阿里巴巴資本支出飆升75%至100億美元 加速投入AI基礎設施

阿里巴巴6月當季資本支出年增75%至人民幣677億元（100億美元），這家中國雲端巨頭正投入創紀錄資金於AI基礎設施，以滿足對運算能力及代理式AI工作負載的旺盛需求。

「憑藉我們的全端AI策略，阿里巴巴已處於有利地位，可掌握人工智慧及AI運算需求的實質增長。」執行長吳泳銘週四在聲明中表示。

此次支出激增——高於去年同期的人民幣387億元——公司表示，受採購週期波動、客戶採用AI代理帶動的CPU運算能力提升，以及晶片組件價格上漲所推動。營收增長9%至人民幣2,690億元，略高於倫敦證券交易所集團（LSEG）共識預期的人民幣2,689億元。雲端部門營收達人民幣484億元，年增45%，其中AI相關產品營收連續第12季實現三位數增長。

此一支出軌跡使阿里巴巴在AI資本支出競賽中與全球超大型資料中心業者並駕齊驅，對半導體供應鏈具有直接影響。隨著記憶體頻寬成為AI推論的制約因素——韓國記憶體晶片出口7月年增277%，邏輯晶片出口則下跌0.7%——阿里巴巴的採購決策將持續影響HBM、DRAM及運算基礎設施至2028年及以後的需求。

Qwen模型支撐阿里巴巴雲端變現策略

阿里巴巴一直積極擴展其AI模型組合以推動雲端採用。本月稍早，公司發布Qwen3.8-Max，稱之為其「最強大」的AI模型，在某些基準測試中表現可媲美或優於Anthropic的Claude 5。公司亦發布Qwen3.8-27B，這是一款設計用於在筆記型電腦等消費級硬體上運行的模型——隨著推論遷移至邊緣裝置，這已成為AI模型開發商的新戰場。

模型策略是阿里巴巴雲端變現布局的核心，呼應微軟和谷歌利用其AI模型帶動Azure及Google Cloud消費的模式。阿里巴巴的雲端部門被視為公司將人工智慧變現的關鍵，與其美國同行的路徑相似。

記憶體供應瓶頸推高AI基礎設施成本

此輪資本支出激增之際，AI基礎設施供應鏈正承受前所未有的壓力。高頻寬記憶體（HBM）——這種堆疊式DRAM技術每堆疊可達約2 TB/s的頻寬，約為傳統DDR5的33倍——是AI推論工作負載的制約因素。每個HBM堆疊所需的前段製程產能約為同等DDR5產品的3倍，且三大記憶體供應商（三星、SK海力士及美光）已承諾其2027年的全部產能。

SK海力士董事會於8月8日批准54.3兆韓元（383億美元）的新增晶圓廠投資，但新產能最快也要到2029年中才能進入市場。Counterpoint Research的尼爾·沙阿（Neil Shah）向CNBC表示，記憶體價格「在2028年底之前不太可能回落」。對阿里巴巴及其他超大型資料中心業者而言，這意味著AI基礎設施成本在可預見的未來將維持高檔。

阿里巴巴美股週四盤前下跌3.1%，投資人正在權衡支出激增對利潤的影響。公司6月當季利潤下滑75%，資本支出增加對利潤率構成壓力。不過，市場反應相較最初4%的跌幅已屬溫和，顯示投資人開始將AI基礎設施投資的長期增長潛力納入定價。

對投資人而言，關鍵問題在於阿里巴巴積極的資本支出能否轉化為持續的雲端營收增長。公司雲端部門年增45%，AI相關產品營收已連續12季實現三位數增長。但由於記憶體價格預計將維持高檔至2028年，且HBM供應要到2029年中才會緩解，AI基礎設施支出帶來的利潤率壓力短期內難以消退。阿里巴巴的賭注在於，AI運算的需求——尤其是需要持久記憶體狀態的代理式AI工作負載——將超越成本曲線的上升。

本文僅供資訊參考之用，不構成投資建議。