吴泳铭：阿里在AI和大消费领域的投资是历史性的｜附阿里最新业绩会实录
2025-08-31蓝鲸新闻8月29日(几大电商平台的外卖大战引起轩然大波后，8月29日晚举行的阿里巴巴2026财年第一季度财报电话会 ，自然成为外界了解“参战 ”方——淘宝闪购战略最新情况的重要渠道 ，不可错过 。
当晚，阿里集团CEO吴泳铭与阿里电商事业群CEO蒋凡 ，也接受了多位分析师的“灵魂 ”提问 ，其中就包括“为什么之前饿了么没打过美团?”、“阿里到店业务接下来的计划什么? ”等 。
当晚，蒋凡透露 ，天猫超市全面从B2C远场模式升级为近场闪购模式 ，在保持远场的价格竞争力的同时，实现更快速的配送时效体验;预计未来会有百万家品牌线下门店入驻淘宝闪购;预计在未来三年内 ，闪购和即时零售为平台带来1万亿的交易增量。
阿里CEO吴泳铭首次表态 ，“公司在AI和闪购等领域的投入金额巨大，是历史性的投资 。 ”
不止如此，当晚蒋凡还披露了当前淘宝闪购的各项数据 ，包括今年8月 ，淘宝闪购的日订单峰值达到1.2亿单，周日均订单量达到8000万单 ，带动闪购整体的月度交活跃买家达到3亿 ，对比今年4月增长了200%等 。
总而言之，这是一场值得观摩的发布会 ，我们为你们整理了出来。
关于淘宝闪购
提问：近期在零售和淘宝闪购方面投资加大 ，请问管理层对零售的愿景是什么?大额投入会维持多久?会带来长期价值吗?迄今已实现了哪些协同效应?此外，这些投资对GMV和CMR增长的影响如何?
蒋凡：我首先回顾一下我们在闪购业务上的一些阶段性进展 ，同时也分享一下我们对闪购业务后面的一些预期 。
淘宝闪购上线四个月来 ，首先我认为我们在用户商户运营，物流建设 ，市场营销方面非常成功 ，特别是7月份开始，我们在订单规模 、用户 、商户供给、运力规模上，都超出预期 ，只看外卖到家订单份额 ，我们已经行业领先 。我和大家具体分享几个数字：第一，我们的日订单峰值达到1.2亿单 ，8月的周日均订单量达到8000万单;第二 ，从用户侧来看，闪购整体的月度交易买家数达到3亿 ，对比4月之前增长200%。
从商家供给侧来看 ，过去一段时间，随着业务规模的快速增长 ，大量新商户加入淘宝闪购 ，尤其是优质供给达到行业领先水平 。在运力规模方面，闪购的日均活跃骑手已经超过200万的规模 ，对比四月增长3倍 ，这也意味着我们创造了超过百万个新的就业岗位 。我在上个季度也讲过，我们闪购第一阶段的目标首先是用户的规模和心智。经过过去几个月的发展，我们第一阶段的目标已经超预期实现。
接下来 ，我讲一下闪购对电商业务的拉动 。首先 ，从用户的视角，淘宝闪购显著带动了手淘整体用户规模和活跃度 。闪购拉动手淘8月DAU增长20% ，闪购作为一个更高频的场景 ，带动了手淘大盘用户活跃天数显著提升。
在用户活跃度提升的过程中，我们看到带动电商收益的明显趋势 ，主要体现在：第一 ，流量上涨带来了广告和CMR上涨 。第二，因为用户活跃度提升以及用户拉新和流失召唤 ，我们可以减少市场费用的投入 。我们认为这个趋势会在后续的持续经营中还会扩大 ，相信中长期会更显著带动电商侧的收益。
接下来，我想就大家特别关心的闪购的经营效率和UE方面分享我们的看法 。
首先关于经营效率 。我认为不能抛开规模谈效率 ，过去我们的订单规模是同行的1/3 ，在很多省市，我们过去的份额甚至低于20%，在这样一个巨大的市场份额差距下 ，谈论效率没有意义。目前来看 ，淘宝闪购已经达到规模领先，我们会快速提升我们的经营效率 。
同行在外卖行业做的非常优秀 ，尤其是效率方面 ，我们正在努力缩小这一差距 。在效率方面我们的提升空间是巨大的。分短期和长期来看，短期内 ，我们的损益收敛主要来自几个方面 ，包括：
第一，用户结构的优化 。过去的四个多月 ，我们投入了很大规模的市场费用 ，带来了大量的新用户，但新用户在获取阶段一定会需要更高的投入 ，我们的用户留存非常好 ，随着老客比例的快速提升，平台UE会随着用户结构而优化 。
第二，订单结构的优化。我们在下一阶段会持续推动高价值订单占比的提升 ，消费者的高单价的正餐订单 ，以及零售订单的占比都在提升。随着平台整体AOV的提升，也会带来整体UE的优化 。
第三 ，履约效率和成本的优化 。前期订单规模激增四倍的过程中 ，我们平台首要任务是保证用户体验，因为短期运力严重不足 ，7 、8月对运力做了额外的大规模投资。随着后续平台的订单规模相对稳定之后 ，我们物流成本会显著下降，带动平台UE的进一步优化 。
所以短期通过物流和补贴效率提升 ，用户订单结构优化 ，我们预计在保持消费者当前优惠投入的情况下，UE亏损可以缩减一半 。长期看 ，随着我们订单密度显著变大 ，我们物流成本对比4月之前依然有很大的优化空间。另外我们精细化的线下商户运营，也存在很大的改善空间 。规模是决定效率的第一因素，在新的规模和市场份额下 ，我们有信心长期在效率方面达到行业领先水平 。
与此同时 ，我们不会单独看外卖的盈利情况，考虑到电商综合收益 ，我们认为可以在长期保持价格竞争力的前提下 ，闪购对平台整体产生正向经济收益。
后面我再讲一下关于非餐饮零售品类的发展 。我们把非餐饮在即时零售的业态分为两部分，一部分是近场原生模式 ，一部分远近场结合模式 。
近场原生模式下 ，一方面依托我们强大的商品供给和供应链发展闪电仓模式，过去几个月闪电仓供给快速发展 ，我们的闪电仓已经超过5万家 ，订单同比增长超过360%。其中闪电仓25%的供给来自于阿里生态的供应链;第二是依托于盒马大力发展“生鲜品类”的前置仓履约能力，盒马在接入淘宝闪购后 ，线上整体订单已经突破200万 ，同比增长超过70% 。
在远近场结合方面，天猫超市全面从B2C远场模式升级为近场闪购模式，在保持远场的价格竞争力的同时 ，实现更快速的配送时效体验 。
同时我们也会积极的引入天猫品牌线下门店加入淘宝闪购 ，实现天猫品牌线上线下一体化经营，我们预计未来会有百万家品牌线下门店入驻淘宝闪购。天猫和淘宝闪购的结合会给品牌商带来新的生意增长 ，也给消费者带来全新的购物体验。
综合来看 ，我们预计在未来三年内，闪购和即时零售为平台带来1万亿的交易增量 。同时我们也相信 ，外卖行业从一家独大到多平台参与 ，让商家和消费者都有了更多的选择权，长期对行业一定是有利的 ，在这个过程中平台真金白银投入 ，创造了超过百万的直接就业，推动行业变革的同时 ，也促进消费和经济 。
提问：这并不是阿里第一次主动进攻市场 ，2018年收购饿了么后，过去两三年投入了大量精力和资源，但市场份额提升并未如预期实现。我曾问过Deepseek ，为什么饿了么仍未超过美团 ，他回答说‘富养的儿子打不过穷养的创业狼’ 。不论这是否准确，我们也做了很多复盘 。在这一轮大规模进攻外卖市场时 ，管理层将采取哪些不同的战略或思路 ，以最大化投资回报率，并推动战略意图落地?能否分享一些新的考虑?
蒋凡：我觉得你可以再问一下Deepseek ，但是我可以先回答一下 ，其实阿里收购饿了么已经很多年了，这几年饿了么确实取得了很多进步 ，但这些进步不一定体现在市场份额上。市场份额受投入 、战略以及流量等多方面因素影响 。然而 ，在基础能力建设上，饿了么的提升非常明显 。正是因为这些沉淀 ，我们的淘宝闪购才能在短期内取得快速发展——从零开始 ，约2到4个月就实现了1.2亿单的处理，同时保持了良好的用户体验。这背后体现了饿了么多年的能力积累 。
其次，这项业务的投资效率依赖于三个条件：足够的商户、足够的运力 ，以及足够多且活跃的C端用户 。缺少任何一环 ，投入效率都会很低。今天，饿了么与淘宝的整合为我们提供了这些条件：淘宝拥有海量且活跃的用户 ，饿了么提供了基础商户 ，而我们自己的物流体系保证了履约能力 。这为当前的投资提供了坚实基础 。
最后，我想强调我们的投资逻辑与以往不同。我们不仅仅关注外卖业务本身 ，而是从短期 、中期和长期的角度 ，看它对整个电商生态的综合收益。这也是这次战略与以往不同的地方 。当然，要把业务做得出色 ，我们还有很多工作需要努力去完成 。
提问：我们在过去几个月 ，在即时零售方面大概投入了接近500亿，那么我们应该如何看待这些投资的回报?另外 ，如果把同样的资入到AI领域 ，例如云业务，其增速可能更快，潜在市场规模也可能更大 ，那么在内部我们如何在零售和AI两者之间分配投资?管理层在这方面有什么考虑或思路?
吴泳铭：我们现在看到了两个历史性的重大机会 ，第一个是大家熟知的AI，第二个是消费领域的机会 ，尤其是从远厂到近厂到即时零售的整个大趋势所带来的历史机会。因此 ，这两方面的投资对于我们来说都是战略性的，必须抓住的机会 。
对于在AI和消费两大领域的投入来说 ，金额确实非常巨大 ，从我们的角度来看，这也是历史性的大规模投入 。正如蒋凡发言时提到的 ，无论是从能力 、资源 ，还是从现金储备、现金流以及整个资产负债表的角度，我们都有足够的资源在这两个方向上进行饱和式投入。
对我们而言 ，最关键的是如何平衡短期与长期回报的关系 。以AI为例 ，这些投入已经显著推动了云业务增速的提升，而且不仅仅是本季度，我们预计在未来几个季度 ，增速还将进一步提高 。就利润率而言 ，由于当前仍处于增量投入阶段，所以我们对毛利率的关注相对较少 ，但这并不意味着不重视利润率。
同样 ，对于闪购和即时零售的投入，正如蒋凡所说 ，目前虽然尚未实现盈利 ，但整合到淘宝生态后已经带来明显的流量和用户频次提升 。这些提升不仅推动了广告收入，还促进了从原厂向经销的转化 ，从而在未来产生可观收益 。
总体来看 ，我们拥有充足资源，关键在于聚焦长期价值 ，而不能仅考虑短期回报 ，需要在两者之间做好平衡。
提问：在外卖板块已经看到的交叉销售成果基础上，是否计划加大本地生活服务中到店消费的内容?我们也注意到饿了么口碑和消费券促销在某些区域有所加强 。那么对于到店业务，接下来新计划是什么?
蒋凡：我们的闪购业务已经达到一定规模 ，每天的活跃用户大约有1.5亿 。这些用户中有部分存在到店自提或到店团购的需求。因此 ，我们会从满足用户需求的角度出发，尤其是考虑到与线下到家业务的协同 ，为用户提供更多样化的服务。目前 ，我们也在一些城市进行测试和探索 。
提问：关于投资节奏：您提到三年投入3800亿用于AI和云业务，那么在内需方面的投资节奏如何?除了即时零售和外卖 ，还会涵盖哪些领域 ，例如供应链或消费者端?第二个问题关于CMR增长：本季度CMR同比增长10%，但进入9月后去年基础服务费的正面影响会减弱 。未来几个季度 ，全站渗透 、即时零售和外卖带来的流量及消费频次 ，会对GMV加速和CMR增长带来多大正面作用?
蒋凡：首先，关于我们在消费端这一历史机遇的投入 ，其实我们并不是现在才开始投入。在供应链和用户端 ，我们一直保持持续投入 。比如在淘宝和天猫，我们在用户端就进行了大量投入;在供应链端，无论是淘宝 、天猫 ，还是盒马 ，我们也一直在进行相关投入 。
近期提到的500亿大额投入，是基于整个从远近场结合到近场消费的历史机遇而增加的。从投入角度来看 ，我们会根据具体市场情况控制投入节奏 ，并结合市场发展确定投资总额度 。过去的投入加上此次投入，使我们在消费市场具备了很强的能力 ，也能够整合资源抓住这次历史机遇 。这就是我们在消费端投入的整体考虑。
第二个问题是关于CMR 。我认为关键还是take rate的影响 。本季度CMR增长最主要来自推柜上的改善 ，这主要有两个原因：一是千六的服务费，二是全站AI驱动的商业化产品渗透率提升。在接下来的几个季度 ，我们仍会看到这两方面对take rate的正向影响 。同时 ，闪购在用户增长和购买频次方面带来的积极作用，也会进一步推动CMR的提升 。
因此 ，从目前情况来看 ，我们预计未来几个季度，CMR将保持与过去两个季度类似的较高速增长。
关于阿里云与Agent
提问：关于阿里云，本季度同比增速达到26% ，我们应如何看待这种加速?接下来几个季度或整个财年能否保持?与海外市场相比如何?另外 ，云业务利润率展望如何?不同产业的业务表现有哪些差异?资本开支情况又如何?
吴泳铭：阿里云的客户在使用AI产品，或者在企业内部开发AI产品的时候 ，我们观察到一些非常明确的趋势。从这些趋势来看 ，需求端其实还是非常旺盛 。
主要体现在两个方面：一方面，我们看到非常多企业因为AI模型能力越来越强 ，所以他们在开发很多新的应用 ，或者创造很多新的案例;另一方面，我们也看到很多传统应用功能正在快速用大模型的能力去替代原来传统CPU计算的功能 。面对这样的趋势 ，客户的需求依然比较旺盛。
另外 ，我们也一直关注训练和推理方面的需求增长 。近几个季度，我们在推理方面看到快速增长 ，在训练方面也有一些新的行业机会 。除了行业内一些基础大模型公司持续迭代升级、训练他们的模型之外 ，我们还看到很多新的机会。比如汽车厂、教育企业，以及一些多媒体应用类公司，他们都有使用自身专有数据去训练专有模型的需求 ，这些需求会推动我们AI整体基础设施的使用量 。
另一方面 ，在训练方面，我们也看到很多企业基于我们的通义开源模型 ，有非常强的后训练需求 。例如教育公司 、医疗及医疗相关企业 ，以及很多开发工具平台公司。他们的专属模型会用自己的数据和场景做后训练 。在通义模型基础上，这些需求天然会使用阿里云的云计算平台 。同时 ，我们也会逐步开发一些针对开源模型后训练的商业化服务 ，这也是我们在开源模型上看到的一些新的商业化机会。
综合来看，再结合推理需求的快速增长 ，我们预期未来几个季度阿里云的总体增速仍将保持持续向上 。
我们对中国云计算市场的判断是：AI正在引领云计算市场的趋势变革 ，使得市场集中度有望显著高于传统云计算市场 。
AI技术的出现，使开发者在构建应用时所需的技术栈更加复杂 ，因此他们更倾向于选择具备全方位技术产品组合的厂商 ，尤其是那些在各个单项产品上都有领先能力的企业。阿里云在传统的计算 、存储、数据库和大数据产品上具备优势，同时在新的AI技术栈 、AI算力和AI模型能力上也保持全方位领先，并且为开发者提供了友好的开源生态。
因此 ，在现阶段 ，我们的目标是实现超越市场平均增速的增长，把握AI时代的机遇 ，继续扩大阿里云的市场份额 。在这一战略目标下 ，我们的优先级是获取更多用户和应用场景，而不是单纯追求毛利率的提升 。
在AI方面的资本支出上 ，我们将坚持原定的三年投入3800亿元计划。但每个季度的支出可能会因供应链情况有所波动 。同时 ，考虑到全球AI芯片供应和政策的不确定性，我们也准备了不同的后备方案 ，并与合作伙伴共同应对供应链可能出现的变化 。
提问：目前大模型从以训练模型为中心的时代 ，过渡到以Agent为中心的时代。在这个转型过程中，我们还需要增加哪些能力和资源投入?管理层能否分享一下在Agent产品及应用上的最新进展?
吴泳铭：我们确实看到整个大模型的发展 ，从最初简单的聊天机器人(chatbot)演进到现在的Agent时代 。整个演进过程中 ，我们看到几个非常明显的趋势 。首先，模型需要能够深入理解更长的上下文窗口，这样才能处理更复杂的任务 ，或更长的思考链路。同时 ，模型还需要使用各种不同的工具和工具链，接入企业内部的各类系统 ，这是模型必须具备的能力 。
另一方面 ，随着Agent的爆发，我们也看到在Agent背后的基础设施方面 ，对云计算厂商而言是一个新的机会 。许多Agent在解决任务时 ，需要同时运行大量虚拟机 、浏览器窗口或手机虚拟机。
阿里云推出了一个新产品，叫“Agent Bay ” ，专门为Agent提供底层沙盒环境 。我认为 ，在Agent驱动的时代，对于云计算厂商 ，尤其是阿里云而言 ，这是一个非常好的机会 。我们承载着各行各业的企业，并提供适合Agent运行的沙盒环境。同时，我们的模型也在不断迭代进化 ，以适应Agent时代的需求。
再补充两点关于我们在这个问题上的思考 。首先 ，在Agent驱动的AI时代，模型的编码能力(coding capability)非常重要 。我们认为 ，未来大部分场景可以通过一个擅长编码的模型 ，结合大量工具和企业内部系统，解决许多企业内部任务 ，甚至处理消费者端更复杂的任务。
另一方面 ，在Agent相关产品上，我们有很多与阿里集团大生态结合的产品 。例如 ，许多电商企业需要客服类产品 。阿里云除了提供基础算力和基础设施之外 ，还可以与淘宝、钉钉 、高德 、支付宝等业务产品协同，提供更多业务层面的自动化解决方案。通过这些工具 ，企业可以开发更高效的AI Agent ，从而更好地完成企业内部的各种任务 。
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