文章核心观点 - 英伟达通过扶持CoreWeave构建的“算力-金融”闭环模式获得成功，促使谷歌和AMD效仿其策略，通过提供资金支持或担保等方式，扶持新兴云计算公司或转型矿企，以推广各自的AI芯片（TPU和AMD芯片），从而绕开传统云巨头的封锁，建立自身的AI芯片生态圈 [1][5] 谷歌的战略举措 - 谷歌正在探索通过向数据中心合作伙伴提供资金支持来构建更广泛的AI生态系统，核心条件是对方必须使用谷歌的TPU芯片 [1] - 谷歌正在洽谈向云计算初创公司Fluidstack投资约1亿美元，这笔交易对Fluidstack的估值约为75亿美元，旨在战略绑定并鼓励更多计算提供商使用其AI芯片 [2] - 谷歌还为Hut 8、Cipher Mining和TeraWulf等前加密货币矿企的转型项目提供了融资支持，以换取它们对TPU芯片的接纳 [3] - 谷歌云部门内部曾重提是否将TPU团队重组为独立部门以引入外部资本，但该计划遭到官方否认，公司强调保持芯片团队与内部其他部门（如Gemini模型开发团队）紧密整合的优势 [7] AMD的战略举措 - AMD正在通过为客户贷款提供担保的方式，激进地推广其AI芯片 [1] - AMD为数据中心初创公司Crusoe的一笔3亿美元贷款提供实质性担保，该资金将用于购买AMD的AI芯片 [4] - AMD的担保协议包含“兜底条款”，即如果Crusoe找不到客户使用这些芯片，AMD同意从Crusoe租用这些芯片，成为“最后的承租人”以消除客户需求端的顾虑 [4] 行业竞争格局与挑战 - 谷歌和AMD选择扶持中立的第三方“新兴云”或转型企业，是因为传统云服务提供商（如亚马逊AWS、微软Azure）对谷歌TPU兴趣不大，部分原因是将其视为竞争对手，且亚马逊AWS自身也在研发AI芯片 [5] - 谷歌TPU面临产能瓶颈，其芯片由台积电代工，但在全球AI需求激增下，台积电的先进产能可能优先考虑最大客户英伟达，而非谷歌 [7] - AI芯片必不可少的HBM内存芯片全球性短缺，也是谷歌扩大TPU出货量必须面对的硬伤 [7]

融资计划 - 公司拟通过私募方式发行本金总额为3亿美元、2032年到期的可转换优先票据 [1] - 公司计划向初始购买者授予最高4500万美元的额外购买期权 [1] 资金用途 - 发行所得部分净收益将用于支付上限期权交易成本，以及回购部分2029年到期的5.25%可转债 [1] - 剩余资金将主要用于数据中心扩张、高性能计算和AI云业务扩展 [1] - 剩余资金还将用于ASIC矿机研发与制造，以及营运资金和其他一般企业用途 [1]

公司营销活动 - 豆包于2月10日正式开启“豆包过年”新春活动，活动期间为用户发放新春红包 [1] - 活动分为两个阶段：第一阶段于2月13日20点启动，用户可通过体验AI生成拜年祝福等玩法参与抽奖赢取红包并提现 [1] - 第二阶段于2月16日除夕夜在央视春晚期间开启，用户有三轮机会赢取最高8888元的现金红包或科技礼包 [1] 公司合作与品牌曝光 - 除夕夜央视2026年春晚期间，豆包将为全国观众送出超过10万份接入豆包大模型的科技大礼及现金红包 [1] - 字节跳动旗下火山引擎成为央视春晚独家AI云合作伙伴，将深度参与节目制作和视频直播 [1] 产品与生态推广 - 豆包送出的“科技礼包”包含17款热门产品，涵盖宇树机器人、拓竹3D打印机、大疆无人机等科技产品，以及极米投影仪、苏泊尔电饭煲等智能消费品 [1] - 科技礼包还包括上汽奥迪E5 Sportback和奔驰CLA两款电车的使用权 [1]

云计算传统生态模式的困境 - 过去十年，云计算生态模式成熟但固化，云厂商提供标准化资源，合作伙伴主要扮演销售通道和系统集成商角色 [2] - 合作伙伴的核心价值被简化为“客户关系”与“集成能力”，收入高度依赖项目资源差价与厂商返点 [2] - 随着云计算价格战升级，差价空间被压缩，合作伙伴面临增长焦虑和信任危机，担忧自身解决方案被平台方吸收标准化，以及渠道政策频繁调整 [2][3] AI技术驱动生态规则重塑 - AI技术发展与大模型、智能体技术的出现，意味着整个生态的游戏规则有机会被重新书写 [3] - 旧的生存逻辑正在失效，一个基于深度认知、场景创新与运营服务的新价值网络逐渐浮现 [3] - 破局关键在于云厂商能否从根本上转变角色，构建基于明确价值分工与共同成长的新型关系 [4] 百度智能云的新型生态合作范式 - 百度智能云专注于提供强大易用的AI工具箱和已验证的解决方案原型，让伙伴聚焦于自身最擅长的领域，将行业知识转化为产品优化、服务设计与商业闭环 [6] - 对云厂商的考验在于是否拥有高效可靠、完备开放的“AI能力矩阵”，包括大模型训练与推理能力、智能体构建框架以及可复用的行业算法模型 [7] - 百度智能云的角色是提供经过验证的、可复用的“行业解决方案原型”，将伙伴的“长板”迅速转化为可规模化、可持续的新商业模式 [23] 案例一：泰跃卫星的“市场共拓”突围 - 泰跃卫星是湖北智慧交通领域深耕近十年的公司，为应对转型焦虑，主动自掏腰包在鄂州打造全省首个百度智能云信控SaaS样板点 [9][10] - 决策信心来源于POC测试中车均延误下降约8%的技术确定性，以及百度智能云承诺签订生态合作协议，明确其作为湖北市场核心交付伙伴 [12] - 试点结果超出预期：试点路段干线车均延误下降超8%，最大降幅达14.8%，效果获得鄂州交警支队公开认可 [12] - 合作使双方从甲乙方关系进化为“区域共同体”，销售模式从关系驱动升级为效果驱动，项目平均落地周期从半年缩短到三个月 [13] 案例二：睿连康达的“模式共创”探索 - 睿连康达瞄准居家养老蓝海市场，与百度智能云通过“模式共创”共同定义新服务范式 [14] - 合作基于百度智能云的居民服务Agent RSA平台及“小度”硬件，为老人构建“十分钟生活圈”线上枢纽 [15][17] - 百度智能云提供“二次开发授权”，睿连康达将自身养老服务管理系统与百度平台深度融合，保持了业务自主性 [17] - 合作使睿连康达收入来源从政府项目订单，升级为可持续的服务佣金、增值产品销售收入及潜在会员费用，运营效率实现十倍级提升 [17][18] 百度智能云的全栈AI能力支撑 - 百度智能云实现AI新生态的核心，源于百度从底层芯片、AI云、大模型到上层应用的全栈自研AI布局 [21] - 已构建以自研昆仑芯和百舸AI计算平台为核心的AI Infra体系，通过软硬协同实现算力高效释放，依托万卡、三万卡集群的规模化落地实践，在训练效率、稳定性和能效控制等关键指标上持续领先 [22] - 在产业场景侧，拥有千帆大模型平台，构建了覆盖模型、工具、开发、数据与运行环境的全栈Agent Infra体系，依托文心5.0等150+全场景模型 [22] 新生态范式的商业成效 - 在金融行业，百度智能云以38个项目位居大模型项目中标数量榜首 [23] - 2025年度生态成绩单显示，其核心伙伴收入年增长超100%，渠道侧年收入达千万级伙伴收入规模实现了超三倍的增长 [23] - 所有落地项目中，交付伙伴实现了100%参与，与伙伴共创并进入复制阶段的解决方案已达上百个 [23] - 2026年公司将继续加大生态投入，核心方向是提供更丰富的产品货架、构建更开放的协同政策、打造更融合的平台能力 [24]

公司战略与增长目标 - 百度智能云内部定调，将2026年AI相关收入目标增速从100%上调至200%，全员力拼高增长，目标是在AI云市场全力抢第一 [1] - 公司认为AI云竞争的下半场是“系统战”，具备“软硬一体”全栈能力的云厂商将占据主导地位，百度智能云的全栈路径与产业智能化深度发展的需求曲线相吻合 [1][15] - 2026年的高增长目标被视为对“云智一体”十年长期主义路径的一次压力测试和总验收 [1][16] 市场前景与竞争格局 - 根据IDC报告，到2030年，全球AI云市场规模预计将突破4000亿美元 [1] - 2025年全年，中国主流云厂商在大模型相关项目上的中标总数累计341个，中标总金额约27亿元 [12] - 百度智能云在2025年大模型相关项目招投标中，拿下109个项目，中标金额约9亿元（约88330万元），连续两年位居中标项目数与金额的“双第一” [12][13] 技术架构与全栈能力 - 公司构建了从底层AI芯片（昆仑芯）、中间云基础设施与平台（百舸AI计算平台），到上层模型（文心大模型）与最终智能体应用（如秒哒、伐谋）的完整产业链，即“芯、云、模、体”全栈能力 [1][8] - 文心大模型5.0采用原生全模态统一建模，参数规模达到2.4万亿 [8] - 通过“昆仑芯+百舸AI计算平台”构成的AI Infra实现软硬件深度协同，在百舸平台支撑下，昆仑芯万卡集群的有效训练时长可达98% [8] 自研芯片与算力基础设施 - 百度自2015年起布局AI芯片（昆仑芯项目），在AI芯片概念尚属荒漠的年代就做了极具风险的投入，这为日后在AI云赛道的独特地位埋下伏笔 [3] - 2025年2月，百度智能云成功点亮昆仑芯P800万卡集群；2025年4月，再次点亮全自研的3万卡集群，标志着迈入规模化、工程化的算力供给阶段 [4] - 三万卡集群能同时承载多个千亿参数大模型的全量训练，或支持上千个客户进行百亿参数模型的精调 [4] - 2025年百度世界大会上，新一代昆仑芯M100（高性价比推理）和M300（极致性能训练）芯片对外亮相 [6] - 拥有自研万卡集群意味着在高端GPU供应不确定的背景下，掌握了稳定、自主且大规模的算力供给能力，这是区别于纯软件或纯集成商云厂商的最大底牌 [4] 平台、模型与智能体应用 - 千帆大模型平台（Agent Infra）提供了模型、工具、Agent开发、数据及Agent运行环境等五个层面的能力，帮助企业和开发者低门槛打造Agent [9] - 智能体应用“秒哒”致力于降低应用生成门槛，截至2025年底已累计生成超过40万个应用 [9] - 演化智能体“伐谋”基于自进化算法在产业场景中寻找“全局最优解”，应用于零售、能源、制造、物流、新药研发、科学理论等领域 [9] - 伐谋在与汽车设计公司阿尔特的合作中，将汽车风阻预测的单次气动分析时间从10小时缩短至分钟级，助力车型研发周期平均缩短25% [10] - 在北京工业大学的科研中，伐谋通过60多轮自动演化，优化了中国空间站“微型电子鼻”的核心部件设计 [10] 客户落地与行业实践 - 百度的B端客户服务了65%的央企、全部系统重要性银行、800余家金融机构、TOP10手机厂商、中国市场销量前15的汽车品牌 [14] - 在南方电网深圳供电局，基于千帆平台开发的配电网监视Agent和操作票审核Agent，助力电网系统运行更高效可靠，减轻调度员压力 [15] - 在银河证券，合作打造的“场外交易Agent”上线后，客户从询价到下单的转化率提升了3倍，业务规模翻倍增长 [15] - 大模型应用正从“尝鲜期”进入“复购期”和“深水区”，客户要求AI深入到核心业务流程中真正提升效率 [14] - 公司优势在于能提供从芯片到模型再到应用的全栈服务，解决复杂问题时的壁垒更高 [15]

公司战略与增长目标 - 百度智能云内部定调，将2026年AI相关收入目标增速从100%大幅上调至200%，全员力拼高增长，目标是在AI云市场全力争夺第一 [1] - 公司认为AI云竞争的下半场将由具备“软硬一体”全栈能力的云厂商主导，其“云智一体”战略已坚持十年，2026年高增长目标是对此长期路径的一次压力测试 [1] 市场前景与竞争格局 - 根据IDC报告，到2030年，全球AI云市场规模预计将突破4000亿美元 [1] - 2025年中国主流云厂商在大模型相关项目累计中标341个，总金额约27亿元，百度智能云以109个项目和约9亿元中标金额，连续两年在项目数与金额上位列第一 [9][10] 技术架构与核心能力 - 公司构建了从底层AI芯片（昆仑芯）、中间云基础设施与平台（百舸AI计算平台），到上层模型（文心大模型）与最终智能体应用（如秒哒、伐谋）的完整产业链，即“芯、云、模、体”全栈能力 [1][6] - 在AI芯片方面，公司已成功点亮昆仑芯P800万卡集群和全自研的3万卡集群，3万卡集群可同时承载多个千亿参数大模型训练或支持上千客户进行百亿参数模型精调，标志着进入规模化、工程化供给阶段 [2][3] - 新一代昆仑芯M100（高性价比推理）和M300（极致性能训练）芯片已在2025年亮相，配套的“天池”超节点提升了算力密度和互联带宽 [5] - 通过“昆仑芯+百舸AI计算平台”的软硬协同优化，其万卡集群有效训练时长可达98%，旨在提升算力利用效率和降低总体拥有成本(TCO) [6] - 模型层方面，文心大模型5.0采用原生全模态统一建模，参数规模达到2.4万亿 [6] 产品应用与产业落地 - 公司通过千帆大模型平台（Agent Infra）提供模型、工具、Agent开发等能力，帮助企业和开发者低门槛打造智能体(Agent) [7] - 智能体应用“秒哒”致力于降低应用生成门槛，截至2025年底已累计生成超过40万个应用 [7] - 演化智能体“伐谋”基于自进化算法在产业场景中寻找全局最优解，已应用于零售、能源、制造、物流及新药研发等领域 [7] - “伐谋”在与汽车设计公司阿尔特的合作中，将汽车风阻预测的单次气动分析时间从10小时缩短至分钟级，助力车型研发周期平均缩短25% [8] - 在金融风控、电网调度、港口物流等领域的智能体应用，已将技术潜力转化为产业效率 [8] 客户基础与市场验证 - 公司的B端客户覆盖了65%的央企、全部系统重要性银行、800余家金融机构、TOP10手机厂商以及中国市场销量前15的汽车品牌 [12] - 在南方电网深圳供电局，基于千帆平台开发的Agent助力电网系统运行更高效可靠，减轻了调度员压力 [12] - 在银河证券，合作打造的“场外交易Agent”上线后，客户从询价到下单的转化率提升了3倍，业务规模翻倍增长 [12] - 行业分析认为，AI云竞争下半场是“系统战”，百度从底层硬件开始垂直整合并提供完整工具链的全栈路径，与产业智能化深度发展的需求相吻合 [13]

公司战略与增长目标 - 百度智能云内部释放近年来最具进攻性信号，将2026年AI相关收入目标增速从100%上调至200%，全员力拼高增长，目标在AI云市场全力抢第一 [1][2] - 公司认为AI云竞争的下半场，具备“软硬一体”全栈能力的云厂商才能占据主导地位，而百度在AI云领域增速市场首位，抓住了增量市场的关键 [2] - 2026年的高增长目标被视为对“云智一体”十年长期主义路径的一次压力测试和总验收 [2][16] 市场前景与竞争格局 - 根据IDC报告，到2030年，全球AI云市场规模预计将突破4000亿美元 [2] - 大模型市场正从“尝鲜期”进入“复购期”和“深水区”，客户要求AI深入核心业务流程以提升效率 [14] - AI云竞争的下半场本质上是“系统战”，单纯提供模型调用或硬件集成均面临瓶颈，需要从底层硬件开始的垂直整合能力 [16] 全栈技术能力：“芯云模体”协同 - 公司构建了从底层AI芯片（昆仑芯）、中间云基础设施与平台（百舸AI计算平台），到上层模型（文心大模型）与最终智能体应用（秒哒、伐谋）的完整产业链 [2][7][8][9] - 昆仑芯是公司区别于纯软件或纯集成商云厂商的最大底牌，自研万卡集群意味着掌握了不被卡脖子的算力自主权 [3][4] - 2025年2月成功点亮昆仑芯P800万卡集群，同年4月点亮全自研3万卡集群，标志着迈入规模化、工程化的算力供给阶段 [4] - 3万卡集群能同时承载多个千亿参数大模型全量训练，或支持上千个客户进行百亿参数模型精调 [4] - 2025年百度世界大会上，新一代昆仑芯M100（高性价比推理）和M300（极致性能训练）芯片亮相 [6] - 通过“昆仑芯+百舸AI计算平台”的软硬协同，将芯片潜能充分释放，其万卡集群有效训练时长可达98% [8] - 文心大模型5.0采用原生全模态统一建模，参数规模达到2.4万亿 [9] 应用落地与产业实践 - 公司布局两大智能体“利器”：一是“秒哒”，致力于降低应用生成门槛，截至2025年底已累计生成超过40万个应用 [9][10]；二是“伐谋”，是一个基于自进化算法的演化智能体 [10] - 伐谋能力已在多个高精尖领域验证：在与汽车设计公司阿尔特的合作中，将单次气动分析时间从10小时缩短至分钟级，助力车型研发周期平均缩短25%；在北京工业大学的科研中，通过60多轮自动演化，优化了中国空间站“微型电子鼻”的核心部件设计 [10] - 基于全栈能力诞生的智能体已广泛应用于金融风控、电网调度、港口物流、新药研发等领域 [10] - 具体落地案例：在南方电网深圳供电局，基于百度千帆Agent Infra开发了配电网监视Agent和操作票审核Agent；在银河证券，合作打造的“场外交易Agent”使客户从询价到下单的转化率提升了3倍，业务规模翻倍增长 [15] 市场表现与客户基础 - 根据智能超参数统计，2025年全年，中国主流云厂商在大模型相关项目上的中标总数累计341个，中标总金额约27亿元 [12] - 百度智能云拿下了109个项目，中标金额约9亿元（88330万元），连续两年位居中标项目数与金额的“双第一” [12][13] - 公司的B端客户名单包括：服务了65%的央企、全部系统重要性银行、800余家金融机构、TOP10手机厂商、中国市场销量前15的汽车品牌 [14]

公司战略与目标 - 百度智能云在内部战略会上将2026年AI相关收入目标增速从100%上调至200%，全员力拼高增长，目标是在AI云市场全力抢第一 [1] - 公司认为AI云竞争的下半场是“系统战”，具备“软硬一体”全栈能力的云厂商才可能占据主导地位 [3] - 2026年的高增长目标被视为对公司过去十年“云智一体”长期主义路径的一次压力测试和总验收 [3][16] 市场前景与竞争格局 - 根据IDC报告，到2030年，全球AI云市场规模预计将突破4000亿美元 [2] - 2025年全年，中国主流云厂商在大模型相关项目上的中标总数累计341个，中标总金额约27亿元 [12] - 百度智能云在2025年大模型相关项目招投标中，拿下109个项目，中标金额约9亿元，连续两年位居中标项目数与金额的“双第一” [12] 技术全栈能力与优势 - 公司构建了从底层AI芯片（昆仑芯）、中间云基础设施与平台（百舸AI计算平台），到上层模型（文心大模型）与最终智能体应用（如秒哒、伐谋）的完整产业链 [3][9] - 昆仑芯是公司区别于纯软件厂商或纯集成商的最大底牌，其自研万卡集群意味着掌握了稳定、自主且大规模的算力供给能力 [6] - 2025年2月，公司成功点亮昆仑芯P800万卡集群，同年4月又点亮了全自研的3万卡集群，标志着迈入规模化、工程化的算力供给阶段 [6] - 新一代昆仑芯M100（高性价比推理）和M300（极致性能训练）芯片已在2025年百度世界大会上亮相 [8] - 在百舸AI计算平台的支撑下，昆仑芯万卡集群的有效训练时长可以达到98% [10] - 文心大模型5.0采用原生全模态统一建模，参数规模达到2.4万亿 [10] - 百度千帆Agent Infra提供了模型、工具、Agent开发、数据及Agent运行环境等五个层面的能力，帮助企业和开发者低门槛打造Agent [10] 产品应用与产业落地 - 智能体“秒哒”致力于降低应用生成门槛，截至2025年底，已累计生成超过40万个应用 [11] - 演化智能体“伐谋”被应用于零售、能源、制造、物流、新药研发、科学理论等领域，寻找复杂问题的“全局最优解” [11] - 在与汽车设计公司阿尔特的合作中，伐谋将汽车风阻预测的单次气动分析时间从传统的10小时缩短至分钟级，助力车型研发周期平均缩短25% [12] - 在北京工业大学的科研中，伐谋通过60多轮自动演化，优化了中国空间站“微型电子鼻”的核心部件设计 [12] - 在南方电网深圳供电局，基于千帆Agent Infra开发的Agent助力电网系统运行更高效可靠 [15] - 在银河证券，合作打造的“场外交易Agent”上线后，客户从询价到下单的转化率提升了3倍，业务规模翻倍增长 [15] 客户基础与市场认可 - 公司的B端客户名单包括65%的央企、全部系统重要性银行、800余家金融机构、TOP10手机厂商、中国市场销量前15的汽车品牌 [14] - 行业分析指出，大模型正从“尝鲜期”进入“复购期”和“深水区”，客户要求AI深入到核心业务流程中真正提升效率，而百度能提供从芯片到模型再到应用的全栈服务 [14][15] - 有国内头部AI公司B端业务人士表示，在B端市场“每次都很不想碰到百度” [14]

腾讯云2025年财务与运营表现 - 腾讯云在2025年完成了集团下达的任务，实现了盈亏平衡，且有不少利润[3] - 公司内部多个业务线在2025年几乎都100%完成了年初定下的业绩目标，包括泛互、金融、教育、政企等行业线，以及区域线和产业生态部[4] - 腾讯云出海团队因拿下快手、作业帮等中企出海客户以及正大、GoTo等海外客户，业绩增速超出预期[4] 腾讯云增长驱动因素 - 产品层面，GPU、存储、音视频等产品拉动了2025年营收增长，其中GPU和存储营收增速很快，受益于AI需求激增和存储大涨价[3] - 在大模型产品上，虽然混元大语言模型在市场竞争中面临挑战，但其3D模型在客户侧获得了更积极的认可，展现出独特的差异化竞争力[3] - 腾讯云3D模型已应用于3D打印等重点客户群体，例如国内明星企业拓竹一个月的tokens调用量消费超过两百万元[4] 腾讯云的战略转型历程 - 2022年是公司发展的一个拐点，战略从不计回报地抢占市场份额，转向聚焦健康、可持续的收入结构，并提出“减脂增肌”概念[5] - 为实现转型，腾讯云在过去几年中已果断裁撤了一百多亿元的低利润业务[5] - 战略调整涉及产研和销售侧，产研侧加强成本控制，销售侧考核重心从营收转向利润，导致许多金额庞大却不盈利的项目被叫停[5] AI云时代的市场竞争格局 - 迈入2026年，腾讯云很可能会面临比以往更为严峻的市场竞争[5] - 阿里云在2025年Q3的营收增速已重回30%以上，其2026年的目标是拿下中国AI云市场80%的增量[6] - 追赶者如火山引擎在2025年营收突破200亿元，2026年的营收目标可能比阿里云更为激进，目标是要赶上腾讯云[6]

公司股价与成交表现 - 阿里巴巴股价连续两日反弹，1月22日上午报收163.9港元，上涨0.43% [2] - 公司成交额近期大幅萎缩，1月22日上午成交额仅54亿港元，日内可能跌破百亿港元，而1月14日成交额一度超过400亿港元 [2] - 1月21日，公司股价大幅反弹，全日成交量约109亿港元，但相比一周前1月14日接近408亿港元的成交额，单日成交额大幅萎缩约75% [3] - 此前1月5日至15日，公司连续多个交易日的成交额都超过150亿港元 [3] - 上周（约1月14日当周）公司股价从140港元升至170港元，涨幅约两成 [3] 成交额变动原因分析 - 1月14日前后，人工智能新产品公布等利好消息刺激了成交额上升，近日成交低迷显示短期内跟进资金不足 [2] - 成交低迷也与港股整体缩量有关，恒生指数再次跌破27000点，市场进入调整阶段，对短期方向持观望态度 [2][4] - 前期买入资金持中线思路，多数并未因股价短期波动而离场，后续资金回流概率较高 [3] - 1月21日全天涨幅约2%，缺乏足够多新消息刺激，成交量无法与一周前相比 [4] - 沪深交易所上调融资保证金比例，被市场解读为监管释放降温信号，南向资金净流入规模预计降低 [4] 人工智能业务进展 - 1月21日，全球最大AI开源社区Hugging Face披露，阿里通义千问衍生模型数量突破20万个，成为全球首个达成该指标的开源大模型 [3] - 千问系列模型累计下载量突破10亿次，日均下载110万次，已超越美国Llama，居全球开源大模型首位 [3] - 阿里AI助理标志着模型由单一语言交互进入生活场景应用，后续若接入第三方平台，业务体量有望进一步扩大 [7] - 公司旗下部分业务板块已纳入模型，若后续开放外部接口，规模效应将更为显著 [7] - 公司在AI云领域的布局持续深化，在B端覆盖更多客户，C端也增强对千问APP等AI应用的推广 [6] - 中长期看，若人工智能助理产品技术及用户接受度达标，公司有望占据新一轮互联网流量入口最大份额 [6] 财务表现与业务展望 - 东吴证券预计，阿里巴巴2026财年第三季度（截至2025年12月31日）收入将达2929亿元人民币，同比增长4.6%，增速放缓主要受电商业务增速下降影响 [5] - 预计当季集团调整后息税折旧及摊销前利润（EBITA）为306.11亿元人民币，调整后EBITA利润率为10.5% [5] - 2025财年第三季度（截至2024年12月31日），公司实现营收2801.5亿元人民币，同比增长8%；调整后EBITDA为620.5亿元人民币 [5] - 宏观需求走弱及高基数效应导致电商业务承压，预计当季客户管理收入（CMR）增速降至3% [5] - 闪购业务目标为拿下即时零售市场绝对第一，预计当季商品交易总额（GMV）及客单价稳步提升，亏损幅度预计收窄，收敛速度优于竞争对手 [5] - 得益于客户的AI算力及服务强劲需求，预计阿里云本季度收入达428.52亿元人民币，同比增长35% [6] - 预计阿里云本季度EBITA利润率将环比持平，维持在9%左右 [6] - 随着AI渗透率提升，阿里云凭借模型、算力、生态等优势，其收入和利润有望维持增长 [6] 公司竞争优势与估值 - 相较竞争对手，公司生态内应用丰富，无需依赖第三方即可通过淘宝、天猫、闪购等获得稳定流量，具备天然优势 [6] - 市场关注点正由外卖、闪购等新业务转向AI及云端业务，相关占比持续提升，公司的估值具备中长期向上潜力 [7]