自2023年提出“AI驱动”战略以来,阿里巴巴通过大力投资AI基建,以及在B端和C端用户侧快速推进AI应用,实现了从云计算、核心电商到全球业务拓展的全方位变革。

随着生成式AI基础模型和模拟人类思维“慢思考”的智能Agent崛起,全球范围内应用市场对AI计算能力的需求有望呈现出指数级增长。在此背景下,阿里巴巴通过践行其“AI驱动”战略,大幅加快技术落地与商业模式创新的步伐。

“AI+云”商业模式正在推动阿里业绩增长

根据阿里巴巴2024年披露的业绩显示,AI相关营收正推动阿里云重回增长,24Q2营收增长6%至265.49亿元,其中AI相关产品收入实现三位数同比增长,公共云业务实现两位数同比增长。特别地,AI相关产品收入已连续两个季度保持同等量级增速。

阿里云经调整EBITA利润同比增长155%,单季度EBITA利润达到23.37亿元。利润的提升不仅源自专注公共云战略取得的成功,更反映了AI技术在推动业务效率提升方面的显著优势。

阿里巴巴在技术研发和客户服务上的持续投资,短期内对利润造成了一定影响,长期则为后续的技术创新奠定坚实基础,进一步增强了公司在全球市场中的竞争力。公司持续通过低成本试用推动新用户尝试云环境、云技术和云业务,为未来博取广阔增长前景。时至今日,全国80%以上科技企业和超过一半的AI大模型公司将阿里云作为研发或业务基础。

阿里CEO吴泳铭在最新财报电话会上透露,阿里云的新服务器资源往往一经上架就会立刻被客户锁定和租用,显示出AI云计算服务的巨大市场需求。这一情况给公司提供了巨大信心,未来几个季度内公司对AI云服务的资本开支持续增加,将不断转化为营收和利润的双项成长。

近期摩根士丹利在报告指出,目前美国市场,投资数据中心会产生30%-50%的内部收益率。根据利润边际估算,2025年GPU IaaS可以实现50%以上毛利率。

由此可见,对AI算力的旺盛需求属于全球性现象,顶尖的云计算服务企业在可以预期的时间内将继续面临供不应求的市场局面。作为AI底座的云计算,在整个AI产业链中的重要性还将进一步凸显。

阿里巴巴还在不断优化其AI基础设施,巩固其在全球AI云计算市场中的领先地位。今年云栖大会上,吴泳铭表示,阿里云正在以前所未有的强度投入AI技术研发和基础设施建设。

技术范式突破之下行业更加注重AI基建

近期,头部开发者和应用公司都在惊叹OpenAI o1模型展现出的惊人推理能力。o1在推理阶段密切结合强化学习方法的生成式AI,可实现复杂问题分类并预判解决路径,再以Agent的执行方式分步行动将其解决。

这种模拟人类思维的“慢思考”模式是o1突破的核心,它以更大的推理量换取解答问题的更高能力,在解决复杂的数学、理论和工程问题上取得了质的飞跃,相关指标大幅提升。一方面,此前合格者仅限于人类的信息奥林匹克、AIME考试等评估项目上,o1均取得了突破性成绩,跻身以人类参赛者而言极其优秀的水平梯队,另一方面,场景测试显示使用o1处理复杂问题时涉及的token消耗量大增,部分情况下可达前代产品十数倍。

就连知名数学家陶哲轩也通过一个措辞晦涩的数学问题对o1进行了测试,经过多轮思考后AI给出了满意的答案,得到评语为“平庸但不算无能“的数学研究生水平。

当前,顶尖开发者训练AI模型的材料早已涵盖历史上人类创作的所有文本数据,预训练和调优环节的优化逐步陷入瓶颈。o1提升显著的背后是一种范式层面的突破,其思路几乎一定会在业界得到大规模重复运用和拓展。这也意味着行业新增业务将大幅增加对AI推理运算的需求。

这一现实也毋庸置疑将为阿里巴巴带来更广泛的云AI计算需求和全新增长机遇。AI技术能力的突破、AI运算需求的提升,将为阿里云的业务带来了互相共振的双重利好。

阿里云在AI方面的突出能力禀赋中,创新、低成本的云计算资源是最大的显性优势,而业界领先的、可高度定制闭源和开源AI模型(如云栖大会最新发布的Qwen2.5等不同规模的开源系列),则是不可忽略的隐性优势。

o1的横空出世代表基础模型能力的发展在一定时间内进入平台阶段,开箱即用、能力广泛的各类模型,可深度定制的自家模型调优能力,以及成本精益、可大规模灵活拓展的推理运算能力,三者之间的天然匹配足以帮助开发者构建性能卓越的AI云服务,提供独一无二的生态价值。

阿里云正以AI为中心,全面重构底层硬件、计算、存储、网络、数据库、大数据与AI模型,并与AI场景有机适配、融合,加速模型的开发和应用,打造AI时代的最强AI基建来迎接这一变化。

阿里没有大模型货币化焦虑

下一代模型需要具备更大规模、更通用、更泛化的知识体系,同时也将具备更复杂更多层次的逻辑推理能力。

大规模先进模型,其开发和训练所需成本动辄以十亿、乃至百亿美元级别,几乎可以认为是技术巨头和明星初创公司的独占项目。

然而,即使是以上顶尖公司也不得不面对“凛冬将至”。以资本市场视点,最近半年投资者迟迟难以见到成功商业化模式落地,对AI的信心正大幅回调。

尤其海外投资者,对研发投入和业务产出间的可持续性普遍存有质疑,市场的关注已然聚焦于产品和业务货币化进展。

一方面大模型训练对资金需求不断扩大,另一方面商业模型变现方式却迟迟仍在探索之中。投资者对此类现实的容忍度越来越低,无论是早期PE/VC还是二级市场投资者,都显得耐心不足。

至此,海外AI行业正经历一场悄然的变革。由前Google、Meta等大厂前研究人员创立的明星初创公司面临愈发艰难的生存考验。一些行业内发生的收购表明,训练成本的快速攀升,让没有其他业务支持的大模型初创公司运营无以为继。甚至处在浪潮中心的OpenAI,也因无法平衡天量研发训练投入和通过GPT-4、GPT-4o等先进模型产生的有限营收,融资也没有1年前顺畅。

只有大厂例如微软、谷歌、META等依靠其他业务的充足现金流投入大模型开发,同时利用大模型的进步赋能现有业务,以口碑和财务稳健性弥补损失,在二级市场上能获得投资者给与相对更多的宽容和耐心。

大型科技公司凭借其雄厚的资金实力和丰富的资源,在AI领域占据主导地位,这在海外已成为无法回避的行业趋势。

与此同时,同为主要的先进基础模型开发者,阿里巴巴的处境与海外大型竞争者相当,具备多重优势。一方面集团现金流状况下,云业务本身完全不存在货币化焦虑,稳定可持续的财务状况能够极好地支持通义模型开发,不会因当前营收压力而动摇在AI大模型军备赛中领先的长远目标,也极少被短期的考核目标束缚手脚;另一方面,模型训练开支的绝对大头在于AI基建的消耗,而这一环节正好处于阿里云的优势闭环内。

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在自身之外,阿里于2024上半年进一步加速对大模型领域的布局,扩大支持国内大模型生态的发展。在短短半年时间内,阿里已经投资了月之暗面(Moonshot AI)、MiniMax、智谱AI、零一万物、百川智能5家AI大模型企业。云计算厂商的财务和算力支持,正成为AI大模型初创企业重要的资金来源。

除了进一步巩固“AI+云”的商业模式驱动财务增长,在应用端,阿里巴巴快速推广基于大模型的AI赋能,不同于市场上多数基于FOMO的单向投入,而是商业化模式和前景清晰,因此可以一定程度上免于未来货币化的焦虑。

阿里内AI用起来,让业务更好

除大模型自身的进化外,AI的另一个巨大想象空间就是,AI参与社会工作的各个环节中,“接管数字世界,改变物理世界”。

通义大模型的发展,为阿里巴巴其他业务AI的发展提供基础模型的支撑,而阿里的自有业务成为最先落地的应用场景。

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1)AI电商的初级阶段:重塑电商生态

阿里巴巴通过AI技术对其核心电商业务淘天(淘宝、天猫)进行了深度改造:AI不仅优化了用户的购物体验,还帮助商家通过个性化推荐、智能客服和物流优化等手段,提升了整体运营效率。当然,这只是AI大模型工具化属性在不同场景的延展,但其带来的变化是巨大的。

一个典型的例子是阿里巴巴通过其智能创作平台万相实验室,实现了AI赋能电商内容创作的转型。

万相实验室是为中小商家设计的AIGC(生成式AI)创意平台,致力于通过AI技术自动生成图片、视频、文案等创意内容,极大降低了商家在创意制作方面的时间和人力投入。该产品已实现大规模使用。从去年6月份上线以来,已经累计服务了超100万商家,每天生成几十万的图片和视频,为商家提供了高质量、低门槛的创意素材,并将其应用于产品展示或广告投放中。

另一AI驱动的投放产品“全站推广”,基于“付免联动”机制,让AI识别用户意图、精准定位标签,为商家拿到更具确定性ROI。有数据显示,今年618期间全站推广为超150万商品全域拿量,投后7天GMV环比平均增长超65%。

AI在内容生成、广告投放、数据分析工具等方面的优化不仅提升了商家盈利能力,还增强了电商平台的生态整合和竞争力,确保了阿里巴巴在电商市场中保持领先地位。

2)AIDC的全球扩展:AI推动国际业务增长

过去一年阿里国际数字商业集团在40多个场景里测试了AI能力,覆盖跨境电商全部环节,包括商品图文、营销、搜索、广告投放、SEO、客服、退款、店铺装修等。这些AI能力已经服务了平台上50万商家、1亿款商品。

以AI客服为例,速卖通为平台所有的全托管、半托管商品配备了AI客服。数据显示,6月份,配备了AI客服的商品,售前询单的转化率提高了29%。

商家的AI需求在不断增长,近半年的数据显示,平均每两个月,商家对于AI的调用量就翻1倍。

3)钉钉:智能办公的全面升级

过去一年,钉钉通过AI技术实现了智能办公的全面升级。借助集团内通义大模型与其他六家厂商的底层大模型能力,钉钉已成为众多企业的数字化底座,帮助企业通过AI技术实现高效协同和智能化管理。

目前拥有AI生态伙伴超100万,AI智能体超过50万,AI日调用量超1000万次。

此外,阿里旗下的饿了么、高德、优酷、菜鸟、夸克等众多业务,都在以场景化的用户触点为契机,开发落地AI垂直场景应用,升级用户体验和运营效率。

结语

阿里巴巴的“AI驱动”战略在过去一年中取得了显著成效,通过AI与云的结合,阿里巴巴不仅在多个核心业务领域实现了技术创新,还通过优化商业模式推动了业务增长。从电商到全球业务拓展,再到办公、物流、即时零售等多业务场景,AI技术正在深刻改变阿里巴巴的业务形态。

作为具备云端基建能力的大型科技公司,阿里巴巴以“AI驱动”战略和全行业全场景的应用匹配,提供了的AI+云业务的成功范例,其显著的产业成果和积极的营收反馈,足以为说服资本市场乐观支持AI技术货币化探索。

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