2025年计算机行业：阿里云持续加速，开源生态+模型性能构建B端壁垒

一、阿里巴巴 AI 布局：起源于云，绽放于云

从大模型时代前基于飞天系统实现全面上云，到大模型时代通过生产式 AI 重塑全产品链条，阿里在一批批 技术大牛的引领下不断前行。截至目前，阿里已形成达摩院和通义实验室两大技术底座，把握前沿技术方向， 为各业务条线构建了坚实的能力基础。

1.1 大模型前：基于飞天系统实现全面上云，探索业务 AI 赋能

从“飞天”系统到全业务上云，阿里云已成为服务内外业务的重要基座。早在大模型技术兴起前阿里已开 始探索 AI 发展趋势。2009 年，王坚博士成立阿里云，力排众议自主研发了“飞天”（Apsara）大规模分布式计 算系统，为阿里提供了统一的、可弹性伸缩的计算和数据处理能力，为后续所有 AI 研发和应用打下了坚实的底 层算力基础。自阿里云 2011 年开始大规模对外提供云计算服务；2013 年完成单集群 5000 台服务器的统一调度； 2015 年阿里巴巴和蚂蚁金服所有计算任务上云；2019 年所有核心系统 100%上云；2021 年所有业务上云；时至 今日，阿里云对内已成为阿里各项业务的支撑基座，对外则服务广大客户群体，成为集团重要的收入来源。此 外，阿里还通过平头哥自研芯片，实现云服务全流程自主可控，最大程度避免地缘政治风险。

2 0 22 年及以前，阿里 AI 紧密围绕具体业务场景解决实际问题，在电商领域提升交易效率，在物流领域优 化成本，在金融领域控制风险，并最终将这些经过实践检验的能力通过阿里云对外输出，形成了一个从内生应 用到外部赋能的商业闭环。 阿里云：飞天作为大规模分布式计算系统，核心任务是海量服务器计算、存储、网络的资源池化和统一调 度，并通过 API 提供一致的服务。例如 PAI 平台 (Platform of AI) 是面向企业和开发者的“一站式”机器学 习平台，将阿里内部使用的各种 AI 算法、框架和工具打包，使客户能通过简单的拖拉拽操作训练自己的模型并开发 AI 应用；城市大脑则将城市公共资源（如摄像头、传感器、交通数据）进行汇聚处理，通过大规模视频分 析、数据可视化等为 G 端客户提供城市治理方案。

淘天：推荐算法是淘宝 AI 的核心，其基于深度学习模型（如阿里自研的 DIN 模型），分析用户的历史浏览、 点击、加购、收藏等海量行为数据，构建精准的用户画像，应用于“猜你喜欢”等购物场景推荐链路。2018 年， 淘宝信息流推荐进一步升级，“猜你喜欢”主导了过去的固定栏目入口，几乎融入了购物的所有环节。阿里小 蜜则是服务于消费者和商家的智能客服系统，利用 NLP 技术理解用户的自然语言提问，并自动完成查询、引导 操作等任务，承接了平台每日数亿次的查询需求，其中超过 95%的问题无需人工介入。图像搜索（“拍立淘”） 等功能则反映了阿里在 CV 领域的积累。

菜鸟：菜鸟的 AI 应用核心是为庞大且复杂的物理物流网络进行全链路的降本增效，尤其是在应对“双 1 1” 等极端峰值压力场景下，AI 扮演着“智慧物流大脑”的角色。例如在仓储环节，通过 AI 算法调度成百上千台 AGV（自动导引运输车）机器人，实现货物的自动分拣、搬运和出库，效率是人工的数倍；在派送环节，通过运 筹学优化算法为快递员规划最优派送路线，综合考虑实时路况、包裹位置、收件时间等因素，减少行驶距离和时间；在预测环节，则通过机器学习模型分析历史数据和促销活动，精准预测不同区域的包裹量，帮助物流网 络提前配置运力，避免爆仓。

支付宝：支付宝的 AI 能力主要围绕风控与信用。以智能风控系统 AlphaRisk 为例，用户支付的 0.1 秒内， AI 会基于设备、位置、行为习惯、关系网络等数千个维度的特征，利用大规模图计算和实时异常检测技术判断 交易风险，实现资损率低于千万分之一。芝麻信用则是通过机器学习信用评估模型，综合评估用户行为数据， 将“信用”量化为评分，并应用于免押金租借、先享后付等场景。此外，支付宝还在保险业务中推出“定损宝”， 利用计算机视觉和图像损伤识别技术，实现了车辆剐蹭的自动定损和理赔，将传统流程从数小时缩短至分钟级。

1.2 大模型后：生成式 AI 重塑全产品链条

“用户为先，AI 驱动”，阿里 2023 年全面开启 AI 时代。2023 年是阿里全面开启 AI 时代的一年：3 月， 时任阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官张勇发布全员信，宣布启动“1+6+N”组织变革，阿里云作为六大业 务集团之一更独立、更聚焦地承接“AI 驱动”的使命；在 4 月的阿里云峰会上，阿里正式发布自研大模型“通 义千问”，宣布将其接入阿里所有业务并进行改造；6 月-12 月，阿里短时间内密集发布“听悟”、“万相”、 “灵码”、“法睿”等不同应用场景垂直模型，快速构建了覆盖文本、图像、音视频的多模态模型矩阵；此外， 吴泳铭于 2023 年 9 月挂帅集团 CEO 及阿里云 CEO，并在首封全员信中确立“用户为先，AI 驱动”两大战略中 心。集团和阿里云 CEO 合一，技术领军者掌舵，以及“AI 驱动”的战略目标，均标志阿里全面开启 AI 之路。

2023 年以后，阿里 AI 的关键词是“重塑”，对内用大模型能力替代深度学习等传统 AI 技术，提供新功能 的同时优化用户体验；对外将过去集成各类工具的机器学习平台升级为大模型中台，助力千行百业大模型落地。 大模型重构所有产品，核心业务率先落地。张勇在 2023 年阿里云峰会上称，“面向 AI 时代，所有产品都 值得用大模型重做一次，所有公司都在同一起跑线上”。以通义大模型为基座，阿里对内将核心业务进行系统 性的 AI 原生重构。其中，钉钉和天猫精灵作为首批应用接入大模型测试，前者提供会议纪要、AI 智能助理、自 动生成工作方案等功能；后者支持自由对话，按用户需求生成内容。淘天集团则利用大模型升级“淘宝问问” 等产品，推动电商从传统的“关键词”货架搜索模式，向理解复杂场景需求的“AI 导购”模式演进。此外，夸 克、高德、菜鸟等业务也均在加速 AI 原生化改造，重塑用户价值。

瞄准 B 端私有部署需求，利用企业数据打造专属模型。对外商业化上，阿里 AI 则面向 B 端提供灵活高效的 大模型应用方案。企业既可以通过阿里云调用通义千问的全部能力，也可以结合自身行业知识和应用场景，训 练专属大模型。针对金融、政务等数据高度敏感的行业，阿里云还提供了私有化部署选项，允许企业将专属模 型部署在自己的数据中心或专属云环境中，确保了数据的绝对安全与合规。

1.3 技术大牛奠定阿里 AI 发展基石

阿里云历经“技术-业务-技术业务融合”的转变，现已进入全面 AI 时代。2009 年，王坚博士力排众议，带 领一批来自微软、雅虎等海外科技巨头的核心技术人才，成功攻关“飞天”操作系统，为阿里云后续所有产品 与服务奠定了技术基础。姜鹏和王文彬短暂任职后，业务出身的胡晓明接棒阿里云 CEO，成功将飞天系统的技术 能力转化为商业服务能力。胡晓明任内，阿里云营收增长近 20 倍，成为亚洲最大，全球前三的云计算公司。兼 具技术与业务背景的张建锋则推动了“云+业务”的深度协同，尤其“云钉一体”战略（阿里云与钉钉协同）强 调了技术和产品生态体系统一。此外，张建锋还主导了达摩院的成立——在前身 iDST 的基础上，达摩院汇聚了 金榕、司罗、元尊等众多行业领军人物，通过前瞻性的人才布局为阿里云构建了强大的 AI 研究护城河，亦为后 续阿里 AI 能力的持续突破奠定了基础。 进入大模型时代，张勇接手并推动阿里云发布了通义千问大模型，明确公有云战略，为 AI 时代布局；2023 年吴泳铭挂帅，以“AI 驱动”战略开启了阿里云全面的 AI 原生转型。在技术层面，阿里云 CTO 周靖人领衔核心 研发，新设立的“通义实验室”整合了从大模型技术总线、多方向技术团队到产品应用团队的全链路研发布局， 系统性地推动千问大模型的迭代与应用落地。

二、模型：产品矩阵丰富，开源生态卡位 B 端份额

阿里布局 AI 模型较早，旗舰模型 Qwen 系列亦已在短短两年多时间内迭代了三个大版本和多个小版本，并 广泛布局文本、数学、代码、多模态等垂直场景。同时，作为大厂中唯一坚持开源战略的厂商，2024 年以来阿 里加速模型迭代，模型能力与海外进一步缩小，前迭代趋势下看好阿里下一代开源模型超越海外闭源模型，并 基于能力抢占 B 端市场空间。

2.1 全尺寸多场景模型布局，开源阵营领先

阿里 A I 模型布局早，已实现“全尺寸”“全模态”“多场景”覆盖。基于达摩院的技术积累，阿里早在 2021 年 3 月就发布国内首个千亿参数多模态大模型 M6，同年 6 月和 11 月参数量分别拓展至万亿和十万亿。20 2 3 年 4 月，阿里顺应生成式大模型趋势，在阿里云峰会上发布“通义千问”基座大模型，并基于此加速开发各领域垂 直模型；叠加同年 8 月阿里开源 Qwen-7B 模型，成为国内首个开源自研模型的大厂；阿里正式开启了“全尺寸” “全模态”“多场景”的大模型开源之路。截至 2025 年 10 月，阿里 Qwen 模型已在短短两年多时间内迭代了三 个大版本和多个小版本，以及文本、数学、代码、多模态等垂直场景；模型尺寸覆盖 0.5B 至万亿参数；此外，阿里不同团队还进一步推出了各领域垂直大模型，助力各业务场景开展。

Q w en 系列累计开源 357 个模型，2024 年以来更新频率明显加速。2024 年以来海外头部厂商模型更新频率 加速。以 OpenAI 为例，其 2024 年推出了包括拥有多模态处理能力的数字系列模型 GPT-4o、GPT-4o mini、GPT4 Turbo，具备推理能力的 O 系列模型 o1-preview、o1-mini、o1、o3、o3-mini，并正式发布年初爆火出圈的视 频生成模型 Sora；2025 年则延续 2024 年的密集更新节奏，对应模型能力亦加速迭代。 阿里模型更新节奏同样自 2024 年下半年以来加速，截至 2025 年 9 月底，基于 HuggingFace 官方数据统计 （按模型最后更新时间计算），阿里自 2023 年以来共开源 Qwen 系列模型 357 个，其中 2024 年上半年开源模型 71 个，2024 年下半年开源模型 120 个，2025 年以来更是开源模型 157 个。仅 2025 年 9 月，阿里已更新万亿参 数大模型 Qwen3-Max-Preview 、语音识别模型 Qwen3-ASE-Flash 、MoE 效率模型 Qwen3-Next-80B-A3BInstruct/Thinking、企业级端到端语音大模型 FunAudio-ASR、深度研究 Agent 模型通义 DeepResearch、视频 动作生成模型 Wan2.2-Animate 等 6 个模型，并在 2025 年云栖大会上一次性更新 Qwen Max（万亿参数）、Qwen3- Omni(全模态)、Qwen3-VL（视觉理解）、Qwen-Image-Edit（图像编辑）、Qwen3-Coder（代码）、Wan2.5-Preview （视频生成）、通义百聆（企业级语音基座大模型）等 7 个模型，合计发布模型数量达到 13 个。

阿里模型能力：全球第一梯队，国内和开源阵营领先。横向对比各厂商大模型能力，尽管海外 OpenAI 持续 引领技术优势，但阿里模型能力同样始终位列全球第一梯队，且较海外头部厂商的差距已由最初的 6 个月以上 缩短到目前的约 3 个月。其中，阿里模型在国内持续领跑，以 2025 年 7 月 22 日发布的 Qwen3 235B 为例，其能 力与 DeepSeek-V3.1 Terminus 基本相当，但发布时间早约 2 个月；而如果在开源阵营内比较，阿里 2024 年 9 月 19 日发布的 Qwen2.5 Instruct-72B 为国内模型首次超过海外模型（同年 7 月 23 日发布的 Llama 3. Instruct 405B），自此阿里和 DeepSeek 的开源模型能力持续超过海外。 10 月以来，MiniMax-M2（10.26）和 Kimi K2 Thinking（11.6）接连登顶开源模型榜首，前者专为 Agent 和代码而生，成本仅为 Claude 3.5 Sonnet 的 8%；后者则将在 token 效率、情感表达等模型工程化方向不断迭 代，优化模型表现。国产模型能力与海外进一步缩小，当前迭代趋势下看好阿里下一代开源模型超越海外闭源 模型。

细分能力方面，阿里 Qwen3-Max-Preview 在 LMarena 中位列第七名，其中硬提示/编程/数学/创造性写作/ 指令遵循/长序列/多轮对话能力分别排名第六/第五/第一/第十/第七/第六/第五，部分领域亦表现出不俗的能 力。

总体而言，目前阿里各垂直模型已基本完成基于 Qwen3 的升级，后续重点在于 Qwen3-Next（相当于 Qwen3.5） 正式版本的发布，以及基于 Qwen3-Next 对垂直模型进行优化，Qwen4 按时间推算则可能在 26Q2 发布。同时， 考虑“全尺寸”“全模态”“多场景”开源战略持续，预计阿里将保持模型更新频率以完善各领域布局，能力 在保持开源阵容领先的同时，进一步缩短和海外厂商前沿模型的时间差距。

2.2 为什么阿里选择开源战略？

安卓与 i OS 操作系统之争无疑是开源历史上的重要一笔，二者均于 2007 年发布，近 20 年发展下构建了截 然不同的手机操作系统生态模式： 安卓：Android 公司成立于 2003 年，2005 年被 Google 收购，并在 2007 年正式推出了 Android 操作系统。 生态上，安卓系统开源开放，允许众多手机厂商基于其底层架构进行定制化开发，使其市场份额从 200 8 年的 2.8%提升到 2011 年的 48%，但同时也带来了专利诉讼、软件盗版和系统安全等一系列问题；2011 年，Google 推 出 Android 4，从此安卓设备逐步正规化、标准化，直至 2024 年 12 月，安卓操作系统市场份额已经达到 73.4 9 %。 iOS：同样在安卓系统正式发布的 2007 年，苹果发布了搭载 iOS 系统的第一代 iPhone，开启了智能手机的 新时代。相较于安卓的开放，苹果 iOS 系统采用封闭式生态，严格把控软件审核环节，一定程度限制了系统的 灵活性，但为用户提供了一致且高质量的使用体验。从市场份额看，近年来 iOS 系统的市占率相对稳定，2024 年 12 月市场份额为 26.04%，低于 2009 年 1 月 iOS 的市场份额 35.56%。 UI 统一管理带来体验改善，2011 年安卓操作系统份额首超 iOS。Android 4.0 的推出，结束了三方厂商自定义各种 UI 界面的时代，同时保证安卓的系统更新可以第一时间推送到用户的手机，带来了更好的用户体验。 也正是在 2011 年 8 月，安卓操作系统市场份额达到 20.6%，首次超过同期 iOS 操作系统市场份额 19.41 %。至 此，安卓操作系统市场份额持续提升，逐步到今天显著高于 iOS 市场份额。究其原因，当开源产品的体验或性 能达到闭源水平，有望迎来市场份额超越的拐点。

当前海外开源模型份额提升的卡点在于性能，国内开源模型渗透对开源趋势存在促进作用。在 2023 年， a16z 曾经对数十位《财富》500 强企业和顶级企业的领导者进行调研，其中 41%的企业表示会在开源模型性能匹 配闭源模型时切换，另外 41%的企业表示将增加开源模型的使用，仅 18%表示没有使用开源模型的计划。而在 Menlo Ventures 2023 年、2024 年、2025 年中的三次调研中，使用闭源模型的企业比例分别为 20%、19%和 13 %， 呈现出与调研结果不同的趋势。调研和实际结果的差异核心在于企业倾向于使用性能更高的模型——数据显示 61%的用户会因为性能更换模型，以 Anthropic 为例，Claude 4 发布后仅一个月内，Claude 4 Sonnet 就拿下 了 45%的 Anthropic 用户，而 Sonnet 3.5 的使用占比则从 83%降至 16%。因此，在海外开源模型性能仍然落后 闭源模型 6-12 个月，且海外企业对国内模型存在地缘政治担忧的背景下，开源模型自然难以占据更高的份额。 相反，接受国内模型的海外企业往往对开源更为乐观，爱彼迎 CEO 于 2025 年 10 月 22 日在媒体采访中公开表示 公司正大量依赖阿里通义千问模型，主要系其比 OpenAI 更好更便宜。

国内更适合开源厂商抢占 B 端份额，模型能力突破后亦有出海空间。国内模型市场相较海外对开源的态度 接受程度显然更高，尤其 2 月 DeepSeek 的爆火进一步提升了企业对开源模型青睐。截至 2025 年上半年，阿里 通义以 17.7%的份额位列企业级大模型市占率第一，DeepSeek 则以 10.3%的份额位列第三。因此，考虑到企业对 于原厂模型的使用粘性（调研显示 66%的企业在模型升级时会选择原厂），以及国内企业对开源生态开放态度， 以阿里为代表的开源厂商能够先占份额，再提升性能，构建用户护城河。而随着开源模型在迭代下能力不断逼 近，甚至未来可能超越头部闭源模型，则会加速模型对企业客户的渗透，亦有可能逐步突破海外市场。

阿里已形成了 B 端+C 端的完整布局，开源则是支撑业务及产品的底座。多样化的二次开发模型和完善的开 源社区生态能够助力模型迭代，加速提升用户体验。 凭借开源战略和强劲的模型性能，截至 2025 年云栖大会，阿里通义系列模型已完成 6 亿次下载，衍生模型 达 17 万个，服务超 100 万家客户；同时，阿里旗下魔搭社区则进一步强化了开源生态，作为国内最大的 A I 开 源社区，截至 9 月底，魔搭社区模型数量已突破 10 万，服务了全球 200+国家超 1800 万用户，并提供 5000+M C P 服务，包括 DeepSeek、腾讯、阶跃星辰、MiniMax、KIMI、上海人工智能实验室等推出的业界头部模型均在魔搭 社区率先开源。 正如吴泳铭在 2025 年云栖大会上表示，“大模型代表的技术平台将会替代现在 OS 的地位，成为下一代的 操作系统”，阿里大模型能够基于开源生态链接所有真实世界的工具接口，从而成为承载用户、软件与 A I 计算资源交互调度的中间层入口。阿里于 11 月 17 日上线的千问 APP 进一步彰显了其野心——通过对标 ChatGP T， 千问 APP 布局 C 端，一方面能够整合通义、夸克等原有 C 端产品能力；另一方面能够以千问模型为基座，参考 OpenAI“All in one”战略打造完整生态体系。

三、云：坚定资本开支投入，加速完善基础设施建设

阿里打造了全面的基础设施建设以支撑云业务发展。其中，平头哥实现多款芯片自主可控，其中 PP U 算力 芯片多项配置规格超过 A800、接近 H20，中标中国联通三江源绿电智算中心项目；磐久超节点服务器和 GP U 池 化系统 Aegaeon 分别从硬件和软件层面优化算力利用率，助力数据中心高效部署；全球 29 个数据中心区域和 8 7 个可用区亦能支撑各地用户业务需求。基于阿里 AI 战略布局，预计其将坚定资本开支投入，全面拥抱 AI 时代 发展，云收入也将同步快速提升。

3.1 平头哥自研芯片广泛布局，助力云服务全球部署

平头哥芯片布局广泛，算力卡中标关键数据中心项目。平头哥作为阿里算力基础设施的核心，已成功构建 覆盖数据中心到边缘互联的全栈式芯片产品矩阵，成为推动国产高性能算力中心建设的关键力量。在数据中心 侧，倚天系列 Arm 架构服务器芯片专为云原生应用设计，兼顾高性能与高能效，已成为阿里云数据中心的核心 算力引擎；含光系列高性能人工智能推理芯片，针对深度学习算法优化，大幅提升了搜索推荐与视觉计算的效 率；镇岳系列高性能企业级 SSD 主控芯片，专为云存储场景打造，有效解决了 IO 吞吐瓶颈，保障了大规模数据 的稳定存取。此外，在物联网边缘侧，羽阵系列 RFID 超高频电子标签芯片则凭借高灵敏度与环境适应性，打通 了物理世界与数字世界的连接，实现了感知的广泛覆盖。而在在底层架构层面，玄铁系列处理器作为 RISC-V 架 构的行业领跑者，不仅实现了指令集的自主可控，更通过软硬协同推动了开源生态的繁荣，为差异化计算提供 了灵活高效的架构支撑。

重点项目方面，《新闻联播》于 9 月 16 日展示了中国联通三江源绿电智算中心项目建设成效，涉及阿里平 头哥设备 1024 台，算力卡 16384 张，总算力达到 1945P。央视进一步展示了平头哥 PPU，其采用 HBM2e 显存， 显存容量多达 96GB，片间带宽为 700GB/s，功耗为 400W，多项配置规格超过 A800、接近 H20。

硬件+软件协同优化算力利用率。阿里云持续推动硬件和软件协同以优化算力资源利用率。硬件层面，阿里 云于 2025 云栖大会布了全新一代磐久 AI Infra2.0 AL128 超节点服务器，其支持 128~144 颗 GPU 芯片、350kw 供电和 500kw 散热能力，通过将 CPU 节点、GPU 节点、ALink SW 节点、供电节点等解耦，实现行业主流芯片 兼容，支持 CPU 与 GPU 数量的灵活配比，相对于传统架构同等 AI 算力下推理性能可提升 50%。软件层面，阿 里 GPU 池化系统 Aegaeon 则通过高速网络将 GPU 资源从服务器解耦，构建统一算力池，从而支持根据负载对 算力进行动态、精细化的调度，极大提升了数据中心整体的 GPU 资源利用率与部署灵活性。

数据中心全球部署，满足各地用户业务需求。阿里云经过 10 年全球化拓展，目前已建成遍布全球的数据中 心及云计算服务能力。截至 2025 上半年，阿里云已建设 29 个数据中心区域和 87 个可用区，可为全球企业提供 稳定充足的云计算资源供应。同时，超 3200 个边缘节点本地化就近部署，资源可灵活弹性扩展，满足对网络时 延要求高的场景，可为中国企业遍布全球的分支机构或生产基地等提供边缘计算资源和网络接入，构建稳定高 效的全球网络，方便业务开展。

3.2 坚定资本投入，云收入持续高增

3.2.1 云收入较资本开支先行，大厂坚定开支反映对收入增长的信心

阿里云 25Q3 收入增长 34%，AI 相关产品连续 9 季度三位数增长，进一步上修资本性开支目标。11 月 25 日，阿里巴巴公布 2025 年第三季度财报，实现营业收入 2477.95 亿元，同比增长 5%（若不考虑高鑫零售和银泰的 已处置业务的收入，同口径收入同比增长将为 15%）；实现净利润 206.12 亿元，同比下降 53%。其中，阿里云 收入 398.24 亿元，同比增长 34%（不计入阿里巴巴并表业务收入为 29%），增速进一步创三年新高。公共云业 务收入增长带动阿里云收入高增，尤其 AI 相关产品收入连续九个季度实现三位数的同比增长。 25Q3，随着 AI 应用正在推动传统产品实现巨大的增长势头，阿里巴巴 AI 相关收入占外部客户收入的比重 超过 20%的同时进一步增长。报告期内，公司发布通义旗舰模型 qwen3-Max，在大模型调用 coding 解决真实世 界问题、多工具调用等专项测试中处于全球第一梯队；11 月 17 日千问 APP 公测版在上线一周，下载量已经突 破 1000 万。 资本开支方面，25Q2 阿里巴巴资本性支出达到 315.01 亿元，同比增长 80%。公司在业绩交流会上表示，从 客户需求看，此前规划的 3800 亿资本开支可能偏小，后续会以比较积极的态度投资 AI 基础设施。同时，当前 A I 资源仍处于供不应求的状态，至少在 3 年之内不存在 AI 泡沫。

海外大厂 Capex 持续增长，AI 浪潮继续向上。2025 年第三季度，北美云四大厂商（微软、亚马逊、谷歌、 Meta）资本开支同比增长 68%，环比提高 9%，仍呈现上行趋势： 微软：2026 财年第一季度（2025 自然年第三季度），微软实现营收 776.7 亿美元，同比增长 18%，超过分 析师 753.3 亿美元的平均预期；录得 277.5 亿美元净利润，同比增长 12%。其中，智能云业务收入 309. 0 亿美 元，同比增长 28%，其中 Azure 云业务收入增速达 40%，高于 25Q2 的 39%，反映 AI 算力需求爆发式增长下微软 云计算产品栈直接受益。同时，微软预计第四财季营收将达到 795-806 亿美元；预计 Azure 云业务的增长率达 到 37%。 FY26Q1，微软资本支出为 193.9 亿美元（不含融资租赁），同比增长 30%，环比增长 14%；包括融资租赁获 得资产在内，总资本支出为 349 亿美元，高于市场预期 300 亿美元，其中大约一半的投入用于购买 GPU/CP U。微软表示，其总体支出会逐季上升，目前预期 FY2026 支出增速将超过 FY2025 年（此前表示 FY2026 资本开支增速 将低于 F Y2025）。

亚马逊：2025 年第三季度，亚马逊实现营收 1801.7 亿美元，同比增长 13%，超过市场预期 1778 亿美元； 实现净利润 211.9 亿美元，同比增长 38%，同样超出市场预期。其中，AWS 云服务部门净销售额 330.0 亿美元， 同比增长 20%，高于分析师预期的 324 亿美元，创三年最快增速。展望 2025 年第四季度，公司预计净销售额为 2060-2130 亿美元，中位数略高于市场预期；营业利润为 210-260 亿美元，中位数略低于分析师预期。 25Q3，亚马逊资本支出为 342.3 亿美元，同比增长 61%，环比提高 6%。其中，公司资本开支主要用于 AWS、 定制芯片以及基础设施。公司表示将加大投资，预计 2025 全年现金资本支出将达到 1250 亿美元，高于此前预 期，2026 年还会进一步增加。 谷歌：2025 年第三季度，谷歌总营收为 1023.5 亿美元，同比增长 16%；净利润 350.0 亿美元，同比增长 33%，均超出市场预期。其中，谷歌云业务营收 151.6 亿美元，同比增长 34%，超出市场预期的 147.5 亿美元。 公司在业绩会上表示，谷歌新云客户同比增长 34%，超过 70%的云客户使用谷歌 AI 产品；目前谷歌云部门的 积压订单增至 1550 亿美元；此外，谷歌每日处理的 Token 量达 1300 万亿，年增长超过 20 倍。 25Q2，谷歌资本支出为 239.5 亿美元，同比增长 83%，环比增长 7%，其中绝大部分用于技术基础设施中， 六成投向服务器，四成用于数据中心和网络设备。公司上调全年资本支出至 9 10-930 亿美元（前值为 850 亿美 元），并预计 2026 年资本开支将进一步增加。 此外，10 月 23 日 AI 初创公司 Anthropic 宣布与谷歌达成合作，将部署多达 100 万个谷歌的 TPU 芯片以训 练旗下 AI 大模型 Claude。此次扩展计划价值数百亿美元，预计算力容量将于 2026 年达到 1GW（千兆瓦）级别。

M e ta：2025 年第三季度，Meta 实现营收 512.4 亿美元，同比增长 26%，显著超出市场预期的 512.4 亿美元； 实现净利润 27.1 亿美元，同比下滑 82.7%，主因受 159.3 亿美元一次性税收影响，剔除税收影响后净利润同比 增长 20%。Meta CEO 扎克伯格表示，公司正不断将广告排名和推荐模型进行整合，目前模型数量已减少约 10 0 个，并计划在未来几年内再整合 200 个模型；新的广告排名模型使 Instagram 的广告转化率提高了 2%。此外， Meta 预计，2025 年第二季度营收将介于 560-590 亿美元区间。 25Q3，Meta 资本支出为 188.3 亿美元，同比增长 128%，环比提升 14%；包括融资租赁获得资产在内，25Q3 总资本支出约 194 亿美元。公司在财报法说会上表示，预计 2025 年资本支出（包括融资租赁本金支付）在 700- 720 亿美元之间，较之前的 660-720 亿美元的预期进一步上修下限。同时，公司预计 2026 年将加大投入力度， 通过自建基础设施和采购第三方云服务以满足算力需求，资本开支增幅将远高于 2025 年。

从阿里和海外云厂商的收入/资本开支增速变化看，收入的起量往往资本开支 3-4 个季度。其中，阿里云收 入在 23Q2-24Q1 加速增长，资本开支则从 24Q1 起开始高增；海外云厂商 23Q1-23Q4 收入加速增长，资本开支自 24Q1 以来加速增长。究其原因，AI 带来了云业务的增量需求，ChatGPT 于 2022 年底推出后，海外云于次年 Q1 起逐步起量，国内略有滞后，阿里云收入从 23Q2 开始增长。当云厂商看到不断增长的客户需求后，则逐步加大 资本开支投入计划以满足用户需求，对应的是资本开支维持高位。反过来讲，由于资本开支滞后于收入，则当 国内外大厂资本开支仍然持续时，云业务收入增长的确定性较高。

3.2.2 资本开支逐步转为表外，进一步验证业务景气度

除传统云厂商及科技厂商不断上修资本开支预期外，OpenAI 作为 AI 大模型龙头加速部署数据中心，而 O r acle 作为云计算行业后进者看到了从 CPU 云向 GPU 云转型的机会，Anthropic 亦构建了新的 AI 投资循环。 1）站在 Oracle 的角度，看到的是 AI 时代云计算需求激增，向 GPU 云转型的机遇。需求侧，早在 2025 年 6 月，Oracle 宣布签署一份年度收入达 300 亿美元的云服务协议，7 月外媒报道验证 OpenAI 将向 Oracle 租用 约 4.5GW 的数据中心电力，9 月 OpenAI 确认与 Oracle 签署协议，将在五年时间内采购价值 3000 亿美元的计算 基础设施（平均年采购 600 亿美元）。为了满足 AI 云计算需求，Oracle 坚定向 GPU 云转型，5 月采购英伟达价 值 400 亿美元 GPU 芯片（路透报道称约 40 万颗 GB200），10 月与 AMD 达成合作，首批部署 5 万颗 MI450，且将 在后续持续扩容。上述开支明显超出 Oracle 经营性现金流。 2）站在 OpenAI 的角度，是 AI 时代庞大的计算需求，以及 2033 年 250GW 数据中心的野心（按黄仁勋 1GW 数据中心 500 亿美元成本计算对应 10.5 万亿美元空间）。据 OpenAI 内部信息，公司预计 2025 年底建造数据中 心容量超过 2GW，并在 2033 年达到 250GW，近期密集动作与上述目标相契合。截至目前，OpenAI 已合计达成 26GW 数据中心部署协议（英伟达 10GW+AMD 6GW+博通 10GW），与 CoreWeave （从挖矿全面转向算力租赁）累计达成224 亿美元的合作协议（25Q1 达成 5 年 119 亿美元合同+25Q2 40 亿美元扩展协议+25 年 9 月 65 亿美元新合作协 议）。

3）围绕 Anthropic 同样构建了新的“AI 投资闭环”。Anthropic 早期投资方包括亚马逊、谷歌等云厂商。 2025 年 10 月，谷歌与 Anthropic 达成协议，将向其供应高达 100 万颗 TPU 构建算力中心，交易价值数百亿美 元。同年 11 月，微软和英伟达分别承诺向 Anthropic 投资至多 50/100 亿美元，而 Anthropic 则承诺从微软购 买价值 300 亿美元的 Azure 算力，并已签订合同购买高达 1 吉瓦的额外算力，上述算力将完全运行在英伟达 A I 系统上。

算力融资方式呈现多样化，Oracle 有望挤压传统云厂商上修资本开支。海外密集的资本开支动作反映北美 科技大厂 AI 投入的两大趋势： 1）算力融资方式多样化：英伟达在向 OpenAI 投资时可获得无投票股权，OpenAI 与 AMD 合作时将获得认股权证，以股权换算力的方式暗含了实际更高的资本开支总量。 2）传统云厂商资本开支有望进一步上修：除 Oracle 外，目前包括亚马逊在内的所有其他云大厂（TTM ）经 营活动现金流净额都能覆盖资本开支，投入尚处于安全阶段，而 Oracle 上述密集的资本开支计划则需要通过举 债以覆盖投入。考虑到 Oracle 向 GPU 转型的方式可能对传统 CPU 云厂商造成冲击，从而倒逼其他大厂跟进资 本开支，即北美云厂商存在资本开支进一步上修可能。 阿里资本开支同样存在上修空间。一方面，阿里表内资本开支可能上修，吴泳铭在阿里巴巴 2025 云栖大会 的表述相一致——“集团资本开支会在 3800 亿的基础上增加更多的投入”“到 2032 年，阿里云全球数据中心 的能耗规模将提升 10 倍” （考虑到硬件效率的优化，最终有效算力规模提升甚至可能远超 10 倍）；阿里 25Q3 财报业绩会也表示“此前规划的 3800 亿资本开支可能偏小”。另一方面，阿里目前的（TTM）经营活动现金流 净额同样能覆盖资本开支，亦存在上修空间。其中阿里 9 月 10 日已公告计划发行总额约 32 亿美元的零息可转 换优先票据进行债务融资，募资净额的 80%将用于加强云基础设施，剩余约 20%将用于支持国际商业业务的扩 张。

云服务角度看，不同报告口径进一步凸显了阿里云的优势，即收入占比高，份额提升快。 IDC《中国大模型公有云服务市场分析，2025H1》报告称 25H1 中国公有云上大模型调用量（云厂商对外部 客户提供的服务，不含自有业务）达 536.7 万亿 Tokens，较 2024 年全年 114 万亿 Tokens 增长近 400% 。其中火山引擎以 49.2%的份额位居第一，阿里云百炼平台 27.0%和百度智能云千帆平台 17.0%次之。 Omdia 的《中国 AI 云市场，1H25》报告则指出 25H1 中国 AI 云市场规模达 223 亿元，超过 24 年总规模 208.3 亿元，阿里云占比 35.8%位列第一，其他大厂分别为火山引擎 14.8%，华为云 13.1%，腾讯云 7.0%，百度 云 6.1%。 IDC 更早的报告《中国 AI 公有云服务市场份额，2024：全面向生成式 AI 演进》则指出，2024 年中国 A I 公 有云服务市场规模达 195.9 亿元，同比增长 55.3%。百度智能云、阿里云位居市场并列第一，其次是腾讯云和华 为云。分公有云服务市场看，计算机视觉市场规模达 81.0 亿元，同比增长 33.7%，腾讯云、百度智能云分别位 居市场第一和第二；对话式 AI 市场规模达 20.9 亿元，同比增长 39.5%，阿里云、百度智能云位居前两名；智能 语音市场规模达 18.8 亿元，同比增长 19.5%，位居市场前四名的厂商是阿里云、百度智能云、腾讯云、华为云； 自然语言处理市场规模达 22.2 亿元，同比增长 51.1%，百度智能云、华为云、阿里云位居市场前三名；机器学 习平台市场规模达 52.9 亿元，同比增长 163.8%，位列前五的厂商是华为云、阿里云、亚马逊云科技、百度智能 云、腾讯云。 上述报告份额口径的差距原因主要如下： 对比 IDC 和 Omidia 25H1 的报告：1）IDC 统计的口径只包括了 MaaS，而 Omida 的数据则包括了 IaaS+MaaS+SaaS；2）IDC 报告的 Tokens 调用量份额反映的是大模型被外部调用的次数，Omida 统计的收入口 径差异较大，尤其火山引擎的降价策略放大了二者的差异。 对比 IDC 2024 年和 Omidia 25H1 的报告：1）二者统计出的 2024 年市场规模差距不大（195.9 亿元 vs208. 3 亿元，差距约 6%），一定程度可认为口径较为一致；2）阿里云的份额在 25H1 快速提升，反映阿里模型开源策 略对占据市场份额的促进作用。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）