中美人工智能竞争格局 - 中美人工智能竞争主要由具备全栈能力的“超大规模公司”主导 [1] - 预计今年美国和中国的科技巨头在人工智能基础设施上的总支出将超过4000亿美元 约等于罗马尼亚的GDP [1] - 竞争领域已从大语言模型扩展到上游硬件和下游应用的全栈竞争 [3] 主要公司战略与市场地位 - 阿里巴巴宣布战略升级 目标是成为“世界领先的全栈人工智能服务提供商” [5][6] - 阿里巴巴计划向其人工智能发展投入超过初始530亿美元的额外资金 用于其迄今为止最大的海外数据中心扩张 [13] - 阿里巴巴云在中国云计算市场占据明显领先地位 市场份额为36% [12] - OpenAI与英伟达和AMD合作 建立“自托管”数据中心 其计算交易总额今年至少达到1万亿美元 [9][10] - 美国三大云服务提供商 亚马逊云科技、微软Azure和谷歌 占据全球9000亿美元云计算市场约63%的份额 [11] 投资与估值差异 - 中国公司在投资规模上显著落后于美国同行 阿里巴巴的三年支出承诺低于美国任何一家超大规模公司一年的支出 [14] - OpenAI当前估值为5000亿美元 Anthropic估值在9月融资后飙升至1830亿美元 而中国领先初创公司Moonshot AI和Zai的估值分别为33亿美元和56亿美元 [15] 技术发展路径与生态系统 - 中国人工智能发展路径侧重于技术广泛应用和行业融合 即“人工智能+”战略 而非单纯追求通用人工智能 [17][19] - 中国在工业机器人安装量上全球领先 活跃机器人数量达2027万台 人形机器人市场快速增长 [20][21] - 中国拥有深厚且成熟的开源人工智能生态系统 从华为、字节跳动等科技巨头到美团、蚂蚁集团等公司均有贡献 [26][28] - 阿里巴巴的Qwen开源模型被认为与美国整个开源模型生态系统实力相当 [28] - 华为与DeepSeek等公司合作 旨在构建一个不依赖英伟达的自给自足人工智能技术栈 [29][30] 政府政策与行业支持 - 美国政府发布人工智能行动计划 旨在促进由英伟达和OpenAI主导的“美国人工智能”技术全球出口 [8] - 中国政府首次将“具身智能”列为未来关键产业 并出台计划在制造业、航空航天和物流等领域推广机器人应用 [21] - 近一半的中国人工智能融资流向了具身智能初创公司 [21]

文章核心观点 - 在众多优秀的人工智能股票中 作者认为Alphabet是AI革命中最值得投资的单一股票 因其在AI多个关键领域均具备领先优势 [5][12] 主要AI竞争者及其优势 - 英伟达是全球市值最大的公司 其GPU是训练和部署AI系统的黄金标准 技术还应用于AI机器人和自动驾驶汽车 [1] - 微软拥有第二大云平台Azure 已将生成式AI集成到全球数百万人使用的软件产品中 并且是投资非上市公司OpenAI的最佳途径 [2] - 元宇宙平台公司全力开发人工超级智能 并在快速增长的AI眼镜市场处于领先地位 [3] - 方舟投资和Wedbush分析师认为特斯拉是最佳AI股 是方舟投资组合中最大持仓 被视为最被低估的AI股 其人形机器人Optimus被预测为未来最大增长动力 [4] Alphabet的AI竞争优势 - Google Cloud是增长最快的主要云服务提供商 既使用英伟达GPU 也开发了在特定机器学习操作中更具成本效益的张量处理单元 [6] - 已将生成式AI集成到众多产品中 包括谷歌搜索和Google Workspace办公软件 其Gemini大语言模型与GPT-5竞争 且对Transformer的研究为当今大语言模型铺平了道路 [7] - Google DeepMind积极研究人工通用智能 这是通往人工超级智能的关键垫脚石 其Waymo部门在自动驾驶出租车市场比特斯拉有显著先发优势 并正在开发使用Gemini 20 AI模型的人形机器人 [8][9] - 与Warby Parker合作开发使用Android XR操作系统的智能眼镜 将与元宇宙平台公司的设备竞争 [8] - 在所有常用估值指标上 Alphabet的股票似乎比特斯拉更具吸引力 [9] 行业竞争与监管环境 - 竞争对手希望侵蚀谷歌搜索的市场份额 一些行业观察家预测生成式AI对谷歌搜索构成生存威胁 [11] - 在多个领域的主导地位使其成为美国和欧洲监管机构的主要目标 [11] - 谷歌将生成式AI整合到搜索引擎中的策略目前看来正在取得成效 在一起反垄断案件中 联邦法官未对公司施加最严厉处罚后 监管威胁似乎不再那么令人担忧 [12]

公司投资与增长驱动 - 英伟达计划向OpenAI投资高达1000亿美元以加速超人工智能的竞赛[1][13] - 该投资将用于部署至少10吉瓦的英伟达系统以支持OpenAI的下一代AI基础设施[13] - 投资的第一阶段目标是在2026年下半年使用英伟达Vera Rubin平台上线[13] - 英伟达的主要增长驱动力是市场对其图形处理器及相关技术用于生成式AI的持续强劲需求[2] - 生成式AI的具体应用包括客户服务运营、无人驾驶汽车以及人形机器人开发的早期阶段[2] 人工智能技术发展路径 - 人工智能的发展是一个从生成式AI到通用人工智能再到超人工智能的连续体[5] - 生成式AI擅长模式识别等具体思维但无法匹配人类水平的批判性思维和真正创造力[6] - 通用人工智能是指在几乎所有认知任务上至少达到人类平均水平的人工智能[7] - 超人工智能是指比最聪明的人类在几乎所有认知任务上都显著更聪明的人工智能[7] - AI研究人员普遍预测实现通用人工智能的平均年份是2040年较之前的预测2060年大幅提前[8] - 企业家对实现通用人工智能的预测更为乐观平均预测年份是2030年[9] 行业竞争格局与公司地位 - 英伟达在全球AI半导体市场占据主导地位其图形处理器是追求通用和超人工智能公司的必备品[10] - 尽管大型科技公司如字母表、亚马逊、苹果、Meta、微软和特斯拉都在开发自研AI芯片但这些专用芯片仅适用于特定应用[11] - 英伟达的图形处理器尤其是其产品仍然是AI模型整体训练和AI应用部署的黄金标准[12] - 英伟达强大的现金流为其投资提供支持过去一年其运营现金流达770亿美元[14] - 英伟达对OpenAI的大规模投资预计将加速通用和超人工智能的竞赛进而使公司受益[14]

公司信息 * 阿里巴巴集团 在2025年云栖大会上宣布将增加对人工智能和云计算的投资 初始预算为未来三年超过3800亿元人民币[1] * 公司定位为全球领先的全栈人工智能服务提供商 提供最佳大模型 全球AI云网络以及开放和开发者友好的生态系统[1] * 根据Omdia数据 阿里云占据中国AI云市场36%的份额 在提供商中排名第一[14][15] 战略与投资 * 管理层认为大模型将成为下一代操作系统 而AI云将成为下一代计算机[1] * 管理层认为全球可能只有5-6个超级云计算平台[1] * 长期投资将超过3800亿元人民币的资本支出计划[1] * 利用其300多个开源AI模型 公司推出了云模型工作室代理-百炼 为AI代理的开发和优化提供端到端支持[2] 产品与技术升级 * 发布了迄今为止最大、能力最强的大型语言模型Qwen3-Max 其指导版本超越了GPT-5-Chat以及最新的视觉语言模型Qwen3-VL[2] * 升级了Qwen-Coder 升级了多模态视觉模型系列Wan家族和音频模型系列Fun家族[2] * 在AI基础设施方面 发布了高密度磐久超节点服务器 高性能网络架构HPN8.0 面向AI时代的分布式存储CPFS[2] * 增强了基础设施能力 包括灵骏AI集群 PAI模型训练 推理 强化学习加速等[2] 财务数据与预测 * 将FY26-28e EPADS（每股ADS收益）提高0-4%[3] * 目标价从168.00美元上调至195.00美元[3][7] * 预计未来三年云业务复合年增长率（CAGR）将超过30%[3] * 2025A财年调整后净利润为1301.09亿元人民币 2026E财年预计为1040.68亿元人民币（同比下降19.0%） 2027E财年预计为1360.43亿元人民币（同比增长32.7%） 2028E财年预计为1738.34亿元人民币（同比增长31.9%）[4] * 2025A财年每股收益为53.88元人民币 2026E财年预计为43.62元人民币 2027E财年预计为57.89元人民币 2028E财年预计为76.34元人民币[4] * 2025A财年市盈率为21.95倍 2026E财年预计为26.59倍 2027E财年预计为20.04倍 2028E财年预计为15.20倍[4] * 2025A财年净债务权益比为7.8%[7] 商业化与增长动力 * 公司看到巨大的云业务上升空间 驱动力来自强劲的AI原生需求 国际扩张和传统行业AI采用率的提高[3] * 利用其全栈云+AI服务 预计来自电动汽车 金融和具身智能垂直领域的业务将快速增长[3] * 电子商务前景稳固[3] 风险因素 * 下行风险包括：1) 宏观消费放缓 2) 价值破坏性或低效投资 3) 为海外扩张和新技术开发过度支出 4) 关于数据 安全 反垄断 蚂蚁集团 贸易 增值税 上市 美国限制以及PCAOB审计检查的监管 5) 关于监管 合规和质量的声誉风险 6) 行业竞争 包括短视频平台和社交媒体平台对核心商业的竞争以及AI计算和应用的新进入者 7) 在庞大基数或高渗透率下行业增速放缓 8) 宏观和国家层面的冲击 如疫情 经济体系变化 制裁或军事冲突 9) 管理团队不稳定可能导致战略混乱和执行效率低下[18] 其他重要信息 * 投资意见为买入（BUY）[1][3][7] * 当前ADR价格为163.08美元[1][7] * 目标价基于多阶段DCF估值 对阿里巴巴业务的DCF估值为170美元 其上市实体长期投资的市场价值为8美元 包括股权和债务投资在内的未上市实体为6美元 其对蚂蚁集团的持股估值更新为785亿美元[17]

公司战略定位转变 - 公司明确全新定位为“全栈AI服务商”，从“云厂商”形象中跳脱 [2] - 公司提出以超级人工智能（ASI）为终极目标，并以此制定战略路径 [2] - 公司战略布局形成AI基础设施、大模型和Agent开发范式的三层体系 [2] - 公司在两年内完成从“云服务商”到“全栈AI服务商”的全面转变 [3] 财务表现与市场地位 - 2026财年第一季度收入同比大涨26%至333.98亿元，增速创三年新高 [4] - AI相关收入连续8个季度保持三位数增长，带动公共云需求上升 [5] - 2025年上半年中国AI云市场规模达223亿元，公司市场份额稳居第一，超过第二到四名总和 [5] - 公司港股总市值重回3万亿港元，美股股价超过160美元每股，年初至今涨幅近1倍 [15] 技术产品进展 - 通义大模型实现7连发，在模型智能水平、Agent工具调用、Coding能力、深度推理和多模态方面取得突破 [2][6] - 通义千问已开源超过300款模型，累计下载超6亿次，全球开发者贡献的衍生模型超17万个 [6] - 旗舰模型Qwen3-Max预训练数据量达36T tokens，总参数超万亿，在SWE-Bench Verified测试中获69.6分，在Tau2-Bench测试中获74.8分 [7] - 模型在数学推理测试AIME 25和HMMT中均获满分100分 [7] 商业化落地与行业渗透 - 通义模型成为2025年上半年中国企业选择最多的大模型 [8] - 超70%的《财富》中国500强企业已采用生成式AI，公司渗透率排名第一 [8] - 公司支撑95%以上的中国车企智能座舱和智能驾驶产品升级，60%中国智能驾驶的AI算力来自公司 [10] - 百炼平台企业级Agent月均创建量近8.4万个，单月最高突破9.8万，2025年内新增注册用户单月同比最高增速超1000% [10] 客户案例与实践 - 工商银行利用通义千问多模态大模型推出“商户智能审核助手”，提升审核效率 [9] - 网易利用Qwen3-coder等模型使研发效率提升50% [9] - 公司与西门子合作推出工业智能系统Industrial Copilot，完成订单调度、生产等具体任务 [9] - 通义灵码在金融领域服务90%的中国上市商业银行，在汽车行业服务超70%的中国车企 [10] 未来战略与投入 - 公司将通往ASI的路径分为“智能涌现”、“自主行动”和“自我迭代”三个阶段 [12][14] - 公司推进三年3800亿元的AI基础设施建设计划，并将持续追加投入 [15] - 公司战略核心路径包括通义千问坚持开源开放路线，以及构建作为“下一代计算机”的超级AI云 [13]

公司及行业 * 公司为阿里巴巴集团控股有限公司 (Alibaba Group Holding, BABA) [1][2][3][4][5][6][9] * 行业为中国互联网及其他服务 (China Internet and Other Services) [6][66] 核心观点与论据 * 阿里巴巴云智能集团首席执行官吴泳铭强调人工智能发展势头强劲 其token使用量每2-3个月翻一番 [2] * 公司预计其全球数据中心电力消耗将在2032年相比2022年水平增加10倍 [1][2] * 公司将在原定的三年3800亿元人民币资本支出计划基础上 进一步增加人工智能投资 [1][2] * 公司的最终目标是实现从通用人工智能(AGI)到人工超级智能(ASI)的发展 [2] * 通义千问大模型已成为世界领先的开源模型 拥有超过300个开源模型 全球下载量超过6亿次 全球衍生模型超过17万个 [3] * 超过100万客户已集成通义大模型 阿里巴巴通义在中国企业级大模型API市场中排名第一 [3] * 公司最新旗舰模型Qwen3-Max正式亮相 是通义千问家族中最大、最强大的基础模型 其预训练数据达到36万亿tokens 总参数量超过1万亿 [9] * Qwen3-Max提供指令（Instruct）和推理（Thinking）两个版本 其预览版本已在Chatbot Arena排行榜上排名第三 [9] * 该模型的整体性能据称超过了GPT-5和Claude Opus 4 位列全球前三 [9] * 摩根士丹利继续将阿里巴巴视为中国最佳的人工智能赋能者 重申其分类加总估值法(SOTP)目标价为200美元 投资评级为增持(Overweight) [1][6] 其他重要内容 * 其他关键产品发布/升级包括 Qwen-NEXT Qwen 3-VL Qwen3-Coder Qwen3-Omni 通义万2.5-预览版以及百炼智能体平台升级 [5][9] * 摩根士丹利对阿里巴巴的估值采用贴现现金流模型 关键假设包括11%的加权平均资本成本(WACC)和3%的永续增长率 [10] * 公司面临的上行风险包括 核心电商货币化能力改善 企业数字化加速推动云收入增长重新加速 强劲的AI需求驱动云收入 [12] * 公司面临的下行风险包括 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 企业数字化步伐放缓 以及对互联网平台的额外监管审查 [12] * 截至2025年8月29日 摩根士丹利持有阿里巴巴1%或以上的普通股 [18] * 在过去12个月内 摩根士丹利曾为阿里巴巴提供投资银行服务并收取报酬 预计在未来3个月内将寻求或获得为其提供投资银行服务的报酬 [19][20][21]

财务数据和关键指标变化 - 2025年第一季度营收达5830万美元，同比增长120% [6][36] - 该季度调整后EBITDA为1270万美元，占营收22%，同比增长236% [6] - 第一季度净利润为780万美元，去年同期为100万美元 [37] - 第一季度末现金为5660万美元，较上季度增加970万美元 [6] - 3000万美元信贷额度未动用 [6][37] - 调整后毛利率从去年第一季度的41%升至本季度的43% [36] - 预计未来季度税率约为29% [37] 各条业务线数据和关键指标变化 生成式AI训练数据业务 - 与多家潜在大客户合作，如全球大型系统构建商、云软件公司、中国科技集团和全球医疗公司等 [8][9][10] - 现有大客户业务拓展显著，如某软件公司去年营收40万美元，今年潜在订单超2500万美元；某科技公司去年营收20万美元，今年Q2已有两笔潜在收入约130万美元订单，还有约600万美元潜在机会；某科技巨头有望开展预训练数据收集合作；某AI实验室新签约90万美元潜在收入合同，正讨论翻倍合作 [12][13][14][15] 代理AI解决方案业务 - 与某科技公司合作创建约200个跨领域对话和自主代理，潜在价值约600万美元 [17][18] 生成式AI集成服务业务 - 帮助某社交媒体公司集成GenAI，已自动化五个工作流，预计节省成本约600万美元，计划到2025年底自动化约60%的90个确定工作流，有望再节省至少1000万英镑 [20] 生成式AI信任与安全业务 - 为某科技客户提供信任与安全评估，潜在年收入约450万美元 [21][22] 各个市场数据和关键指标变化 - “神奇七侠”科技公司（苹果、微软、亚马逊、谷歌、Meta、英伟达和特斯拉）均重视生成式AI投资，将其视为未来增长战略关键 [29] - 微软计划2025财年投资约80亿美元用于AI基础设施建设 [30] - Meta将2025年资本支出指导提高到640 - 720亿美元，加大AI基础设施投资 [30] - 谷歌2025年第一季度营业收入增长20%，净利润增长46%，得益于其独特的AI全栈方法 [30] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司战略聚焦于生成式AI训练数据、代理AI解决方案、生成式AI集成服务和生成式AI信任与安全四个领域，以满足客户需求，推动业务增长 [7] - 公司最大直接竞争对手拟进行二次股票出售，估值达250亿美元，是去年营收8.7亿美元的29倍，且有1.5亿美元EBITDA亏损 [31] - 公司重申全年营收增长指导为40%或更高，计划将部分运营现金流再投资于产品创新、市场拓展和人才招聘，同时保持调整后EBITDA高于2024年水平 [31][35] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 公司认为短期商业周期和贸易政策对业务前景影响不大，看好行业发展，相信当前业务势头将推动持续强劲表现 [31] - 公司预计客户集中度带来的季度间波动是正常现象，随着业务执行，将实现广泛增长 [32][33][55] 其他重要信息 - 公司将参加多个投资者会议和非路演活动，以提高知名度，深化与机构投资者关系 [38] - 第二季度计划投资约200万美元支持与最大客户的新工作声明及相关计划，预计会暂时影响该季度利润率 [39] 问答环节所有提问和回答 问题: 请介绍与最大客户的工作声明 - 新工作声明将使公司能在客户Gen AI支出的新领域开展业务，相关预算预计高于现有项目 [42][43] 问题: 第二季度来自该客户的收入可能下降5%，是否与新工作声明无关 - 客户需求动态变化，公司会将所有情况纳入指导，新工作声明意味着更多工作和收入机会，有利于长期增长 [44][45] 问题: 业务机会的赢率如何 - 赢率难以准确跟踪，公司注重进入客户项目、建立信任并逐步拓展业务，推进的项目赢率较高 [46] 问题: 请回顾最大客户规模及收入波动情况 - 2024年第四季度该客户年化收入运行率为1.35亿美元，第一季度超此水平，第二季度可能下降，但因需求动态变化难以确定，季度间波动是战略选择的自然结果 [50][55] 问题: 客户现在的消费方式与一年前有何不同 - 大型科技公司更愿意与公司合作，信任与安全业务是巨大机会，公司在该领域有竞争优势，相关业务有望带来持续收入 [56][57][58] 问题: 40%的增长指导中包含了多少当前项目 - 指导时会综合考虑已预订项目和保守的扩张估计，部分新项目尤其是新合作关系未纳入其中 [61][62][63] 问题: 为何保持40%的增长指导，不提高增速 - 新客户转化为业务机会的速度不确定，最大客户需求动态变化，公司希望保守估计，避免错误，争取超预期增长 [65][66]