1200億AI豪賭！阿里“悟空”對標華為：誰才是真正的算力之王？

本文作者——胡斐｜資深科技媒體人

AI 原生工作平臺“悟空”橫空出世，繼人事變動之后，阿里巴巴又在AI這波浪潮下扔下了炸彈。

伴隨著國內科技行業底層算力競爭的持續升溫，3 月 16 日，阿里巴巴宣布成立 Alibaba Token Hub（ATH）事業群，由集團 CEO 吳泳銘直接牽頭負責。3 月 17 日，阿里通過釘釘團隊正式發布企業級 AI 原生工作平臺 “悟空”，同步推出帶物理斷電保護的企業級 AI 硬件 “DingTalk Real”。

這一系列動作意味著阿里將分散的資源重新集中整合，在企業級數字服務市場正式與手握底層算力優勢的華為展開正面競爭。

從阿里最新財報來看，目前集團現金流因大規模資本開支面臨不小壓力，但阿里云業務在 AI 需求的帶動下實現了快速增長。

一、從辦公工具到 AI 入口，正面硬剛華為

在企業服務市場，釘釘的核心定位已經從單純的協同辦公工具，轉變為承接 AI 算力需求的核心入口。

在2024 年秋季釘峰會上，釘釘曾披露 2025 上半財年（2024 年 4 月 - 9 月），軟件訂閱業務的年度經常性收入（ARR）已超過 2 億美元，釘釘靠產品與服務向企業收費的模式已經初步跑通，為后續推行 AI 算力計費模式積累了扎實的客戶基礎。

而此次發布的 “悟空” 平臺不同于傳統的圖形界面操作模式，它能讓 AI 直接通過機器語言，對接后臺數據庫與淘寶、1688 等阿里系商業系統，實現了全命令行化操作。企業員工只需輸入簡單的基礎指令，平臺就能自動完成跨平臺的復雜業務流程，比如自動向供應商下單、同步完成財務審批等全流程操作。

而且針對大型企業普遍擔心的數據泄露、AI 越權操作等安全問題，釘釘也同步推出了配套硬件 DingTalk Real。該設備支持企業局域網內部署，還配備了物理級緊急斷電機制，一旦系統出現異常，管理員可直接切斷電源終止 AI 運行，確保系統全程處于人為可控范圍。

但在企業級服務市場，華為是阿里無法回避的核心競爭對手。近期華為剛發布了新一代 AI 數據基礎設施和 Agentic Core 解決方案，核心目標是搭建能支撐海量智能體通信的網絡底座。而雙方的競爭路徑與核心優勢有著明顯差異：

從切入路徑來看，阿里依托釘釘積累的海量企業用戶，自上而下將 AI 能力融入企業業務流程，核心是把控數字工作流的入口；華為則依托自身硬件與網絡底座優勢，自下而上提供行業垂直大模型服務，核心是搭建 AI 運行的物理底座。

從優勢場景來看，阿里的長板在商業流通、財務審批、電商供應鏈協同與中小企業服務領域，更擅長提升商業運營效率；華為則在重資產實體工業、政務安全、電信網絡、自動駕駛等領域更具優勢，實體產業賦能的經驗更豐富。

從交付模式來看，阿里以公有云、混合云部署為主，核心是追求算力消耗的規模化；華為則更適配政企大客戶的需求，工業大模型中私有化部署占比約 69%，私有化交付的經驗更充足，而阿里此次推出 DingTalk Real，也是為了順應大客戶本地部署的需求。

從收入邏輯來看，阿里正從軟件訂閱費，逐步向 “模型算力消耗（Token）計費” 轉型，賺取的是高頻業務調用的服務費；華為則以銷售軟硬一體的 AI 數據平臺、網絡設備及大模型定制服務為主，賺取的是基礎設施建設的工程費。

二、增長與壓力并存

當前阿里正處于傳統業務與 AI 新業務交替的關鍵投入期。

2025 財年，阿里巴巴集團實現總收入 9963.47 億元人民幣，凈利潤 1259.76 億元人民幣。

進入 2026 財年（截至 2025 年 9 月），阿里云業務增長亮眼，第一、第二季度分別實現 26%、34% 的同比增長，其中 AI 相關產品收入已連續九個季度保持三位數增長。這一增長主要來自兩方面：一是垂直行業訓練私有大模型帶來的算力需求，二是通義千問等開源大模型吸引了大量中小開發者，帶動了云基礎設施的采購。

作為主業的電商板塊，淘天集團的客戶管理收入保持了約 10% 的增長， AI 營銷工具 “全站推” 的滲透率提升，通過AI 算法優化廣告投放精準度，提升了商家的營銷轉化效率，進而拉動了平臺收入。

然而，AI 基礎設施的投入具有很強的剛性，一旦投入放緩，模型能力就可能落后于競爭對手，因此如何平衡主業盈利與 AI 算力建設的資金投入，是阿里當前面臨的核心財務挑戰。為了維持算力競爭優勢，阿里在過去四個季度，已投入約 1200 億元人民幣用于采購 AI 硬件、建設數據中心。

三、雙重考驗：組織調整與供應鏈約束

除了財務壓力，阿里的 AI 戰略落地，還面臨組織架構調整與底層硬件供應鏈限制兩大關鍵考驗。

如今阿里新成立的 ATH 事業群，將通義實驗室、MaaS 業務線、千問事業部及悟空事業部，統一交由 CEO 吳泳銘管理。這種集中管理的模式雖然能有效打破部門壁壘，將資金與算力資源聚焦到核心 AI 產品上，但高度集權也帶來了管理難題：大模型基礎科研與企業級產品商業變現的考核目標天然存在差異，若要求科研團隊承擔商業轉化指標，短期內雖能加快產品交付節奏，但長期來看，可能會壓縮前沿技術的探索空間，甚至增加核心技術人才流失的風險。

此外，受芯片出口管制影響，阿里搭建 AI 算力底座面臨著硬件供應的限制。為了彌補算力缺口，阿里云采取了兩套替代方案：一是提升自研處理器的部署比例，二是大規模采購國內廠商的 AI 加速卡。

那也就意味著，阿里在應用層與華為將展開激烈競爭，但在底層算力硬件上，卻需要依賴華為的供應。當前部分替代芯片的單卡算力與國際主流產品存在差距，阿里云只能通過大規模集群橫向擴展的方式組網，這種架構不僅增加了網絡互聯的延遲，推高了數據中心的能耗，還大幅增加了相關網絡組件的采購成本，這也是阿里云營收高增長的同時，仍面臨巨大資本支出壓力的重要原因。

值得注意的是，當淘寶、釘釘等阿里內部業務全面接入 AI 大模型后，消耗的大量算力會作為內部交易計入阿里云的營收，這種結算方式雖能體現業務調用規模，卻無法直接帶來外部現金流入。

整體來看，阿里巴巴目前正處于從傳統互聯網平臺向 AI 基礎設施提供商轉型的關鍵時期，未來 1-2 年，是觀察其轉型成效的核心窗口期。

評估阿里 AI 轉型的健康度，不能只看短期的營收增速，更要重點關注兩個核心指標：

一是自由現金流何時能企穩并重新轉正，龐大的算力建設必須依靠健康的資金循環支撐，若現金流持續大規模流出，將增加企業的長期經營風險；

二是釘釘 “悟空” 平臺在外部真實企業客戶中的部署情況，以及實際算力消耗量，只有當越來越多的外部企業愿意為這些 AI 服務付費，阿里的 AI 戰略才算真正完成了商業閉環。

在復雜的硬件供應鏈環境與激烈的市場競爭中，阿里若能合理控制資本支出節奏，借助 AI 技術穩住電商主業的利潤，同時推動 “悟空” 平臺在企業市場實現規模化落地，便有望在 AI 時代確立自身的核心市場地位。

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