阿里股价回升，阿里云AI对公司长期估值影响究竟有多大？

文 | 智讯智库，作者 | 刘婷 截至2026年8月13日，阿里巴巴港股收于121.9港元，按约191.75亿股计算，股权市值约2.34万亿港元；按当日汇率折算，约为2.02万亿元人民币[2][3][17]。相较6月26日89.5港元的收盘低点，股价累计回升约36%。 随着股价回升，市场开始重新讨论阿里的估值空间。过去几年，阿里的估值主要建立在中国电商利润、现金资产和回购分红之上；如今云业务重新提速，阿里云正逐渐成为影响估值弹性的新变量。 阿里云AI相关产品收入已连续十一个季度实现三位数同比增长，占阿里云来自集团外部客户收入的30%[1]。市场关注点也开始从“AI投入了多少”转向“AI能够带来多少收入和利润”。如果需求能够从算力和推理进一步延伸至模型平台、数据库、安全、开发工具和企业软件，AI带来的就不只是云收入增长，还可能是阿里云利润率和资本回报的改善。 基于这一变化，本文将从AI增长成色、商业化差距和估值空间三个层面展开分析，重点讨论AI将如何影响阿里云的盈利能力和整体价值。 文章基于公开资料撰写，仅用于产业分析，不构成投资建议。 口径说明： 本文讨论的是整个阿里云，AI相关产品只是其中一部分。经营规模和分部利润率以AWS及Google Cloud为参照；资本开支和自由现金流采用阿里、亚马逊和Alphabet集团口径，因为三家公司均未披露云业务独立自由现金流。本文估算的是AI如何改变整个阿里云的经营价值，不对“AI云”单独估值。 核心判断如下 ： AI已经成为阿里云的重要增长来源，但盈利能力仍明显落后于AWS和Google Cloud。 后续关键看收入能否从算力进一步向模型平台、数据库、安全和企业软件延伸。 AI对阿里云价值的提升同时来自收入增长和利润率改善。 在本文AI基准情景下，约53%的增量价值来自收入增长，47%来自利润率提升。 当前股价已经计入一定AI预期，但尚未进入更积极的经营情景。 按本文SOTP，当前隐含的阿里云价值介于传统云与AI保守情景之间；在其他分部估值不变的情况下，AI基准和乐观情景对应的阿里整体价值分别约为137.9港元和153.1港元。 阿里股价上涨，市场究竟在给什么定价 阿里在FY2026(2025年4月1日—2026年3月31日)财报中将业务划分为中国电商、国际电商、云业务和其他业务。AI并非独立分部：企业AI基础设施和模型服务主要计入云业务，Qwen消费者业务列入“其他业务”[1]。 中国电商调整后EBITA高于集团合并利润，说明其他业务和集团费用仍在消耗利润；云业务收入虽达1581亿元，利润却只有中国电商的约13%。因此， 阿里的估值框架可以概括为：电商决定盈利底，现金决定估值底，云和AI决定估值弹性。 本轮估值修复可以沿三条线索理解： 中国电商基本盘。 FY2026，客户管理收入(淘宝天猫向商家收取的广告推广和交易佣金等收入)全年增长5%，同期，中国电商业务调整后EBITA为1075.09亿元，远高于云业务的143亿元。再加上约5208亿元现金及其他流动性投资，以及持续回购和分红，电商利润和现金资产仍是阿里估值的重要支撑[1]。 已经兑现的云业务改善。 2026年1—3月，阿里云收入同比增长38%至416.26亿元，外部收入同比增长40%；AI相关产品收入89.71亿元，连续第十一个季度三位数增长，占外部云收入30%；调整后EBITA利润率约9.1%[1]。这说明AI需求已经转化为实际收入，但盈利能力仍处于较低水平。 对未来增长的预期 。7月8日，《证券日报》援引接近阿里人士的财报前瞻称，2027财年第一财季，阿里云收入预计同比增长至45%左右、利润率从往季的9.1%左右提升至低双位数，当天港股上涨约12%[4]。这些数据仍属于市场预测，并非公司已经披露的业绩或正式指引，但可以看出，市场已经开始提前定价云业务增长和利润率同时改善的预期。 与AWS和Google Cloud对比，阿里云的AI增长成色如何 AI云不是独立业务，全栈能力要落到盈利能力 阿里云覆盖计算、存储、网络、数据库、安全等传统云服务，也包括AI基础设施、模型平台和应用服务[5]。“AI云”并非阿里单独披露的经营分部，而是阿里云内部与AI相关的一组产品和工作负载。企业训练或调用模型时，除了使用GPU算力，也会消耗存储、网络和数据库资源，因此AI业务与传统云服务之间存在较强联动。 从产业链看，阿里的AI业务大致分为三层：底层是算力、存储、网络和训练推理服务；中间是Qwen、Model Studio、MaaS、API调用、模型微调和开发工具；上层则是企业智能体、办公和编程工具，以及面向金融、汽车、零售等行业的解决方案[1]。 对应这三层业务， 阿里已经形成“平头哥芯片—超节点与算力集群—阿里云基础设施—Qwen模型—Model Studio及企业应用”的全栈布局 [6][7]。其中，自研芯片影响单位算力成本，超节点和算力集群影响训练效率和资源利用率，Qwen和Model Studio则将底层算力进一步转化为模型调用、开发工具和应用服务[1][6][7]。 这套全栈布局能否真正提高盈利能力，取决于算力成本和基础设施利用率能否改善，以及模型和平台服务能否贡献更多高附加值收入。 同一自然季度比较：阿里增长快于AWS，但慢于Google Cloud 统一到2026年1—3月来看，阿里云的收入增速处于AWS和Google Cloud之间，但盈利能力仍有明显差距。 阿里云的增速高于AWS，但收入规模只有AWS约六分之一。Google Cloud同期收入增长63%，经营利润率达到32.9%，在保持高增长的同时，盈利能力也明显高于阿里云。 进入2026年4—6月，AWS收入增速提高至36.7%，剔除能源合约公允价值收益后，经营利润率约38.1%[10][11]；Google Cloud收入增长82%，利润率升至35.6%[14]。相比之下，阿里云约45%的增速目前仍属于市场预测，尚不能与两家已经披露的实际业绩直接比较。 三家公司披露AI业务的口径也不同。AWS披露AI业务年化收入运行率超过250亿美元，并保持三位数增长[11]；阿里披露AI相关产品收入占外部云收入30%；Google则没有提供直接可比的数据。因此，这些数字可以说明AI已经形成一定收入规模，但无法直接用于比较AI渗透率或盈利水平。 利润口径同样存在差异。阿里使用调整后EBITA，AWS和Google Cloud使用GAAP经营利润；Google Cloud还包含Workspace，部分通用AI研发和共享基础设施成本则留在Alphabet集团层面[15]。这些差异会影响横向比较，但不足以解释阿里云与另外两家超过20个百分点的利润率差距。 盈利差距不只来自规模，也来自收入结构 云业务的盈利能力受到规模、资源利用率、基础设施成本和产品结构等多重因素影响。收入来自哪一层，会直接影响盈利质量。 越靠近基础设施层，业务越容易受到芯片成本、折旧、资源利用率和价格竞争影响；越向数据库、安全、模型平台、开发工具和企业软件等平台与软件层延伸，产品差异化、客户黏性和持续付费能力通常越强。因此，云厂商能否在算力之外获得更多平台和软件收入，也是影响利润率的重要因素