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1、从能力领先到入口级产品：阿里押注模型、生态与AI基础设施本报告导读：阿里AI顶层战略由比模型转向拼体系，依托千问入口化与云钉百炼平台协同，并加大云与AI基础设施资本开支，打造闭环能力以争夺下一代平台主导权。投资要点：投资建议：阿里的顶层战略正在发生变化，从“比模型”转向“拼体系”，用“模型+生态cdot+AIInfra”争夺下一代平台。进入2025年后，阿里AI战略的核心不再是单一模型规模或跑分，而是把“通义千问”与阿里数字经济体高频场景（电商、本地生活、支付、出行、办公等）系统性打通，形成“能办事、办成事”的闭环体验，并把AI从流程“外挂”升级为用户接入服务的首要界面（AI即入口）。内部提出

2、“通云哥”概念，将通义实验室、阿里云、平头哥绑定为一体化“黄金三角”，强调算力供给、模型能力与系统工程协同，试图从基础设施层构建AI时代通用底座。推荐：税友股份、卫宁健康、恒生电子、安恒信息、七牛智能、千方科技、光云科技、浪潮信息、中科曙光、捷顺科技、数据港。相关标的：新开普、宏景科技、寒武纪、海光信息、润建股份。AI2C负责用户规模与超级应用，AI2B面向企业商业化。千问App“入口化宣言”落地，以“办事能力+生态级连接”建立差异化。2026年1月进一步重大升级，全面接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德等生态业务，标志着阿里将C端“入口之战”从构想推向实战。钉钉被定位为“企业级AI智能体平

3、台”，承载把模型能力嵌入企业工作流与业务系统；供给侧“云钉一体”与百炼共同指向Agent规模化，商业模式从卖功能订阅走向“卖效果、卖产出”。明确将资金大规模投向云与AI基础设施。数据中心扩建、服务器集群、高性能GPU采购与部署、通过平头哥推进前沿AI芯片自研，以支撑模型与平台扩张在产能侧，资本也在加速转化为实际算力供给：推进全球数据中心与节点建设、扩建现有设施并新增AI专用套件，服务其“超级云计算平台”路径。风险提示：AI技术发展不及预期，AI商业落地不及预期，市场竞争加剧的风险。相关报告12022年以前：以“云+数据智能”为底座，从业务实战走向云上输出战略主线：业务驱动的“实用型AI”，把A

4、I做成可量化的生产力在大模型尚未成为产业领域的焦点之前，阿里对AI的定位，更偏向于服务真实产业场景的系统性生产力工具。电商平台的核心诉求在于“帮助用户更高效地找到并选购心仪商品”，因此智能推荐、精准搜索与智能客服，成为AI技术率先深度渗透的关键业务链路。物流网络的核心目标是“在订单波峰波谷交替与多重约束条件下，保障履约服务的稳定性”，于是需求预测、智能调度和最优路径规划，便成为技术落地的核心方向。金融科技的核心命题则是“在极短时间内完成风险识别与判断，并持续对抗黑灰产侵袭”，故而实时风控与智能信用评估，成为技术应用的重中之重。我们认为，正是得益于这些场景自带的海量数据储备、高效的业务反馈闭环,

5、以及转化率、履约时效、资损率、人工成本等可量化的考核指标，阿里得以将AI从一项单纯的“技术能力”，成功转化为驱动业务增长的“核心经营能力”。更关键的是，这种“实用型AI”的策略并不止步于内部提效：当某类能力在内部经受住“双11”级别的极限压力、并形成可复用的方法论后，阿里会把它产品化、平台化，并通过阿里云对外提供标准化服务，从而把内部效率优势转化为外部商业化与生态优势。底层技术与算力：飞天（Apsara）统一算力与数据处理，为后续AI全栈打地基要让“实用型AI”真正跑在生产系统里，仅有算法远远不够，最难的部分反而是算力、数据与工程体系。阿里在这方面的核心底座是“飞天(Apsara)”大规模分布

6、式计算系统。这条“先云化、再智能化”的路线，带来两点长期收益：统一调度与资源池化：使得训练与推理、离线与在线、数据治理与特征计算能够在同一套云基础设施之上协同演进。飞天的核心任务是把海量服务器的计算、存储、网络做资源池化与统一调度，并通过API输出一致服务。软硬协同的自主可控：逐步补齐。阿里还通过平头哥自研芯片来增强云服务全流程自主可控，以降低外部不确定性与地缘政治风险。(divcenter)图1:阿里云开放飞天智算平台(/divcenter)平台化产品：PAI与城市大脑，把“内部能力”打包成“可复制产品”当业务线里出现越来越多模型与算法之后，真正的规模化不是“多做几个模型”，而是把能力标准化