资本市场的反应最为直接。在经历了漫长的调整期后，阿里股价近期再度拉升，创下自2021年8月以来的新高。这轮上涨背后，是市场对其AI 战略价值的重新定价——从持续超预期的云业务财报，到通义大模型的高频迭代，再到关于其自研AI芯片的最新风声，一系列信号正共同支 撑起一个新的估值叙事。 但在这轮估值重塑中，一个更底层的核心事实远未被市场充分认知： 纵观商业史，依靠成功的自我革命来摆脱困境、重返巅峰的企业屈指可数。90年代IBM的"大象跳舞"和2014年后微软的"云转型"，便是两个标 志性事件，它们证明了一家巨头在增长失速后，依然有能力完成自我重塑。 今天，类似的故事似乎正在中国市场重演——主角是阿里巴巴。 阿里巴巴不仅是全球四朵"超级AI云"中唯一的中国公司，更是其中少数采取"全栈自研"路径的公司——即在AI芯片、云计算平台和基础大模 型三个核心层面均追求顶尖自研能力，与谷歌形成了战略上的跨洋呼应。 要理解这一定位的含金量，必须先看清AI竞赛范式的剧变。 ChatGPT引爆的AGI浪潮，起初被误解为一场"模型竞赛"。移动互联网时代"一个App引爆市场"的经验，催生了2023年喧嚣的"百模大战"。但 战局迅速收敛，因 ...

财务表现 - 营业收入78.65亿元同比增长12% 毛利10.33亿元同比增长8% 归母净利润1521万元同比增长41% [2] - 新签约金额94.76亿元同比激增98% 已签未销订单104.41亿元同比增长27% 订单储备覆盖未来1-2年需求 [2] 技术战略 - 构建"Data×AI"战略四层核心能力：智算平台升级基础设施 智数平台管理业务数据 智策平台处理知识流程 垂直领域智能体应用 [3] - AI全栈技术体系实现数据到知识再到应用的技术闭环 通用能力与行业场景化能力有机结合 [3] 行业应用 - 智慧供应链领域应用AI全栈框架 小金决策Agent提升数据分析效率50% 运营Agent提升数据查询效率90% 客户Agent减少客服50%工作量 [4] - 政企数字化场景推出AI政务助手精确度超95% 模式可快速跨省市复制 [5] - 连锁业态场景从酒店成功复制至车企4S店 未来可延伸至连锁零售和餐饮领域 [5] 生态建设 - 形成技术-行业-产业三维生态：与北京大学共建实验室强化研发 联合物流企业补强运输环节 与国家级协会探索跨境贸易 [7] - 开放数据能力基座与AI工具链降低赋能门槛 通过生态协同实现规模与业绩双重提升 [7] 发展策略 - 推进"Data x AI"战略落地 结合通用化能力与行业know-how实现有机增长 [8] - 通过生态合作和投资并购进行无机增长 补齐能力短板筑牢技术壁垒 [8]