阿里牺牲利润能否换来一个巨大的新未来？

作者：和二文章来源：新零售

2026-05-19 09:41

作者：和二文章来源：新零售

2026-05-19 09:41

邦小白快读

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本文围绕阿里巴巴最新财报，解读了阿里当前牺牲短期利润押注新赛道的经营现状，核心干货如下：

1. 核心业绩数据：阿里2026财年首次实现全年营收破万亿元，同比增长3%，但受AI和即时零售重投入影响，净利润同比下降19%，2026年一季度出现8.48亿元经营亏损，自由现金流净流出173亿元。

2. 即时零售布局：阿里淘宝闪购亏损持续收窄，一季度亏损170-180亿元，目标2027财年实现单均亏损转正，2029财年实现整体盈利，目前非餐饮即时零售订单占比超75%，依托淘宝主站流量拥有稳定用户基本盘。

3. AI业务进展：阿里AI年化经常性收入已突破80亿元，年底预计超300亿元，阿里云AI相关收入年化达358亿元，已打通淘宝实现全链路AI购物，可帮用户快速完成商品筛选、找品和下单，提升购物效率。

本文披露了阿里在AI和即时零售领域的最新战略，能帮助品牌商把握新趋势下的商业机会，核心干货如下：

1. 消费端新机会：阿里已实现AI全链路购物落地，可解决用户复杂筛选、模糊找品等消费决策痛点，能有效刺激高毛利非标品的销售，品牌商可优化商品信息标签，适配AI检索逻辑，抓住AI购物带来的转化增长机会。

2. 即时零售新机遇：即时零售行业已进入后补贴时代，1P自营模式优势凸显，阿里当前正减免仓储费吸引商家共建生态，且目前非餐饮即时零售订单占比超75%，市场需求旺盛，品牌商可依托阿里即时零售网络布局近场零售，拓展增量市场。

3. 运营升级方向：阿里开放MaaS模式的AI能力，品牌商可接入阿里AI工具优化产品研发、用户运营，适配新的消费交互趋势，提升运营效率。

本文拆解了阿里最新战略布局，能给阿里平台卖家明确机会与风险提示，核心干货如下：

1. 新增量机会：AI打通淘宝全链路购物后，AI成为新的流量入口，卖家优化商品信息标签适配AI检索逻辑，可获得更多精准曝光；阿里即时零售领域正减免仓储费吸引商家入驻，非餐饮即时零售需求增长快，卖家可布局近场零售，半小时达的履约模式能满足用户即时需求，获得新增量。

2. 需要注意的风险：即时零售补贴正在逐步退坡，此前吸引的价格敏感型“羊毛党”很可能在补贴减少后流失，卖家不能过度依赖平台补贴获客，需要提前优化商品性价比与服务能力，做好用户留存。

3. 效率提升方向：卖家可接入阿里的AI工具，优化选品、运营环节，降低决策成本，提升运营效率。

阿里的战略调整为工厂带来了新的商业机会与转型方向，核心干货如下：

1. 产品生产设计新方向：AI购物和即时零售的发展，降低了服装、美妆、日用品等非标品的用户决策成本，这类品类的需求空间进一步打开，工厂可借助阿里沉淀的AI用户需求数据，优化产品设计与生产规划，更好适配个性化、场景化的消费需求。

2. 新商业机会：阿里鼓励共建即时零售生态，支持1P自营模式发展，同时开放MaaSAI能力给全行业，有实力的工厂可直接对接阿里渠道开展自营业务，减少中间环节，获得更高利润空间，还可借助阿里AI能力优化生产与运营。

3. 数字化转型启示：阿里持续投入AI基础设施，开放AI能力给全行业，工厂可借力成熟的AI工具，快速推进自身生产、运营的数字化转型，提升生产效率，更快响应市场需求变化。

从阿里最新布局可看出AI与即时零售领域的行业新趋势，能给服务商指明新的业务方向，核心干货如下：

1. 行业发展趋势：AI已经跨越培育阶段进入规模化商业化周期，阿里AI相关收入已经连续11个季度保持三位数增长，赛道发展确定性极强；即时零售经过补贴大战后，已经进入后补贴时代，全行业转向降本增效，竞争从价格战转向履约与服务能力战。

2. 市场客户痛点：当前大量B端企业和中小卖家没有能力自研AI，对低成本可直接调用的AI服务需求强烈；即时零售商家在补贴退坡后，对降本增效、履约优化的相关服务需求大幅提升。

3. 新业务机会：服务商可对接阿里百炼MaaS平台，基于千问大模型开发垂直领域的AI应用，满足不同行业客户的AI落地需求；也可针对即时零售商家开发履约优化、用户运营类增值服务，抓住商家降本提效的需求红利。

阿里最新的战略布局，给各类平台商提供了可借鉴的经验和需要规避的风险，核心干货如下：

1. 新赛道布局可借鉴模式：阿里当前采取传统电商业务支撑AI和即时零售新赛道投入，AI能力落地后反哺电商业务，形成生态内双轮驱动的模式，平台商拓展新赛道时，可依托自身已有生态资源降低新业务获客与运营成本，提升新业务成功率。

2. 运营管理可参考的做法：阿里在即时零售赛道设定了清晰的减亏和盈利时间表，按节奏控制投入规模，避免无限制烧钱，这种规划化的投入方式值得借鉴，能帮助平台避免陷入无休止价格战的陷阱。

3. 需要规避的风险：新赛道大规模投入需要充足的现金储备支撑，平台拓展新业务时要做好现金流管理，保证投入的可持续性；补贴退坡前要提前依托自身生态流量建立稳定用户基本盘，避免补贴减少后出现用户大规模流失的问题。

本文对阿里最新财报和战略的解读，反映了当前互联网产业的新动向与新问题，具备较高研究价值，核心干货如下：

1. 产业新动向：当前传统互联网巨头已经将核心战略转向AI，普遍用成熟业务的利润投入AI基础设施建设，阿里探索出“电商反哺AI+AI反哺电商+对外输出AI能力”的双轮驱动模式，是巨头布局AI的典型路径；即时零售经过补贴大战后，市场格局已经稳定为美团、阿里、京东5:4:1，1P自营模式被验证更适配后补贴时代，行业进入稳态发展阶段。

2. 行业新问题：AI赛道需要大规模长期资本投入，会短期冲击企业利润，容易引发资本市场波动，如何平衡短期业绩和长期战略投入，是当前互联网产业共同面临的问题；即时零售补贴退坡后，价格敏感用户流失的风险依然存在，如何提升非补贴用户留存仍待探索。

3. 值得研究的新商业模式：阿里打造的AI全链路购物重构了人货场，缩短交易路径，MaaS模式的AI商业化、远场电商加近场履约的即时零售模式，都是值得深入研究的新商业模式。

声明：快读内容全程由AI生成，请注意甄别信息。如您发现问题，请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是品牌商卖家工厂服务商平台商研究者帮我再读一遍。

Quick Summary

This article analyzes Alibaba's current business strategy of sacrificing short-term profits to bet on new growth tracks based on its latest financial report. Key takeaways are as follows:

1. Core financial performance: Alibaba achieved full-year revenue exceeding 1 trillion yuan for the first time in FY2026, representing a 3% year-on-year increase. However, net profit dropped 19% year-on-year due to heavy investments in AI and instant retail. In Q1 2026, the company reported an operating loss of 848 million yuan, with a net free cash outflow of 17.3 billion yuan.

2. Instant retail layout: The loss of Taobao Flash Purchase, Alibaba's instant retail arm, continues to narrow, with a Q1 loss between 17 billion and 18 billion yuan. It targets to turn per-order profitability positive by FY2027 and achieve overall profitability by FY2029. Currently, non-food instant retail accounts for over 75% of its orders, and it has built a stable user base relying on traffic from Taobao's main platform.

3. AI business progress: Alibaba's annualized recurring AI revenue has exceeded 8 billion yuan and is projected to surpass 30 billion yuan by the end of the year. Annualized AI-related revenue at Alibaba Cloud reaches 35.8 billion yuan. Alibaba has also launched end-to-end AI-powered shopping on Taobao, which helps users quickly complete product filtering, searching and checkout to improve shopping efficiency.

This article discloses Alibaba's latest strategies in AI and instant retail, helping brands grasp business opportunities amid new industry trends. Key takeaways are as follows:

1. New consumer-facing opportunities: Alibaba has rolled out end-to-end AI-powered shopping, which resolves consumer pain points such as complex product filtering and vague product search, and effectively drives sales of high-margin non-standard products. Brands can optimize their product information tags to align with AI retrieval logic and capture conversion growth opportunities brought by AI shopping.

2. New instant retail opportunities: The instant retail industry has entered the post-subsidy era, where the first-party self-operated model has emerged with clear advantages. Alibaba is currently waiving warehouse fees to attract merchants to co-build its ecosystem, and non-catering instant retail already accounts for over 75% of its orders, indicating strong market demand. Brands can lay out proximity retail via Alibaba's instant retail network to tap into incremental market growth.

3. Directions for operational upgrading: Alibaba opens its AI capabilities via a MaaS (Model-as-a-Service) model. Brands can access Alibaba's AI tools to optimize product development and user operations, adapt to new consumer interaction trends and improve operational efficiency.

This article breaks down Alibaba's latest strategic layout, providing clear opportunity and risk alerts for sellers on Alibaba's platform. Key takeaways are as follows:

1. New incremental opportunities: After AI enabled end-to-end shopping on Taobao, AI has become a new traffic entry point. Sellers that optimize product information tags to fit AI retrieval logic can gain more precise exposure. Meanwhile, Alibaba is waiving warehouse fees to attract merchants to its instant retail business, where demand for non-catering instant retail is growing rapidly. Sellers can expand into proximity retail: the 30-minute fulfillment model meets consumers' immediate needs and brings new incremental traffic.

2. Key risks to note: Instant retail subsidies are gradually being phased out. Price-sensitive subsidy-chasing users attracted in the subsidy era are very likely to churn as subsidies shrink. Sellers should not over-rely on platform subsidies for customer acquisition, and need to optimize product cost-performance and service capabilities in advance to retain users.

3. Directions for efficiency improvement: Sellers can access Alibaba's AI tools to optimize product selection and operational processes, reduce decision-making costs and improve operational efficiency.

Alibaba's strategic adjustment brings new business opportunities and transformation directions for factories. Key takeaways are as follows:

1. New directions for product design and manufacturing: The growth of AI shopping and instant retail reduces user decision-making costs for non-standard products such as apparel, beauty and daily necessities, opening up greater demand space for these categories. Factories can leverage AI user demand data accumulated by Alibaba to optimize product design and production planning, and better adapt to personalized, scenario-based consumer demand.

2. New business opportunities: Alibaba encourages co-construction of the instant retail ecosystem, supports the development of the first-party self-operated model, and opens its MaaS-based AI capabilities to the entire industry. Capable factories can directly connect to Alibaba's channels to run self-operated businesses, cut out intermediate links to secure higher profit margins, and optimize production and operations with Alibaba's AI capabilities.

3. Insights for digital transformation: Alibaba continues to invest in AI infrastructure and opens its AI capabilities to the entire industry. Factories can leverage these mature AI tools to quickly advance digital transformation of their production and operations, improve production efficiency, and respond faster to changing market demand.

Alibaba's latest layout reveals new industry trends in AI and instant retail, pointing out new business directions for service providers. Key takeaways are as follows:

1. Industry development trends: AI has moved beyond the incubation phase and entered a period of large-scale commercialization. Alibaba's AI-related revenue has maintained triple-digit growth for 11 consecutive quarters, making the track's growth trajectory highly certain. After the subsidy war, the instant retail industry has entered the post-subsidy era, with the whole industry shifting focus to cost reduction and efficiency improvement, and competition shifting from price wars to competition over fulfillment and service capabilities.

2. Pain points of market clients: A large number of B2B companies and small and medium-sized sellers lack the capacity to develop AI in-house, leading to strong demand for low-cost, ready-to-use AI services. After subsidy phase-out, instant retail merchants' demand for services related to cost reduction, efficiency improvement and fulfillment optimization has risen sharply.

3. New business opportunities: Service providers can connect to Alibaba's Bailian MaaS platform to develop vertical AI applications based on the Qwen large language model, meeting the AI implementation needs of clients across different industries. They can also develop value-added services focused on fulfillment optimization and user operation for instant retail merchants, capitalizing on the demand boom for cost reduction and efficiency improvement.

Alibaba's latest strategic layout provides referenceable experience and risk warnings for all types of platform operators. Key takeaways are as follows:

1. Referenceable models for new track layout: Alibaba currently uses revenue from its traditional e-commerce business to fund investments in new AI and instant retail tracks, and AI capabilities in turn feed back into its core e-commerce business, forming an ecosystem-driven two-wheel growth model. When expanding into new tracks, platforms can leverage their existing ecosystem resources to lower customer acquisition and operational costs for new businesses and improve their success rate.

2. Referenceable operational and management practices: Alibaba has set a clear timeline for loss reduction and profitability in the instant retail track, controlling investment scale according to schedule to avoid unlimited spending. This structured investment approach is worth learning from, as it helps platforms avoid falling into the trap of endless price wars.

3. Risks to avoid: Large-scale investment in new tracks requires sufficient cash reserves. Platforms need to manage cash flow properly when expanding new businesses to ensure investment sustainability. Before phasing out subsidies, platforms should build a stable user base relying on their own ecosystem traffic, to avoid large-scale user churn after subsidies are cut.

This article's analysis of Alibaba's latest financial results and strategy reflects new trends and emerging issues in the current internet industry, offering high research value. Key takeaways are as follows:

1. New industry trends: Leading traditional internet giants have now shifted core strategic focus to AI, generally using profits from mature businesses to invest in AI infrastructure construction. Alibaba has explored a two-wheel driven model of e-commerce empowering AI, AI empowering e-commerce, and external AI capability output, which represents a typical path for giants laying out the AI track. After the subsidy war, the instant retail market has formed a stable 5:4:1 split among Meituan, Alibaba and JD.com, and the first-party self-operated model has been proven to be better suited for the post-subsidy era, putting the industry into a stage of steady development.

2. New emerging industry issues: The AI track requires large-scale long-term capital investment, which puts short-term pressure on corporate profits and easily triggers capital market volatility. Balancing short-term performance and long-term strategic investment is a common challenge facing the entire internet industry. After instant retail subsidies are phased out, the risk of price-sensitive user churn remains, and how to improve retention of non-subsidy users still needs further exploration.

3. New business models worth researching: Alibaba's AI-powered end-to-end shopping reconstructs the "people, goods, and scene" framework and shortens transaction paths. Both the MaaS model for AI commercialization, and the instant retail model combining long-distance e-commerce with proximity fulfillment, are new business models worthy of in-depth research.

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I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

5月13日，在阿里最新财报发布后，由于利润及部分收入数据不及预期，阿里美股盘前一度下跌3%。随后，跌势很快逆转。

在当天晚间的财报电话会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭透露：阿里AI的年化经常性收入（ARR）已突破80亿元，季度ARR将突破100亿元。投资交流会上，阿里进一步释放信号——年底ARR将超过300亿元。这一消息直接推动阿里美股从下跌转为大幅拉升，当日收盘涨幅超过8%。

阿里2026财年以及第四季度（对应自然年2026年一季度）财报的发布，让资本市场对阿里表现出两种截然相反的心态，这也反应出阿里当下的经营现实：传统业务增长乏力，新业务流血烧钱，几乎把利润烧光。但令市场振奋的是，在AI的巨大风口下，阿里率先看到了希望，实现在这一板块的收入增长。

阿里目前的导向无疑是在牺牲眼前的利益，为未来赢得一个更大的新成长空间。

01 一季度经营利润亏损，钱去哪了？

2026财年（2025年4月1日至2026年3月31日），阿里巴巴集团营收10236.7亿元，同比增长3%。

阿里首次实现全年收入突破万亿元人民币。在营收增长的同时，利润却出现大幅度下滑。2026财年全年，归属于普通股股东的净利润为1059.04亿元，同比下降18%；GAAP（通用会计准则）净利润‌1021.27亿元，同比下降19%；非GAAP（非公认会计准则）净利润‌（Non-GAAP）为606.58亿元‌，同比下降62%。

整个2026财年，阿里巴巴中国电商集团收入为5542.17亿元，同比增长9%；云智能集团收入为1581.32亿元，同比增长34%；阿里国际数字商业集团收入为1441.70亿元，同比增长9%。此外，因处置高鑫零售和银泰业务导致的收入下降，以及菜鸟的收入下降，部分被盒马、阿里健康和高德的收入增长所抵消，公司所有其他收入为2543.67亿元，同比下降25%。

从全年几大核心业务板块业绩看，电商业务——包括国内和国际的增速都比较平稳，而云智能则实现了34%的高增长。

年度净利润下降19%，而最近这一季度（2026年一季度）的利润下滑更是严重，甚至出现了经营亏损。

财报显示，2026财年第四季度，阿里巴巴收入为2433.80亿元，同比增长3%，略低于分析师平均预期的2465亿元。该季度阿里巴巴经营亏损8.48亿元，2025年同期经营利润为284.65亿元。经调整EBITA（息税折旧摊销前利润）同比下降84%至51.02亿元。财报称，这主要归因于对科技业务、即时零售以及用户体验的持续重投入。

更令市场关注的是自由现金流的表现。2026财年第四季度，阿里自由现金流为净流出173亿元，2025年同期为净流入37.43亿元。经营活动产生的现金流量净额也同比下降66%至94.10亿元。

对于这一“失血”状态，阿里巴巴首席财务官徐宏在电话会中回应称，自由现金流为负，关键原因是阿里在AI方面的坚定投入，“我们看到了这样一个历史机遇，十分坚定地进行投入。这个窗口期对我们来讲可能就是几年的时间。”

不过徐宏表示，随着闪购业务亏损收窄以及国际电商业务逐渐从亏损走向盈亏平衡，未来两年，阿里整体消费业务的经营性现金流将会呈现正向的发展态势。

02 即时零售大战还打不打？

AI和即时零售显然成为阿里大把烧钱的两大重点领域。AI是当下最大的风口，阿里全栈进入毋庸置疑，但即时零售这场仗，阿里还准备打到什么时候？

阿里巴巴中国电商事业群CEO蒋凡透露，尽管单均亏损（UE）在过去一个季度实现了显著的环比收窄，但为了获取用户、建立心智、优化履约网络，公司仍进行了大量的用户补贴和商户激励。

即时零售从去年开打以来，阿里赢得了快速增长的市场空间。徐宏直言：“当前的高强度投入是公司主动的战略选择，而非被动应对。”阿里拥有超过5208亿元的现金储备，为他们进行这种“豪赌”提供了坚实的财务基础。

但面对巨大的市场黑洞，阿里也给出了最后期限：即时零售业务将在2027财年（2026年4月至2027年3月）结束前实现UE转正。减亏节奏持续加快。但UE转正并不等于整体盈利——这一口径相对宽松，不少费用并未计入。在随后举行的投资交流会上，阿里进一步强调：2029财年实现即时零售整体盈利的目标不变，2027财年与2028财年将保持每年亏损减半。

对于今年的情况，阿里表示，2026年第二季度即时零售的亏损还会继续减少。这说明夏天旺季的补贴不会比刚刚过去的淡季更多。多方信息显示，2026年一季度淘宝闪购的亏损在170亿元到180亿元之间，上个季度是220亿元到230亿元之间。高盛预计接下来的2026年二季度，淘宝闪购的亏损将进一步缩减到150亿元以下。

在市场份额上，阿里并未松口。阿里表示：履约效率提升及订单结构优化，都是建立在市场规模基础上的，因此会追求平稳的市场份额。

笔者认为，如果阿里在即时零售板块的补贴额度逐步缩小，市场份额有可能会出现低烈度明显下跌。

过去一年的疯狂补贴，吸引了大量对价格极其敏感的“羊毛党”。一旦停补，这部分用户会毫不犹豫地回归美团或离开平台。但淘宝闪购不同于单纯的独立外卖APP（如早期饿了么），它是寄生在淘宝——这个中国最大电商生态体内的。只要淘宝的主站流量不停，用户在搜索洗发水、手机壳、零食时，依然会被引导至“半小时送达”的闪购选项。这种“远场电商+近场履约”的无缝衔接，是停补后淘宝闪购最基本的底仓。

阿里在即时零售上的聪明之处在于，趁着补贴大战快速拉升了非餐品类的占比。目前淘宝闪购的非餐饮即时零售订单占比已超过75%。

再来看今年下半年即时零售战场的总体走势。2026年下半年，在整个监管定调、财报压力以及高层战略调整的综合作用下，即时零售行业将彻底告别“草莽英雄”时代，呈现出三种清晰的走势：

第一、竞争烈度从“钞票火力战”转向“后勤持久战”。2025年到2026年一季度，是三大巨头比拼谁财大气粗，如今所有人的财报都挂了彩（阿里自由现金流转负、美团净利大跌、京东新业务巨亏）。所以，今年下半年，即时零售对三大玩家的主旋律是“降本增效”。

美团会继续深挖护城河，守住高客单价（30元以上）的基本盘，同时把精力分散到出海（中东的Keeta）和到店团购的防守反击上。京东则会继续死磕自营供应链，通过“七鲜小厨”这类重资产模式，用品质和可控的履约来打差异化。阿里的战略已经从“全面进攻”变成了“重点防御”，不再追求每一单都补贴，而是优化高净值用户的留存。

第二、整体市场格局趋于稳定，“5:4:1”的铁三角很难再被撼动。目前按订单量计算，美团（51%）、阿里（42%）、京东（7%）的格局已经僵持了数月。这个“5:4:1”的比例，极有可能贯穿2026年下半年的大部分时间。

第三、商业模式“大验牌”：1P自营模式（First Party第一参与方）与3P（Third Party第三方，指入驻平台的外部商家）抽成模式。在补贴退潮后，过去那种找个小仓库、进点货、靠平台补贴和低价引流的“3P第三方闪电仓”模式，会越来越缺乏竞争力。相反，“1P自营模式”（平台自己建仓、控货、控流程）将迎来爆发。因为只有自营，才能最大程度控制损耗、保证利润率，并在补贴退坡后提供稳定的服务体验。这也解释了为什么阿里要减免仓储费吸引商家共建生态，而京东要疯狂铺设七鲜门店——大家都在为后补贴时代的“阵地战”储备粮草。

03 阿里在AI领域的投资与收入

最近的这一季度，阿里在AI上的投入包括千问大模型的持续训练、自研AI芯片（平头哥）的研发、AI云基础设施的扩建，以及千问APP等C端应用的推广获客。徐宏强调：“这部分投入是长期性的、战略性的。”

财报沟通会议上，吴泳铭明确表示，当前AI需求远没有被满足，未来仍然需要加大投入。此前阿里巴巴曾承诺“三年投入3800亿元”用于AI基础设施建设。为了实现未来五年云和AI商业化年收入突破1000亿美元（约合人民币6795.6亿元）的目标，阿里云未来所持有的算力中心资产，将是2022年也就是AI爆发前的十倍以上，为了获取这些算力中心，阿里投入的资金会远远超过原来承诺的3800亿元。

吴泳铭还透露：“我们现在几乎在服务器内没有一张卡是空的。”他强调，面对未来3—5年确定性极强的需求增长，AI数据中心的投资回报非常确定，阿里除了自建算力中心外，也不排除租赁获取算力资源。徐宏补充，目前的公司净现金约有380亿美元（约合人民币2582亿元），如果拿掉五年以上到期的债务的话，净现金约有590亿美元（约合人民币4009亿元），且公司拥有强大的资本市场融资能力，足以支撑这一轮史无前例的资本开支。

在2026财年第四财季财报中，阿里首次披露，阿里云外部商业化收入同比加速增长40%，其中AI相关产品收入达89.71亿元，占外部商业化收入比重首次突破30%，年化收入达358亿元。这已经是AI相关产品收入连续第十一个季度保持三位数增长。用管理层的话说：“阿里全栈AI技术投入已正式跨越初期培育阶段，进入正向的规模商业化回报周期。”

从能力闭环看，阿里的全栈AI布局已经形成三层飞轮：模型层，千问在推理和编程能力上进入全球第一梯队，多模态模型矩阵初见成果；平台层，百炼已成为中国最大的AI应用开发入口；应用层，推出覆盖办公、编程等场景的多个企业级智能体，消费端千问APP全面整合电商能力。

5月11日，阿里宣布，其下的AI大模型千问与淘宝全面打通，开启AI购物全新体验。实现AI购物从商品推荐到下单、履约、售后的全流程闭环，标志着阿里AI电商发展迈出了重要一步。

根据阿里巴巴披露的信息，在千问APP端，用户通过与AI对话即可完成淘宝商品库中的商品挑选、参数对比及下单购买；在淘宝APP端，用户点击底部“消息”栏中的“千问AI购物助手”入口，即可使用AI试穿、AI算优惠、AI低价帮抢等功能。

此次整合的核心在于千问对淘宝40亿商品库及超20年积累的真实购物场景数据的调用能力。在实际应用场景中，这一能力主要解决三类消费决策痛点：其一，当用户具备明确购买意向但筛选条件复杂时，AI可在单次对话中完成多条件交叉筛选，并在用户提出不合理配置需求时进行纠偏；其二，当用户仅有模糊记忆或难以准确描述商品特征时，AI可基于碎片化信息进行推理匹配；其三，针对场景化需求，AI可直接输出组合式商品推荐方案。

AI的商业化变现，无疑是当下最重要的命题。阿里的千问如何通过打通内部各类应用实现商业价值的落地转化？

笔者认为，千问与淘宝的全面打通（即AI购物全链路闭环），本质上是阿里在用AI重构传统的“人、货、场”。

第一，抢占“下一代超级入口”，缩短交易路径。以前用户购物是“搜索-筛选-比对-下单”，步骤繁琐且耗时。现在通过千问APP或淘宝内的AI助手，用户只需说一句话（如“帮我找一款适合油皮的平价防晒霜，要防水”），AI就能基于淘宝40亿商品库瞬间完成多条件交叉筛选并直接下单。交互方式的变革直接带来了转化率的提升，交易变得更加顺滑，这意味着阿里能用更低的获客成本撬动更高的GMV。

第二，解决非标品痛点，扩大高毛利品类份额。淘宝闪购等非餐即时零售一直是阿里近年发力的重点。服装、美妆、日用品属于非标品，用户决策成本高。此次上线的“AI试穿”功能，能精准捕捉面料质感和合身度，解决线上买衣服最大的痛点；而“AI算优惠”则能在复杂的促销规则中为用户一键生成最佳凑单方案。这些功能不仅提升了用户体验，更直接刺激了高毛利的非标品销售，稳住了阿里电商的基本盘。

另外，对于外部B端企业级客户的应用，带来巨大变现机会。财报中披露的数据（AI相关产品收入89.71亿元，年化358亿元），主要来源于阿里云向企业客户出售AI能力。

阿里云目前采取的是“模型即服务”（MaaS）的商业模式。很多中小企业甚至大型企业没有能力也没有资金去从头研发大模型，于是阿里就把自己的千问系列模型（如Qwen3.6-Plus）封装好，放在百炼MaaS平台上供企业直接调用。企业客户按需付费（消耗Token）。这种模式边际成本极低，随着用户量的爆发，其利润率远超传统的服务器租赁。

从目前财报数据来看，阿里是在用电商赚来的钱重投AI基建，再用AI基建的能力反哺电商体验，同时通过阿里云将剩余的AI算力卖给全社会。这种双轮驱动模式，不仅帮阿里稳住了电商霸主的地位，更让其在未来的AI时代占据“基础设施提供商”的有利地位。

注：文/和二，文章来源：新零售(公众号ID：ixinlingshou)，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。

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