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03-21

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Token重置估值，现在是建仓阿里的好时机吗？

3月19日晚，阿里巴巴发布2026财年第三财季财报，看起来是一份充满阵痛的账单。其一，阿里云2026财年截至2月底的外部商业化收入正式突破1000亿元人民币。这样一来，Token除了是算力和模型输出的产物，它同时还是服务等级单位、价格差异单位和利润分层单位。Token经济学的两大结构性机会，被严重低估。现在是建仓阿里的好时机吗从投资角度看，Token经济学的逻辑将直接改写市场关注的指标。

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style=\"text-align: justify;\">其一，阿里云2026财年截至2月底的外部商业化收入正式突破1000亿元人民币。面对长期的AI市场成长动能，阿里集团AI战略的商业目标也非常明确——未来五年，包含MaaS在内的云和AI商业化年收入突破1000亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">其二，平头哥自研的GPU芯片已实现规模化量产，截至2026年2月，已经累计规模化交付47万片。在阿里云的实际业务场景，60%以上的平头哥芯片服务于外部商业化客户，已完成规模化外部客户AI任务适配，支持了400多家企业客户的AI任务，涵盖包括互联网、金融服务、自动驾驶等多个行业。</p><p style=\"text-align: justify;\">把这些密集释放的信号结合在一起，阿里巴巴未来的发展战略已经相当清晰——阿里巴巴过去十多年在科技上的持续投入，终于有希望用Token构建成新的商业模式闭环。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/402a0cb0ec65b571147f05dc6beff741\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Token经济学的落地实验</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">3月16日，阿里巴巴正式成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，建立以“创造Token、输送Token、应用Token”为核心目标的新组织，由阿里巴巴CEO吴泳铭直接负责。</p><p style=\"text-align: justify;\">Alibaba Token Hub包括通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部及AI创新事业部，覆盖从基础模型研发、模型服务平台，到个人与企业端AI应用的完整布局。</p><p style=\"text-align: justify;\">没有人会把阿里这场调整当做普通的组织变化，真正值得市场重估的，不是谁离开了哪条业务线，而是阿里正在尝试把AI从“模型能力竞争”推进到“Token生产、调度与交易体系竞争”，打造以Token为中心的AI商业闭环。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里已将相关资源进一步归拢至Alibaba Token Hub（ATH）框架之下。若这一方向持续推进，它的意义就不只是组织收口，阿里开始把Token视为一种可运营、可计量、可定价的核心经济单元。</p><p style=\"text-align: justify;\">这件事的重要性在于，过去两年大多数科技公司谈AI，谈的仍然是模型参数、训练成本、推理性能和用户规模。在AI真正进入商业化阶段之后，决定一家平台公司利润结构的，模型更强是关键因素之一，谁能最低成本、最高效率地持续产出高价值Token，并把这些Token嵌入云、广告、电商、企业服务与智能终端等更多支付场景，同样重要。</p><p style=\"text-align: justify;\">换句话说，AI竞争正在从“谁拥有模型”，转向“谁拥有Token的生产资料、分发渠道和定价权”。</p><p style=\"text-align: justify;\">值得一提的是，在ATH的商业思路下，之前敏感的模型开源和闭源的路线之争，重要性瞬间下降几个等级，因为不会从根本上改变Token的消耗逻辑。模型是否开源，更多影响的是技术扩散速度、生态参与方式以及厂商之间的竞争策略，但Token的产生并不来自模型本身，而来自真实的应用调用。无论是客服系统、代码生成、企业知识管理，还是各种AI Agent执行任务，本质上都在不断消耗Token。</p><p style=\"text-align: justify;\">在ATH消息宣布后的一天，英伟达董事长黄仁勋在在2026 GTC演讲里也再次把Token说成现代AI的基本单位，更因为他过去一年不断在给市场灌输一个更硬的概念：AI工厂最终生产的，不是抽象的“智能愿景”，而是可以被计价、被调度、被交付的Token。再往前看，英伟达甚至直接把Token说成AI的“currency”。</p><p style=\"text-align: justify;\">这也解释了为什么市场近来会越来越关注黄仁勋反复强调的Token逻辑。对GPU厂商而言，Token是算力投资最终变现的单位；对模型公司而言，Token是能力输出的单位；而对平台公司而言，Token则进一步成为收入分层、服务分层和用户分层的单位。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，黄仁勋提供了一个比“Token是基本单位”更关键的命题：Token可以天然分层定价。便宜的Token可以覆盖海量、标准化、对精度不极端敏感的需求；中间层的 Token 承接通用工作负载；更昂贵的Token则服务于高责任、高推理强度、高商业价值的企业任务。</p><p style=\"text-align: justify;\">这样一来，Token除了是算力和模型输出的产物，它同时还是服务等级单位、价格差异单位和利润分层单位。未来 AI 产业真正的护城河，未必是谁把模型做得最像“天才”，而是谁能把低价 Token 做到足够便宜，又把高质量 Token 卖到足够贵。</p><p style=\"text-align: justify;\">这层定义一旦成立，资本市场观察AI的方法就会发生变化。模型排行榜当然重要，但它更像性能参数；真正决定利润厚度的，是每单位智能的生产成本，以及谁能让客户消耗更多的Token。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以，阿里这轮调整的真正意义，不在于是否又诞生了一个和淘宝或者阿里云平行的新部门”，而在于它可能正在率先改造自己的AI会计体系。</p><p style=\"text-align: justify;\">谁能最低成本地生产Token，谁能把Token分成最宽的价格带，谁能把不同层级的Token卖进最多真实场景，谁就更接近下一轮平台定价权的中心。</p><p style=\"text-align: justify;\">这也正是阿里值得被重新估值的地方，在未来的AI经济里，成为Token的主要制造者、分发者和结算者之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果从这个角度来看，在 ATH 的整体结构里，基于钉钉打造的悟空，因为密集的企业应用场景，很可能会成为最重要的 Token 消费节点之一。这也解释了阿里为什么要在一年前付出如此大的代价把离职的无招重新“请”回来的原因。</p><p style=\"text-align: justify;\">日前无招在与钛媒体对话的文章中指出，Token经济学的价值，不在于用机器取代人，在于把这部分庞大的人力资源成本，转化为可放大10倍、100倍的数字生产力。Token经济学的两大结构性机会，被严重低估。</p><p style=\"text-align: justify;\">其一，互联网人口直接决定互联网经济的收入，过去互联网靠自然人用户增长，速度慢、天花板清晰；而AI时代，智能体的出现可以跳过这个限制，直接实现10倍甚至100倍的规模扩张；</p><p style=\"text-align: justify;\">其二，互联网公司之前大部分挣的都是营销的钱，约占GDP 1%~2%，而根据世界银行测算的人力资本对GDP增长的贡献率数据，中国约34%~37%，全球平均约33%，几十倍远高于营销预算，释放这部分巨大的生产潜力，才是未来互联网真正的增长天花板。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fed7ada2cfd3d5bdbf21bc29306c25e7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"646\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>现在是建仓阿里的好时机吗</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">从投资角度看，Token经济学的逻辑将直接改写市场关注的指标。阿里也在尝试把自己改造成一家能够同时生产Token、销售Token、分发Token，并从Token流转中持续获利的平台型基础设施公司。但资本市场不会长期为“讲得好听的AI愿景”买单，它最终只会为两件事买单：更强的供给能力，和更厚的利润结构。</p><p style=\"text-align: justify;\">未来资本市场观察阿里巴巴，不会只是“Qwen下一次发布会能否再赢一个榜单”，而是更硬核的四件事——阿里云的外部收入增速是否持续兑现；AI相关收入与Token调用量能否继续放大；夸克、钉钉、高德、淘天等入口能否把Token消耗转成稳定留存与ARPU；以及3800亿元的投入，最终能否换来更低的单位推理成本和更高的资本回报。阿里的机会很大，但它成立的前提是，低成本供给、分层定价和场景闭环，三件事必须同时跑通。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于“未来五年AI与云相关业务年营收突破1000亿美元的目标”，吴泳铭这样解释，最大的增长动能来自AI大模型能力的突破，“2026年以来，我们已经看到一些非常明显的趋势——大模型开始具备完成To B复杂工作流的能力。当越来越多的企业开始在内部启用由大模型驱动的Agent来完成端到端的工作任务时，整个AI和云面向的IT预算市场发生了根本性的变化。企业在消耗Token时，不再将其视为IT预算，而是将其视为生产成本或研发成本，视为生产资料的一部分。这是我们看到的、支撑AI长期增长最根本的内在因素。”</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里认为，未来增长的三大核心驱动力如下：</p><p style=\"text-align: justify;\">以大模型驱动的MaaS业务作为核心增长引擎。MaaS业务的应用方包括阿里自己的应用、阿里应用的客户，以及行业中丰富多样的各类AI应用场景（包括AI应用软件）。MaaS业务推动的增长是AI和云营收的核心关键因素。</p><p style=\"text-align: justify;\">企业级内部推理和训练市场。除了公共MaaS业务之外，相当多的中大型企业还会有企业级内部推理和训练的需求，这个市场长期将持续存在。不同企业会根据自身业务形态、应用场景的安全性和特殊性做出选择——有些应用场景会选择使用公共MaaS API服务，而另一些应用场景则会选择基于企业内部私有化部署。这些私有化部署的应用场景，也是阿里云AI基础设施一个非常大的增量市场。</p><p style=\"text-align: justify;\">传统云计算在AI Agent时代的转型升级。传统云计算是为IT工程师设计的。但在AIAgent时代，由大模型创造的Agent数量可能高达数十亿，这些Agent的运行环境需要大量以CPU为核心的传统云计算资源来支撑，包括CPU、数据库、存储以及大量内存，以支持Agent的长期稳定运行。因此，如何将传统云计算从面向人类IT工程师的产品，转型升级为更适合Agent调用的云计算产品，这个增长空间非常巨大。今年，推动传统云计算向更适合Agent调用的产品转型，也是阿里云升级的重点方向之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着公司营收规模的持续增长，以及AI业务从&#34;卖资源&#34;向&#34;卖智能能力&#34;的转型升级，这是一次巨大的商业模式升级。结合自研平头哥芯片的降本增效，随着AI和云营收规模的持续扩大，云的利润率将会呈现持续可见的提升趋势。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，风险同样清晰。第一，行业价格战可能导致Token通缩快过需求扩张。如果单价下降速度长期快于调用量增长速度，利润释放就会后移。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二，组织上收并不天然等于效率提升。集团级协调当然有利于资源统一调度，但如果决策链条因此变重，或者削弱了前沿研发速度，反而可能损害创新。</p><p style=\"text-align: justify;\">第三，拥有入口不等于一定能形成闭环。企业是否愿意持续付费，消费者是否会形成稳定使用习惯，决定了Token究竟是“试用量”，还是“真实商业行为”。</p><p style=\"text-align: justify;\">总之，阿里借助ATH的组织调整以及一系列产品发布，完成了一次相当彻底的转向，从电商、云计算、互联网平台的增长逻辑，转向以Token为核心的新基础设施逻辑，体现了吴泳铭的战略判断。可以肯定的是，无论结果如何，在未来阿里巴巴的历史叙事里，吴泳铭注定会留下自己浓重的一笔。</p></body></html>","source":"lsy1718164085300","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta 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Hub（ATH）事业群，建立以“创造Token、输送Token、应用Token”为核心目标的新组织，由阿里巴巴CEO吴泳铭直接负责；3月17日钉钉发布悟空智能体；3月18日宣布阿里云AI（人工智能）算力、存储等产品最高涨价34％。在财报发布后，吴泳铭在电话会议上又释放了两个关键信号。其一，阿里云2026财年截至2月底的外部商业化收入正式突破1000亿元人民币。面对长期的AI市场成长动能，阿里集团AI战略的商业目标也非常明确——未来五年，包含MaaS在内的云和AI商业化年收入突破1000亿美元。其二，平头哥自研的GPU芯片已实现规模化量产，截至2026年2月，已经累计规模化交付47万片。在阿里云的实际业务场景，60%以上的平头哥芯片服务于外部商业化客户，已完成规模化外部客户AI任务适配，支持了400多家企业客户的AI任务，涵盖包括互联网、金融服务、自动驾驶等多个行业。把这些密集释放的信号结合在一起，阿里巴巴未来的发展战略已经相当清晰——阿里巴巴过去十多年在科技上的持续投入，终于有希望用Token构建成新的商业模式闭环。Token经济学的落地实验3月16日，阿里巴巴正式成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，建立以“创造Token、输送Token、应用Token”为核心目标的新组织，由阿里巴巴CEO吴泳铭直接负责。Alibaba Token Hub包括通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部及AI创新事业部，覆盖从基础模型研发、模型服务平台，到个人与企业端AI应用的完整布局。没有人会把阿里这场调整当做普通的组织变化，真正值得市场重估的，不是谁离开了哪条业务线，而是阿里正在尝试把AI从“模型能力竞争”推进到“Token生产、调度与交易体系竞争”，打造以Token为中心的AI商业闭环。阿里已将相关资源进一步归拢至Alibaba Token Hub（ATH）框架之下。若这一方向持续推进，它的意义就不只是组织收口，阿里开始把Token视为一种可运营、可计量、可定价的核心经济单元。这件事的重要性在于，过去两年大多数科技公司谈AI，谈的仍然是模型参数、训练成本、推理性能和用户规模。在AI真正进入商业化阶段之后，决定一家平台公司利润结构的，模型更强是关键因素之一，谁能最低成本、最高效率地持续产出高价值Token，并把这些Token嵌入云、广告、电商、企业服务与智能终端等更多支付场景，同样重要。换句话说，AI竞争正在从“谁拥有模型”，转向“谁拥有Token的生产资料、分发渠道和定价权”。值得一提的是，在ATH的商业思路下，之前敏感的模型开源和闭源的路线之争，重要性瞬间下降几个等级，因为不会从根本上改变Token的消耗逻辑。模型是否开源，更多影响的是技术扩散速度、生态参与方式以及厂商之间的竞争策略，但Token的产生并不来自模型本身，而来自真实的应用调用。无论是客服系统、代码生成、企业知识管理，还是各种AI Agent执行任务，本质上都在不断消耗Token。在ATH消息宣布后的一天，英伟达董事长黄仁勋在在2026 GTC演讲里也再次把Token说成现代AI的基本单位，更因为他过去一年不断在给市场灌输一个更硬的概念：AI工厂最终生产的，不是抽象的“智能愿景”，而是可以被计价、被调度、被交付的Token。再往前看，英伟达甚至直接把Token说成AI的“currency”。这也解释了为什么市场近来会越来越关注黄仁勋反复强调的Token逻辑。对GPU厂商而言，Token是算力投资最终变现的单位；对模型公司而言，Token是能力输出的单位；而对平台公司而言，Token则进一步成为收入分层、服务分层和用户分层的单位。此外，黄仁勋提供了一个比“Token是基本单位”更关键的命题：Token可以天然分层定价。便宜的Token可以覆盖海量、标准化、对精度不极端敏感的需求；中间层的 Token 承接通用工作负载；更昂贵的Token则服务于高责任、高推理强度、高商业价值的企业任务。这样一来，Token除了是算力和模型输出的产物，它同时还是服务等级单位、价格差异单位和利润分层单位。未来 AI 产业真正的护城河，未必是谁把模型做得最像“天才”，而是谁能把低价 Token 做到足够便宜，又把高质量 Token 卖到足够贵。这层定义一旦成立，资本市场观察AI的方法就会发生变化。模型排行榜当然重要，但它更像性能参数；真正决定利润厚度的，是每单位智能的生产成本，以及谁能让客户消耗更多的Token。所以，阿里这轮调整的真正意义，不在于是否又诞生了一个和淘宝或者阿里云平行的新部门”，而在于它可能正在率先改造自己的AI会计体系。谁能最低成本地生产Token，谁能把Token分成最宽的价格带，谁能把不同层级的Token卖进最多真实场景，谁就更接近下一轮平台定价权的中心。这也正是阿里值得被重新估值的地方，在未来的AI经济里，成为Token的主要制造者、分发者和结算者之一。如果从这个角度来看，在 ATH 的整体结构里，基于钉钉打造的悟空，因为密集的企业应用场景，很可能会成为最重要的 Token 消费节点之一。这也解释了阿里为什么要在一年前付出如此大的代价把离职的无招重新“请”回来的原因。日前无招在与钛媒体对话的文章中指出，Token经济学的价值，不在于用机器取代人，在于把这部分庞大的人力资源成本，转化为可放大10倍、100倍的数字生产力。Token经济学的两大结构性机会，被严重低估。其一，互联网人口直接决定互联网经济的收入，过去互联网靠自然人用户增长，速度慢、天花板清晰；而AI时代，智能体的出现可以跳过这个限制，直接实现10倍甚至100倍的规模扩张；其二，互联网公司之前大部分挣的都是营销的钱，约占GDP 1%~2%，而根据世界银行测算的人力资本对GDP增长的贡献率数据，中国约34%~37%，全球平均约33%，几十倍远高于营销预算，释放这部分巨大的生产潜力，才是未来互联网真正的增长天花板。现在是建仓阿里的好时机吗从投资角度看，Token经济学的逻辑将直接改写市场关注的指标。阿里也在尝试把自己改造成一家能够同时生产Token、销售Token、分发Token，并从Token流转中持续获利的平台型基础设施公司。但资本市场不会长期为“讲得好听的AI愿景”买单，它最终只会为两件事买单：更强的供给能力，和更厚的利润结构。未来资本市场观察阿里巴巴，不会只是“Qwen下一次发布会能否再赢一个榜单”，而是更硬核的四件事——阿里云的外部收入增速是否持续兑现；AI相关收入与Token调用量能否继续放大；夸克、钉钉、高德、淘天等入口能否把Token消耗转成稳定留存与ARPU；以及3800亿元的投入，最终能否换来更低的单位推理成本和更高的资本回报。阿里的机会很大，但它成立的前提是，低成本供给、分层定价和场景闭环，三件事必须同时跑通。对于“未来五年AI与云相关业务年营收突破1000亿美元的目标”，吴泳铭这样解释，最大的增长动能来自AI大模型能力的突破，“2026年以来，我们已经看到一些非常明显的趋势——大模型开始具备完成To B复杂工作流的能力。当越来越多的企业开始在内部启用由大模型驱动的Agent来完成端到端的工作任务时，整个AI和云面向的IT预算市场发生了根本性的变化。企业在消耗Token时，不再将其视为IT预算，而是将其视为生产成本或研发成本，视为生产资料的一部分。这是我们看到的、支撑AI长期增长最根本的内在因素。”阿里认为，未来增长的三大核心驱动力如下：以大模型驱动的MaaS业务作为核心增长引擎。MaaS业务的应用方包括阿里自己的应用、阿里应用的客户，以及行业中丰富多样的各类AI应用场景（包括AI应用软件）。MaaS业务推动的增长是AI和云营收的核心关键因素。企业级内部推理和训练市场。除了公共MaaS业务之外，相当多的中大型企业还会有企业级内部推理和训练的需求，这个市场长期将持续存在。不同企业会根据自身业务形态、应用场景的安全性和特殊性做出选择——有些应用场景会选择使用公共MaaS API服务，而另一些应用场景则会选择基于企业内部私有化部署。这些私有化部署的应用场景，也是阿里云AI基础设施一个非常大的增量市场。传统云计算在AI Agent时代的转型升级。传统云计算是为IT工程师设计的。但在AIAgent时代，由大模型创造的Agent数量可能高达数十亿，这些Agent的运行环境需要大量以CPU为核心的传统云计算资源来支撑，包括CPU、数据库、存储以及大量内存，以支持Agent的长期稳定运行。因此，如何将传统云计算从面向人类IT工程师的产品，转型升级为更适合Agent调用的云计算产品，这个增长空间非常巨大。今年，推动传统云计算向更适合Agent调用的产品转型，也是阿里云升级的重点方向之一。随着公司营收规模的持续增长，以及AI业务从\"卖资源\"向\"卖智能能力\"的转型升级，这是一次巨大的商业模式升级。结合自研平头哥芯片的降本增效，随着AI和云营收规模的持续扩大，云的利润率将会呈现持续可见的提升趋势。当然，风险同样清晰。第一，行业价格战可能导致Token通缩快过需求扩张。如果单价下降速度长期快于调用量增长速度，利润释放就会后移。第二，组织上收并不天然等于效率提升。集团级协调当然有利于资源统一调度，但如果决策链条因此变重，或者削弱了前沿研发速度，反而可能损害创新。第三，拥有入口不等于一定能形成闭环。企业是否愿意持续付费，消费者是否会形成稳定使用习惯，决定了Token究竟是“试用量”，还是“真实商业行为”。总之，阿里借助ATH的组织调整以及一系列产品发布，完成了一次相当彻底的转向，从电商、云计算、互联网平台的增长逻辑，转向以Token为核心的新基础设施逻辑，体现了吴泳铭的战略判断。可以肯定的是，无论结果如何，在未来阿里巴巴的历史叙事里，吴泳铭注定会留下自己浓重的一笔。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09988":2,"BABA":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":27,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":10,"optionInvolvedFlag":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"hasMoreComment":false,"orderType":2}