投资评级与核心观点 - 报告对阿里巴巴港股(9988 HK)和美股(BABA US)均维持“买入”评级 [1][6] - 报告基于SOTP估值法，维持美股目标价180.0美元，港股目标价175.3港元，对应27.5倍FY27和21.9倍FY28非GAAP预测市盈率 [5][18] - 核心观点认为，阿里巴巴在中国互联网中具备“AI+大消费全场景覆盖”的稀缺性，通过生态聚合和业务打通，有望构建一站式解决用户需求的差异化心智 [1] - 报告看好阿里巴巴依托其领先的AI和云计算基础设施，赋能其丰富的大消费场景布局，有望在AI时代率先捕捉流量入口重新分配带来的格局重塑与商业化机会 [1] 千问AI产品进展与用户数据 - 2026年1月15日，阿里巴巴发布千问新版本，APP全面接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪和高德等业务生态，实现AI购物功能，旨在引领行业从“聊天对话”迈入“办事时代” [1] - 千问APP上线近两个月，C端月活跃用户数已突破1亿，远超管理层预期 [2] - 千问任务助理1.0依托模型coding、全模态理解、超长上下文理解三大能力，全面介入阿里生态场景，支持数字世界超400种任务类型 [2] - 千问APP已实现行业首次支付能力原生融入AI对话，并推出AI中小学真题题库、作业批改等六大教辅功能 [2] - 管理层认为，未来两年内数字世界中60%-70%的常规任务将由AI执行并交付 [2] 大消费生态与竞争策略 - 阿里巴巴构建了覆盖衣、食、住、行、娱的完善大消费业务布局，为AI赋能提供了全面的消费场景生态 [3] - 报告抽样比价发现，千问APP在版本迭代后推出交易补贴，在外卖和机票场景对竞争对手形成价格优势 [4] - 在32个抽样外卖场景中，千问有23个样本价格优于美团；在16个抽样机票场景中，千问有12个样本价格优于携程 [4][11][13] - 报告期待阿里巴巴通过产品打磨和体验优化，强化用户心智，巩固用户“钱包”份额，并形成生态内的交叉引流与长期竞争壁垒 [3] 财务预测与分部展望 - 报告维持阿里巴巴FY26-FY28非GAAP归母净利润预测为940亿元、1,097亿元和1,381亿元不变 [5][16] - 预计FY26-FY28营业收入分别为1,030十亿元、1,120十亿元和1,218十亿元，同比增长3.42%、8.70%和8.78% [10] - 预计中国电商集团FY26-FY28收入分别为566,823百万元、624,046百万元和672,247百万元，同比增长11.9%、10.1%和7.7% [17] - 预计云智能集团FY26-FY28收入分别为155,797百万元、197,862百万元和247,328百万元，同比增长32.0%、27.0%和25.0% [17] - 预计阿里国际数字商业集团FY26-FY28收入分别为146,007百万元、157,242百万元和166,819百万元，同比增长10.4%、7.7%和6.1% [17] 分部估值与同业比较 - SOTP估值中，中国电商集团估值基于8.0倍FY27非GAAP预测市盈率，较可比公司2026年预测均值16.1倍有所折价 [18][21] - 阿里国际数字商业集团估值基于1.0倍FY27预测市销率，低于可比公司2026年预测均值2.5倍 [18] - 云智能集团估值基于8.0倍FY27预测市销率，较云计算可比公司2026年预测均值6.7倍有所溢价，主因其AI全栈能力和自研芯片的稀缺性 [19][23] - 所有其他业务估值基于0.5倍FY27预测市销率，较可比公司均值2.5倍有所折价 [19]

市场整体观点与展望 - 由于"春季行情"提前到来，投资者可能提早在农历新年假期或全国两会前提前获利了结 [1] - 流动性支持与刺激政策预期可推升A股市场，但涨势将减慢，市况迈向"慢牛" [1] - 重申对2026年上半年市场的正面看法 [1] - A股目前尚未进入泡沫阶段，过去一个月融资交易占总成交比重从9.9%升至11.2%，仍低于历史上曾引发监管收紧的"警戒水平"12% [1] - 投资者在前三大热门行业的拥挤度也远低于2025年2月或10月的高峰水平 [1] 市场配置建议 - 建议投资者同时布局A股和港股市场，实现行业均衡曝险 [1] - 对港股的互联网及高股息股票维持乐观 [1] - 看好A股的科技硬件及设备板块 [1] 港股首选股票名单 - 腾讯控股 [1] - 申洲国际 [1] - 潍柴动力 [1] - 华润置地 [1] - 阿里巴巴 [1] A股首选股票名单 - 美的集团 [1] - 北方华创 [1] - 宁德时代 [1] - 恒瑞医药 [1] - 澜起科技 [1]

市场整体表现 - 香港恒生指数开盘上涨0.64% [1] - 恒生科技指数开盘上涨0.94% [1] 行业及公司股价表现 - 科技网络类股票普遍上涨 [1] - 商汤公司股价上涨超过2% [1] - 阿里巴巴股价上涨超过2% [1] - 比亚迪股份股价上涨 [1] - 中芯国际股价上涨 [1] - 快手公司股价上涨 [1] - 华虹半导体股价上涨 [1]

阿里巴巴千问AI购物功能上线 - 阿里巴巴旗下千问App于1月15日宣布全面接入淘宝、淘宝闪购及支付宝系统，启动全球首个AI购物功能的公开测试[3] - 该功能实现了从消费决策到交易完成的全链路闭环，用户通过一句话指令即可完成点外卖、选购商品等真实生活任务[3] - 此次升级上线超过400项AI办事功能，标志着千问从信息交互向任务执行的实质性跨越[3] 技术实现与生态整合 - 功能实现依赖于“Qwen最强模型”与“阿里最丰富生态”的结合，使AI能调用淘宝商品数据库、用户评价及支付宝“AI付”完成端内支付[4][9] - 底层技术依赖三大关键突破：Coding能力提升以调用外部服务接口、全模态理解能力突破、超长上下文处理能力增强[9] - 推荐逻辑融合了阿里巴巴生态内真实的交易与服务数据，以过滤营销内容，保障推荐结果的客观性与准确性[9] 功能应用与用户价值 - 功能核心是解决“模糊意图下的精准决策”问题，通过自然语言交互降低用户表达门槛，再通过智能推理提供解决方案[10] - 面对“给爸妈家买扫地机器人，预算2000-4000，家里有猫”的复杂需求，AI能精准推理出“防缠绕”“高温杀菌”等隐含需求并推荐商品[6][7] - 面对“下周准备四姑娘山徒步，需要哪些装备”的询问，AI能综合冬季、高原、徒步因素生成完整装备清单，并主动建议“聘请当地向导以提升安全”[8] - 过去两个月，用户在千问App内主动询问商品推荐的次数月环比增长超过300%[10] - 用户在面对家电、数码、户外装备等高单价、多参数商品时，更倾向于使用AI辅助决策[10] 对消费场景的重构与行业影响 - AI购物可能重构整个电商零售行业的链路，并逐渐改变消费者的购物心理和习惯[5] - AI使得以消费者为中心成为可能，它有助于突破物理时空限制和供给侧资源有限的传统约束[12] - 在AI电商时代，购物场景可被划分为三类：基于个体的冲动消费、基于家庭或组织的计划性购物、以及将模糊念头变为实际购买计划的第三类场景[14] - 例如，对于“自驾走遍苏东坡待过的地方”的模糊梦想，千问能在12分钟内交付一份包含全国地点标注、详细行程、景点介绍和酒店推荐的完整旅游规划报告[15] - AI购物的发展可能首先在营销侧带来翻天覆地的变化，用户将基于自身认知、心愿甚至想象力向AI发出诉求，这使得许多传统的消费者心理和行为研究及营销经典理论面临过时[16] 未来发展计划 - 千问团队计划进一步深化与淘宝生态的数据协同，高频对齐商品库存、价格变动、用户评价等动态信息，确保推荐的时效性与准确性[16] - 将探索更多交互形式，如支持语音连续指令、多轮对话修正推荐结果等，以提升使用灵活性[16] - 未来将进一步覆盖更多消费品类与生活服务场景，深化与阿里生态各业务线的协同[17] - 核心目标是让AI帮助用户把“想到”变成“做到”，通过降低复杂任务的执行成本，重新定义人与服务之间的连接方式[17]

公司业务与产品动态 - 阿里巴巴旗下AI产品“千问”推出仅两个月，月度活跃用户已超过1亿户 [1] - 千问已全面接入阿里巴巴的生态场景，包括淘宝/饿了么、飞猪、高德地图以及支付宝 [1] - 凭借阿里巴巴庞大的生态系统，千问被认为具备成为全能AI超级App与生活助理的强大优势 [1] 业务前景与增长动力 - 摩根士丹利预期千问的日活跃用户增长，以及未来迭代版本在代理能力的进一步提升，将成为公司股价的另一重要驱动因素 [1] - 公司云业务收入增长仍是主要动力 [1] 机构观点与评级 - 摩根士丹利维持对阿里巴巴的“增持”评级 [1] - 摩根士丹利给予阿里巴巴的目标价为180美元 [1]

ACT协议发布 - 支付宝联合千问App、淘宝闪购、Rokid、大麦、阿里云百炼等伙伴，正式发布ACT协议（智能体商业信任协议）[1][4] - 这是中国首个面向Agent商业需求设计的开放技术协议框架[1][4] - 该协议旨在为AI与电商、外卖等服务平台的协同打造一套“通用语言”，使跨终端、跨系统、跨平台的AI任务执行更便捷高效[1][4] 协议核心功能与架构 - 协议以千问App为例，成功打通淘宝闪购与支付宝AI付，实现对话式、自动化、不跳端的购物流程[3][6] - 支付宝为协议搭建了“委托授权域”、“商业交互域”、“支付服务域”、“信任服务域”四大核心基础设施标准，实现AI操作全流程可追溯、可验证[3][6] - 在协议框架下，AI仅承担下单操作的执行角色，付款环节始终由用户主导或自主授权，以保障资金安全[3][6] 用户体验与商家价值 - 用户通过向AI助手发出指令（如“帮我点杯珍珠奶茶”），即可完成商品智能推荐、比价、优惠券自动核销及一键付款，大幅节省时间成本[3][6] - 对商家而言，未来接入AI原生应用时，只需按协议标准配置统一接口即可对接全渠道入口，无需单独进行复杂的API开发，大幅降低对接成本[3][6]

公司股价表现与资金流向 - 阿里巴巴美股收盘价站上170美元 [1] - 阿里美股已实现连续4天股价上涨 [1] - 港股阿里巴巴-W股价上涨12.53% [1] - 港股获南向资金连续4天净买入，累计净买入金额达43.85亿港元 [1] 核心产品动态与功能 - 阿里千问APP宣布全面接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德等阿里生态业务 [1] - 上线超400项办事功能 [1] - 在全球首次实现点外卖、购物等多项AI购物功能 [1] - 千问APP是全球首个能完成生活中复杂任务的AI助手，更新后可在APP对话中实现点外卖、购物、订酒店 [1] 行业观点与市场影响 - 多家机构看好阿里将电商业务接入千问AI产品的发展潜力 [1] - 开源证券分析称，谷歌发布通用商业协议UCP、阿里千问实现对话内购物的动作意义重大，有可能成为下一代电商格局重塑的前兆 [1]

涉及的公司与行业 * 公司：阿里巴巴集团控股 (Alibaba Group Holding, BABA.N, BABA UN) [1][8] * 行业：中国互联网及其他服务 (China Internet and Other Services) [8][73] 核心观点与论据 * **Qwen AI助手发布与定位**：Qwen AI助手现已能通过集成阿里巴巴生态（包括淘宝/饿了么、飞猪、高德地图、支付宝）执行**400多项**日常任务，提供一站式解决方案，有望成为全能AI超级应用和生活助手 [1][3] * **用户增长迅猛**：Qwen应用在发布后两个月内月活跃用户数 (**MAU**) 即突破**1亿** [1] * **行业前景与公司预期**：公司预计未来两年内，**60-70%** 的数字世界任务将由AI完成，其余任务也将借助AI显著提升效率 [1] * **分析师观点：AI发展焦点**：分析师预计今年AI的关键焦点将是**2C应用和智能体AI**的发展，并注意到字节跳动、腾讯等互联网平台近期正积极加强2C产品供应 [2] * **竞争优势与竞争格局**：分析师认为，凭借阿里巴巴生态，Qwen定位良好；腾讯正在AI模型增强方面追赶，但其智能体产品的发布可能较晚 [3] * **未来股价驱动因素**：除了云收入增长外，Qwen的日活跃用户数 (**DAU**) 提升以及未来模型迭代中智能体能力（如使用外部工具）的进一步改进，预计将成为另一个股价驱动因素 [4] * **财务影响**：为推广2C应用可能导致更高的营销支出，进而造成更高的其他所有亏损，预计**2026财年第三季度**为**70亿元人民币** [4] * **财务预测**： * 云收入预计在**2026财年第三季度**增长**35%+**，在**2027财年**增长**+40%** [4] * 预计**2026财年**净收入为**10220亿元人民币**，**2027财年**为**11110亿元人民币**，**2028财年**为**12020亿元人民币** [8] * 预计**2026财年**净利润为**1110亿元人民币**，**2027财年**为**1060亿元人民币**，**2028财年**为**1410亿元人民币** [8] * **投资评级与目标**：摩根士丹利给予阿里巴巴**增持 (Overweight)** 评级，目标价**180.00美元**，较**2026年1月14日**收盘价**169.90美元**有约**6%** 的上涨空间 [8] * **估值方法**：采用现金流折现模型，关键假设包括**10%** 的加权平均资本成本和**3%** 的永续增长率 [16] 其他重要内容 * **风险提示 (上行风险)**：更好的核心电商货币化、更快的企业数字化进程重新加速云收入增长、更强的AI需求推动云收入 [18] * **风险提示 (下行风险)**：竞争加剧、再投资成本高于预期、后疫情复苏缓慢导致消费疲软、企业数字化进程放缓、对互联网平台的额外监管审查 [18] * **市场数据**：公司当前市值约为**4035.39亿美元**，企业价值约为**3168.17亿美元**，已发行稀释后股份约为**23.75亿股** [8] * **估值倍数**：基于**2026财年**预测，市盈率 (**P/E**) 为**25.3倍**，企业价值倍数 (**EV/EBITDA**) 为**18.3倍**，企业价值/收入 (**EV/Revenue**) 为**2.6倍** [8][11] * **利益披露**：截至**2025年12月31日**，摩根士丹利实益拥有阿里巴巴集团控股**1%或以上**的普通股 [24]；在过去12个月内，摩根士丹利曾从阿里巴巴获得投资银行服务报酬 [25]；摩根士丹利香港证券有限公司是阿里巴巴在香港交易所上市证券的流动性提供者/做市商 [65]

涉及的公司与行业 * 公司：阿里巴巴集团控股有限公司 (Alibaba Group Holding, BABA.N / 9988.HK) [1][4][12] * 行业：互联网、电子商务、人工智能 (AI) 与 AI 代理 (AI Agent) [1][2] 核心观点与论据 * **产品发布**：阿里巴巴于2026年1月15日发布了“通义千问任务助手1.0” (Qwen Task Assistant 1.0)，定位为能够执行和交付广泛数字与现实世界任务的通用AI代理，标志着从聊天机器人向自主完成任务演进 [1][2][3] * **核心能力**：任务助手1.0能够执行超过400项核心数字任务，包括应用开发、办公自动化、学习支持、研究、数据分析与报告可视化 [3] * **具体功能示例**： * 代码生成：根据单句描述创建功能小程序 [6] * 发票处理：从发票中提取数据并生成结构化的汇总Excel报告 [6] * 数据分析和可视化：将原始数据图像转化为包含关键结论和战略建议的专业可视化报告 [6] * 深度研究：通过大规模并行搜索，在几分钟内编译关于某个主题的全面PDF报告 [8] * 复杂行程规划：在12分钟内创建详细的30天旅行行程，并与飞猪的旅行和预订服务集成 [8] * **生态系统整合**：通义千问应用将与阿里巴巴生态系统（包括淘宝、淘特、支付宝、高德地图、飞猪、大麦等）全面整合，旨在成为支持从决策到交易执行的端到端任务完成的“超级”AI代理 [1][7] * **整合功能示例**： * 购物决策：作为个人购物助手，分析复杂的用户需求并基于实际用户评价推荐1-3款最佳产品 [9] * 旅行规划：利用飞猪和高德地图的数据预订航班、酒店并推荐餐厅 [9] * 政务服务：通过支付宝集成，为超过50项政务服务（如护照申请）提供清晰的逐步指导 [9] * AI通话：助手可以进行类人通话以预订服务，如餐厅预订 [9] * **用户增长与预期**：通义千问在发布后两个月内月活跃用户数已超过1亿，预计阿里巴巴将在2026财年分配更高的推广预算以提升用户采用率 [1] * **行业展望**：展望未来两年内，AI应能直接执行数字世界中60-70%的常规任务 [2] * **投资评级与目标价**：花旗给予阿里巴巴“买入”评级，N股目标价197美元（基于2027财年各部分业务估值加总），H股目标价195港元，预期股价回报率16.0%，总回报率17.1% [4][10][12] 其他重要内容 * **估值方法**：目标价基于分类加总估值法，对电商集团采用10倍2027财年预期净利润市盈率，对云智能集团采用6.5倍2027财年预期收入市销率，对AIDC集团采用2.0倍市销率，对其他所有业务采用1.5倍市销率，并对净现金头寸给予30%折价 [10][12] * **下行风险**： * 新零售战略执行失败 [11][13] * 投资支出和利润率压力超出预期 [11][13] * 用户流量和在线总商品交易额增长放缓，对品牌和商家吸引力下降 [11][13] * 新收购实体的整合风险 [11][13] * 中国及全球经济放缓，以及中美或其他贸易争端的持续影响 [11][13] * 产品质量和商家诚信方面的监管风险 [11][13] * **利益冲突披露**：花旗集团全球市场公司及其关联方在2024年1月1日以来至少一次为阿里巴巴做市，在过去12个月内曾担任阿里巴巴证券发行的经办人或联席经办人并因此获得报酬，预计未来三个月内将寻求或获得来自阿里巴巴的投资银行服务报酬，目前或过去12个月内与阿里巴巴存在投资银行、证券相关及非证券相关的客户关系，并对阿里巴巴拥有重大经济利益 [18][19][20][21]

涉及的行业与公司 * **公司**：阿里巴巴集团及其旗下产品，包括千问APP、阿里插件系统、闪购、飞猪、支付宝[1][2][5] * **行业**：人工智能、大模型应用、生成式AI、电商与本地生活服务[1][2] 核心产品形态与业务模式 * 千问APP通过意图识别技术接入阿里生态，作为智能Agent整合阿里各项服务能力，用户可通过文字或语音输入完成点外卖等复杂任务[1][2] * 产品形态变化的核心是千问作为大脑中枢，通过调用插件系统（如闪购API）完成订单处理、支付授权与配送等环节，实现C端应用落地[2][5] * 这种模式拓展了生成式AI在C端的落地场景，并带来了AI原生收入规模的扩增[2] 核心技术架构与模型 * 核心大脑是千问三Max模型，为万亿参数（约1万亿）的MOE结构大规模闭源模型[1][2] * 阿里同时开源了较小的模型，如235B（2，350亿参数）和220亿激活参数的模型，但最强大的万亿参数模型未开源[2] * 大模型在业务中的核心作用是意图识别和任务拆解，具体数据检索则由各工具（如闪购、飞猪）内部使用传统搜索引擎技术完成，无需调用万亿级参数模型[1][6][8][9] * 复杂Agent任务对模型的关键能力要求包括：意图识别准确率、任务拆解能力、调用工具执行和综合推理能力，以及处理长文本和长上下文的能力[1][10][12] 算力需求、成本与推理方案 * 大模型推理的计算消耗主要体现在模型调用和数据处理上[1][7] * 不同任务消耗的Token差异巨大：普通聊天约一两百Token，点餐任务几千到三万Token，全家出行旅游规划需几万Token，处理大量表格生成报告可能上升到几十万Token[13] * 执行一个复杂文档性任务，若使用万亿参数模型，成本大约在几块钱级别[3][13] * 当前国内主流万亿参数推理模型主要依赖英伟达显卡（如H100、A100），但受禁售政策影响，存量卡为主[14] * 从2025年开始，新增算力卡约50%来自华为升腾，阿里更多与寒武纪合作，并测试其他国产算力芯片如沐曦、天枢之星等，同时有部分自研PPU芯片应用[15] * 2026年预计国产芯片品类将更多，同时需关注英伟达H200芯片能否进入国内市场[15] 成本优化与模型演进路径 * 短期内（半年至一年）仍需使用万亿参数的大规模推理模型服务C端用户，因其需求多样复杂[3][17] * 未来有望通过优化算法及硬件，开发出相对小尺寸但高效能的替代方案，在特定场景逐步减少对大型模型的依赖[3][17] * 阿里选择使用上千亿参数大模型（如235B）服务C端，主因是C端需求覆盖几千甚至几万种不同类型问题，需要最先进的模型以提供卓越体验和市场竞争优势[18] * 企业级应用因任务相对固定明确，通常不需要如此庞大的模型，较小参数模型已足够[19] * 随着技术成熟和用户体量增加，未来可能引入小参数模型处理部分C端问题以降低成本，但短期内仍优先使用大型模型以确保体验和抢占市场[20][21] 性能要求与任务挑战 * 千问APP作为Agent的核心性能要求包括：意图识别准确率、任务拆解能力、数据处理能力、长上下文处理能力[10] * 表格处理类任务因涉及大量文本和数学数据，需要高精度数据处理和推理，导致Token消耗量巨大[3][16] * 大模型在数学运算部分需要大量数据进行推理以确保结果精准，进一步增加了资源消耗[16] 业务协同与数据打通现状 * 在具体业务交互中（如点外卖），闪购等平台需专门优化服务端接口以支持千问团队实现快速响应[7] * 红包预算归属方面，推测由千问承担部分预算，闪购负责具体业务能力[22] * 目前数据尚未完全打通，例如非标品（如散装水果）购买需跳转到淘宝闪购处理，系统处于1.0版本不断测试完善阶段[22] * 数据未完全打通主要是出于产品策略考虑，为控制交付率和确保用户体验而有序逐步扩大开放范围，并非因为技术卡点[23]