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12-20 22:15
联合收割机
火线解析智谱AI招股书:年营收3亿增速130%,“中国版OpenAI”率先冲刺全球大模型第一股
2024年营收3.124亿元,增速130%,毛利率保持50%以上。“全球大模型第一股”,在港交所发起冲刺了。被视为“中国版OpenAI”的智谱AI,刚刚招股书对外公告,冲刺IPO。2025年上半年,公司收入为1.9亿元,超越了2023年的全年水平。据弗若斯特沙利文报告,以2024年的收入计,智谱是中国最大的独立大模型厂商。最后在现金层面,截至今年6月末,智谱的现金及现金等价物为25.2亿元。
火线解析智谱AI招股书:年营收3亿增速130%,“中国版OpenAI”率先冲刺全球大模型第一股
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12-14
学雷不群致敬啊?[龇牙]
马斯克、黄仁勋等在列!《时代》周刊年度人物致敬“AI缔造者”
重塑世界的“AI缔造者”群像
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12-13
半导体完犊子了
存储概念股普跌,SanDisk大跌12%,西部数据跌超6%,美光跌超5%
希捷科技跌超4%。
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12-13
半导体完犊子了
市场消息:甲骨文为OpenAI建设的数据中心推迟到了2028年
此次延迟主要归因于劳动力和材料短缺。
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12-04
估计光环要褪去了,不然不会那么着急
迎战TPU与Trainium?英伟达再度发文“自证”:GB200 NVL72可将开源AI模型性能最高提升10倍
继公开喊话“领先行业一代”及私下反驳空头观点后,英伟达最新发布技术博文,称其GB200 NVL72系统可将开源AI模型的性能最高提升10倍,其系统通过硬件和软件的协同设计,解决了MoE模型在生产环境中的扩展难题,有效消除了传统部署中的性能瓶颈。
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11-25
回答问题的水准真的很不怎么样,不如豆包和deepseek
阿里电话会:未来三年内没有AI泡沫,千问APP打造未来的AI生活入口,预计闪购投入将在下季度显著收缩,3800亿资本开支可能偏小
基于AI模型和阿里生态优势,千问APP有望率先打造未来的AI生活入口。阿里巴巴集团首席财务官徐宏表示,三季度是闪购业务投入高点,随着整体效率的显著改善和规模稳定,预计闪购业务的整体投入会在下个季度显著收缩。考虑到客户需求的旺盛,此前提及的3800亿元人民币投资可能显得偏小。AI相关产品收入连续第九个季度实现三位数同比增长。
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11-24
这货玩高抛低吸啊[开心]
小米集团:雷军增持260万股本公司B类普通股
11月24日,小米集团:雷军于2025年11月24日自公开市场通过由其全资拥有的Team Guide Limited购入合共260万股本公司B类普通股,平均价为每股约38.58港元。
小米集团:雷军增持260万股本公司B类普通股
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11-24
千问回答问题那是千疮百孔,不知道为啥那么高调
港股异动 | 阿里巴巴股价拉升!“千问”App公测首周下载量突破1000万
11月24日,$阿里巴巴(09988)$H股拉升涨超2%,美股夜盘拉升上涨1.5%。$阿里(09988)$旗下的AI助手千问App公测一周,下载量已突破1000万次,超越ChatGPT、Sora、DeepSeek成为史上增长最快的AI应用。
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11-21
这种公司,呵呵
港股异动 | 小米集团涨近3%,斥资超5亿港元回购股份
11月21日,$小米集团-W(01810)$盘初拉升涨近3%,消息面上,小米昨日斥资超5亿港元回购股份,规模为近期最大。
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11-13
通义很不好用
秘密启动“千问”项目?阿里巴巴:暂不回应
基于Qwen最强模型打造一款同名个人AI助手。
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left;\">成立6年间,智谱AI融资8轮,累计筹资超83亿元,背后明星资本云集,最新估值已达243.8亿元。</p><h2 id=\"id_1423248962\" style=\"text-align: left;\">智谱AI是怎样一家公司?</h2><p style=\"text-align: left;\"><strong>智谱(Z.AI)</strong>,其实大家可能已经很熟了,中国最早开启LLM研发的公司,被视为“中国版OpenAI”,聚焦AGI的研发,以期“让机器像人一样思考”。</p><p style=\"text-align: left;\">公司的技术核心,围绕其自主开发的<strong>“GLM”系列模型</strong>展开,现在已经构建了从基础模型到应用产品的完整体系。</p><p style=\"text-align: left;\">在<strong>2024年中</strong>,智谱AI与OpenAI同期发布了AGI的<strong>L1-L5</strong>路径图:</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: left;\">预训练阶段:智谱要教会机器理解、书写并使用人类语言进行交流。</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">对齐及推理阶段:将机器智能与人类意图对齐,并教会机器进行推理与规划。这包括提升安全性,减少幻觉,并实现语言智能与图片、视频、语音和行动的对齐。</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">自主学习阶段:教会机器通过自我批评、自我反思及沉思,从而实现机器智能从自身的思维和行动中进行学习。</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">自我认知阶段:在没有人类监督的情况下,机器通过观察自身行为及自我解读,逐步形成其自主的态度及情感。</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">意识智能阶段:机器开始对自身的内部状态及外部环境产生感知,表现出类似于人类意识的特征——即使对人类而言,这一概念也依然复杂。</p></li></ul><p style=\"text-align: left;\">目前,智谱已开发出三个阶段的大模型及智能体,如中国首个千亿规模大模型GLM-130B(预训练阶段)、中国首个开源大型聊天模型ChatGLM(对齐及推理阶段)等等。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d437cb15558c9f998cb54d135573714a\" tg-width=\"913\" tg-height=\"603\"/></p><p style=\"text-align: left;\">具体到产品矩阵上:</p><p style=\"text-align: left;\">首先来看<strong>基座模型</strong>,这是开发各种专业模型的基础。</p><p style=\"text-align: left;\">智谱的“GLM”系列模型采用<strong>自回归填空架构</strong>,具备强大的通用理解与生成能力,支持文本、图像、语音、视频等多模态输入输出,在在鲁棒性、可控性和幻觉性方面效果突出。</p><p style=\"text-align: left;\">今年下半年,智谱推出了新一代旗舰模型GLM-4.5/4.6,首次实现在一个模型中原生融合推理、编码和智能体能力。</p><p style=\"text-align: left;\">据弗若斯特沙利文的资料:</p><p style=\"text-align: left;\">GLM-4.5一经发布,48小时内就跃居抱抱脸热门榜全球榜首;7月的12项业界标准基准测试中,GLM-4.5在全球排名第三、在中国拿下第一,在全球开源模型中居于首位。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1562290bc89f20ba22bb81319016c3e6\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"713\"/></p><p style=\"text-align: left;\">而9月上线的GLM-4.6,主要强化了编码能力,发布即适配寒武纪、摩尔线程芯片。</p><p style=\"text-align: left;\">在大模型竞技场Code Arena上,GLM与Anthropic、OpenAI的模型并列Coding全球第一,超越了海外闭源模型谷歌Gemini和xai的Grok。</p><p style=\"text-align: left;\">针对大模型“推理效率低、成本高”的痛点,智谱AI研发了专用<strong>推理模型</strong>,通过模型压缩、量化等技术优化推理速度,降低部署成本。</p><p style=\"text-align: left;\">例如GLM-4-9B,模型开源后累计获超15万GitHub星标,全球下载超过3000万。</p><p style=\"text-align: left;\">接下来是智谱AI的<strong>多模态模型</strong>,如CogVLM、CogView、CogVideoX等,实现了文本、图像、视频、语音的跨模态理解与生成。</p><p style=\"text-align: left;\">最后,<strong>Agent</strong>是智谱今年的核心战略方向,AI开始从“对话”转向“行动”。</p><p style=\"text-align: left;\">其中,AutoGLM是全球首个可自主操作手机的智能体,用户不必手动操作,就能通过语音指令完成点餐、订票、查房、预约、撰写文稿、生成视频等跨应用任务。</p><p style=\"text-align: left;\">今年8月更新的AutoGLM 2.0,还支持接入AI眼镜、手表、家电等硬件,让硬件具备“手机级操作能力”,比如用Rokid智能眼镜点咖啡。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8d360da6ed5c3a988273a43faf5eec4a\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"579\"/></p><p style=\"text-align: left;\">在商业化方面,智谱起步较早,从2021年就开始布局<strong>MaaS</strong>(即大模型API调用)的商业模式,和OpenAI、Anthropic的变现方式类似,智谱也是目前唯一一家实现MaaS有规模收入的创业公司。</p><p style=\"text-align: left;\">这种模式的优势是高度灵活且可扩展,交付“通用智能”而非“定制项目”,能更快、更低成本地去铺设到更多场景。</p><p style=\"text-align: left;\">目前,智谱MaaS开放平台上有<strong>270万+</strong>企业及应用开发者,是国内最活跃的大模型API平台之一。客户群体主要面向科技互联网和企业服务市场,目前中国前10大互联网公司中,有<strong>9家</strong>都在用智谱的GLM大模型。</p><p style=\"text-align: left;\">在全球大模型超市OpenRouter中,GLM-4.5/4.6调用量排在全球前10,付费流量收入已经超过所有国产模型之和。</p><p style=\"text-align: left;\">并且不仅仅是在国内收入高,GLM-4.5/4.6在海外也在赚钱,其面向全球开发者的模型业务(GLM coding plan),目前已经获得超过1亿元人民币的收入,3个月吸纳了超15万付费开发者用户。</p><p style=\"text-align: left;\">截止今年9月30日,智谱模型已经辐射到全球12000家企业客户、超8000万台终端用户设备,以及超4500万名开发者。</p><p style=\"text-align: left;\">今年11月,智谱的日均云端token调用量超过4.2万亿次,成为了中国赋能终端设备最多的独立通用大模型厂商。</p><p style=\"text-align: left;\">正是这样的商业模式和业务规模,让智谱在财务指标方面表现出了飞速增长。</p><h2 id=\"id_3013690507\" style=\"text-align: left;\">智谱AI关键财务指标</h2><p style=\"text-align: left;\">先看营收层面,2022年、2023年、2024年,智谱的营业收入分别为为5740万元、1.245亿元、3.124亿元,复合年增长率达到130%。</p><p style=\"text-align: left;\">2025年上半年,公司收入为1.9亿元,超越了2023年的全年水平。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/263c0a96067235478063a678483ce5d0\" tg-width=\"855\" tg-height=\"469\"/></p><p style=\"text-align: left;\">其中,AI大模型是智谱的核心产品,因此公司的主要来自于<strong>大模型收入</strong>。</p><p style=\"text-align: left;\">据弗若斯特沙利文报告,以2024年的收入计,智谱是中国最大的独立大模型厂商。</p><p style=\"text-align: left;\">再看利润层面,2022年~2024年,智谱毛利率为54.6%、64.6%、56.3%。</p><p style=\"text-align: left;\">今年上半年,公司毛利率为50%。近三年,智谱始终保持50%以上的高毛利率。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5b56f546745411d19f5ddf061495dca0\" tg-width=\"809\" tg-height=\"454\"/></p><p style=\"text-align: left;\">在营业费用中,智谱的重心主要放在了<strong>研发</strong>上。</p><p style=\"text-align: left;\">2022年~2024年以及2025年上半年,公司研发费用分别为8440万元、5.289亿元、21.954亿元和15.947亿元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0713f92b5e7fbc151758bb718d3cb3a4\" tg-width=\"980\" tg-height=\"463\"/></p><p style=\"text-align: left;\">截至今年6月30日,公司的研发团队有657人,占公司总人数的74%。</p><p style=\"text-align: left;\">其核心科研团队和学术顾问团队已发表500篇顶尖高影响力论文,累计引用次数超过58000余次。</p><p style=\"text-align: left;\">最后在现金层面,截至今年6月末,智谱的现金及现金等价物为25.2亿元。</p><h2 id=\"id_4260918334\" style=\"text-align: left;\">清华班底带队,6年8轮融资83+亿</h2><p style=\"text-align: left;\">智谱AI成立于2019年,由<strong>清华大学</strong>技术成果转化而来,创始班底源自<strong>清华大学计算机系知识工程实验室(KEG)</strong>。</p><p style=\"text-align: left;\">这个实验室成立于1996年,是国内最早开展自然语言处理、知识图谱研究的实验室之一。</p><p style=\"text-align: left;\">CEO<strong>张鹏</strong>,是清华大学2018创新领军工程博士,毕业于清华大学计算机科学与技术系。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1e99296f619200f6688f9799d3b41bda\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"654\"/></p><p style=\"text-align: left;\">他的职业生涯始于清华大学知识工程实验室(KEG),2002年硕士毕业后就加入实验室,2006年起主导研发科技情报平台AMiner——这个系统就是智谱AI的技术雏形。</p><p style=\"text-align: left;\">在智谱,张鹏负责公司整体运营与战略规划,主导了GLM系列大模型、ChatGLM对话模型等核心产品的研发与商业化。</p><p style=\"text-align: left;\">智谱的首席科学家<strong>唐杰</strong>,也是KEG实验室的核心人物。</p><p style=\"text-align: left;\">他的研究方向包括社会网络分析、数据挖掘、机器学习、知识图谱等。</p><p style=\"text-align: left;\">董事长<strong>刘德兵</strong>,中科院计算所博士,师从中国工程院院士、中国计算机领域权威专家高文。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/12406b3c0c39e4dd041ac30ab6f475a4\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"724\"/></p><p style=\"text-align: left;\">他曾任清华数据科学研究院科技大数据研究中心副主任、Thomson北京研究院高级研究员、清华计算机系高级工程师。</p><p style=\"text-align: left;\">智谱AI总裁<strong>王绍兰</strong>,清华大学创新领军工程博士,曾任清华大学数据科学研究院科技大数据研究中心副主任,推动了智谱AI从“实验室”走向“市场”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d2eda9212f33c888b998cb80063b3f12\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"675\"/></p><p style=\"text-align: left;\">智谱的核心团队成员,基本都来自清华大学计算机系知识工程实验室,长期从事大规模预训练模型、语义大数据分析、智能问答等领域的研究。</p><p style=\"text-align: left;\">有这样顶尖的技术天团做背书,智谱在资本市场可谓是一路绿灯。</p><p style=\"text-align: left;\">成立当年,公司就获得了4000万元的天使轮融资,投资方来自清华大学资管和中科创星。</p><p style=\"text-align: left;\">此后6年间,智谱已融资超<strong>8轮</strong>,累计融资超<strong>83亿元</strong>。</p><p style=\"text-align: left;\">背后的投资者更是明星资本云集,参与方既包括<strong>美团、蚂蚁、阿里、腾讯、小米、金山、Boss直聘、好未来</strong>等产业资本,又有<strong>君联、红杉、高瓴、启明创投、顺为</strong>等一线机构,同时还有不少<strong>地方政府国资</strong>来支持。</p><p style=\"text-align: left;\">截至IPO前,智谱的最新<strong>投后估值</strong>已达243.8亿元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/938e880538737be8d866ec18cc0c0fdc\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"382\"/></p><p style=\"text-align: left;\">而这家公司之所以广受资本市场追捧,也不仅仅是因为班底和技术实力硬,还因为整个行业正走向空前火热。</p><p style=\"text-align: left;\">据弗若斯特沙利文资料,以收入计,2024年中国大语言模型市场规模已达到人民币53亿元;其中,机构客户贡献人民币47亿元,个人客户贡献人民币6亿元。</p><p style=\"text-align: left;\">而在LLM技术的不断进步,以及机构和个人需求增长的催化下,预计到2030年,中国LLM市场规模将增至人民币1011亿元,2024 年至2030年的复合年增长率为63.5%,并且仍由机构客户作为增长的核心动力。</p><p style=\"text-align: left;\">在这种背景下,企业级LLM市场的商业化路径日益逐渐清晰,并走向多元化格局。</p><p style=\"text-align: left;\">行业前景大有可为,而当下正是招兵买马的时刻。</p><p style=\"text-align: left;\">在这个节点上,OpenAI已经明确IPO计划,而“中国版OpenAI”,此时此刻,率先走向公众市场了。</p></body></html>","source":"lsy1569318700471","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>火线解析智谱AI招股书:年营收3亿增速130%,“中国版OpenAI”率先冲刺全球大模型第一股</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ 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Arena上,GLM与Anthropic、OpenAI的模型并列Coding全球第一,超越了海外闭源模型谷歌Gemini和xai的Grok。针对大模型“推理效率低、成本高”的痛点,智谱AI研发了专用推理模型,通过模型压缩、量化等技术优化推理速度,降低部署成本。例如GLM-4-9B,模型开源后累计获超15万GitHub星标,全球下载超过3000万。接下来是智谱AI的多模态模型,如CogVLM、CogView、CogVideoX等,实现了文本、图像、视频、语音的跨模态理解与生成。最后,Agent是智谱今年的核心战略方向,AI开始从“对话”转向“行动”。其中,AutoGLM是全球首个可自主操作手机的智能体,用户不必手动操作,就能通过语音指令完成点餐、订票、查房、预约、撰写文稿、生成视频等跨应用任务。今年8月更新的AutoGLM 2.0,还支持接入AI眼镜、手表、家电等硬件,让硬件具备“手机级操作能力”,比如用Rokid智能眼镜点咖啡。在商业化方面,智谱起步较早,从2021年就开始布局MaaS(即大模型API调用)的商业模式,和OpenAI、Anthropic的变现方式类似,智谱也是目前唯一一家实现MaaS有规模收入的创业公司。这种模式的优势是高度灵活且可扩展,交付“通用智能”而非“定制项目”,能更快、更低成本地去铺设到更多场景。目前,智谱MaaS开放平台上有270万+企业及应用开发者,是国内最活跃的大模型API平台之一。客户群体主要面向科技互联网和企业服务市场,目前中国前10大互联网公司中,有9家都在用智谱的GLM大模型。在全球大模型超市OpenRouter中,GLM-4.5/4.6调用量排在全球前10,付费流量收入已经超过所有国产模型之和。并且不仅仅是在国内收入高,GLM-4.5/4.6在海外也在赚钱,其面向全球开发者的模型业务(GLM coding plan),目前已经获得超过1亿元人民币的收入,3个月吸纳了超15万付费开发者用户。截止今年9月30日,智谱模型已经辐射到全球12000家企业客户、超8000万台终端用户设备,以及超4500万名开发者。今年11月,智谱的日均云端token调用量超过4.2万亿次,成为了中国赋能终端设备最多的独立通用大模型厂商。正是这样的商业模式和业务规模,让智谱在财务指标方面表现出了飞速增长。智谱AI关键财务指标先看营收层面,2022年、2023年、2024年,智谱的营业收入分别为为5740万元、1.245亿元、3.124亿元,复合年增长率达到130%。2025年上半年,公司收入为1.9亿元,超越了2023年的全年水平。其中,AI大模型是智谱的核心产品,因此公司的主要来自于大模型收入。据弗若斯特沙利文报告,以2024年的收入计,智谱是中国最大的独立大模型厂商。再看利润层面,2022年~2024年,智谱毛利率为54.6%、64.6%、56.3%。今年上半年,公司毛利率为50%。近三年,智谱始终保持50%以上的高毛利率。在营业费用中,智谱的重心主要放在了研发上。2022年~2024年以及2025年上半年,公司研发费用分别为8440万元、5.289亿元、21.954亿元和15.947亿元。截至今年6月30日,公司的研发团队有657人,占公司总人数的74%。其核心科研团队和学术顾问团队已发表500篇顶尖高影响力论文,累计引用次数超过58000余次。最后在现金层面,截至今年6月末,智谱的现金及现金等价物为25.2亿元。清华班底带队,6年8轮融资83+亿智谱AI成立于2019年,由清华大学技术成果转化而来,创始班底源自清华大学计算机系知识工程实验室(KEG)。这个实验室成立于1996年,是国内最早开展自然语言处理、知识图谱研究的实验室之一。CEO张鹏,是清华大学2018创新领军工程博士,毕业于清华大学计算机科学与技术系。他的职业生涯始于清华大学知识工程实验室(KEG),2002年硕士毕业后就加入实验室,2006年起主导研发科技情报平台AMiner——这个系统就是智谱AI的技术雏形。在智谱,张鹏负责公司整体运营与战略规划,主导了GLM系列大模型、ChatGLM对话模型等核心产品的研发与商业化。智谱的首席科学家唐杰,也是KEG实验室的核心人物。他的研究方向包括社会网络分析、数据挖掘、机器学习、知识图谱等。董事长刘德兵,中科院计算所博士,师从中国工程院院士、中国计算机领域权威专家高文。他曾任清华数据科学研究院科技大数据研究中心副主任、Thomson北京研究院高级研究员、清华计算机系高级工程师。智谱AI总裁王绍兰,清华大学创新领军工程博士,曾任清华大学数据科学研究院科技大数据研究中心副主任,推动了智谱AI从“实验室”走向“市场”。智谱的核心团队成员,基本都来自清华大学计算机系知识工程实验室,长期从事大规模预训练模型、语义大数据分析、智能问答等领域的研究。有这样顶尖的技术天团做背书,智谱在资本市场可谓是一路绿灯。成立当年,公司就获得了4000万元的天使轮融资,投资方来自清华大学资管和中科创星。此后6年间,智谱已融资超8轮,累计融资超83亿元。背后的投资者更是明星资本云集,参与方既包括美团、蚂蚁、阿里、腾讯、小米、金山、Boss直聘、好未来等产业资本,又有君联、红杉、高瓴、启明创投、顺为等一线机构,同时还有不少地方政府国资来支持。截至IPO前,智谱的最新投后估值已达243.8亿元。而这家公司之所以广受资本市场追捧,也不仅仅是因为班底和技术实力硬,还因为整个行业正走向空前火热。据弗若斯特沙利文资料,以收入计,2024年中国大语言模型市场规模已达到人民币53亿元;其中,机构客户贡献人民币47亿元,个人客户贡献人民币6亿元。而在LLM技术的不断进步,以及机构和个人需求增长的催化下,预计到2030年,中国LLM市场规模将增至人民币1011亿元,2024 年至2030年的复合年增长率为63.5%,并且仍由机构客户作为增长的核心动力。在这种背景下,企业级LLM市场的商业化路径日益逐渐清晰,并走向多元化格局。行业前景大有可为,而当下正是招兵买马的时刻。在这个节点上,OpenAI已经明确IPO计划,而“中国版OpenAI”,此时此刻,率先走向公众市场了。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":87,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":510697435837224,"gmtCreate":1765694860092,"gmtModify":1765694862767,"author":{"id":"307941910291466","authorId":"307941910291466","name":"超级主力","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"307941910291466","authorIdStr":"307941910291466"},"themes":[],"title":"","htmlText":"学雷不群致敬啊?[龇牙] ","listText":"学雷不群致敬啊?[龇牙] 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Skyscraper)是一张著名的黑白照片,拍摄于1932年美国纽约洛克菲勒中心的RCA大楼(1988年改名GE大楼)施工时。照片中有11个男人坐在摩天楼顶的大梁上吃午饭,大梁距下方街道256米,而他们没有任何安全带等设施保护。当时美国正值大萧条时期,人们为了找工作甚至不考虑安全问题。照片拍摄于1932年9月20日,地点为RCA大楼的69楼。据档案保管员描述,照片事实上是宣传噱头。其实也可以从另一个方面看,一新一旧,历史宿命感扑面而来:1932 工人建城市,2025 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19:37","market":"us","language":"zh","title":"迎战TPU与Trainium?英伟达再度发文“自证”:GB200 NVL72可将开源AI模型性能最高提升10倍","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2588885077","media":"华尔街见闻","summary":"继公开喊话“领先行业一代”及私下反驳空头观点后,英伟达最新发布技术博文,称其GB200 NVL72系统可将开源AI模型的性能最高提升10倍,其系统通过硬件和软件的协同设计,解决了MoE模型在生产环境中的扩展难题,有效消除了传统部署中的性能瓶颈。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>继公开喊话“领先行业一代”及私下反驳空头观点后,英伟达最新发布技术博文,称其GB200 NVL72系统可将开源AI模型的性能最高提升10倍,其系统通过硬件和软件的协同设计,解决了MoE模型在生产环境中的扩展难题,有效消除了传统部署中的性能瓶颈。</p></blockquote><p><a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>正面临来自<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>TPU和<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>Trainium等竞争对手的挑战,为巩固其AI芯片市场主导地位,公司近期展开了一系列密集的技术“自证”与公开回应。继此前通过私函反驳看空观点、公开宣称其GPU技术“领先行业一代”后,英伟达再次发布技术博文,强调其GB200 NVL72系统可将顶尖开源AI模型的性能提升最高10倍。</p><p>12月4日,据媒体报道,英伟达发文<strong>称GB200 NVL72系统能够将顶级开源AI模型的性能提升多达10倍。</strong>该公司在周三的博客文章中重点强调了其服务器系统对混合专家模型(MoE)的优化能力,这些模型包括中国初创公司月之暗面开发的Kimi K2 Thinking和DeepSeek的R1模型。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f1bac46847d9b78c00067367fa309e9e\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"937\"/></p><p>英伟达一系列技术"自证"被视为对市场担忧的直接回应。此前有媒体报道称,英伟达的关键客户<a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta</a>正考虑在其数据中心大规模采用<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌</a>自研的AI芯片——张量处理单元(TPU)。据华尔街见闻,谷歌TPU直接挑战了英伟达在AI芯片市场超过90%的份额。市场担心,如果Meta这样的超大规模客户开始转向谷歌,将意味着英伟达坚不可摧的护城河出现了缺口。</p><p>英伟达密集发声并未改善市场担忧,公司股价近一个月跌幅已接近10%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/55bc770dee8a56626d83e6d5cc88737c\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><h2 id=\"id_2891007947\">GB200 NVL72技术优势凸显</h2><p><strong>英伟达在官方博客中表示,其GB200 NVL72系统可以显著提高领先的开源 AI 模型的性能。</strong>博文中详细阐述了GB200 NVL72系统的技术优势。该系统将72颗NVIDIA Blackwell GPU集成为一个整体,提供1.4 exaflops的AI性能和30TB的快速共享内存。通过NVLink Switch连接,系统内部GPU间通信带宽达到130TB/s。</p><p>在性能测试中,<strong>被Artificial Analysis排行榜评为最智能开源模型的Kimi K2 Thinking在GB200 NVL72系统上实现了10倍性能提升</strong>。DeepSeek-R1和Mistral Large 3等其他顶级MoE模型同样获得显著性能改善。</p><p>混合专家模型(MoE)已成为前沿AI模型的主流选择。英伟达指出,Artificial Analysis排行榜前10名的开源模型均采用MoE架构,包括DeepSeek-R1、Kimi K2 Thinking和Mistral Large 3等。<strong>这种架构模仿人脑工作方式,仅激活处理特定任务所需的专门"专家"模块,而非调用全部模型参数,这使得MoE模型能够在不成比例增加计算成本的情况下,实现更快速、高效的token生成。</strong></p><p><strong>英伟达强调,其系统通过硬件和软件的协同设计,解决了MoE模型在生产环境中的扩展难题,有效消除了传统部署中的性能瓶颈。</strong></p><h2 id=\"id_3741826876\">云服务商部署加速落地</h2><p>英伟达透露,GB200 NVL72系统正被主要云服务提供商和英伟达云合作伙伴部署,包括亚马逊云服务、Core42、<a href=\"https://laohu8.com/S/CRWV\">CoreWeave</a>、Crusoe、谷歌云、Lambda、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>Azure、Oracle云基础设施和Together AI等。</p><p>CoreWeave联合创始人兼首席技术官Peter Salanki表示:"在CoreWeave,我们的客户正在利用我们的平台将专家混合模型投入生产。通过与英伟达的密切合作,我们能够提供紧密集成的平台。"</p><p>Fireworks AI联合创始人兼CEO Lin Qiao指出:"英伟达GB200 NVL72的机架规模设计使MoE模型服务效率显著提升,为大规模MoE模型服务设立了新的性能和效率标杆。"据悉,该公司目前已在英伟达B200平台上部署Kimi K2模型,在Artificial Analysis排行榜上实现最高性能表现。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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href=https://wallstreetcn.com/articles/3760723><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>继公开喊话“领先行业一代”及私下反驳空头观点后,英伟达最新发布技术博文,称其GB200 NVL72系统可将开源AI模型的性能最高提升10倍,其系统通过硬件和软件的协同设计,解决了MoE模型在生产环境中的扩展难题,有效消除了传统部署中的性能瓶颈。英伟达正面临来自谷歌TPU和亚马逊Trainium等竞争对手的挑战,为巩固其AI芯片市场主导地位,公司近期展开了一系列密集的技术“自证”与公开回应。继此前...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3760723\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/6954d1dc2b34c5f605b752cf346a1934","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3760723","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2588885077","content_text":"继公开喊话“领先行业一代”及私下反驳空头观点后,英伟达最新发布技术博文,称其GB200 NVL72系统可将开源AI模型的性能最高提升10倍,其系统通过硬件和软件的协同设计,解决了MoE模型在生产环境中的扩展难题,有效消除了传统部署中的性能瓶颈。英伟达正面临来自谷歌TPU和亚马逊Trainium等竞争对手的挑战,为巩固其AI芯片市场主导地位,公司近期展开了一系列密集的技术“自证”与公开回应。继此前通过私函反驳看空观点、公开宣称其GPU技术“领先行业一代”后,英伟达再次发布技术博文,强调其GB200 NVL72系统可将顶尖开源AI模型的性能提升最高10倍。12月4日,据媒体报道,英伟达发文称GB200 NVL72系统能够将顶级开源AI模型的性能提升多达10倍。该公司在周三的博客文章中重点强调了其服务器系统对混合专家模型(MoE)的优化能力,这些模型包括中国初创公司月之暗面开发的Kimi K2 Thinking和DeepSeek的R1模型。英伟达一系列技术\"自证\"被视为对市场担忧的直接回应。此前有媒体报道称,英伟达的关键客户Meta正考虑在其数据中心大规模采用谷歌自研的AI芯片——张量处理单元(TPU)。据华尔街见闻,谷歌TPU直接挑战了英伟达在AI芯片市场超过90%的份额。市场担心,如果Meta这样的超大规模客户开始转向谷歌,将意味着英伟达坚不可摧的护城河出现了缺口。英伟达密集发声并未改善市场担忧,公司股价近一个月跌幅已接近10%。GB200 NVL72技术优势凸显英伟达在官方博客中表示,其GB200 NVL72系统可以显著提高领先的开源 AI 模型的性能。博文中详细阐述了GB200 NVL72系统的技术优势。该系统将72颗NVIDIA Blackwell GPU集成为一个整体,提供1.4 exaflops的AI性能和30TB的快速共享内存。通过NVLink Switch连接,系统内部GPU间通信带宽达到130TB/s。在性能测试中,被Artificial Analysis排行榜评为最智能开源模型的Kimi K2 Thinking在GB200 NVL72系统上实现了10倍性能提升。DeepSeek-R1和Mistral Large 3等其他顶级MoE模型同样获得显著性能改善。混合专家模型(MoE)已成为前沿AI模型的主流选择。英伟达指出,Artificial Analysis排行榜前10名的开源模型均采用MoE架构,包括DeepSeek-R1、Kimi K2 Thinking和Mistral Large 3等。这种架构模仿人脑工作方式,仅激活处理特定任务所需的专门\"专家\"模块,而非调用全部模型参数,这使得MoE模型能够在不成比例增加计算成本的情况下,实现更快速、高效的token生成。英伟达强调,其系统通过硬件和软件的协同设计,解决了MoE模型在生产环境中的扩展难题,有效消除了传统部署中的性能瓶颈。云服务商部署加速落地英伟达透露,GB200 NVL72系统正被主要云服务提供商和英伟达云合作伙伴部署,包括亚马逊云服务、Core42、CoreWeave、Crusoe、谷歌云、Lambda、微软Azure、Oracle云基础设施和Together AI等。CoreWeave联合创始人兼首席技术官Peter Salanki表示:\"在CoreWeave,我们的客户正在利用我们的平台将专家混合模型投入生产。通过与英伟达的密切合作,我们能够提供紧密集成的平台。\"Fireworks AI联合创始人兼CEO Lin Qiao指出:\"英伟达GB200 NVL72的机架规模设计使MoE模型服务效率显著提升,为大规模MoE模型服务设立了新的性能和效率标杆。\"据悉,该公司目前已在英伟达B200平台上部署Kimi K2模型,在Artificial 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21:45","market":"us","language":"zh","title":"阿里电话会:未来三年内没有AI泡沫,千问APP打造未来的AI生活入口,预计闪购投入将在下季度显著收缩,3800亿资本开支可能偏小","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1188528275","media":"华尔街见闻","summary":"基于AI模型和阿里生态优势,千问APP有望率先打造未来的AI生活入口。阿里巴巴集团首席财务官徐宏表示,三季度是闪购业务投入高点,随着整体效率的显著改善和规模稳定,预计闪购业务的整体投入会在下个季度显著收缩。考虑到客户需求的旺盛,此前提及的3800亿元人民币投资可能显得偏小。AI相关产品收入连续第九个季度实现三位数同比增长。","content":"<html><head></head><body><p>25日,阿里巴巴集团CEO吴泳铭在电话会上表示,阿里正在AI to B 和AI to C两大方向齐发力。</p><p>一方面,Qwen3-Max的模型智能水平、工具调用能力都已达到全球领先;</p><p>另一方面,AI和阿里电商、地图、本地生活等业务生态的协同是更大的想象力。基于AI模型和阿里生态优势,千问APP有望率先打造未来的AI生活入口。因此在AI to B加速增长的同时,做出了全力入局AI to C的战略决定。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴集团首席财务官徐宏表示,三季度是闪购业务投入高点,随着整体效率的显著改善和规模稳定,预计闪购业务的整体投入会在下个季度显著收缩。当然,阿里也会根据整个市场的竞争状态,动态调整投资策略。</p><p style=\"text-align: justify;\">管理层还提到,将“积极”投资于人工智能能力的提升,不排除在已承诺的三年3800亿元人民币投资之外进行额外投资。考虑到客户需求的旺盛,此前提及的3800亿元人民币投资可能显得偏小。</p><p style=\"text-align: justify;\">截至发稿,阿里巴巴美股盘前涨2.78%。<br/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>吴泳铭:</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">欢迎参加阿里巴巴集团的季度财报电话会议。过去一个季度,阿里巴巴实现了稳健健康的增长。我们总收入同比增长15%(剔除高鑫零售和银泰)。我们对核心业务的持续投资正在产生成果,中国电商客户管理收入增长10%,云智能收入增长34%。我将向大家介绍我们在"AI+云"和消费两大战略核心业务的最新进展。</p><p style=\"text-align: justify;\">对AI的持续强劲需求和公共云使用量的增加,推动了阿里云本季度34%的收入增长,而外部客户收入增速加快至29%。AI相关产品收入连续第九个季度实现三位数同比增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">在云计算市场,两大趋势日益明显。首先,随着AI应用规模化,更多的开发者和企业客户选择拥有全栈AI技术组合的供应商。其次,客户正在深化和拓宽AI的使用,这显著增加了对计算、存储和其他传统云服务的需求。这些力量共同加速了由外部客户需求驱动的收入增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">本季度,我们继续加强全栈AI能力,涵盖高性能AI基础设施、基础模型和AI开发框架。我们的旗舰模型Qwen2.5-Max在真实世界编码任务、智能体工具使用能力等专项评估基准中位列全球前茅。我们的全栈AI能力现在已成为决定性的竞争优势。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里云在多个细分市场份额获得增长。在混合云市场,阿里云已成为关键参与者,同比增长超过20%,超越行业增速,并稳步扩大市场份额。我们的金融云业务增速也快于市场,市场份额持续提升。在中国的AI云市场,我们同样是明确的领导者,市场份额大于第二至第四大供应商的总和。近期,NBA、万豪中国、银联和博世等企业已与阿里云在AI计划上展开合作。</p><p style=\"text-align: justify;\">上周,我们正式推出了Qwen App,它旨在成为由我们最新模型驱动的最先进的个人AI助手。在公开测试的第一周,Qwen App的新增下载量已超过1000万。Qwen App的发布标志着阿里巴巴同时致力于企业AI和消费者AI。在企业AI方面,我们的目标是成为服务各行业企业的世界领先的全栈AI提供商。对于消费者,我们旨在通过利用我们一流的模型和阿里巴巴广泛的生态系统,构建原生的AI优先应用。一方面,Qwen2.5-Max的智能和世界级工具使用能力,结合阿里巴巴丰富的消费和生活场景,促成了Qwen App测试版出色的用户留存率。我们认为现在是扩展消费者AI业务的合适时机。</p><p style=\"text-align: justify;\">另一方面,AI与更广泛的阿里巴巴生态系统之间的协同效应是一个强大的倍增器。阿里巴巴是中国唯一一家同时拥有领先大模型和广泛生活服务及电商场景的公司。Qwen将逐步整合电商、地图导航、本地服务等,成为日常生活的AI入口。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着AI创新和生态系统协作相互促进,我们有信心能够为用户提供巨大的消费价值。我们继续深化各业务间的协作,我们大型一体化平台的优势日益显现。本季度,中国电商客户管理收入增长10%。我们的即时零售业务在单位经济模型上取得显著改善,履单效率更高,用户留存率提升,平均订单价值增加,规模不断扩大。即时零售业务的增长促进了淘宝App月活跃消费者的快速增长,并支持了客户管理收入的扩张。天猫品牌也在加速采用即时零售。截至10月31日,约3500个天猫品牌已将其线下门店接入我们的即时零售业务。未来,我们将进一步增强即时零售与更广泛的阿里巴巴生态系统的协同效应,持续改善单位经济模型,满足消费者对即时获取多样化产品和服务的快速增长的需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">10月1日,高德地图的日活跃用户数达到3.6亿的历史新高。9月,我们推出了高德扫街功能,显著提升了用户参与度。10月,高德扫街平均日活跃用户超过7000万,平均每日用户评论量是去年同期的三倍多,显示出强大的未来增长潜力。高德扫街利用用户信用评级等用户同意授权的指标,为本地线下服务建立了一个基于信任的评级系统。我们相信,增强消费者信任对于加强消费者信心至关重要,能使商家专注于运营,同时让消费者更安心,支持本地生活服务行业健康可持续增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">展望未来,我们将继续果断投资于我们的两大核心战略支柱:"AI+云"和消费。我们将同时推进企业AI和消费者AI,释放阿里巴巴各业务间更深层次的协同效应,并利用这些引擎驱动阿里巴巴的长期增长,将公司推向新的高度。谢谢。现在我将电话会议交给徐宏。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>徐宏:</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们继续专注于"AI+云"和消费战略,并保持纪律性。我们看到这些战略带来了强劲势头,在技术、市场份额、消费者和用户参与度方面均有所收获。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在来看财务业绩。按合并基准计算,总收入为2478亿元人民币。剔除高鑫零售和银泰的收入,按同比基准计算,收入将增长15%。总调整后税息折旧及摊销前利润下降7%,主要由于我们对即时零售业务进行了战略投资以扩大用户基础和交易量,这部分被中国电商集团和云智能集团的双位数收入增长以及包括AIDC和菜鸟在内的各项业务运营效率的提升所抵消。我们的GAAP净利润为206亿元人民币,同比下降56%,主要归因于运营利润的减少。运营现金流为101亿元人民币,较去年同期减少213亿元人民币。同比下降主要归因于我们对即时零售业务增加了战略投资。自由现金流为流出218亿元人民币,反映了我们在即时零售业务和"AI+云"基础设施方面的重大投资。当然,我们正在重新投入自由现金流,以打造一个成功的即时零售业务并成为AI领域的领导者。我们强劲的资产负债表,以及410亿美元的净现金,为我们这一再投资战略提供了信心。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴中国电商集团收入为1326亿元人民币,增长16%。客户管理收入增长10%,主要得益于淘天集团GMV改善,这受益于陈占堆(注:可能指特定业务或模式,需根据实际名称确认)渗透率的提高以及软件服务费的增加。我们的即时零售业务收入增长60%。本季度,我们执行了计划以扩大即时零售业务规模、改善用户体验并收窄单位经济亏损。阿里巴巴中国电商集团的调整后税息折旧及摊销前利润为105亿元人民币。若剔除即时零售业务的亏损,阿里巴巴中国电商集团的调整后税息折旧及摊销前利润本季度将实现中个位数同比增长。展望未来,由于激烈的竞争和对用户体验的重大投资,该调整后税息折旧及摊销前利润可能会季度性波动。</p><p style=\"text-align: justify;\">AIDC收入增长10%。特别是速卖通,发展了其利用超过30个国家本地库存的速卖通Direct模式。速卖通还通过推出Brand Plus计划,为出海中国品牌提供上市解决方案,从而增强了产品供应范围。物流优化和投资效率提升的结合,使得AIDC本季度实现了1.62亿元人民币的调整后税息折旧及摊销前利润。展望未来,虽然我们继续提升运营效率,但由于在特定市场的战术性投资,AIDC的调整后税息折旧及摊销前利润可能会季度性波动。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们的云业务本季度增长再次加速,云业务分部收入和外部客户收入增速分别加快至34%和29%。这一势头主要得益于公共云收入增长,包括AI相关产品采用率的提高。AI相关产品收入继续以三位数速度增长。本季度AI相关产品收入占外部客户收入的比重超过20%,并且其贡献度持续增加。我们看到AI产品在更广泛的企业客户中加速采用,越来越关注包括代码辅助在内的增值应用。调整后税息折旧及摊销前利润率保持相对稳定在9%。我们将继续投资于客户增长和技术创新,以提高AI基础设施和云计算的采用率,加强我们的市场领导地位。</p><p style=\"text-align: justify;\">其他分部收入下降25%,主要由于高鑫零售和银泰业务的剥离。所有其他分部的调整后税息折旧及摊销前利润为亏损34亿元人民币,主要由于对技术业务投资的增加,部分被其他业务运营结果的改善所抵消。菜鸟已连续三个季度实现盈利。所有其他分部包含一系列创新计划,包括几个战略性的AI驱动技术基础设施和业务,包括我们的基础模型和AI应用。我们将继续投资于这些计划以谋求未来增长,对此我们感到兴奋。</p><h2 id=\"id_3850801523\">问答环节</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Q1:</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我的问题是关于云业务,尤其想了解云业务未来的增长前景,是否还有加速的可能性?另外从需求侧来说,由于中国并没有像美国那样的大型AI公司,那么外部客户收入的主要驱动因素有哪些?</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>答:</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">从我们现在看到的情况,客户需求还是非常旺盛。我们阿里云的AI服务器上架节奏,实际上严重跟不上客户订单的增长速度,我们在手的积压订单数量还在持续扩大。所以从当前的数据需求来看,未来的增长潜力仍在持续加速过程中。</p><p style=\"text-align: justify;\">在需求侧,我们看到企业应用的方方面面,需求都在非常快速地增长。在我们支持的众多企业中,无论是在产品研发、产品制造过程,还是在产品上线后其客户日常使用环节,AI的需求都在持续渗透。所以我们看到,无论是企业进行模型训练还是推理,甚至是他们的终端客户开始使用他们开发的AI产品,这些都会用到云端算力。因此,我们看到企业客户实实在在的付费需求,潜力仍然很大,并且处于增长过程中。所以我们对于AI未来的需求抱有较大信心。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Q2:</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">祝贺公司在即时零售计划上取得的强劲表现。管理层能否分享即时零售的一些关键进展及其与核心电商的协同效应?基于这些协同效应,对我们核心电商12月季度的客户管理收入和税息折旧及摊销前利润有何展望?谢谢。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>蒋凡:</strong>这几个月我们专注于在保持市场份额的前提下优化单位经济模型,我们认为在这方面取得了非常显著的进展。一方面订单结构优化,同时规模效应也带来了物流成本的显著下降。10月以来,闪购的单位经济亏损已经较七八月份降低一半。在此基础上,淘宝闪购的订单份额稳定,商品交易总额份额稳中有升,对相关实物电商品类也有明显拉动。我可以展开讲一下。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先是订单结构的优化。过去两个月,平台的高客单价订单占比提升。按照最新数据,非茶饮订单已上涨到75%以上。闪购的最新客单价环比8月份也增长了超过两位数。客单价的提升也带动了淘宝闪购整体商品交易总额份额的增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">其次,随着订单份额的扩大,淘宝闪购的物流规模效应正在凸显,体现在我们的配送时效优于去年同期,单均物流成本显著降低。我们每单的物流成本已经明显低于淘宝闪购大规模投入以前的水平。在以上两点共同作用下,我们已完成短期内将每单亏损对比七八月份降低一半的既定目标。同时我们看到,在收窄亏损的过程中,用户的留存率和购买频次也优于预期。</p><p style=\"text-align: justify;\">除了餐饮外卖,我们也看到闪购在零售品类的快速发展。闪购已显著带动相关品类和业务的增长,尤其是在食品、健康、超市等实物电商品类上。例如,盒马、猫超的闪购订单环比8月上涨30%。这几个月我们也在积极推动品牌商家加入淘宝闪购。后续我们会加速相关业务品类和闪购的协同与整合。</p><p style=\"text-align: justify;\">综合来看,我们坚定认为闪购业态与阿里生态有巨大的协同潜力。第一阶段我们已经完成了规模的快速扩张。第二阶段我们的单位经济模型优化符合预期,为外卖业务长期可持续发展奠定了基础,也增强了我们在即时零售长期投入的决心。下一阶段我们会持续精耕细作用户体验,聚焦高价值用户的经营,聚焦零售品类发展。淘天闪购是淘天平台升级的核心战略之一。我们的目标是三年后为平台带来万亿级的成交额,继而带动相关品类整体市场份额的上涨。</p><p style=\"text-align: justify;\">除了食品外卖,我们还看到通过即时零售实现的零售品类的快速增长,这明显推动了相关品类和业务的增长,特别是在生鲜杂货、健康产品和超市领域等实物电商部分。例如,盒马和天猫超市的即时零售订单较8月份增长了30%。</p><p style=\"text-align: justify;\">近几个月,我们还积极引导商户和品牌入驻淘宝即时零售,未来我们将进一步加速核心零售品类与即时零售模式之间的整合与协同。总而言之,我们坚信即时零售模式与更广泛的阿里巴巴生态系统具有巨大的协同潜力。在第一阶段,我们成功实现了规模的快速扩张。在第二阶段,单位经济模型优化正按计划进行,为即时零售业务的长期可持续性奠定了坚实基础,并增强了我们对即时零售进行长期持续投资的信心。在下一阶段,我们将通过运营升级继续优化用户体验,重点关注服务高价值用户和拓展零售品类。</p><p style=\"text-align: justify;\">即时零售是淘宝天猫集团平台升级的核心战略支柱之一。我们的目标是在三年内为平台带来一万亿元人民币的商品交易总额,从而推动相关品类的市场份额增长。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>徐宏:</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我来回答你的第二个问题,关于整个客户管理收入和税息折旧及摊销前利润的波动。正如刚才蒋凡提到的,闪购无论对用户活跃度,还是对相关品类的成交拉动,都有明显作用,所以对客户管理收入也会有正向影响。下一步我们最主要的工作是如何更好地进行远场和近场的协同,并把这种协同效应体现出来。</p><p style=\"text-align: justify;\">关于整个中国电商集团的税息折旧及摊销前利润,首先从闪购这部分来看,由于整体投入,本季度(9月季度)会是一个高点。随着整体效率的提升,包括单位经济模型的显著改善和规模的稳定,我们预计下个季度的投入将显著收缩。当然,对于这点,我们也会根据市场竞争状况动态调整我们的投入策略。</p><p style=\"text-align: justify;\">(这提升了)用户参与度并推动了相关品类的交易。因此,这自然对客户管理收入产生积极影响。下一阶段我们的主要工作是更好地整合传统电商和即时零售,实现协同效应,以更充分地释放这种影响。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而,我们目前正处于投资阶段,这关系到利润。我认为九月季度可能是这些投资规模最高的一个季度。随着效率提升、单位经济模型改善以及业务规模趋于稳定,预计到下个季度,这些投资的规模将显著缩减。当然,我们也会根据市场竞争情况,动态调整投资的节奏和规模。</p><p style=\"text-align: justify;\">电商的客户管理收入最主要受到支付手续费和全站推广技术基数的影响。由于我们从去年9月开始收取支付手续费,因此预计下个季度增速将会放缓。我们一直强调,最主要的目标是中长期的市场份额。在此过程中,我们将坚定地投资消费者、投资商家增长,并坚定推动电商平台的业务模式升级。在这个过程中,客户管理收入和利润会有短期波动。</p><p style=\"text-align: justify;\">关于电商业务的客户管理收入,支付手续费和全站推广的基数效应会产生影响。我们于去年9月开始收取支付手续费,因此从下个季度起,受此基数效应影响,增速预计会放缓。但正如我们一贯强调的,我们的首要目标是确保中长期的市场份额。在此过程中,我们将继续果断投资消费者和商家,并坚决推进电商平台的业务模式升级。因此,在此过程中,可以预期客户管理收入和利润会出现短期波动。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Q3:</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">正如刚才蒋凡总提到的,我们第一阶段的投资已经结束,现在进入第二阶段,即效率优化阶段。我的问题是,随着效率优化带来成本节约,我们如何考虑在价值链上关键利益相关方之间的利益分配?例如,对消费者端的补贴是否维持原有强度?这意味着财务改善将是相对渐进的。包括与商户端的补贴比例,我们的成本节约将如何在消费者、商户和平台这三个利益相关方之间进行分配?</p><p style=\"text-align: justify;\">相关问题:如果我们不减少对消费者的补贴,仍然通过当前的路径,即优化用户结构、提升订单比例、高价值订单比例等方式,我们的单位经济模型还有多少继续提升的空间?</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>吴泳铭:</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我来回答这个问题。在我刚才的讲述中已经提到了一部分,即我们这段时间的单位经济模型提升,首先一方面是客单价的上涨,这意味着我们每单的收入会增加,因为我们的收入与客单价相关。其次,我刚才提到了我们的物流效率随着规模扩大有了显著优化。</p><p style=\"text-align: justify;\">我认为未来我们还有很多空间。一方面是关于消费者,过去几个月我们主要以大量新客为主。随着这些消费者转化为与我们平台有更高黏性的用户,我们将在此过程中提升客单价,并改变我们的补贴方式。同时,过去几个月淘宝App内的流量,包括即时零售频道的流量快速增长,已成为一个日活用户过亿的频道,这里面还有很大的商业化空间。我认为这也是未来改善单位经济模型的机会。当然,整个市场仍然充满竞争,我们会根据市场竞争情况审视机会,并动态调整我们的策略。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Q4:</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我想问一下关于未来三年的资本开支,之前提到的3800亿我们应该如何理解?特别是考虑到过去四个季度已经花费了1200亿。我们应如何看待资本开支带来的增量收入?这个资本开支与增量收入的比率应如何考量?关于资本开支对增量收入的展望。谢谢。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>吴泳铭:</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们之前提到的3800亿资本开支投资实际上是一个为期三年的规划数字。但从我们现在看到的情况来看,正如我刚才也提到的,我们的服务器上架速度仍然远远跟不上客户订单的增长速度。所以目前看来,我们在供应链问题、机房节奏以及整体上架节奏方面,都在以最快的速度去满足客户的需求。在这种情况下,如果仍然无法很好地满足需求,我们不排除会进一步增加投资。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然,目前整个市场的供应链节奏受到多方面因素的影响,但总体而言,我们仍会以比较积极的态度去投资整体的AI基础设施,以满足客户的需求。从大方向上看,我们之前提出的3800亿数字可能偏小了,这是基于我们现在看到的客户需求所做的判断。</p><p>关于资本开支如何带来增量收入,以及这个比例如何估算?我认为目前情况下不太好估算,因为整体AI行业进展仍处于比较早期阶段。我们看到我们整体的AI基础设施在使用方面,实际上有几个不同领域尚在变化中。例如,我们有直接租给客户做训练的,也有直接租服务器给客户做推理的。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们也有使用我们自己的服务器做百炼的推理,实际上也包括我们的内部应用,比如像高德、淘宝、千问、夸克这样的应用,将它们转化为会员服务或会员产品。因此,总体上,我们的AI基础设施由于这些使用方式和应用场景的不同,所产生的营收和毛利率水平都会不太一样。所以我认为就现在这个比例来说可能并不太稳定。但从长期来看,我们更关注的是我们的基础设施所产生TOKEN的总体质量以及TOKEN的性价比。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Q5:</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我有一个跟进问题:作为全栈AI服务商,我们显然正处在一个重要的投资周期,并且看到投资覆盖了价值链的不同环节。考虑到目前供应链持续的波动,我们是如何考虑资源分配的?特别是在模型MaaS层面对底层能力的持续建设,以及在应用端我们看到包括通义APP、高德等更激进的推进迭代。在目前的大环境下,我们如何评价整个行业围绕训练和推理相关AI投资的资本回报率?谢谢。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>吴泳铭:</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">确实,我们作为全栈AI服务商,在这个大的AI投资周期中,我们的产品或基础设施可以用于各个方面。但我们在优先级上确实有几个内部的考量,我可以分享其中一些。</p><p style=\"text-align: justify;\">我认为我们最关键的优先级,第一是保障我们基座模型训练的优先级。因为整体的AI基础设施要获得更多客户,或获得更多高价值场景,只有通过我们的模型能力持续迭代提升,才有机会解锁或获得更多用户,以及解锁更多场景。</p><p style=\"text-align: justify;\">在解锁了更多高价值场景之后,整个TOKEN的消耗量和TOKEN的质量,包括客户愿意为这些TOKEN付费的意愿,实际上都会逐渐增强。所以这是我们优先级比较高的一个领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">另一个优先级是关于推理的使用。我们认为对于百炼平台上的推理服务,也是优先级比较高的。因为我们自己做的百炼平台可以服务全球客户,关键在于如何让我们的AI资源能够24小时高效率地使用,进行削峰填谷,让一台AI服务器能够更好地24小时满载运行以产生更多TOKEN。我们认为做大百炼资源池对我们来说也是一个优先级比较高的领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">另外,无论是我们内部各方面的AI化推理服务,还是外部客户的推理服务需求,都排在这之后。但在外部客户的选择中,我们实际上也有一个优先级的衡量。如果这个外部客户对我们阿里云的服务是全方位的,例如他既要用存储,又要用大数据,又要用我们的CPU资源,那么这些客户的优先级可能会高一点。如果只是纯粹租用GPU来满足其简单的推理服务,那么这些客户的需求优先级相对就会低一点。</p><p style=\"text-align: justify;\">您的第二个问题也很好。我认为我们看待这个问题主要从两个方面。第一个是从需求侧,我们看到有两个非常明显的推动力。一个是整个基座模型,无论是我们看到的基础模型,还是视频生成模型,或者未来更多的像全模态模型,这方面的能力都在持续提升,整个的Scaling Law趋势尚未停止,我们认为业内其实还没有碰到天花板。从Gemini 3的进展我们也看到了很多突破。在这个领域,我们认为随着模型能力的提升,整个行业说白了AI模型能做的事情会越来越多,可以适配的场景也会越来越多。在这些适配的场景或者说可以驱动的任务能力提升的过程中,还伴随着这些任务在各个行业渗透率的提升。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这两个动能的推动下,我们看到在三年之内,AI的需求还是一个非常确定的事情。在如此高增速的需求推动下,我们看供给端,你们分析师可能也看到了,从今年下半年开始,全球无论是Fab厂商、DRAM厂商、存储厂商,还是CPU等各个环节,整个AI服务器的各个环节都在缺货。而这一波缺货都是由AI需求带动的。</p><p style=\"text-align: justify;\">未来这些供应链上各个方面的厂商去扩产的周期,我们知道他们有相当大的瓶颈。在这个扩产周期中,我们认为至少是一个两三年的周期。在这两三年内,我们看到需求的增长和供应端很难有快速的提升。所以我们认为在这三年内,整体AI资源还是处于供不应求的状态。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们实际也看到,行业内包括我们自己,以及我们看到美国的大型云厂商,他们不仅是现在新的GPU基本上是跑满的,甚至是上一代或者三、五年前的前几代GPU都是跑满的。所以我们认为,在未来三年内,所谓的AI泡沫应该是不太存在的。</p><p><strong>Q6:</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我想请教一下,在上个季度的电话会中,管理层提到阿里巴巴旨在中国的消费市场获得更大的市场份额。我们也看到公司在过去几个月在即时零售领域加大了投资,市场份额也有所上升。请问管理层,除了即时零售,在消费领域还有哪些子行业是公司认为比较有潜力、未来可能会加大投入的?</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>蒋凡:</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴在过去多年的布局中,已经进入了非常多的细分品类。除了今年我们投入巨大的即时零售之外,我们在诸如盒马、线下商超的O2O模式、飞猪以及高德本地生活等领域都有布局。我们现在更多的是要整合好现有的业务,打通各个业务板块,使业务之间产生更好的协同效应,从而实现在整个大消费领域未来市场份额的提升。</p></body></html>","source":"lsy1762389672944","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" 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C的战略决定。阿里巴巴集团首席财务官徐宏表示,三季度是闪购业务投入高点,随着整体效率的显著改善和规模稳定,预计闪购业务的整体投入会在下个季度显著收缩。当然,阿里也会根据整个市场的竞争状态,动态调整投资策略。管理层还提到,将“积极”投资于人工智能能力的提升,不排除在已承诺的三年3800亿元人民币投资之外进行额外投资。考虑到客户需求的旺盛,此前提及的3800亿元人民币投资可能显得偏小。截至发稿,阿里巴巴美股盘前涨2.78%。吴泳铭:欢迎参加阿里巴巴集团的季度财报电话会议。过去一个季度,阿里巴巴实现了稳健健康的增长。我们总收入同比增长15%(剔除高鑫零售和银泰)。我们对核心业务的持续投资正在产生成果,中国电商客户管理收入增长10%,云智能收入增长34%。我将向大家介绍我们在\"AI+云\"和消费两大战略核心业务的最新进展。对AI的持续强劲需求和公共云使用量的增加,推动了阿里云本季度34%的收入增长,而外部客户收入增速加快至29%。AI相关产品收入连续第九个季度实现三位数同比增长。在云计算市场,两大趋势日益明显。首先,随着AI应用规模化,更多的开发者和企业客户选择拥有全栈AI技术组合的供应商。其次,客户正在深化和拓宽AI的使用,这显著增加了对计算、存储和其他传统云服务的需求。这些力量共同加速了由外部客户需求驱动的收入增长。本季度,我们继续加强全栈AI能力,涵盖高性能AI基础设施、基础模型和AI开发框架。我们的旗舰模型Qwen2.5-Max在真实世界编码任务、智能体工具使用能力等专项评估基准中位列全球前茅。我们的全栈AI能力现在已成为决定性的竞争优势。阿里云在多个细分市场份额获得增长。在混合云市场,阿里云已成为关键参与者,同比增长超过20%,超越行业增速,并稳步扩大市场份额。我们的金融云业务增速也快于市场,市场份额持续提升。在中国的AI云市场,我们同样是明确的领导者,市场份额大于第二至第四大供应商的总和。近期,NBA、万豪中国、银联和博世等企业已与阿里云在AI计划上展开合作。上周,我们正式推出了Qwen App,它旨在成为由我们最新模型驱动的最先进的个人AI助手。在公开测试的第一周,Qwen App的新增下载量已超过1000万。Qwen App的发布标志着阿里巴巴同时致力于企业AI和消费者AI。在企业AI方面,我们的目标是成为服务各行业企业的世界领先的全栈AI提供商。对于消费者,我们旨在通过利用我们一流的模型和阿里巴巴广泛的生态系统,构建原生的AI优先应用。一方面,Qwen2.5-Max的智能和世界级工具使用能力,结合阿里巴巴丰富的消费和生活场景,促成了Qwen App测试版出色的用户留存率。我们认为现在是扩展消费者AI业务的合适时机。另一方面,AI与更广泛的阿里巴巴生态系统之间的协同效应是一个强大的倍增器。阿里巴巴是中国唯一一家同时拥有领先大模型和广泛生活服务及电商场景的公司。Qwen将逐步整合电商、地图导航、本地服务等,成为日常生活的AI入口。随着AI创新和生态系统协作相互促进,我们有信心能够为用户提供巨大的消费价值。我们继续深化各业务间的协作,我们大型一体化平台的优势日益显现。本季度,中国电商客户管理收入增长10%。我们的即时零售业务在单位经济模型上取得显著改善,履单效率更高,用户留存率提升,平均订单价值增加,规模不断扩大。即时零售业务的增长促进了淘宝App月活跃消费者的快速增长,并支持了客户管理收入的扩张。天猫品牌也在加速采用即时零售。截至10月31日,约3500个天猫品牌已将其线下门店接入我们的即时零售业务。未来,我们将进一步增强即时零售与更广泛的阿里巴巴生态系统的协同效应,持续改善单位经济模型,满足消费者对即时获取多样化产品和服务的快速增长的需求。10月1日,高德地图的日活跃用户数达到3.6亿的历史新高。9月,我们推出了高德扫街功能,显著提升了用户参与度。10月,高德扫街平均日活跃用户超过7000万,平均每日用户评论量是去年同期的三倍多,显示出强大的未来增长潜力。高德扫街利用用户信用评级等用户同意授权的指标,为本地线下服务建立了一个基于信任的评级系统。我们相信,增强消费者信任对于加强消费者信心至关重要,能使商家专注于运营,同时让消费者更安心,支持本地生活服务行业健康可持续增长。展望未来,我们将继续果断投资于我们的两大核心战略支柱:\"AI+云\"和消费。我们将同时推进企业AI和消费者AI,释放阿里巴巴各业务间更深层次的协同效应,并利用这些引擎驱动阿里巴巴的长期增长,将公司推向新的高度。谢谢。现在我将电话会议交给徐宏。徐宏:我们继续专注于\"AI+云\"和消费战略,并保持纪律性。我们看到这些战略带来了强劲势头,在技术、市场份额、消费者和用户参与度方面均有所收获。现在来看财务业绩。按合并基准计算,总收入为2478亿元人民币。剔除高鑫零售和银泰的收入,按同比基准计算,收入将增长15%。总调整后税息折旧及摊销前利润下降7%,主要由于我们对即时零售业务进行了战略投资以扩大用户基础和交易量,这部分被中国电商集团和云智能集团的双位数收入增长以及包括AIDC和菜鸟在内的各项业务运营效率的提升所抵消。我们的GAAP净利润为206亿元人民币,同比下降56%,主要归因于运营利润的减少。运营现金流为101亿元人民币,较去年同期减少213亿元人民币。同比下降主要归因于我们对即时零售业务增加了战略投资。自由现金流为流出218亿元人民币,反映了我们在即时零售业务和\"AI+云\"基础设施方面的重大投资。当然,我们正在重新投入自由现金流,以打造一个成功的即时零售业务并成为AI领域的领导者。我们强劲的资产负债表,以及410亿美元的净现金,为我们这一再投资战略提供了信心。阿里巴巴中国电商集团收入为1326亿元人民币,增长16%。客户管理收入增长10%,主要得益于淘天集团GMV改善,这受益于陈占堆(注:可能指特定业务或模式,需根据实际名称确认)渗透率的提高以及软件服务费的增加。我们的即时零售业务收入增长60%。本季度,我们执行了计划以扩大即时零售业务规模、改善用户体验并收窄单位经济亏损。阿里巴巴中国电商集团的调整后税息折旧及摊销前利润为105亿元人民币。若剔除即时零售业务的亏损,阿里巴巴中国电商集团的调整后税息折旧及摊销前利润本季度将实现中个位数同比增长。展望未来,由于激烈的竞争和对用户体验的重大投资,该调整后税息折旧及摊销前利润可能会季度性波动。AIDC收入增长10%。特别是速卖通,发展了其利用超过30个国家本地库存的速卖通Direct模式。速卖通还通过推出Brand Plus计划,为出海中国品牌提供上市解决方案,从而增强了产品供应范围。物流优化和投资效率提升的结合,使得AIDC本季度实现了1.62亿元人民币的调整后税息折旧及摊销前利润。展望未来,虽然我们继续提升运营效率,但由于在特定市场的战术性投资,AIDC的调整后税息折旧及摊销前利润可能会季度性波动。我们的云业务本季度增长再次加速,云业务分部收入和外部客户收入增速分别加快至34%和29%。这一势头主要得益于公共云收入增长,包括AI相关产品采用率的提高。AI相关产品收入继续以三位数速度增长。本季度AI相关产品收入占外部客户收入的比重超过20%,并且其贡献度持续增加。我们看到AI产品在更广泛的企业客户中加速采用,越来越关注包括代码辅助在内的增值应用。调整后税息折旧及摊销前利润率保持相对稳定在9%。我们将继续投资于客户增长和技术创新,以提高AI基础设施和云计算的采用率,加强我们的市场领导地位。其他分部收入下降25%,主要由于高鑫零售和银泰业务的剥离。所有其他分部的调整后税息折旧及摊销前利润为亏损34亿元人民币,主要由于对技术业务投资的增加,部分被其他业务运营结果的改善所抵消。菜鸟已连续三个季度实现盈利。所有其他分部包含一系列创新计划,包括几个战略性的AI驱动技术基础设施和业务,包括我们的基础模型和AI应用。我们将继续投资于这些计划以谋求未来增长,对此我们感到兴奋。问答环节Q1:我的问题是关于云业务,尤其想了解云业务未来的增长前景,是否还有加速的可能性?另外从需求侧来说,由于中国并没有像美国那样的大型AI公司,那么外部客户收入的主要驱动因素有哪些?答:从我们现在看到的情况,客户需求还是非常旺盛。我们阿里云的AI服务器上架节奏,实际上严重跟不上客户订单的增长速度,我们在手的积压订单数量还在持续扩大。所以从当前的数据需求来看,未来的增长潜力仍在持续加速过程中。在需求侧,我们看到企业应用的方方面面,需求都在非常快速地增长。在我们支持的众多企业中,无论是在产品研发、产品制造过程,还是在产品上线后其客户日常使用环节,AI的需求都在持续渗透。所以我们看到,无论是企业进行模型训练还是推理,甚至是他们的终端客户开始使用他们开发的AI产品,这些都会用到云端算力。因此,我们看到企业客户实实在在的付费需求,潜力仍然很大,并且处于增长过程中。所以我们对于AI未来的需求抱有较大信心。Q2:祝贺公司在即时零售计划上取得的强劲表现。管理层能否分享即时零售的一些关键进展及其与核心电商的协同效应?基于这些协同效应,对我们核心电商12月季度的客户管理收入和税息折旧及摊销前利润有何展望?谢谢。蒋凡:这几个月我们专注于在保持市场份额的前提下优化单位经济模型,我们认为在这方面取得了非常显著的进展。一方面订单结构优化,同时规模效应也带来了物流成本的显著下降。10月以来,闪购的单位经济亏损已经较七八月份降低一半。在此基础上,淘宝闪购的订单份额稳定,商品交易总额份额稳中有升,对相关实物电商品类也有明显拉动。我可以展开讲一下。首先是订单结构的优化。过去两个月,平台的高客单价订单占比提升。按照最新数据,非茶饮订单已上涨到75%以上。闪购的最新客单价环比8月份也增长了超过两位数。客单价的提升也带动了淘宝闪购整体商品交易总额份额的增长。其次,随着订单份额的扩大,淘宝闪购的物流规模效应正在凸显,体现在我们的配送时效优于去年同期,单均物流成本显著降低。我们每单的物流成本已经明显低于淘宝闪购大规模投入以前的水平。在以上两点共同作用下,我们已完成短期内将每单亏损对比七八月份降低一半的既定目标。同时我们看到,在收窄亏损的过程中,用户的留存率和购买频次也优于预期。除了餐饮外卖,我们也看到闪购在零售品类的快速发展。闪购已显著带动相关品类和业务的增长,尤其是在食品、健康、超市等实物电商品类上。例如,盒马、猫超的闪购订单环比8月上涨30%。这几个月我们也在积极推动品牌商家加入淘宝闪购。后续我们会加速相关业务品类和闪购的协同与整合。综合来看,我们坚定认为闪购业态与阿里生态有巨大的协同潜力。第一阶段我们已经完成了规模的快速扩张。第二阶段我们的单位经济模型优化符合预期,为外卖业务长期可持续发展奠定了基础,也增强了我们在即时零售长期投入的决心。下一阶段我们会持续精耕细作用户体验,聚焦高价值用户的经营,聚焦零售品类发展。淘天闪购是淘天平台升级的核心战略之一。我们的目标是三年后为平台带来万亿级的成交额,继而带动相关品类整体市场份额的上涨。除了食品外卖,我们还看到通过即时零售实现的零售品类的快速增长,这明显推动了相关品类和业务的增长,特别是在生鲜杂货、健康产品和超市领域等实物电商部分。例如,盒马和天猫超市的即时零售订单较8月份增长了30%。近几个月,我们还积极引导商户和品牌入驻淘宝即时零售,未来我们将进一步加速核心零售品类与即时零售模式之间的整合与协同。总而言之,我们坚信即时零售模式与更广泛的阿里巴巴生态系统具有巨大的协同潜力。在第一阶段,我们成功实现了规模的快速扩张。在第二阶段,单位经济模型优化正按计划进行,为即时零售业务的长期可持续性奠定了坚实基础,并增强了我们对即时零售进行长期持续投资的信心。在下一阶段,我们将通过运营升级继续优化用户体验,重点关注服务高价值用户和拓展零售品类。即时零售是淘宝天猫集团平台升级的核心战略支柱之一。我们的目标是在三年内为平台带来一万亿元人民币的商品交易总额,从而推动相关品类的市场份额增长。徐宏:我来回答你的第二个问题,关于整个客户管理收入和税息折旧及摊销前利润的波动。正如刚才蒋凡提到的,闪购无论对用户活跃度,还是对相关品类的成交拉动,都有明显作用,所以对客户管理收入也会有正向影响。下一步我们最主要的工作是如何更好地进行远场和近场的协同,并把这种协同效应体现出来。关于整个中国电商集团的税息折旧及摊销前利润,首先从闪购这部分来看,由于整体投入,本季度(9月季度)会是一个高点。随着整体效率的提升,包括单位经济模型的显著改善和规模的稳定,我们预计下个季度的投入将显著收缩。当然,对于这点,我们也会根据市场竞争状况动态调整我们的投入策略。(这提升了)用户参与度并推动了相关品类的交易。因此,这自然对客户管理收入产生积极影响。下一阶段我们的主要工作是更好地整合传统电商和即时零售,实现协同效应,以更充分地释放这种影响。然而,我们目前正处于投资阶段,这关系到利润。我认为九月季度可能是这些投资规模最高的一个季度。随着效率提升、单位经济模型改善以及业务规模趋于稳定,预计到下个季度,这些投资的规模将显著缩减。当然,我们也会根据市场竞争情况,动态调整投资的节奏和规模。电商的客户管理收入最主要受到支付手续费和全站推广技术基数的影响。由于我们从去年9月开始收取支付手续费,因此预计下个季度增速将会放缓。我们一直强调,最主要的目标是中长期的市场份额。在此过程中,我们将坚定地投资消费者、投资商家增长,并坚定推动电商平台的业务模式升级。在这个过程中,客户管理收入和利润会有短期波动。关于电商业务的客户管理收入,支付手续费和全站推广的基数效应会产生影响。我们于去年9月开始收取支付手续费,因此从下个季度起,受此基数效应影响,增速预计会放缓。但正如我们一贯强调的,我们的首要目标是确保中长期的市场份额。在此过程中,我们将继续果断投资消费者和商家,并坚决推进电商平台的业务模式升级。因此,在此过程中,可以预期客户管理收入和利润会出现短期波动。Q3:正如刚才蒋凡总提到的,我们第一阶段的投资已经结束,现在进入第二阶段,即效率优化阶段。我的问题是,随着效率优化带来成本节约,我们如何考虑在价值链上关键利益相关方之间的利益分配?例如,对消费者端的补贴是否维持原有强度?这意味着财务改善将是相对渐进的。包括与商户端的补贴比例,我们的成本节约将如何在消费者、商户和平台这三个利益相关方之间进行分配?相关问题:如果我们不减少对消费者的补贴,仍然通过当前的路径,即优化用户结构、提升订单比例、高价值订单比例等方式,我们的单位经济模型还有多少继续提升的空间?吴泳铭:我来回答这个问题。在我刚才的讲述中已经提到了一部分,即我们这段时间的单位经济模型提升,首先一方面是客单价的上涨,这意味着我们每单的收入会增加,因为我们的收入与客单价相关。其次,我刚才提到了我们的物流效率随着规模扩大有了显著优化。我认为未来我们还有很多空间。一方面是关于消费者,过去几个月我们主要以大量新客为主。随着这些消费者转化为与我们平台有更高黏性的用户,我们将在此过程中提升客单价,并改变我们的补贴方式。同时,过去几个月淘宝App内的流量,包括即时零售频道的流量快速增长,已成为一个日活用户过亿的频道,这里面还有很大的商业化空间。我认为这也是未来改善单位经济模型的机会。当然,整个市场仍然充满竞争,我们会根据市场竞争情况审视机会,并动态调整我们的策略。Q4:我想问一下关于未来三年的资本开支,之前提到的3800亿我们应该如何理解?特别是考虑到过去四个季度已经花费了1200亿。我们应如何看待资本开支带来的增量收入?这个资本开支与增量收入的比率应如何考量?关于资本开支对增量收入的展望。谢谢。吴泳铭:我们之前提到的3800亿资本开支投资实际上是一个为期三年的规划数字。但从我们现在看到的情况来看,正如我刚才也提到的,我们的服务器上架速度仍然远远跟不上客户订单的增长速度。所以目前看来,我们在供应链问题、机房节奏以及整体上架节奏方面,都在以最快的速度去满足客户的需求。在这种情况下,如果仍然无法很好地满足需求,我们不排除会进一步增加投资。当然,目前整个市场的供应链节奏受到多方面因素的影响,但总体而言,我们仍会以比较积极的态度去投资整体的AI基础设施,以满足客户的需求。从大方向上看,我们之前提出的3800亿数字可能偏小了,这是基于我们现在看到的客户需求所做的判断。关于资本开支如何带来增量收入,以及这个比例如何估算?我认为目前情况下不太好估算,因为整体AI行业进展仍处于比较早期阶段。我们看到我们整体的AI基础设施在使用方面,实际上有几个不同领域尚在变化中。例如,我们有直接租给客户做训练的,也有直接租服务器给客户做推理的。我们也有使用我们自己的服务器做百炼的推理,实际上也包括我们的内部应用,比如像高德、淘宝、千问、夸克这样的应用,将它们转化为会员服务或会员产品。因此,总体上,我们的AI基础设施由于这些使用方式和应用场景的不同,所产生的营收和毛利率水平都会不太一样。所以我认为就现在这个比例来说可能并不太稳定。但从长期来看,我们更关注的是我们的基础设施所产生TOKEN的总体质量以及TOKEN的性价比。Q5:我有一个跟进问题:作为全栈AI服务商,我们显然正处在一个重要的投资周期,并且看到投资覆盖了价值链的不同环节。考虑到目前供应链持续的波动,我们是如何考虑资源分配的?特别是在模型MaaS层面对底层能力的持续建设,以及在应用端我们看到包括通义APP、高德等更激进的推进迭代。在目前的大环境下,我们如何评价整个行业围绕训练和推理相关AI投资的资本回报率?谢谢。吴泳铭:确实,我们作为全栈AI服务商,在这个大的AI投资周期中,我们的产品或基础设施可以用于各个方面。但我们在优先级上确实有几个内部的考量,我可以分享其中一些。我认为我们最关键的优先级,第一是保障我们基座模型训练的优先级。因为整体的AI基础设施要获得更多客户,或获得更多高价值场景,只有通过我们的模型能力持续迭代提升,才有机会解锁或获得更多用户,以及解锁更多场景。在解锁了更多高价值场景之后,整个TOKEN的消耗量和TOKEN的质量,包括客户愿意为这些TOKEN付费的意愿,实际上都会逐渐增强。所以这是我们优先级比较高的一个领域。另一个优先级是关于推理的使用。我们认为对于百炼平台上的推理服务,也是优先级比较高的。因为我们自己做的百炼平台可以服务全球客户,关键在于如何让我们的AI资源能够24小时高效率地使用,进行削峰填谷,让一台AI服务器能够更好地24小时满载运行以产生更多TOKEN。我们认为做大百炼资源池对我们来说也是一个优先级比较高的领域。另外,无论是我们内部各方面的AI化推理服务,还是外部客户的推理服务需求,都排在这之后。但在外部客户的选择中,我们实际上也有一个优先级的衡量。如果这个外部客户对我们阿里云的服务是全方位的,例如他既要用存储,又要用大数据,又要用我们的CPU资源,那么这些客户的优先级可能会高一点。如果只是纯粹租用GPU来满足其简单的推理服务,那么这些客户的需求优先级相对就会低一点。您的第二个问题也很好。我认为我们看待这个问题主要从两个方面。第一个是从需求侧,我们看到有两个非常明显的推动力。一个是整个基座模型,无论是我们看到的基础模型,还是视频生成模型,或者未来更多的像全模态模型,这方面的能力都在持续提升,整个的Scaling Law趋势尚未停止,我们认为业内其实还没有碰到天花板。从Gemini 3的进展我们也看到了很多突破。在这个领域,我们认为随着模型能力的提升,整个行业说白了AI模型能做的事情会越来越多,可以适配的场景也会越来越多。在这些适配的场景或者说可以驱动的任务能力提升的过程中,还伴随着这些任务在各个行业渗透率的提升。在这两个动能的推动下,我们看到在三年之内,AI的需求还是一个非常确定的事情。在如此高增速的需求推动下,我们看供给端,你们分析师可能也看到了,从今年下半年开始,全球无论是Fab厂商、DRAM厂商、存储厂商,还是CPU等各个环节,整个AI服务器的各个环节都在缺货。而这一波缺货都是由AI需求带动的。未来这些供应链上各个方面的厂商去扩产的周期,我们知道他们有相当大的瓶颈。在这个扩产周期中,我们认为至少是一个两三年的周期。在这两三年内,我们看到需求的增长和供应端很难有快速的提升。所以我们认为在这三年内,整体AI资源还是处于供不应求的状态。我们实际也看到,行业内包括我们自己,以及我们看到美国的大型云厂商,他们不仅是现在新的GPU基本上是跑满的,甚至是上一代或者三、五年前的前几代GPU都是跑满的。所以我们认为,在未来三年内,所谓的AI泡沫应该是不太存在的。Q6:我想请教一下,在上个季度的电话会中,管理层提到阿里巴巴旨在中国的消费市场获得更大的市场份额。我们也看到公司在过去几个月在即时零售领域加大了投资,市场份额也有所上升。请问管理层,除了即时零售,在消费领域还有哪些子行业是公司认为比较有潜力、未来可能会加大投入的?蒋凡:阿里巴巴在过去多年的布局中,已经进入了非常多的细分品类。除了今年我们投入巨大的即时零售之外,我们在诸如盒马、线下商超的O2O模式、飞猪以及高德本地生活等领域都有布局。我们现在更多的是要整合好现有的业务,打通各个业务板块,使业务之间产生更好的协同效应,从而实现在整个大消费领域未来市场份额的提升。","news_type":1,"symbols_score_info":{"89988":2,"BABA":2,"09988":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":381,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":503663530603008,"gmtCreate":1763987832742,"gmtModify":1763987835093,"author":{"id":"307941910291466","authorId":"307941910291466","name":"超级主力","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"307941910291466","authorIdStr":"307941910291466"},"themes":[],"title":"","htmlText":"这货玩高抛低吸啊[开心] 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