AI（人工智能）竞赛还在加速。

8 月 24 日，据港交所最新信息，在阿里巴巴（09988.HK，股价 112.50 港元，总市值 2.16 万亿港元，以下简称阿里）宣布 800 亿港元新股配售计划后，集团主席蔡崇信、CEO（首席执行官）吴泳铭增持合计约 1.2 亿港元阿里股票，对公司 AI 战略投下信心票。

同日早些时候，阿里巴巴公布 800 亿港元新股配售定价，配售价为每股普通股 112.70 港元，共配售 7.1 亿股。此前一日，阿里宣布拟向美国境外非美国人士配售新发行普通股，配售所得款项净额将 100% 用于投资其全栈 AI 能力，加强 AI 基础设施建设。

8 月 20 日，阿里刚刚发布了截至 2026 年 6 月 30 日的 2027 财年第一季度财报。财报显示，该季度阿里资本性支出为 676.78 亿元，较 2025 年同期的 386.76 亿元增长 75%，源于其持续投入 AI 基础设施，以满足强劲且不断增长的客户需求。

财报后的电话会议上，阿里高管表示，去年 2 月份公布了三年 3800 亿元投资计划，到 6 月底的季度末，已经累计投入了 1900 亿元，进度符合预期。总体而言，阿里今年仍将保持较为积极的投入与建设节奏。

截至 8 月 24 日港股收盘，阿里收盘价 112.5 港元，跌 8.54%，总市值 2.16 万亿港元。

在需要巨量投入的 AI 赛道，无论是资金雄厚的头部大厂，还是垂直 AI 企业，都面临相似矛盾：AI 商业化变现节奏慢，但算力、研发的资本开支迫在眉睫。

巨额投入已然押注，对于已经入局的玩家而言，AI 是一场开弓没有回头箭的 " 赌局 "。

资本开支连年攀升，阿里配售新股 " 长钱办长事 "

根据阿里最新财报，截至 2026 年 6 月 30 日的季度，AI 云与算力服务收入为 484.37 亿元，总收入及外部客户收入同比增长均加速至 45%。这一增长势头主要由 AI 相关产品采用量的提升所驱动。此外，AI 相关产品收入继续保持强劲势头，达到 123.76 亿元，实现连续第十二个季度的三位数同比增长。

图片来源：阿里巴巴财报

与此同时，财报数据显示，阿里的资本开支正在连年攀升。

2025 财年第一季度、2026 财年第一季度和 2027 财年第一季度，阿里的资本开支分别为 120.94 亿元、386.76 亿元和 676.78 亿元。截至 2026 年 6 月 30 日止季度，阿里经营活动产生的现金流量净额为人民币 229.45 亿元，相较 2025 年同期增长 11%。自由现金流（非公认会计准则财务流动性指标）为净流出人民币 446.70 亿元，2025 年同期为净流出人民币 188.15 亿元。

在此大背景下，阿里为 AI 抛出 800 亿新股配售计划，是因为 " 缺钱 " 吗？

天使投资人、资深人工智能专家郭涛对《每日经济新闻》记者表示，在融资动因层面，本次配售新股并非企业现金流枯竭，而是 AI 行业军备竞赛下的主动资本布局。

郭涛指出，尽管阿里账面仍保有可观流动性，但 AI 算力基建属于重资产投入，单季资本开支快速抬升，经营现金流已难以完全覆盖 AI 资本支出，若持续消耗自有现金，会削弱企业抵御主业周期波动的安全垫。

" 相比高成本债务融资，股权配售可以锁定长线资金，共同分担 AI 投资的周期风险，全部资金定向投向大模型、算力基础设施，匹配集团最新业务重组后的全栈 AI 战略。" 郭涛说。

快思慢想研究院院长、特邀评论员田丰则对《每日经济新闻》记者表示，新股配售是阿里在资本开支强度陡增、自由现金流阶段性转负的窗口期，主动用永续性股权资本置换本应由短期经营现金流承担的长周期资产投入，是一次防御性财务纪律动作叠加进攻性资本储备的组合，而非现金枯竭下的被迫融资。

田丰认为，阿里真正的压力来自资产负债表内部的期限结构—— GPU（图形处理器）集群会计折旧周期通常按 3 至 5 年计提，数据中心建设周期 10 年以上，属于长久期资产；而支撑这轮投入的经营现金流本身已经承压，2026 年 6 月季度自由现金流净流出 446.70 亿元，较去年同期 188.15 亿元的流出规模扩大超 130%。

" 用股权而非债务去匹配这类不可逆的长周期资产，是公司金融的基本纪律，本质上是把资产负债表从‘短钱办长事’调整为‘长钱办长事’，这与缺钱是两个不同层面的问题。" 田丰说。

巨额押注全栈 AI：身处第一梯队，但尚未建立绝对碾压优势

目前来看，阿里对 AI 的投入还远未到止步阶段。

为了提振市场信心，在电话会议上，阿里集团 CEO（首席执行官）吴泳铭给出了资本开支的回本预期。吴泳铭表示，当前 AI 行业仍处在非常早期的阶段，基于这一判断，阿里的战略是坚定投入资本开支，通过积极建设推动业务高速增长。

" 后续随着产品毛利率提升、自研芯片替代占比提高，资本开支回本周期可以缩短至 2.5 年甚至更短。我们有望在实现 40% 以上业务增速的同时，维持正向现金流，这是长期目标。" 吴泳铭说。

图片来源：每日经济新闻

海量投入之下，阿里在 AI 赛道的竞争力究竟如何了？

郭涛认为，在行业竞争力层面，阿里已经跻身国内 AI 第一梯队，但尚未建立绝对碾压的优势。

" 在优势方面，阿里具备芯片—算力—大模型—应用完整全栈链条，云业务拥有庞大企业客户基本盘，电商、办公生态可以为 AI 提供丰富落地场景，商业化转化路径相对清晰。" 不过，他也提到，在短板方面，通用大模型与顶尖对手仍存在小幅差距，C 端消费级 AI 产品影响力偏弱，AI 业务整体盈利兑现尚需时间，行业竞争格局仍处在快速变动之中。

艾媒咨询 CEO 张毅则在接受记者采访时表示，从当前 AI 竞争格局来看，阿里具备较为扎实的竞争基础：一方面，阿里实现了全栈 AI 能力布局：既有阿里云提供算力底座，在电商、企业服务领域已经形成较好业务闭环，同时通义千问拥有领先的大模型底座，为产业落地与商业变现打下根基。另一方面，依托电商、金融、云业务，阿里积累了雄厚的客户资源，覆盖政企、中小客户等群体，市场对 AI 产品存在需求。阿里丰富的内部业务场景也能够用来打磨、验证、迭代自身 AI 产品与技术能力。

张毅同时表示，阿里当前 AI 业务尚处在投入阶段，竞争对手追赶的速度与市场声量都不容小觑。此外，阿里 C 端产品的用户心智仍需培育，多条业务线同步推进推高综合成本，大模型技术在各条业务线上的落地转化仍有较大提升空间。

" 虽然阿里目前处于国内 AI 第一梯队，但行业竞争尚未见终点，稳固的绝对壁垒还没有完全建立，这一切都需要持续的巨额资金投入，本质上是在押注中长期 AI 产业红利。" 张毅说。

市场开始就资本开支考虑 " 对价 "，折射大厂共同命题

对 AI 赛道的玩家们而言，资本开支的上涨并不罕见。

8 月 12 日，腾讯控股发布 2026 年第二季度业绩报告，当季实现收入 2047.85 亿元，同比增长 11%；调整后净利润 684.15 亿元，同比增长 9%。

值得关注的是，腾讯第二季度资本开支达 528 亿元，环比增长 65%，同比增长 176%，主要用于 IT 基础设施（包括 AI 算力采购）及数据中心等投入。

次日（8 月 13 日），腾讯控股港股下跌 4.46%，收盘价 441.0 港元。

田丰指出，这轮资本开支压力是全球 AI 资本开支周期的共性现象，阿里的绝对强度并不激进：多家市场机构测算，微软、谷歌、亚马逊、Meta 四家美国科技巨头 2026 年 AI 资本开支合计将达约 7250 亿美元，同比增长约 77%。

他认为，阿里的资金压力，本质上是相对自身历史财务表现的压力，而非相对全球 AI 军备竞赛量级的过度冒进，这个分辨维度决定了这轮压力应该被理解为 " 追赶阶段的正常代价 " 而非 " 战略性冒进 "。

中泰证券的研报指出，2026 年二季度财报季中，Alphabet（谷歌于 2015 年 8 月重组设立的控股公司）与微软在同样加大资本开支的背景下录得截然相反的股价反应，清晰表明资金已不再单纯为投入规模买单，而是要求每一笔资本开支必须对应可验证的收入增速与清晰的财务解释。

该研报认为，这一轮财报季传递的核心信号是：市场开始就资本开支这笔钱考虑 " 对价 "。同样的一笔投入，过去购买的是估值想象空间，现在必须换回可验证的收入增速，否则就要按风险折价。市场对 "AI 资本开支 " 的容忍度，正在系统性下降。

值得一提的是，尽管配售新股未必是因为 " 缺钱 "，当前阿里依然面临不小的压力。

根据阿里财报最新的分类调整，此前归入 " 所有其他 " 分部的 AI 模型实验室、千问 2C 事业部及千问办公整合组建 "AI 实验室与应用 " 板块。

截至 2026 年 6 月 30 日的季度，AI 实验室与应用收入为 33.38 亿元，相较 2025 年同期增长 16%，经调整 EBITA 为亏损 138.61 亿元，2025 年同期为亏损 32.24 亿元，主要是由于 AI 能力投入及与千问 App 相关推理成本增加所致。

田丰认为，对阿里而言，若云业务 45% 的增速不能在未来几个季度持续，同时消费端 AI 应用亏损维持当前扩张斜率，自由现金流的负值区间存在进一步走阔的可能。这是判断阿里资金压力是否会从 " 报表层面的阶段性压力 " 演变为 " 实质性流动性约束 " 的关键观察窗口，目前尚不能下结论说风险已经解除。

对阿里而言，配售 800 亿港元只是一个节点的选择，真正的考验在于：AI 云收入能否持续高增、资本开支能否如期回收、利润表何时企稳回升。这几个问题的答案，将在未来几个季度逐渐揭晓。而市场最终愿意为阿里的 AI 叙事给出怎样的定价，也将取决于这家公司能否用可验证的收入增速和财务表现，回应每一笔巨额投入背后的 " 对价 " 之问。

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