阿里的“全栈AI”,到底是什么?

26年的云栖大会，阿里说了几个事。

新一代芯片更强，新一代模型参数更大，阿里云容量目标规划很大。

消息出来，阿里股价一度涨了5%左右。

阿里的核心是要做“全栈AI”。

到底全栈是什么，行不行，好不好？

今天说说这个事。

全栈是什么

一套AI真正跑起来，大致离不开这么几层：

芯片 → 算力/云 → 模型 → 应用

可以把它想成一间工厂。

芯片是机器，算力和数据中心是车间，模型是生产工艺，最上面的Agent和各种AI应用，负责给客户交付。

刚开始基本是分开的，英伟达卖芯片，云厂商租算力，模型公司训练模型，最后还有一批公司专门做应用。

所谓全栈，简单说，就是一家公司要把几层都干起来，全部打通。

为什么一定要接起来？

如果只是“东西多”，不叫优势。

芯片、数据中心、模型、App，都是吞金兽，钱扔进去没个水花的。

全栈真正想解决的，其实是两件事。

上面把需求做大，下面把成本做低

先看需求。

模型能力更强，Agent能做的事情更多，今年发展很快，进工作场景，帮人干活，各家的智能体都出来了，就是在抢入口。

任务越多，需要的Token、存储、数据库和算力就越多，最后都会变成云的使用量。

连起来是一个需求循环：

模型和应用更好 → AI能干更多活 → 调用增加 → 云和算力需求增加 → 再投入模型和应用。

再看成本。

AI调用越来越多以后，谁家成本低，谁家竞争力强。

一颗芯片哪怕贵一点，单位Token成本高一点，乘上几亿、几十亿次调用，多出来的成本也很吓人。

所以云厂商开始自己做芯片、网络和调度，核心就是想把执行AI任务的成本整下来。

连起来是一个成本循环：

规模变大 → 芯片、数据中心和调度效率提升 → 单位成本下降 → AI更便宜 → 使用量继续增加。

所以全栈，底层逻辑就一句话。

上面负责把需求做大，下面负责把成本做低，中间的平台把两头变成收入。

看起来很好，实际上到底是护城河还是其他，至少现在没有结论。

每一层都很烧钱，每一层竞争都很激烈，像英伟达，基本就聚焦芯片，别的通过投资和持股的方式来实现。

全部打通，难度可想而知。所以能不能跑通，最后就看

全栈带来的新增收入和降本，得大于对应的研发、资本和组织成本。

大于，两个循环越转越快，是飞轮。

小于，就是自己把自己往坑里推

基于这个再看看阿里，会更清楚一点

阿里的轴心，其实是云

阿里今年刚把组织和财报重新做了分拆。

阿里云和平头哥合在一起，叫“AI云与算力服务”。

模型实验室、千问2C和千问办公，则单独组成“AI实验室与应用”。

核心路线是

以云为轴心，向上做模型和应用，向下做芯片和基础设施。

为什么云会是轴心？

市场统计，25年四季度阿里云在中国云基础设施市场份额约37%，华为约17%，腾讯约10%。

再看业绩表现

截至今天6月底，AI云与算力服务收入超过480亿，同比增长45%。

调整后EBITA（息税摊销前利润）超过56亿，同比增长133%。

说明，阿里云的收入和利润水平确实还行。

靠着云上下延伸也行得通。

对市场讲的也是这些，试图要证明这个路线可行。

从投资视角看呢

公司讲协同，投资者最后还是看回报，其他都白扯。

同一个季度，阿里的资本开支接近700亿，同比增长75%；自由现金流-446.70亿，照公司说法是云基础设施支出增加。

模型和应用这边更直接。

AI实验室与应用季度EBITA亏超过130亿。

不管公司怎么解释，市场看的是你现在付出的这些钱，能不能换来足够高的现金回报。

现在还看不出来，照着现在的烧钱速度，即便账上现金多，估计也撑不住。

往上看，千问、Agent和电商场景能不能持续制造足够多的云需求；

往下看，自研芯片到底把单位推理成本降低多少，暂时没数。

今天V900芯片、20GW云规划规模出来以后，股价一度上涨5.1%，至少说明资本市场愿意给个预期。

不过预期归预期，兑现不了就啥也不是了。

这个行业

我现在理解的“全栈AI”，不是把芯片、云、模型、应用都凑齐就算。

想要玩，首先得有一个轴心。

Google有搜索和云，微软有Azure和企业软件，亚马逊有AWS，阿里现在最扎实的底座还是阿里云。

然后才是两个循环。

上面的模型和应用，能不能让AI干更多活，把需求越做越大。

下面的芯片和基础设施，能不能把同一个任务成本持续降下来。

最后，在云这个位置上把利润集中体现出来。

如果能，那二次增长曲线妥妥的，如果不能，那最后肯定是一地鸡毛。

现在都在占生态位，从国内看阿里还是有优势。

关键就是自己有云，不像其他的几个模型厂家。

如果能跑出来，最终受益的肯定还是消费者。

物美价廉，对大多数始终还是有吸引力的。

本文只拆机制和算账逻辑，不预测股价，不构成任何投资建议。