AI收入占三成后，阿里云的千亿美元新战事
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阿里云AI收入占外部收入比重首次突破30%，发布“千问云”等产品，构建“芯—云—模型—推理”技术体系。预计未来一年AI收入占比将超50%，并设千亿美元年收入长期目标。行业正转向为Agent应用重构基础设施，算力芯片持续升级以支撑推理需求。尽管商业化路径存不同看法，市场已明确进入AI驱动新阶段。
一周前，阿里公布了一份引人注目的财报：2026年第一季度，阿里云AI收入占其外部收入的比重首次突破了30%的门槛。仅仅一周后，在2026阿里云峰会上，一系列重磅产品接连发布：基于平头哥新一代AI芯片“真武M890”的128卡超节点服务器、新一代千问旗舰模型Qwen3.7-Max，以及一个全新的、面向Agent（智能体）时代的产品——“千问云”。这一系列动作，清晰地勾勒出阿里云“芯—云—模型—推理”技术体系的完整拼图。
峰会上，阿里云资深副总裁刘伟光阐述了一个关键转变：在Agent时代，云的角色正在从支持模型训练与Token生产，转变为承载海量Agent应用、并被Agent所调用。这一判断并非孤例。百度智能云在上周宣布将全面升级为面向大规模Agent应用的新全栈AI云，腾讯云也计划在下月围绕Agent推出新品。视线回到商业层面，阿里云预计未来一年其AI相关产品收入在外部收入中的占比将超过50%。而阿里集团CEO吴泳铭更是提出了一个更具雄心的目标：五年内，阿里云和AI的商业化年收入要突破1000亿美元。
大云“生”小云
峰会接近尾声时，刘伟光抛出了最后一个亮点——“千问云”，并称之为“为Agent而生的全新AI产品”。这正好呼应了他开场时的核心观点：我们正身处一个“智能体化”（Agentic）的时代。
那么，这个“千问云”究竟能做什么？简单来说，它提供了一个集成的模型市场。开发者可以通过它，便捷地调用包括Qwen、GLM、Kimi、DeepSeek在内的超过150款主流模型的API。更重要的是，它将模型服务的核心能力封装成了“Skills”（技能）和CLI（命令行界面）工具，这极大地简化了Agent调用模型和开发AI应用的流程。
具体来看，在模型选择环节，千问云能提供不同模型在参数、能力、价格、上下文长度等维度的直观对比，用户甚至可以直接用真实的Prompt（提示词）或任务来验证输出效果。而其“Skills”功能，则将模型选型、调用、认证、用量查询等一整条链路的能力都打包封装，让Agent无需编写代码就能动态路由到最合适的模型，比如自动调用视觉模型处理图片，或用生图模型进行创作。CLI工具则覆盖了从登录认证到环境诊断的全套工作流，支持通过脚本实现自动化操作。
可以这么理解，千问云就像是为开发者和Agent开了一家“大模型超市”，不仅货源丰富（集成众多模型），还为Agent这位特殊顾客优化了购物体验（封装技能和工具），让调用变得前所未有的方便。
这种面向AI原生重构基础设施的思路，正在成为行业共识。无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪就多次强调，当前的基础设施是为人类工程师设计的，而非AI。她指出，现有模式是在基础设施之上设置一个面向人类的接口，再往上加一层去适配Agent，这种方式实际上限制了Agent能力的充分发挥。
芯片快跑
千问云扮演的是Agent高效调用的“前台”，而真正支撑Agent海量任务运行的“后台”，则是坚实的算力底座。峰会上，算力新品被安排在了首个发布的位置，足见其重要性。
这次发布的核心是基于平头哥新一代AI芯片“真武M890”的128卡超节点服务器“磐久AL”。它搭载了自研的互联芯片ICN Switch 1.0，能将通信时延压低至百纳秒级，从而让128张AI芯片像一台计算机那样协同工作。
真武M890本身性能强劲，采用自研并行计算架构，内置144GB显存，性能是上一代真武810E的3倍，片间互联带宽高达800GB/s，并能原生支持从FP32到FP4的多种数据精度，覆盖从高精度训练到超低精度推理的全场景需求。配合吞吐量达25.6Tbps的ICN Switch 1.0芯片，可实现64卡的全带宽高效互联。
平头哥也首次公布了真武系列芯片的路线图：2024年二季度已发布真武810E；本次发布的是真武M890；计划于2027年三季度推出显存达216GB、片间互联带宽1200GB/s的真武V900；2028年三季度则将推出真武J900。
算力竞赛的赛道上从不孤单。目前，百度的昆仑芯P800已完成规模化验证，基于其打造的“天池”256卡超节点也已在上个月点亮，计划6月上市，在吞吐性能、推理效率及网络时延上均有显著提升，并支持构建数十万乃至百万卡的超大集群。
无论是阿里云强调的“芯－云－模型－推理”体系，还是百度智能云看重的“芯云模体”全栈能力适配，核心目标都是一致的：为即将爆发的Agent应用，打造一个更强大、更智慧、更“原生”的基础设施。正如夏立雪所言，AI的思考与任务发起速度是毫秒到秒级，而人类是分钟级，这中间的数量级差距，正是Agent时代基础设施需要攻克的核心——极致的推理需求。
下一关：50%
谈到推理与训练的区别，CHIP中国实验室主任罗国昭打了个生动的比方：这有点像遇到难题时，是找一位经验丰富的老师随问随答，还是需要顶级专家立项、排期再攻坚。前者更贴近推理，强调低延迟和现有知识库的调用；后者则是训练，追求顶尖能力去探索未知。
会场内，技术发布是焦点；会场外，资本市场更关心实实在在的财务数据。根据阿里最新财报，2026年一季度阿里云营收同比增长38%至416.26亿元，其中AI相关产品收入达89.71亿元，占外部收入比重首次突破30%。阿里预计，未来一年这一比例将突破50%。无独有偶，百度2026年一季度智能云AI业务收入已达136亿元，占其一般性业务收入的52%。
然而，在亮眼的数据背后，也存在不同的声音。文渊智库创始人王超认为，阿里在商业化探索上玩法多样，例如千问云，但可能“并没有找到大模型真正应该发力的地方”。在他看来，AI厂商最核心的竞争力和利润高地在于模型本身及其API的售卖情况。阿里云推出千问云的逻辑，或许是通过提供更适合Agent的云服务，来深度绑定其他模型厂商，让它们的增长带动阿里云的营收，但这某种程度上是在“为他人作嫁衣”。
一个关键观察指标是阿里云的外部商业化收入构成。一季度其外部收入增速高达40%，但并未单独披露千问模型API的收入。王超指出，“千问API收入才是阿里云真正核心的收入”，而当前诸多信息似乎表明，阿里正在变得更像一个“AI投资公司”。
无论如何，从30%到目标中的50%，再到千亿美元的长远蓝图，阿里云乃至整个中国云服务市场，已经义无反顾地驶入了以AI和Agent为核心驱动力的新航道。技术路径与商业模式的最终答案，都将在未来的激烈竞合中逐渐清晰。
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