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吴泳铭:AI的资本账该如何算?|AI百人谈
吴泳铭:AI的资本账该如何算?|AI百人谈
把一场被视为"烧钱无底洞"的技术竞赛，讲成一本可以算清、可以回本的账——这几乎是吴泳铭执掌阿里巴巴以来最鲜明的叙事风格。一家以电商起家的公司，在他的表述里，正在把AI当成一门制造业生意来干：有工厂，有设备，有折旧，有回报周期。 “目前AI发展的趋势更像制造业，要获得更多收入必须去建两个核心工厂：AI的训练工厂和AI的推理工厂，背后都是AI数据中心的建设。”吴泳铭的这段话被广泛引用。他并不回避其中的代价：AI数据中心的建设一定会消耗比较大的集团现金流，“但在回报的路径上是清晰的”。 在他给出的细节里，需求端几乎没有悬念——阿里云服务器上的AI计算卡没有一张是空的，客户的需求根本满足不完，后面还排着长队。供给端，他给出了一组测算：AI芯片的使用寿命约为5年，而行业共识是2030年之前AI算力紧缺不会出现根本性改变，因此，阿里云对AI算力的大规模投入，投资回报具有较高确定性。 “总体来看，在未来三到五年内，考虑到当前的需求，我们对AI数据中心的大规模投入，其投资回报是高度确定的。”吴泳铭说。 财报显示，当季阿里资本开支达676.78亿元，自由现金流下降被归因于云基础设施支出的增加；与此同时，AI相关产品季度收入达123.76亿元，连续第十二个季度实现三位数同比增长。投入与回报，正在同步放大。 制造业的比喻背后，是吴泳铭对AI商业模式终局的判断。在他看来，当前行业最主流的变现方式只是过渡形态：“大模型通过API调用商业化只是短期方式，是一种过渡性商业模式，绝对不是最终商业模式。”随着AI的发展越来越接近AGI，“AI将从提供模型能力走向参与研发、产品交付和业务运营，创造的价值远高于目前的API收入”。 这意味着阿里云要完成的，是从“卖资源”向“卖能力”的转型。吴泳铭明确表示，AI业务会从“卖资源”转型升级——不是简单地把算力切块出售，而是把芯片、模型、云和工具链打包成可以进入企业生产流程的能力。 这一转型正在数据上兑现。截至6月底，阿里AI相关产品年化收入（ARR）突破495亿元人民币（合73亿美元），在阿里云外部商业化收入中的占比升至35%；阿里云外部商业化收入同比增长45%，AI云与算力分部的经调整EBITA利润率升至12%。吴泳铭预计，下季度AI相关产品年化收入将接近100亿美元。 他特别强调了一个正在发生的结构性变化：AI Agent的爆发直接推动了Token和GPU算力的需求，同时也大幅拉动了CPU算力、存储、数据库、网络等传统云产品的需求。阿里云正在向Agent Cloud全面升级——在智能体时代，云不再只是承载模型，而是承载一个又一个自主运行的数字员工。 吴泳铭给阿里AI规划的技术底座，是“大模型＋云＋芯片”的全栈布局。这也决定了阿里与多数同行不同的打法：不只在模型层竞争，而是把从硅片到服务协议的每一层都握在自己手里。 在芯片层，平头哥已建立覆盖GPU、CPU及网络芯片的全栈自研组合，最新一代AI处理器真武M890已通过阿里云对外提供服务，截至8月初，真武芯片已服务超过650家客户，下半年将持续放量。在模型层，千问系列近期在语言、编程、视频、语音、图像、音乐等赛道上连续发布前沿模型，性能均位列第一梯队，并推出面向企业的AI生产力平台。在云层，阿里云外部商业化收入增速已连续提升，AI成为其加速增长的核心引擎。 商业目标同样激进。今年3月，吴泳铭宣布：未来五年，包含MaaS在内的云和AI商业化年收入将突破1000亿美元。这个目标被外界称为阿里的AI“军令状”。 开源是这套打法里被反复强调的一环。《时代》周刊今年8月将吴泳铭列入全球AI百大人物，评价是：在他的带领下，阿里巴巴正完成最重要的一次转型——成为全球开源AI的领军者。把最前沿的模型开放出去，换取生态、开发者和全球影响力，再用云和算力把这些影响力变成收入——这是吴泳铭开源叙事的商业逻辑。 在技术愿景上，吴泳铭比多数同行走得更远。早在去年9月的云栖大会上，他就提出：AGI只是起点，超级人工智能ASI才是终极目标。他在近期接受媒体对话时再次重申：通用人工智能（AGI）已是确定性事件，但仅是起点，阿里的终极目标是实现“能自我迭代、全面超越人类”的ASI。 这不是一句口号。吴泳铭把ASI的实现路径，压在阿里的全栈自研能力上：只有在芯片、模型、云三层都拥有自主技术，才可能支撑得起一个不断自我迭代、持续超越人类智能上限的系统。在他看来，AI与云计算的结合是未来十年最大的变量——他曾在多个场合断言，“如果跟不上AI时代的变迁，一定会有新的物种将我们取代”。 把时间拨回2023年9月，吴泳铭接任阿里巴巴集团CEO时，外界的第一反应是意外：这位阿里最早的技术骨干之一、花名“吴妈”的老阿里人，在沉寂多年后回到权力中心。 但正是这位技术出身的CEO，一手推动了阿里史上最大的一次战略转向。是吴泳铭说服了马云All in AI；最终赢得了阿里的全部筹码：组织、预算、人才向AI全面倾斜。 他的管理风格同样鲜明。9月，市场传出阿里打通1688与国际站的消息，被外界视为吴泳铭落下的又一刀：砍向组织冗余，把资源集中到最确定的战场。在财报会上，他反复用“确定性”这个词——对AI算力需求的确定性、对投资回报的确定性、对技术路线的确定性。对于一个掌管数十万员工、数千亿现金流的CEO而言，这种确定性叙事，既是给市场的定心丸，也是给自己立的军令状。 对技术极尽乐观的吴泳铭，对人的判断同样直接。他曾提出一个广为流传的观点：未来人和机器的区别，在三样东西——好奇心、共情力和体力。好奇心决定了人会自发地去做一件事，而机器是被动的；共情力是对人的理解；而当脑力被AI替代的时候，体力就变得非常重要，“所以以后体育会越来越重要”。 在他看来，教育的重心也应该随之迁移：不是教孩子和机器比记忆、比计算，而是培养机器学不会的东西。这也是他对AI普惠的期待——他曾表示，“当有更多社会参与者投身AI，推动AI足够普惠，教育鸿沟有望进一步缩小”。AI降低的是能力的门槛，抬升的应该是人的可能性。 吴泳铭给中国AI商业化提供了一个典型的样本：理想主义与技术现实主义并存。一方面，他谈论的是AGI、ASI这样终极的命题；另一方面，他算的是资本开支、回本周期、毛利率这样具体的账。 这种“重资产＋长期主义＋算清账”的路径，正在改写阿里云的商业模型——从一家轻资产的云服务商，变成一座重资产的AI工厂。风险同样真实：千亿美元的年收入目标、持续高企的资本开支、尚未完全跑通的商业模式，任何一个环节的失速，都可能让这座工厂的折旧周期超出预期。 AI不是风口，是工厂——要一张卡一张卡地建，一度电一度电地算。这或许正是2026年，中国AI商业化最值得被记住的样子：理想很远，账要算清。 
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截至今年6月底，阿里巴巴3800亿元AI投资计划已累计投入约1900亿元；按照目前AI产品的平均毛利水平，相关资本开支大约三年内可以回本；随着毛利率持续提升、自研芯片替代比例提高，回本周期还会缩短至2.5年甚至更短。
01/
把AI当制造业来干
02/
从卖资源，到卖能力
03/
全栈：芯片、模型、云
04/
AGI只是起点，ASI才是终极目标
05/
为什么是吴泳铭
06/
人与AI的边界
07/
把AGI装进财报
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