的 MaaS 服務是當前大模型的商服務是當前大模型的商業模式中業模式中比較有比較有確定性的邏輯確定性的邏輯；AI 大模型的核心商業模式是訂閱+按量付費，以大模型龍頭OpenAI 為例子，面向個人開發者，訂閱是主流；面向

40、2B 企業開發者，訂閱、基于 API 調用量付費是主流。云&AI 的融合，能讓開發者專注于自身業務邏輯，高效使用大模型賦能自身業務。在用戶獲取價值的同時，也能讓云計算公司獲取兩部分價值，包括模型 API 調度的智能服務商業價值和公共云算力服務的商業價值。從用戶獲利到云廠商獲利，最終實現商業閉環；以下三點是對云以下三點是對云&AI 融合價值的總結：融合價值的總結：從最終用戶的視角來看，云計算基礎設施和大模型的結合，可以帶來高適配、低成本、彈性伸縮的智能 API 服務，能夠幫助用戶降低大模型的使用門檻，用戶可以不考慮底層架構的差異性，能在通用智能計算能力的基礎上，基于自身業務場景，快速構建應用服務

41、，為自身業務實現增收、降本、增效。從云廠商的角度來看，云基礎設施和大模型的結合，能夠給云服務帶來新的增長點；比如，此前由于中小企業上云意愿不高，長尾客戶難以覆蓋；而 AI 大模型給客戶帶來的增收、降本、增效相比于單一兜售云計算基礎設施來說，價值量顯著增加，能夠顯著吸引客戶做出采購決策，從而能夠推動未覆蓋的客戶上云，這里的云是智能化的云服務，是 AI 和云的結合服務（AI+云，AI 為先）；又比如，對于已經上云的客戶，強大的基礎模型又能創造向上促銷增收（upsell）的新增長點（云+AI，云為先）對于絕大部分大型科技企業來講，他們本身具備云計算能力且又具備基礎大模型能力，而除了比較云計算和基礎模

42、型本身能力的高低之外，這兩者的聯合優化和耦合程度的高低也是決定其用戶體驗的關鍵，而用戶體驗帶來的粘性，又能決定未來云廠商的持續性收入。我們認為，在市場上的云計算公司里，阿里云不僅其自身的云計算能力和基礎模型能力屬于第一梯隊，而且其云計算基礎設施和通義千問大模型的耦合程度優勢顯著（微軟的 Azure 和亞馬遜的 AWS，都是通過投資的方式和 GPT,Claude 綁定，云計算和基礎模型的耦合程度相對較低）。4.3 未來阿里云發展智能云服務的關鍵是未來阿里云發展智能云服務的關鍵是 AI、公共云和生態合作伙伴、公共云和生態合作伙伴 從整個云計算產業鏈來看，簡單可以分為 IaaS（基礎設施即服務）、P

43、aaS（平臺即服務）和 SaaS（軟件即服務）。其中，IaaS 和 PaaS，是通常意義上被市場所廣泛認知和評估的多數大型云廠商（如 AWS、Azure、阿里云）所主要提供的服務。而 SaaS 因為是直面客戶的軟件，由于其多變性，分 ToB（以 SAP、Salesforce 為代表）和 ToC（以 Office 為代表），很難放在一個維度上去評判高下。產業深度 12/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 在這里，我們不考慮釘釘的部分（SaaS 辦公軟件），阿里云的主要業務涉及的是 IaaS（基礎設施即服務）和 PaaS（平臺即服務），以及最新的 MaaS（模型即服務），其中 MaaS 又往往

44、構建在 IaaS 和 PaaS 的基礎之上。我們認為阿里云的核心戰略發展重點，包括以下三點：4.3.1 核心戰略：核心戰略：AI 驅動，驅動，AI 與與 Cloud 融合融合 在 AI 大模型市場高速增長的背景下，阿里提出 AI 驅動，阿里云是集團 AI 驅動戰略的承接者，其在 AI 大模型領域的核心差異化戰略之一是云與 AI 融合（部分已經在上一章節有所闡述）。我們在此處重點介紹阿里云如何從 IaaS+PaaS 升級為 IaaS+PaaS+MaaS，將云基礎設施和 AI 高度耦合，重構整個計算體系，這里主要包括以下三部分（選自阿里云產品介紹書）：端到端優化的端到端優化的 AI 基礎設施，涵蓋

45、從服務器到計算、存儲、網絡、數據處理、模型訓練基礎設施，涵蓋從服務器到計算、存儲、網絡、數據處理、模型訓練和推理平臺以及端到端的安全能力和推理平臺以及端到端的安全能力，在在 AI 時代，我們認為計算將從以時代，我們認為計算將從以 CPU 為核心重構至為核心重構至以以 GPU 為核心，這是一次整體范式的改變，涉及到整個基礎設施為核心，這是一次整體范式的改變，涉及到整個基礎設施。在阿里云的計算布局里，我們可以看到，例如磐久 AI 服務器，支持單機 16 卡、顯存 1.5T，并提供 AI 算法預測 GPU故障，準確率達 92%。為 AI 設計的高性能網絡架構 HPN 7.0，可穩定連接超過 10 萬

46、個 GPU，模型端到端訓練性能提升 10%以上；阿里云 CPFS 文件存儲，數據吞吐 20 TB/s，為 AI 智算提供指數級擴展存儲能力；ACS 首次推出 GPU 容器算力，通過拓撲感知調度，實現計算親和度和性能的提升；人工智能平臺 PAI 實現萬卡級別的訓練推理一體化彈性調度，AI 算力有效利用率超 90%等多項業界領先的技術。除此之外，面向大模型的全生命周期安全進行產品能力升級，從數據采集與處理、模型設計與訓練、模型評測到模型的部署與服務，進一步提升大模型服務的安全能力。通義千問大模型，通義千問系列模型包括基礎模型、多模態模型和行業垂直模型三部通義千問大模型，通義千問系列模型包括基礎模型

47、、多模態模型和行業垂直模型三部分。分。全尺寸、全模態、廣應用的通義千問 Qwen3 全系列涵蓋多個尺寸的大語言模型、多模態模型、數學模型和代碼模型，能滿足各類客戶的各種需求。Qwen3 支持高達 128K tokens，可生成最多 8K tokens 的內容，支持更長文本的輸入輸出，擁有更多的知識、更強的編程和數學能力，且增強了對 MCP 的支持，在多個主流評測指標上都名列前茅；通義萬相包含圖像生成與視頻生成，圖像生成模型能力全面進化，提升了文生圖的理解能力與圖片效果，升級 Diffusion Transformer 框架使其具備更強的擴展性和靈活性，結合通義千問提升復雜提示詞的解析能力，同時

48、升級人類偏好的美學標準，提升數據質量；視頻生成模型，可生成影視級高清視頻，可應用于影視創作、動畫設計、廣告設計等領域；首批上線文生視頻、圖生視頻功能。MaaS 模型服務平臺模型服務平臺百煉平臺百煉平臺：百煉平臺全新升級模型與應用服務，提供全尺寸、全模態、多場景的模型服務，打造高效模型服務底座；模型調用簡單，符合業界主流框架的標準化服務接口，提供靈活、易用、高效的模型 API 和 SDK，開發者無需關注底層架構差異，只需要專注于業務邏輯的創新，顯著降低技術遷移成本；深度融合 RAG 等技術，可高效管理復雜企業知識，靈活優化各組件效果，是企業級知識管理、知識問答和檢索增強的首選；通過提示詞擴寫、案

49、例優化、反饋優化等多種提示詞優化方式提升落地效果；通過多模態模型微調和多類型的微調方式，支持更多垂直領域的搜索，打造以模型為中心的開發范式。4.3.2 核心戰略：公共云優先核心戰略：公共云優先 通用人工智能的底座一定是公共云，我們從云計算的定義、AI 時代公共云的價值、阿里云的布局來闡述公共云優先戰略。產業深度 13/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 【云計算的定義云計算的定義】云計算的核心是彈性伸縮和多租戶復用，云廠商在供給端布局超大型 IDC 機房實現規模經濟效益，攤薄單位研發和單位資源成本，并通過虛擬化技術和多租戶復用技術提高整體資源的使用率，進一步降低單位使用成本，為客戶提供高可

50、用、低門檻、高性價比的計算服務；云計算不是計算的替代，也不是計算的升級，而是計算的另一個維度，英偉達的芯片是提高計算本身的性能，而云是通過極致的彈性和多租，能夠在計算本身性能提升的基礎上，進一步提升資源的使用率，減少整體資源的閑置浪費，提高計算的性價比。表2：云計算的定義 云計算的精確定義 解釋 云計算是按需使用無限量計算資源 線下 IDC 是基于本地部署（On Premise）供應，需在使用前預測需求，并提前完成服務器、交換機、存儲的構建；云計算服務是按需供應，根據實際業務需求做到計算、存儲、網絡資源的極致伸縮 消除云用戶的預先承諾 公共云用戶在任何一個區域（Region）或可用區（AZ），

51、只需要付費成功就可以按量使用計算存儲網絡的資源，并不需要向云服務提供商承諾要在哪個地方消費多少資源；因此，云服務商必須在全 AZ 可用區和全 Region 地域提供各種算力需求 根據實際需要支付短期使用計算資源的費用 用戶不需要承諾購買的計算資源的預期使用時間；對于云計算所使用的容器或函數，計時單位可以精確到毫秒級別，用戶購買后哪怕只使用幾毫秒也可以；當一個計算資源必須讓用戶使用四年、五年或者整個生命周期，即說明他不是云計算，而是 IDC 或者是私有云 通過規模經濟顯著降低成本 云計算服務提供商希望通過使用超大規模的數據中心，以規模經濟放大供應鏈效益，攤薄研發成本 通過資源虛擬化技術，簡化操作

52、，并提高資源使用率 云服務商希望通過資源虛擬化，把計算、存儲、網絡抽象后，達到簡化操作，提升資源利用率 通過多路復用的方式運行來自不同組織的負載，提高硬件資源利用率 核心是多路復用，通過多租戶使用同一套計算資源大池，削峰填谷，保證公共云的硬件資源利用率顯著提升；今天的智算中心面對大任務的時候，資源不夠用（比如模型的預訓練生成），而面對小任務的時候，跑不滿（比如模型推理應用）的情況，本質上是因為他們沒有統一的云架構 資料來源：阿里云&德勤聯合報告、浙商證券產業研究院 【AI 時代公共云的價值】時代公共云的價值】公共云是 AI 大模型時代的基礎設施。從過去來看，由于國內客戶，特別是大型客戶，出于業

53、務數據安全隱私的考慮（部分也是因為現金流足夠好），喜歡建設私有云或自建 IDC，自己做 IT 基礎設施，自己維護管理，導致國內的 IT 基礎設施的利用率不高，根據 2024 年德勤&阿里云共同發布的報告數據顯示，美國公共云占算力規模的 65%，中國僅僅為 28%；而公共云的計算資源利用率約 40%，私有云的計算資源利用率不超過 5%，導致美國和中國在全球算力規模中的實際份額分別為 9.54%和 5.12%。而在 AI 大模型的時代，公共云架構的底層技術棧才是計算的核心，原因有兩點，包括基礎模型的訓練以及 AI 應用的規?；??；A大模型的訓練需要高性能、穩定、高性價比的算力支持基礎大模型的訓練需

54、要高性能、穩定、高性價比的算力支持，公共云比私有云更具優勢，全球的主要基礎大模型計算都是基于公共云來實現。理論上公共云和私有云都能提供大模型訓練的解決方案，但由于算力基礎設施的技術挑戰、建設周期、綜合成本等原因，全球領先的基礎大模型事實上都選擇了基于公共云完成訓練。比如，OpenAI 基于微軟公共云訓練出產業深度 14/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 了 GPT 系列大模型；Anthropic 基于亞馬遜公共云訓練出了 Claude 大模型；谷歌基于谷歌公共云訓練出了 Gemini 1.5 Pro 大模型；XAI 基于 Oracle 公共云訓練出了 Grok 大模型。模型應用需要高性價

55、比、高彈性、高可用和就近合理分布的算力支持模型應用需要高性價比、高彈性、高可用和就近合理分布的算力支持，公共云是 AI 規?；瘧玫谋厝贿x擇：模型應用相比于模型訓練更強調計算的性價比和可得性；公共云的規模效應可以降低模型推理的成本，從而降低 AI 應用的價格，使得 AI 應用的規?；蔀榭赡?。其次，AI 應用的推理算力需要具備高可用、高彈性、低延時等特點，而公共云本身的特性即支持高可用、高并發、高彈性的服務，這也為 AI 應用面向海量用戶訪問奠定了基礎?！景⒗镌频墓苍撇季帧俊景⒗镌频墓苍撇季帧?023 年，阿里云提出“AI 驅動，公共云優先”，阿里云圍繞通用大模型能力，重構計算體系，我們認

56、為，阿里云的公共云優先戰略，核心有三大布局思考。對跑馬圈地，做項目，做總集，做收入的思路進行糾偏：對跑馬圈地，做項目，做總集，做收入的思路進行糾偏：由于互聯網企業上云的滲透率已經較高，而阿里云曾為了收入增長，一度面向大型企業、政務客戶等發力私有云專項，私有云項目的特點是總金額高，可以帶來可觀的收入，但是由于其本身項目制特點，交付重、周期長，回款周期慢，又需要專業領域的知識沉淀和儲備，需要現場鋪人力，同時服務也需要自己兜底，導致了整體的利潤水平較低，且交付服務風險、輿情風險也隨之增加。而公共云的項目不存在重交付的問題，其重點在保證安全可用的前提下，如何優化虛擬比，降低成本，給到用戶最極致性價比的

57、穩定服務；同時，公共云優先的策略讓阿里云能夠更加聚焦技術本身，沉淀技術，讓技術的厚度增加。雖然在短時間內，阿里云因為項目制收入的減少，整體的收入受到影響，但長期來看，公共云優先策略是阿里云業務健康穩定發展的基石。為通義千問系列基礎模型的訓練提供高經濟性、高穩定性、高可用性的算力保證：為通義千問系列基礎模型的訓練提供高經濟性、高穩定性、高可用性的算力保證：通義千問系列基礎模型訓練本身需要大算力的支持，在國內英偉達系列GPU卡被限制的背景下，如何在有限的算力里提高算力的利用率和性價比，從而提高算力的實際使用效率是阿里云重點考慮的內容，而公共云的技術棧是最經濟和高效的解法。公共云的解決方案不僅為通義

58、千問系列模型的訓練提供了算力支持，同時通義千問的訓練也增強了阿里云自身公共云的技術能力，兩者相互融合，相互增強。通過百煉平臺的智能云服務輸出給各行各業，增加收入，來抵消項目制收入的減少通過百煉平臺的智能云服務輸出給各行各業，增加收入，來抵消項目制收入的減少：百煉平臺作為統一面向開發者的界面，在給開發者提供智能 API 服務和其他各類開發者服務的同時，順帶消耗了阿里云資源。同時，對于使用通義千問開源模型的企業開發者，也會優先選擇適配性更高的阿里云公共云服務，來支持其企業自身應用（對模型開發者來說，托管 GPU算力的門檻和成本都很高，經濟性低，選擇阿里云公共云的服務能夠更便宜的享受到通義千問基礎模

59、型的能力，且不需要考慮底層資源搭建、升級等問題）。圍繞阿里云的百煉平臺和通義千問生態搭建自身應用的客戶，與阿里云的技術棧進行綁定，產生粘性，復購能力強。4.3.3 核心戰略：合作伙伴生態優先核心戰略：合作伙伴生態優先 阿里云聚焦標準化產品的設計和通用技術的沉淀，實踐“被集成”的策略，通過開發者生態、銷售生態、產品生態、交付服務生態等各類生態合作伙伴，把產品和技術做強，把客戶服務做好，把整體市場蛋糕做大。從各家生態合作伙伴數量對比來看，國內外云廠商合作伙伴規模差距較大，微軟在生態合作伙伴領域做得最好，合作伙伴數量最多。以下，我們將從五方面闡述阿里云的生態策略，包括被集成策略的定義、開發者生態的商

60、業價值、三種生態包括被集成策略的定義、開發者生態的商業價值、三種生態的三種被集成方式、的三種被集成方式、AI 時代的生態合作以及生態的核心考核。時代的生態合作以及生態的核心考核?！颈患刹呗?，本質上是對直銷模式的否定】【被集成策略，本質上是對直銷模式的否定】產業深度 15/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 集成是讓阿里云走在最前面，面向客戶，是銷售、產品、服務的第一責任人，集成的策略能夠給阿里云帶來收入，做總集分包給其他伙伴，能夠做大營收。但集成的利潤相對低（需要重交付、鋪人力，壓力大），且需要承擔各種風險。而所謂被集成，就是云服務商扮演好基礎資源供應商（ISV），讓上層的行業解決方案供

61、應商（SI/MSP）在給客戶咨詢和實施的時候“帶出去”，可以 Scale Out。阿里云的戰略是被集成，也就是把產品做得盡可能通用化，相對少去做一些少數客戶定制或行業屬性極強的產品，盡可能提供通用解決方案，而非行業解決方案；讓 SI/MSP 來將其行業解決方案或行業化的產品集成在云服務商的產品、通用解決方案之上?！鹃_發者生態的商業價值】【開發者生態的商業價值】上一章節已經闡述了開源對于阿里云構建 AGI 壁壘的意義，此處重點闡述通義千問的開發者生態所帶來的商業價值。目前，已有眾多企業和開發者通過阿里云百煉平臺調用通義千問的 API；我們認為，開發者生態的商業價值有三方面：商業價值：商業價值：A

62、PI 收費。收費。開源不等于免費，百煉平臺通過 API 的方式服務企業開發者和個人開發者，并收取相關 API 調用的費用。目前 API 收入較少，但隨著模型能力和厚度的提升，收入也將提升。商業價值：帶動云資源的消費。商業價值：帶動云資源的消費。除了 API 收入之外，企業開發者&個人開發者選擇通義千問模型做開發，會自然選擇阿里云的基礎設施做算力支持（適配性高），帶動云資源的消費收入提升。商業價值：技術影響力。商業價值：技術影響力。開源提升了通義在廣大開發者群體心中的影響力；在 ToB 領域，企業采購的決策過程中，影響力占據重要位置（比如，在眾多能力出眾的友商中，蘋果最終選擇阿里成為合作伙伴，我

63、們認為，其技術影響力占據了很重要的位置）?！驹朴嬎悖ā驹朴嬎悖↖aaS/PaaS）的三種生態和三種被集成的方式】）的三種生態和三種被集成的方式】產品集成產品集成/產品生態：產品生態：阿里云展示自己的通用平臺屬性，產品生態把他們的行業解決方案或產品集成到阿里云的 IaaS 和 PaaS 上。銷售集成銷售集成/銷售生態：銷售生態：阿里云的 PDM（生態拓展經理）賦能銷售生態（1）技術（2）聯合營銷（Co-marketing）（3）聯合銷售（Co-sell）。服務集成服務集成/交付服務生態：交付服務生態：交付服務生態作為客戶界面的第一服務提供者，阿里云作為針對 SI/MSP/ISV 而非客戶的技術支

64、持提供者?！続I 時代（時代（MaaS）的生態及被集成方式】）的生態及被集成方式】MaaS 的生態策略和 IaaS/PaaS 類似，同樣是產品、銷售、交付服務三層生態；產品生態是各類大模型廠商（如 deepseek，月之暗面，百川智能）集成到阿里云的 MaaS 百煉平臺之上；銷售生態&交付服務生態更多是銷付一體化的模式，阿里云做底層的 API 封裝，開發者工具等，而讓行業生態（如東軟、漢得）去觸達最終垂直企業客戶，同時，也為垂直企業客戶提供數據、私域知識、專業知識和服務；上層生態的繁榮不僅能幫助阿里云在市場拓展中占據優勢，也能讓阿里云在 AI 時代的云計算底座更穩定、更安全、性能更好?！旧鷳B的

65、核心考核】【生態的核心考核】合作伙伴生態考核的核心是讓更多的合作伙伴能夠與云廠商形成綁定關系、會營銷+會賣云廠商的產品、有豐厚收入或者豐厚利潤可以獲取。此時給合作伙伴考核（評級）的核心是，有多少軟件（對于 ISV）或者解決方案（對于 SI 和 MSP）已經集成在云廠商上。而對于 PDM（生態拓展經理）考核的優先級設計包括：新招募的合作伙伴數量 建立的最佳實產業深度 16/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 踐、應用數量 能夠和阿里云一起賣的合作伙伴數量 合作伙伴自身消費量、用量以及通過合作伙伴產生的收入。4.4 AI 優先、公共云優先和生態優先戰略對于阿里云收入形成了正向反饋優先、公共云優

66、先和生態優先戰略對于阿里云收入形成了正向反饋 阿里云 2025 財年整體收入重新實現兩位數增長，同比增長 11%。而 AI 相關產品收入連續七個季度實現同比三位數增長，已經給阿里云的增長帶來正向反饋?；谠?AI 的戰略，我們預計阿里云收入將高速增長。5 AI 原生應用探索原生應用探索 AI 原生應用的探索是阿里集團端到端 AI 戰略的最后一塊拼圖。相比于“賣鏟子的人”-AI Infra，AI 原生應用是真正創造用戶價值的部分，阿里的 AI 原生應用由 AI to B 的釘釘和 AI to C 的夸克組成，是阿里巴巴端到端 AI 戰略的最后一塊拼圖。To B 釘釘：從辦公協作平臺升級轉型釘釘：

67、從辦公協作平臺升級轉型為為 AI 智能中樞，成為智能中樞，成為 AI to B 的入口。的入口。釘釘的核心使命是成為 AI to B 的入口，圍繞中腰部客戶的各類細分場景，基于自身大模型能力和各類生態的能力，探索各種 AI Agent 落地的可能性，從而來幫助企業客戶實現 AI 轉型，幫助企業客戶的員工提升工作效率和創造力。To C 夸克：夸克：AI 超級框，打造個人一站式智能體助手。超級框，打造個人一站式智能體助手?？淇顺休d著阿里集團 AI to C 的使命，以“搜索+工具”為切入口，未來連接阿里巴巴集團內外各類生態（淘寶、閑魚、餓了么、高德、飛豬等等），打造個人一站式智能體助手體驗。5.1

68、 AI 原生應用的探索是阿里集團端到端原生應用的探索是阿里集團端到端 AI 戰略的最后一塊拼圖戰略的最后一塊拼圖 阿里集團 AI 能力的商業閉環主要有兩部分，第一個落腳點在云計算，是 AI 時代賣鏟子的人。而另一個落腳點是 AI 原生應用，是真正創造用戶價值的部分，微軟的 Copilot 就是一個很好的 AI 原生產品創造價值的例子。阿里的端到端 AI 布局中，AI 原生應用是最后一塊拼圖，這塊拼圖由 AI to B 的釘釘和 AI to C 的夸克組成。5.2 To B 釘釘：從辦公協作平臺升級為釘釘：從辦公協作平臺升級為 AI 智能中樞，成為智能中樞，成為 AI to B 的入口的入口 我

69、們從釘釘的戰略方向、產品模式、競爭態勢和商業化結果四個角度，來解析釘釘的 AI布局。5.2.1 戰略方向調整戰略方向調整 釘釘獨立，創始人回歸，抓效率、抓客戶、重產品、重細節，回歸中腰部客戶，全面擁釘釘獨立，創始人回歸，抓效率、抓客戶、重產品、重細節，回歸中腰部客戶，全面擁抱抱 AI。釘釘獨立：釘釘獨立：2020 年，時任阿里云總裁張建鋒（行顛）在云棲大會提出云釘一體的構想，做大阿里云。核心是將阿里云和釘釘捆綁，銷售側將釘釘的辦公場景兜售給客戶，順帶打包兜售底層云資源，擴大收入。這是典型的場景化銷售，單獨去賣 ECS 資源很難賣，而通過合作伙伴來賣又缺乏抓手，釘釘成了一個最好的場景；在成本側，

70、釘釘又與阿里云的銷售資源、交付服務資源等共享，提高資源利用率。然而，實際情況是，釘釘屬于典型的 SaaS 產品，產業深度 17/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 而阿里云本身又專注于 IaaS 和 PaaS，從技術實現上，SaaS 與 IaaS/PaaS 之間并不接近，捆綁銷售實行起來有很多困難，比如，SaaS 產品采購的決策人往往不是出身于 IT 部門，對于聽冗長的技術講解會感到困難，對云技術的捆綁沒有太大興趣；云釘一體的戰略下，釘釘被要求集成在復雜的專有云技術架構上，整體產品復雜度提升、體驗下降。在阿里集團組織架構升級后，釘釘也從云釘一體化走向獨立運營，這是基于大模型時代探索 ToB

71、 企業服務先進生產力的考量，給釘釘“減負”，打磨面向 B 端的先進生產力平臺。創始人回歸：創始人回歸：在釘釘獨立的背景下，創始人陳航（無招）回歸釘釘，接棒葉軍（不窮）。兩位釘釘掌門人在風格上有顯著差異，葉軍擅長運營、商業化，陳航更加擅長做產品，特別擅長將新技術產品化，從風格上來看，陳航更嚴格，抓效率、抓細節、抓客戶。戰略調整：戰略調整：從做大客戶、大專項回歸做中腰部客戶，從更注重商業化擴張到更注重產品打磨，從做定制化的功能到更注重生態構建，注重扎根客戶，深挖客戶場景與 AI 大模型的結合，做 PMF，迭代升級產品，構建基于各類場景的 AI Agent 服務分發平臺。5.2.2 產品模式產品模式

72、 釘釘的 AI 產品探索包括了辦公場景的提效和企業整體的 AI 轉型。釘釘一系列的產品動作，本質上是為了解決個體辦公場景提效，和企業整體的 AI 轉型，我們從超級個體和企業客戶的視角，來看釘釘的產品。超級個體：釘釘前總裁葉軍曾說，AI 時代，先進的個體可能比先進的公司更重要。而如何成為先進的個體，能力的提升和效率的提升是關鍵。職場人經常面對多線程、高并發的需求，需要同時處理多個文件，閱讀多份報告，打開多個應用軟件，還需要做一些重復、事務性的工作。釘釘的 AI Agent，基于底層模型的能力和對辦公場景的理解，賦能個體成為超級個體；釘釘推出 365 超級會員（對標微軟的 365 Copilot）

73、，旨在通過先進的 AI 技術升級個體的創造力和工作效率，包括能全面整合釘釘內部的聊天信息、文檔、會議，結構化輸出給個體用戶、能夠幫助個體整理總結待辦事項/會議紀要、自動回復信息等等。企業客戶：從企業客戶的視角，釘釘能夠幫助企業實現 AI 數字化轉型。例如，釘釘的客戶新奧集團，基于釘釘打造 iCome 協作平臺，并在 iCome 平臺上實踐“客創一體”的理念，所謂客創一體，就是將客戶價值進行分解，分解到集團內的各個部門（供應鏈、生產、財務、HR、IT 等等），并為每個部門創造智能體助手，高效管理目標并制定行動方案，提升組織效能，幫助組織創收。5.2.3 競爭態勢：飛書、企業微信和釘釘三足鼎立，各

74、自有其特點競爭態勢：飛書、企業微信和釘釘三足鼎立，各自有其特點 釘釘：聚焦中腰部客戶，圍繞中腰部客戶場景，挖掘 AI 應用落地的機會點，更重視整體生態的構建，包括底層大模型的生態以及 Agent 智能助理的生態?？傮w而言，釘釘的核心發力點在于構建各類 Agent 的應用平臺。飛書：戰略定位為賣數字化咨詢+軟件，面向大型客戶為主，整體產品能力和服務較強，體驗和口碑好，同時，客單價更高。在產品上實施“All in One”的策略，核心是將協同辦公打造成操作系統，集成所有辦公工具，減少用戶多窗口反復跳轉切換，提高效率。但面向大客戶的飛書需要做大量定制化工作，整體研發成本、交付成本都很高。產業深度 1

75、8/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 企業微信：生態上最具優勢，和微信打通（包括微信本身的關系網絡、視頻號、小程序、騰訊文檔等），有微信的超級流量入口來導流，且可以和外部的客戶、合作伙伴實現高效溝通。在客戶管理和營銷側/服務側具備優勢，護城河顯著。5.2.4 釘釘收入釘釘收入 釘釘的收入分成三部分，訂閱收入、開放平臺的傭金收入以及硬件收入。從階段性商業化結果來看，2025 上半財年（2024 年 4 月 1 日-9 月 30 日），釘釘軟件訂閱 ARR 突破 2 億美元；整個 2025 財年（2024 年 4 月 1 日-2025 年 3 月 30 日），釘釘的軟件訂閱年化收入有望突破

76、4 億美元（約合 28.4 億元）；利潤側，預計釘釘在 2025 年實現盈虧平衡。5.3 To C 夸克，夸克，AI 超級框打造一站式智能助手，阿里集團超級框打造一站式智能助手，阿里集團 AI to C 的核心應用的核心應用 我們從夸克的歷史演進，當下產品業務布局，友商對比，未來的展望來解析夸克的 AI to C 戰略。5.3.1 夸克的歷史演進夸克的歷史演進 2016 年 8 月，夸克由阿里集團 UC 內部孵化，主打一款極簡、高效、無廣告的瀏覽器。2018 年，夸克業務模式調整，重心從瀏覽器轉型為搜索，定位為極簡、無廣告的智能搜索，與百度形成差異化；經濟觀察報顯示，2020 年，夸克用戶量實

77、現突破，首次達到千萬級，活躍用戶數 1 年增加 5 倍，搜索量增長 6 倍，夸克從 UC 母體獨立，成為“智能搜索業務部”的一份子，定位為生活、工作、學習智能助手。2020-2023 年，夸克用戶數增長率 200%以上，2023 年 11 月累計服務用戶過億。2024 年，夸克提出 AI 超級框。5.3.2 友商對比友商對比 在 AI to C 的布局里，核心有三個產品，分別是夸克、豆包和元寶。三家均有非常鮮明的特點?？淇耍核阉?工具，聚焦學習、工作、生活、娛樂的垂直場景，以個體生產力的提升為核心抓手，幫助用戶解決實際問題，承載著阿里集團 AI to C 的重要使命。根據 aicpb 數據，A

78、I 產品榜單最新數據顯示，中國 AI 應用僅 Quark MAU 破億。美國風險投資公司安德森霍洛維茨在三月份發布的報告中，將 Quark 排在全球第六大 AI 應用。當前，夸克的核心商業閉環思路還是在夸克網盤的會員付費，其他工具以免費為主，而網盤的收費模式模糊了 AI的功能，夸克尚未跑通基于其 Agent 能力的商業模式。豆包：豆包的基礎界面集成了深度思考、AI 生圖、拍題答疑、寫作等功能；同樣包含了學習、工作、生活、娛樂等垂直場景。而豆包的主界面是一個智能體的應用平臺，用戶可以創建不同的智能體，并與之對話，泛娛樂屬性更強。2024 年，豆包通過燒錢換市場，字節憑借抖音、今日頭條、西瓜視頻等

79、龐大的流量引擎，為豆包帶來了用戶量的迅猛增長。元寶：元寶的界面和 deepseek 類似，是一個典型的 chatbot 界面，風格是典型的騰訊極簡風，元寶產品的背后是兩套大模型引擎，元寶自研的混元大模型和deepseek。接入deepseek 保證了用戶的體驗，同時也為自研大模型爭取了更多時間，打法很務實。同時，元寶的核心優勢是和微信的生態打通，不僅有微信的超級流量入口，未來其和微信的小程序生態鏈接形成 Agent 能力，想象空間巨大。產業深度 19/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 5.3.3 未來展望未來展望 夸克的核心優勢是垂直場景的工具屬性（網盤、掃描等），幫助用戶解決實際具體問

80、題，而且有通義千問基礎模型做底座，用戶體驗有保障。當前，夸克尚未和集團內部的生態打通，未來，從產品層面來看，用戶可以通過多模態方式（文本、語音、拍照等根據用戶的習慣而定）發出指令，夸克通過 AI Agent 能力對指令進行感知、思考和執行，最終給到用戶解決方案。而這里夸克 AI Agent 背后的能力不僅僅是大模型能力，更是工具調度的能力，能夠調用阿里生態體系的各類 API。比如，用戶旅游規劃的指令，夸克可以調度后端的飛豬幫忙訂飛機票和住宿，餓了么幫忙看餐廳等。在 To C 領域，國內 C 端的流量常年被抖音（內容）和微信（社交）占據，夸克是個挑戰者，相比于字節和騰訊，阿里的包袱更輕，在未來的

81、 AI 時代，有望能夠在流量的重新分配中占據一席之地。6 AI 賦能原有業務升級賦能原有業務升級 通過 AI 大模型，可以優化傳統電商零售、物流（淘天集團、菜鳥集團、阿里國際數字商業集團等）的鏈路，升級用戶體驗，降低綜合成本，提升整體經營效率。我們聚焦阿里巴巴集團三大核心業務：淘天集團、菜鳥物流和國際化，從業務的基本邏輯，AI 賦能的落腳點來看三大核心業務 AI 化所帶來的潛力。6.1 淘天集團淘天集團 包括淘寶天貓、中國批發商業（1688），和線下零售業務；其中，我們將重點分析淘寶天貓、中國批發商業（1688）的 AI 化。6.1.1 淘寶天貓淘寶天貓 中國零售商業淘寶天貓是典型的平臺化電商

82、，一邊連接商家，另一邊連接用戶，為用戶提供豐富的產品內容，其收入可以拆分成兩部分，分別為 GMV（商品交易總額）和 Take Rate（貨幣化率）。我們從 GMV、Take Rate 和成本三個角度，來看 AI 對淘寶天貓利潤的影響。首先，對于首先，對于 GMV 來說，來說，AI 的影響有以下幾部分的影響有以下幾部分 個性化推薦：個性化推薦：AI 可以根據用戶行為和偏好提供個性化的商品推薦，提高轉化率，從而增加 GMV。用戶互動：用戶互動：AI 技術可以增強用戶互動，提高用戶粘性和購買頻次，從而推動 GMV的增長。交易效率：交易效率：AI 可以優化供應鏈管理和物流配送，提高交易效率，減少退貨率

83、，進一步提升 GMV。其次，對于其次，對于 Take Rate（貨幣化率）來說，（貨幣化率）來說，AI 的影響有以下幾部分的影響有以下幾部分 全站推廣工具：全站推廣工具：更精準地匹配廣告與用戶需求，提高廣告效果，吸引更多商家使用全站推廣工具，進一步提升貨幣化率?；A軟件服務費：基礎軟件服務費：AI 幫助優化平臺運營，提高用戶體驗，從而吸引更多商家愿意支付基礎軟件服務費。產業深度 20/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 最后，成本端，最后，成本端，AI 可以自動化降低人工審核、糾紛處理等運營成本?？梢宰詣踊档腿斯徍?、糾紛處理等運營成本。6.1.2 中國批發商業（中國批發商業（1688）

84、AI 技術提升采購效率與用戶體驗，直接拉動交易規模。技術提升采購效率與用戶體驗，直接拉動交易規模。AI 精準推薦與采購鏈路優化：精準推薦與采購鏈路優化：1688 在 2025 年 3 月宣布全面升級 APP，通過 AI 技術重構買家采購流程。例如，基于大模型的“AI 商機”功能，通過分析下游平臺熱搜數據及市場趨勢，為買家推薦采購商機，顯著降低買家搜尋成本，提升采購效率。AI 工具免費化策略激活商家參與度：工具免費化策略激活商家參與度：1688 面向買家和商家的 AI 產品全部免費開放（如 AI 選貨、AI 導購、AI 補貨），降低中小商家技術應用門檻。這一策略不僅提高商家粘性，還通過技術普惠吸

85、引更多長尾商家入駐。AI 輔助的選品優化與風險預判對交易質量提升作用顯著。AI 賦能供應鏈管理，優化平臺成本結構與商家生態賦能供應鏈管理，優化平臺成本結構與商家生態 智能供應鏈與庫存管理降本增效：智能供應鏈與庫存管理降本增效：1688 依托 AI 技術優化供應鏈響應速度與庫存周轉效率。例如，通過 AI 分析歷史交易數據預測需求波動，動態調整供應商備貨策略。清退低質商家清退低質商家，優化，優化賬號誠信體系賬號誠信體系，降低平臺風險：降低平臺風險：2025 年 1688 全面取消“僅退款”政策，轉而基于 AI 驅動的賬號誠信體系判定交易糾紛，平臺補貼取代商家賠付。此舉減少惡意索賠對商家的資金占用，

86、同時通過算法識別虛假交易行為（如調包、P 圖欺詐），降低平臺糾紛處理成本，商家生態凈化間接推動平臺傭金收入增長。6.2 菜鳥網絡菜鳥網絡 菜鳥網絡的業務包括國際物流（跨境快遞、國際供應鏈、海外本地物流服務），國內物流（國內供應鏈、國內品質快遞）以及科技及其他服務（菜鳥驛站、菜鳥 APP、物流科技、物流資產服務）。菜鳥物流的 AI 大模型實踐包括以下幾部分：【成本節約】【成本節約】智能調度系統：智能調度系統：菜鳥的主要優化 AI 引擎由菜鳥內部開發的解算器提供支持，通過包裹打包、訂單合并和路線規劃等應用程序革新包裹旅程，每年處理數百億次 API 調用。作為“超級大腦”，菜鳥的解算器采用 AI 優

87、化算法來提高車輛匹配效率，最大限度地減少行駛距離和成本，提高運營精準度，并準確預測送達時間?！拘侍嵘俊拘侍嵘恐悄軅}儲管理：智能倉儲管理：在 2023 年 6 月菜鳥發布基于大模型的數字供應鏈產品天機，通過動態庫存管理和算法預測，能夠更精準地預測需求，減少庫存積壓和缺貨，提高庫存周轉率?？焖夙憫袌鲎兓嚎焖夙憫袌鲎兓捍竽Ｐ湍軌驅崟r分析市場數據，快速調整物流策略，提高供應鏈的靈活性和響應速度。例如，菜鳥的智能物流解決方案能夠在復雜業務場景中實現全流程無人化，提高生產效率?！痉召|量提升】【服務質量提升】個性化服務：個性化服務：通過大數據和 AI 技術，菜鳥能夠提供更加個性化的物流服務

88、，滿足不同客戶的需求。例如，菜鳥驛站為上海用戶提供淘寶天貓包裹“專享上門”服務，提升用戶體驗。產業深度 21/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 透明度和可追溯性：透明度和可追溯性：提供全程透明的物流跟蹤服務，提高物流過程的可見性和可追溯性，增強客戶信任。菜鳥的物流云平臺能夠實時監控物流狀態，提供詳細的物流信息?！緞撔聵I務模式】【創新業務模式】智能物流解決方案：智能物流解決方案：通過提供端到端的智能物流解決方案，幫助企業在生產、倉儲、運輸等各個環節實現智能化升級?？缇澄锪鲀灮嚎缇澄锪鲀灮捍竽Ｐ湍軌騼灮缇澄锪鞯母鱾€環節，提高國際物流的效率和可靠性。菜鳥榮獲 2024 雨果獎“最佳跨境物

89、流”，其跨境電商全鏈路供應鏈解決方案和海外倉配能力得到了市場的認可。6.3 阿里國際數字商業阿里國際數字商業 買家：買家：AI 搜索（B2B 采購搜索引擎）-Accio 搜索改善采購效率，高效匹配供應商和買家。傳統搜索引擎，如谷歌/百度等，會基于搜索提問，給出上百個網頁，信息無法快速收斂到精確結果；而 Accio 基于大語言模型的智能能力和阿里國際站的跨境電商場景化數據，升級搜索功能，成為 AI 采購助手，基于用戶需求，通過市場分析、供應商/賣家對比、產品比價等給到用戶最佳的采購解決方案。幫助買家用戶省錢、省時間。商家：商家：AI 生意助手，針對外貿領域四大難點，發品、接待、營銷、合規，設計

90、4 個 AI Agent，包括智能商品托管、智能接待托管、智能全站營銷、智能風險托管?！景l品】【發品】阿里國際站極簡發品，秒級生成商品鏈接，同時將商品一鍵托管，并通過 Agent 生成托管效果報告（現狀、問題、改進措施），定時發送給商家?！窘哟俊窘哟?*24 小時 AI 智能客服回復買家問題，Agent 連接專家知識庫，并學習真人溝通技巧，提高與買家的溝通效率、專業性等?！緺I銷】【營銷】全自動智能推廣，商家設置相關營銷預算，智能 Agent 基于營銷數據，自動為商家分析目標市場、分析目標市場的用戶畫像和行為數據，精準匹配和觸達買家，提升營銷投放效率?！撅L險】【風險】自動分析目標市場的各類風

91、險（法律風險、市場風險等）、自動化協助與買家抗辯，做出海企業的智能合規顧問。供應鏈與物流：供應鏈與物流：阿里國際的 AI 大模型在需求預測、倉儲優化及配送路徑規劃中的應用，降低跨境物流成本并縮短履約周期。通過 AI 算法優化全球倉儲網絡布局，減少跨境運輸中的冗余環節，直接推動訂單轉化率與用戶復購率上升。商業閉環：商業閉環：基于 Accio 搜索入口，提升買家的采購體驗?；?AI 生意助手，保障了商家的出海體驗。又基于 AI 對于跨境電商供應鏈的改善，提升了整體履約的效率和體驗。AI 助力阿里國際數字商業供需兩端的體驗和效率提升，增加了用戶粘性。同時，阿里國際已開始探索對 AI 工具進行商業化

92、探索，從用戶體驗提升到商業化閉環的路徑清晰。產業深度 22/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 7 阿里集團基礎業務介紹阿里集團基礎業務介紹 7.1 阿里集團業務概覽阿里集團業務概覽 2024 財年，阿里集團業務包括淘天集團、云智能集團、阿里國際數字商業集團、菜鳥集團、本地生活集團、大文娛集團及所有其他。其中，其他業務中有兩大戰略級創新業務，釘釘和夸克，一個是 AI to B 的排頭兵，另一個是 AI to C 的探索者，共同構成了阿里集團 AI 應用探索的核心，以下是各業務板塊的介紹。7.1.1 淘天集團，淘天集團，主要主要包括中國零售商業包括中國零售商業和和中國批發商業中國批發商業 中

93、國零售商業業務主要由淘寶和天貓組成，二者共同構成全球最大的數字零售業務，是阿里集團收入和利潤的核心來源。淘寶和天貓一邊連接著商家側，另一邊連接著用戶側，是典型的互聯網平臺服務提供者，其收入大部分來自客戶管理服務（CMR）。通過提供由各種不同服務（廣告、數據分析等）組成的全面解決方案，使商家能夠觸達客戶、吸引客戶、引導客戶購買、完成交易和留住客戶，提升品牌及運營效率，從而從商家處獲得客戶管理收入?？蛻艄芾硎杖胫饕兴念?，包括基于點擊次數計價，基于千次展示計價，基于時間計價和基于銷售計價。中國批發商業務 是中國最大的綜合型內貿線上批發交易平臺， 也是阿里集團起家的業務，其為各行業的批發買賣雙方提供

94、交易撮合（商機平臺+流量平臺），以會員、廣告、增值服務的模式進行商業變現。7.1.2 云智能集團云智能集團 世界第四（僅次于 AWS、Azure 和 Google）、亞太第一的云計算基礎設施服務提供商（IaaS），也是中國最大的公共云服務提供商（IaaS+PaaS），2008-2009 年成立，歷經磨難終于實現 5K 技術（單集群 5,000 臺服務器實現分布式計算）。云智能集團向阿里生態體系及外部企業提供一整套完整的云服務基礎設施（目前，阿里集團自身業務已全面跑在阿里云上），包括自有服務器、計算、存儲、網絡、安全、數據庫、大數據及人工智能、容器、機器學習以及模型訓練和推理。2024 年 12

95、 月 18 日，達摩院旗下基礎大模型通義千問合并進入云智能集團，標志著云與 AI 融合的時代到來，阿里云也升級成為了大模型加持的云計算平臺（IaaS+PaaS+MaaS）7.1.3 阿里國際數字商業集團，包括國際零售商業和國際批發商業阿里國際數字商業集團，包括國際零售商業和國際批發商業 國際零售商業業務，即“國際版的淘寶天貓”，通過多元平臺矩陣實現全球布局：速賣通（AliExpress）助力全球消費者對接產銷端，Choice 模式（托管+優選，類似 APP 首頁的精選頁面）優化消費體驗（占 B2C 平臺整體訂單量的 70%以上，是主要增長動力）；trendyol 立足土耳其，業務輻射新興市場，

96、提供多元服務與優質物流；Lazada 在東南亞服務龐大用戶，兼具豐富產品與領先物流網絡；Daraz 深耕南亞重點市場；Miravia（中高端電商）在西班牙通過將品牌、內容創作者和消費者連結在一起，提供創新體驗式購物體驗；各平臺協同為品牌、商家提供市場洞察與商業支持。國際批發商業 A 是中國最大的綜合型外貿（B2B）線上批發交易平臺，2024 財年，在 A 上尋找商機或完成交易的買家來自超過 190 多個國家。7.1.4 菜鳥集團菜鳥集團 菜鳥區別于京東物流（自建物流倉儲），是典型的平臺型公司（接入核心物流供應商，比如三通一達等）。菜鳥構建全球智能物流網，掌控關鍵節點，并借助伙伴拓展網絡，全球層

97、面，提供跨境快遞及國際供應鏈方案賦能商家。國內方面，有通用及行業供應鏈方案滿足多元需求。產業深度 23/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 7.1.5 本地生活，分為到家和到目的地兩大服務場景本地生活，分為到家和到目的地兩大服務場景 到家業務依靠餓了么平臺（vs.美團），消費者能夠在平臺上隨時訂購食品、飲料、日用品等多種商品（即時外賣）。到目的地業務依托高德（國內領先的移動數字地圖服務提供商），以導航場景為切入口，匯聚用戶流量，并延展到打車、本地生活（到店）等場景。7.1.6 大文娛，包含優酷、阿里影業及其全資子公司大麥等平臺大文娛，包含優酷、阿里影業及其全資子公司大麥等平臺 優酷作為國內

98、領先的線上長視頻平臺，以精品內容為用戶提供視聽互動體驗，供給端借助人工智能推動影視工業化升級（探索 AIGC）；阿里影業及大麥為娛樂產業提供內容制作、宣發、票務運營、知識產權相關服務及互聯網數據服務等。大文娛集團通過這些平臺覆蓋線上線下多元娛樂場景，助力用戶發現、享受內容并實現互動。7.2 淘天、云智能、菜鳥、阿里國際是阿里巴巴最核心的四大業務淘天、云智能、菜鳥、阿里國際是阿里巴巴最核心的四大業務 從阿里集團各項業務的增速和優勢兩個角度來看，淘天、云智能、菜鳥和阿里國際是阿里集團最核心的四大業務，占集團整體營業收入的 80%，占集團利潤（經調整 EBITA）的 111%（數據來源：2025 財

99、年年報）淘天業務，盡管受到外部競爭的沖擊（拼多多&京東等），增速有所下滑，但作為阿里現金流的主要來源，是阿里的基本盤。云智能業務受到組織架構調整，戰略方向調整的影響（從項目制 公有云等），短期收入增速下滑，但從長期來看，AI 預計給云智能業務帶來顯著增量，是集團潛在增長點。受AI 業務高速增長影響，2025 財年增速同比已經提升至 11%。菜鳥網絡實現全球化、端到端的布局，受到跨境物流行業的景氣度提升影響，實現扭虧為盈。國際業務（國際零售和國際批發）投入持續提高，收入同比快速提升。同時，國際業務競爭激烈（Temu、Shein、亞馬遜等），業務依舊處于虧損階段。產業深度 24/32 請務必閱讀正

100、文之后的免責條款部分 圖4：波士頓矩陣視角下的阿里巴巴核心業務 資料來源：浙商證券產業研究院 7.3 四大核心業務，電商、云、物流和國際化的財務表現四大核心業務，電商、云、物流和國際化的財務表現 從收入、利潤及人員數據來看，2020 年是個轉折點，阿里巴巴股價（美股）從 2020 年3 月的 170 美元/股上漲到 2020 年 10 月的 310 美元/股，漲幅超 80%。這與 2020 年阿里集團業務基本盤（利潤、收入、人員創收創利效率大幅增長）以及關聯業務螞蟻集團即將上市的利好消息有關。2020 年 11 月后螞蟻集團 IPO 暫停，同時，阿里集團受到整體擴招導致效率下降、電商平臺和云業

101、務等核心業務商業化競爭加劇、消費不景氣等內外部因素影響，業績和估值雙雙下滑。2023 年，集團啟動組織架構升級，實行“1+6+N”的組織結構（1 是阿里控股集團，6 是淘天、云智能、菜鳥、阿里國際、本地生活和大文娛，N 代表其他業務，如夸克、釘釘等），打破中臺架構，讓各業務獨立經營，剝離售賣非核心業務，重新激活組織活力。創始團隊回歸（蔡崇信、吳泳銘等）提振了團隊信心。同時，集團首次將 AI 戰略提到集團核心戰略層面。經歷了一系列改革和轉型的陣痛期后，阿里集團收入側和成本側改善明顯，業績和股價表現均有顯著提升，股價從 2023 年底的 70 美金/股上漲到 2025 年 3 月接近 150 美金

102、/股，漲幅超 100%。7.3.1 收入側收入側 2017 年至今，阿里集團營業總收入年復合增長達 25.9%。2022 年-2023 年，由于國內消費乏力、外部競爭加劇、商業化效率下降，導致整體營收增速放緩。2023 年，集團啟動整體組織變革，實施1+6+N組織架構，激活組織活力，財務側營收增速回升。7.3.2 利潤側利潤側 2017-2021 年，凈利潤逐年增長，2021-2023 年，由于戰略性投資增加（并購高鑫零售）、外部環境與監管政策沖擊、組織轉型變革的陣痛以及 AI 業務投入的剛性成本上升，導致整體凈利潤發生顯著下滑，直到 2024 年，組織轉型、非核心業務剝離、人員優化目標階段性

103、完成，整體凈利潤重回正增長（同比+19.91%）。產業深度 25/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖5：2017-2025 年阿里集團營業收入及增速（萬元）圖6：2017-2025 年阿里集團凈利潤及增速（萬元）資料來源：阿里巴巴財報、浙商證券產業研究院 資料來源：阿里巴巴財報、浙商證券產業研究院 7.3.3 人員數量人員數量 2017-2022 年集團持續擴張，人員數量增長近 5 倍，其中，2021 年阿里集團并入高鑫零售，人數迅速增長，2022 年后集團整體進行組織優化，人員數量下降顯著（2022-2025 年人員數量下降22.34%）。圖7：2017-2025 年阿里集團員工人數

104、變化 資料來源：阿里巴巴財報、浙商證券產業研究院 7.3.4 人均創收、人均創利人均創收、人均創利 人均創收整體處于上升趨勢，2021 年集團并入高鑫零售，人數迅速增長，導致人均創收顯著下滑，后續逐漸提升。2020-2023 年人均創利整體趨勢處于下滑狀態，創利效率降低，2023-2025 年，由于整體組織轉型，收入端增速提升，成本端人員優化目標階段性完成，非核心業務剝離，人均創利有所提升。產業深度 26/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖8：2017-2025 年阿里集團人均創收（萬元）圖9：2017-2025 年阿里集團人均創利（萬元）資料來源：阿里巴巴財報、浙商證券產業研究院 資

105、料來源：阿里巴巴財報、浙商證券產業研究院 7.3.5 收入結構收入結構 從 2025 財年阿里集團各業務營收比重來看（按財報最新的分類，參考阿里集團官網），重點關注傳統電商業務、云智能業務、阿里國際數字商業業務和菜鳥物流業務，四項業務營收總占比約 80%。傳統電商業務淘天集團占比最大，為 41.00%，業務收入整體對比 2024 財年增長 3.43%（+4,498.27 億元人民幣 vs.￥+4,348.93 億元人民幣）。其中客戶管理收入同比增長 6%，主要由線上 GMV 增長且整體轉換率提升所致。中國零售商業直營及其他收入（天貓超市、天貓國際等）同比下降 7%，主要由于按計劃減少若干直營業

106、務導致直營收入下降所致，部分被增值服務收入增長所抵消。中國批發商業務同比增長 19%，由付費會員的增值服務收入推動。阿里云業務占比 10.76%，業務收入同比 2024 財年增長 11%（+1,180.28 億元人民幣 vs.+1,063.74 億元人民幣），同比增長幅度擴大。核心原因是云智能業務戰略調整（公共云優先），雖然私有云重交付項目減少導致收入流水減少，但隨著 AI 給集團帶來增量收入，已經部分對沖項目制收入減少帶來的影響（AI 收入已經連續七個季度三位數增長）。阿里國際數字商業集團業務占比 12.06%，業務收入同比增長 28.95%（+1,323.00 億元人民幣 vs.+1,02

107、5.98 億元人民幣），增幅顯著。其中國際零售商業（國際版淘寶天貓）同比增長 33%，主要是由于整體訂單強勁增長，來自速賣通 Choice 模式的收入貢獻以及 Trendyol 收入增長所帶動。國際批發商收入同比增長 14%，主要來自于跨境業務相關的增值服務收入增長。菜鳥物流業務占比 9.23%，業務收入同比增長 2.27%（+1012.72 億元人民幣 vs.+990.20 億元人民幣），主要由跨境物流履約解決方案的收入增長所帶動，部分被電商業務承擔部分物流平臺職責而導致的國內物流服務收入下降所抵消。本地生活業務占比 6.11%，業務收入同比增長 12.16%（+670.76 億元人民幣 v

108、s.+598.02億元人民幣），主要由餓了么和高德業務訂單增長以及市場營銷服務收入增長推動。大文娛業務占比 2.03%，業務收入同比增長 5.31%（+222.67 億元人民幣 vs.+211.45 億元人民幣），主要由阿里影業線下娛樂業務的收入和優酷增長推動。產業深度 27/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 其他業務收入占比 18.80%，業務收入同比增長 7.25%（+2,062.69 億元人民幣 vs.+1,923.31 億元人民幣），主要由于盒馬和阿里健康收入增長所致，部分被高鑫零售于 2025年 2 月的出售及終止合并而導致的收入下降所抵消。圖10：FY2025 阿里集團各事業

109、部收入占比 圖11：FY2024 vs.FY2025 阿里各事業部收入情況 資料來源：阿里巴巴財報、浙商證券產業研究院 資料來源：阿里巴巴財報、浙商證券產業研究院 7.3.6 利潤結構利潤結構 從 2025 財年利潤（經調整 EBITA）結構來看，傳統電商業務淘天集團是主要利潤（經調整 EBITA）來源，約占總利潤（經調整 EBITA）的 109.52%，實現盈利的業務單元是淘天集團、云智能集團和菜鳥集團，其他業務均處于虧損狀態。淘天集團利潤（經調整 EBITA）同比增長 1%左右（+1,962.32 億元人民幣 vs.+1,948.27億元人民幣），增長主要由客戶管理服務收入的增加和若干業務

110、虧損收窄所致，部分被用戶體驗投入以及科技基礎設施投入（AI 應用投入）增加所抵消。云智能集團利潤（經調整 EBITA）同比增長 72%（+105.56 億元人民幣 vs.+61.21 億元人民幣），主要由于云智能集團整體戰略調整，由低毛利高收入的項目合約制轉向高毛利的公共云產品結構，以及組織變革帶來的運營效率提升推動整體利潤（經調整 EBITA）大幅增長。阿里國際數字商業集團業務虧損（經調整 EBITA）同比增加 88.38%（-151.37 億元人民幣 vs.-80.35 億元人民幣），主要由于包括速賣通 Choice、Trendyol 的跨境業務及 Miravia 在內的業務的投入增加，部

111、分被 Lazada 變現率和運營效率提升以及 Trendyol 本地業務的盈利能力的改善所抵消，需關注其未來的投入產出情況。菜鳥集團業務利潤（經調整 EBITA）大幅下降（+3.02 億元人民幣 vs.+14.02 億元人民幣），主要是由于跨境物流履約解決方案的利潤下降所致。本地生活業務虧損大幅收窄，利潤（經調整 EBITA）同比增加 62.40%(-36.89 億元人民幣 vs.-98.12 億元人民幣)，主要是由于餓了么的單位經濟效益改善和規模擴大。大文娛集團虧損大幅收窄，利潤（經調整 EBITA）同比增加 64%（-5.54 億元人民幣 vs.-15.39 億元人民幣），主要是由優酷的虧

112、損收窄所致 產業深度 28/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖12：阿里集團各事業部 2024 vs.2025 經調整 EBITA 情況 資料來源：阿里巴巴財報、浙商證券產業研究院 8 阿里集團阿里集團組織建設組織建設 阿里集團的組織能力是技術創新力和商業創新力的基本保證，優先級甚至高于技術創新和商業創新本身，AI 時代的創新區別于傳統互聯網時代，具有不可規劃性、不可預測性。高效的組織能力是創新的土壤，阿里集團組織變革（1+6+N），創始人回歸，提高了創新效率，也提振了作戰士氣，使得阿里的技術領先性和商業效率有了保障。8.1 組織架構歷史變化及驅動因子組織架構歷史變化及驅動因子 202

113、3 年，阿里進行組織架構升級，提出“1+6+N”獨立經營制，1 代表阿里控股集團，6 代表 6 大核心業務，包括淘天集團、云智能集團、菜鳥集團、阿里國際數字商業集團、本地生活和大文娛，N 代表以釘釘、夸克為代表的其他業務。我們看到，在分久必合、合久必分的阿里組織體系里，集團又一次從集權走向分權，讓各業務單元有更多的自主權，同時也承擔更多責任，自負盈虧，自主創新，提高各業務創新效率，以應對 AI 時代顛覆性創新的外部環境?？傮w而言，在阿里集團發展的歷史過程中，當面臨外部挑戰和大的歷史性變革時（移動互聯網&AI），強調創新和破局，呈現出拆分獨立經營的組織形態；當集團在穩定增長、業務擴張時，更注重效

114、率，強調經營單元的協作（大中臺、小前臺）。第一階段，從創始團隊十八羅漢到四大業務，第一階段，從創始團隊十八羅漢到四大業務，其中最核心、影響最深遠的組織變革是2004 年支付寶從淘寶分拆獨立成螞蟻金服，支付寶和淘寶的解耦，使得支付寶的場景不局限于淘寶，想象空間擴大，奠定其在線支付基礎設施的基礎。第二階段（第二階段（2011 年），淘寶網“一拆三”，裂變出淘寶、天貓、一淘。年），淘寶網“一拆三”，裂變出淘寶、天貓、一淘。核心是對未來電商業務模式的探索，三匹馬同時賽跑，結果是最終形成淘寶（C2C）和天貓商城（B2C）的雙輪驅動，聚劃算由于其業務特性及外部百團大戰的挑戰，從淘寶分拆成獨立業務部門。淘寶

115、“一拆三”的組織調整是一次商業實驗，核心目標是摸索出一套電商的策略打法，但與之相隨的是組織效率降低，資源浪費。這次商業實驗體現了阿里在進行創新實踐探索的過程中，是容忍一些效率損失的（幾乎同時期的騰訊內部，多個團隊做即時通訊，最終跑出了微信）。第三階段，第三階段，2012 年，集團拆年，集團拆成成 7 大事業群，緊接著，大事業群，緊接著，2013 年，又拆成年，又拆成 25 大事業群大事業群，為迎接移動化浪潮帶來的機會和挑戰，阿里集團將業務子模塊切分更細，將業務劃分成更小、更靈活的作戰單元，讓前線聽到炮火的人能自主決策，避免層層匯報，貽誤戰機。產業深度 29/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部

116、分 第四階段：大中臺、小前臺，第四階段：大中臺、小前臺，2013 年后，25 大事業群出現“部門墻”問題，部門各自為政，重復造輪子（每個部門造一套基礎設施），且遇到需要部門協作的領域，容易互相推諉，把事情“掉在地上”。此外，阿里集團陸續收購大量外部企業，需要融入阿里體系。因此，集團急需重構組織，提高效率。大中臺、小前臺的核心是在保證前線業務團隊靈活作戰的基礎上，將集團整體技術能力、數據能力等可復用的能力沉淀并標準化，實現可復用，提高整體作戰效率。第五階段：第五階段：2021 年后，從中臺戰略升級為多元化治理；年后，從中臺戰略升級為多元化治理；2013-2021 年是阿里集團大擴張的時期，大中臺

117、、小前臺的組織戰略為業務擴張保駕護航，保證了擴張的效率。然而，效率和創新就像魚和熊掌不可兼得，始終需要做權衡與取舍；犧牲部分效率，浪費一些成本，可以換來更多產品的創新，如淘寶的一拆三最終走出了淘天，社交軟件來往的失敗為釘釘的成功奠定基礎。2021 年后，外部競爭加劇，疊加監管風險、國際貿易、地緣政治、消費不景氣等因素影響，集團業務增速放緩；阿里集團開始“拆中臺”，將更多權限開放到前臺，以業務部門獨立經營責任制的方式（自負盈虧），探索更加敏捷的組織形態。這也是下一階段的“1+6+N”的前奏。第六階段：“第六階段：“1+6+N”模式，創始團隊回歸”模式，創始團隊回歸；“1”是阿里巴巴集團，“6”是

118、阿里云智能、淘寶天貓商業、本地生活、國際數字商業、菜鳥、大文娛，阿里的六大板塊業務；“N”為高鑫零售、銀泰商業、阿里健康、盒馬、夸克、釘釘等其他重要業務?！?+6+N”模式是多元化治理的延續，強調各 BU 的獨立經營制度，探索更多業務創新可能性，同時獨立經營制自負盈虧可減少資源浪費。此外，創始團隊回歸，大刀闊斧高效改革，為推進改革保駕護航，減少內部阻力。8.2 核心領導團隊核心領導團隊 當前，核心管理層主要以早期創始團隊為主，創始團隊的回歸提升了團隊整體信心，理順了思路，化解了集團內部的癥結，帶領團隊重回創業文化，為 AI 時代的改革保駕護航；而中層管理團隊年輕化，也為創新注入新的活力。阿里集

119、團董事長：蔡崇信，阿里集團董事長：蔡崇信，阿里巴巴集團創始合伙人及唯二的永久合伙人（另一位是馬云），1999 年加入阿里巴巴，歷經集團所有組織變革，對于阿里巴巴發展脈絡熟悉，資歷深，內部威望高，精通財務、投資和法律，此前在集團一直擔任首席財務官&董事局副主席。加入阿里巴巴前，1990-1993 年擔任紐約國際律師事務所 Sullivan&Cromwell 稅務組律師，1993-1995 年擔任 Rosecliff,Inc.首席法律顧問，1995-1999 年任職瑞典瓦倫堡（Wallenberg）家族投資公司 Investor AB，從事亞洲私募股權投資業務。蔡崇信重回一線擔任集團董事長，提振了

120、團隊整體信心，是集團改革順利進行的有力保障。阿里集團阿里集團 CEO&阿里云智能集團董事長、阿里云智能集團董事長、CEO：吳泳銘，：吳泳銘，阿里巴巴集團創始合伙人，歷經集團所有組織變革，早期從事技術研發工作（阿里最早的技術負責人），是電商、支付等業務的技術負責人。后來又在各業務線擔任一號位，包括阿里媽媽、集團搜索、廣告、移動業務、阿里健康等。2015 年創立元璟資本，從事私募股權投資，主要投資方向為前沿科技、企業服務、數字醫療等。吳泳銘（吳媽）的三重身份，技術、業務、投資，以及老阿里人的使命感，使其不僅對阿里巴巴集團業務發展、技術路徑發展具有極高敏銳度，也能夠帶領集團重回創業文化，提振團隊信心

121、。產業深度 30/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 阿里電商事業群阿里電商事業群 CEO：蔣凡，：蔣凡，2013 年 8 月加入阿里巴巴集團，是管理層中最年輕的合伙人，加入集團后，全面負責淘寶無線業務，擔任淘寶、天貓、阿里媽媽總裁；后又擔任國際事業部總裁，帶領國際化業務高速發展。加入阿里前，蔣凡曾在谷歌中國從事產品開發，后創立友盟（被阿里收購），蔣凡是幫助阿里進入移動互聯網時代的重要人物（阿里集團前董事長張勇親自招募），也是電商領域的核心領導者之一。菜鳥集團菜鳥集團 CEO：萬霖，：萬霖，2014 年加入菜鳥以來，統籌打造全球物流產業互聯網布局，圍繞物流的產業化、全球化、數智化，帶領菜鳥

122、核心物流能力建設，在全球物流、智慧供應鏈及配送、末端驛站、物流地產、物流科技等各大板塊形成了服務優勢。并通過開放的行業合作，引領和推動了物流業的數智化升級，加入菜鳥前，萬霖擔任亞馬遜全球物流部門的高級管理人員。首席人才官：蔣芳，首席人才官：蔣芳，阿里巴巴集團創始合伙人，歷經集團所有組織變革，1999 年至今，在阿里巴巴集團多個業務部門輪崗發展，歷任誠信通策劃部、國際網站業務分析部、全球營運協調、網站運營部、國際市場營銷部及誠信體系發展、國際業務特別助理兼副首席人才官等多個崗位。除了核心領導團隊之外，在中層管理團隊里，集團啟用了多位年輕、業務和技術經驗豐富的領導者，包括阿里巴巴智能信息事業群總裁

123、吳嘉，以及最近重新回歸釘釘的原釘釘創始人陳航（無招），分別掌管 AI to C 和 AI to B 的兩大核心應用，夸克&釘釘，為 AI 創新戰略保駕護航。8.3 組織人才戰略組織人才戰略 全面擁抱 AI，從人才密度、人才結構兩個角度，保障高效創新。8.3.1 人才密度人才密度 集團董事長蔡崇信公開發言重啟招聘，各經營單元紛紛啟動招聘，搶奪 AI 人才，阿里是國內主流大廠 AI 人才密度最高的公司之一（另一個 AI 人才儲備較高的公司是字節跳動）。核心核心 AI 專家：專家：2025 年開年招聘全球頂尖 AI 專家、前 Salesforce 集團副總裁、新加坡管理大學終身教授許主洪，出任阿里集

124、團副總裁，專注于 AI to C 業務的多模態基礎模型及Agents 相關基礎研究與應用解決方案；近期，又招募前微軟首席數據科學家朱曉勇；再加上一直在阿里系擔任要職，目前擔任阿里云 CTO&通義千問實驗室負責人的周靖人，共同組成了阿里集團豪華的 AI 專家團隊，頂尖 AI 人才密度高。重啟招聘：重啟招聘：人才密度是技術創新和商業創新的基礎，2021-2024 年的組織優化階段性完成，“瘦身”后的組織為符合新業務戰略的人才招聘創造了空間。2025 年 3 月 25 日，蔡崇信在香港舉行的匯豐全球投資峰會上表示，阿里巴巴的員工數量觸底，將 重新啟動并重新招聘。重啟招聘：重啟招聘：阿里云宣布啟動歷史

125、上最大規模 AI 人才校園招聘，面向清華大學、斯坦福大學、麻省理工學院等國內外頂級高校，招募大語言模型、多模態生成、AI 基礎設施等領域的技術精英。重啟招聘：重啟招聘：阿里國際搶奪核心 AI 人才，首次啟動了一項面向全球的頭部 AI 科技人才培養計劃 “Bravo 102”，2025 屆校招，絕大多數 HC 將給到 AI，覆蓋算法、研發、產品等核心崗位，為 AI 在電商領域的應用落地探索更多可能性。產業深度 31/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 生態化人才戰略：生態化人才戰略：阿里云與全球眾多高校聯合培養 AI 人才，生態化的人才戰略是阿里巴巴保持技術創新活力的基礎，不僅擴大了人才儲備

126、，也增加了技術影響力。8.3.2 人才結構人才結構 從招聘的崗位結構來看，整體招聘以技術人才招聘為主整體招聘以技術人才招聘為主，包括 Java 工程師、測試開發、架構師、算法工程師等。人才結構更加全球化，人才結構更加全球化，比如，阿里云通過生態化合作招募來自世界各地的人才，包括斯坦福、麻省理工、新加坡國立、蘇黎世聯邦等世界頂級高校。AI 崗位人才，不同業務單元側重點不同，崗位人才，不同業務單元側重點不同，阿里云人才招聘以 AI 基礎設施、大模型底座及多模態生成等前沿模型領域為主，以算法和研發崗位為主。淘天、國際化、菜鳥、大文娛、本地生活、及其他 AI 人才招聘以模型應用、AI 應用為主，崗位類

127、型涵蓋算法、研發、產品、運營，更加多元化。9 風險提示風險提示 技術突破不及預期，技術突破不及預期，美國對華高端芯片出口限制及 AGI 技術方案探索遇到分歧；中美競中美競爭加劇爭加劇，阿里集團的美國業務受到影響；AI 商業化探索不及預期商業化探索不及預期，AI 落地的商業價值，特別是應用側的商業閉環探索尚不明確 版權聲明版權聲明 以上文章版權歸屬浙商證券股份有限公司（下稱本公司）產業研究院所有。非獲得本公司產業研究院書面授權，任產業深度 32/32 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 何媒體、單位或個人不得將本文章的全部或部分內容發表或者變相發表于任何公開媒體上，也不得授權任何媒體、單位及個人刊

128、載或轉發。免責聲明免責聲明 本文章由浙商證券股份有限公司（已具備中國證監會批復的證券投資咨詢業務資格，經營許可證編號為：Z39833000）制作。本文章提供的信息咨詢內容基于本公司產業研究院豐富的行業數據庫及信息資源網絡產生，文章中涉及的數據信息等僅作參考，本公司對這些信息的真實性、準確性及完整性不作任何保證，也不擔保所包含的信息和建議不會發生任何變更。本公司已采取一切合理手段確保信息內容中未涉及他人或任何第三方的機密信息，包括上市公司的重大非公開信息和任何可能影響股價的敏感信息。本文章所涉及的數據信息、分析預測等不代表本公司的任何投資建議，內容僅供參考，本文章不能作為使用方做出投資決策的依據

129、，使用人應自主作出投資決策并自行承擔所有投資風險。本公司不對基于本文章信息內容的使用和決定負責，包括且不僅限于投資決定、買賣公開發行的股票或者任何其他商業決策。本公司其他部門專業人士可能會基于不同的數據信息來源、依據不同假設和標準、采用不同的分析方法等而口頭或書面發表與本文章信息或意見建議不一致的評論內容或觀點。本公司沒有將此意見及建議向文章使用人員進行更新的義務。其他業務部門存在可能獨立做出與本文章中的意見或建議不一致決策的情況。本文章僅供本公司授權的客戶作參考之用。本公司不會因接收人收到本文章內容而視其為本公司的當然客戶。除本頁條款外，本文章其他內容和任何表述均屬不具有法律約束力的用語，不具有任何法律約束力，不構成法律協議的一部分，不應被視為構成向任何人士發出的要約或要約邀請，也不構成任何承諾。浙商證券產業研究院浙商證券產業研究院 上?？偛康刂罚簵罡吣下?729 號陸家嘴世紀金融廣場 1 號樓 25 層 北京地址：北京市東城區朝陽門北大街 8 號富華大廈 E 座 4 層 深圳地址：廣東省深圳市福田區廣電金融中心 33 層 上?？偛苦]政編碼：200127 上?？偛侩娫挘?8621)80108518 上?？偛總髡妫?8621)80106010