阿里云重回增长轨道

科技 2024-11-18 16:23 广东

“会赚钱还懂省钱，阿里云有望明年上半年收入重回两位数增长。”

阿里发财报了。一年前的这个季度，阿里云明确了现阶段的战略“AI驱动、公共云优先”，以公共云技术为重心，开启自我改革。一手大力建设AI基础设施，一手大力研发自有的大模型。一年过去，上周五发布的财报说明，阿里云抓住了AI热潮带来的改革窗口，过去四个季度都交出了增收又增利的成绩。作为一家做基础设施生意的公司，连续四个季度增速上涨，基本可以明确趋势——阿里云稳步重回增长轨道，可以预期未来更高增长。

怎么算账

这一季度，阿里云交出的财报很漂亮。季度营收296.1亿元，同比增长7%。其中，排除了阿里并表业务收入之后，阿里云外部收入增长也超过了7%。同时，阿里云经调整EBITA利润是26.61亿元，利润率接近10个百分点，逐渐显露出基础设施的scale up商业特性，利润比前几个季度逐渐上升。

财报解释称，收入增长是由于公共云双位数增长，这些公共云产品中AI相关产品采用量明显提升，AI相关产品收入连续五个季度实现三位数同比增长。利润则是由于产品结构向利润率更高的公共云产品转型，以及运营效率的提升。

同时，阿里在大力投入AI基础设施建设。上一季度财报中，截至2024年6月30日止三个月的自由现金流，对比去年同期下降了56%，主要是由于阿里云基础设施投入及自营业务减少。

本次财报里，阿里也明确表示未来还会继续加码AI基础设施，要推动云计算在AI领域的渗透率。今年云栖大会上，阿里巴巴CEO吴泳铭曾表示，阿里云AI基础设施依旧供不应求，服务器一旦上架就满载运行。

过去一年，阿里云的收入增长从2%逐渐向上，逐渐抬升至这个季度的7%。阿里巴巴集团CEO吴泳铭在前几次财报电话会上曾表示，阿里云将在下半个财年，也就是自然年的明年上半年重回两位数增长。这个季度财报数据，也正在稳步走向这一目标。

可以估算，阿里云未来一年营收可以走上1100亿到1200亿元的区间，经调整EBITA稳定在10%左右，成为一家稳定盈利的中型科技公司。对照AWS之于亚马逊的估值贡献，以云计算行业普遍采用的PS估值方法，阿里云对阿里巴巴估值贡献可以稳定在3000亿到5000亿区间。

当然，阿里巴巴目前定价依旧仅仅体现了电商业务估值。但未来阿里云实现较高增长，同时稳定盈利之后，阿里巴巴对云计算的长期投入将实现价值回报。

AI会带来什么

AI显然还处于初期阶段。洛杉矶发现金矿的时候，第一批赚钱的是卖铲子的人，这个人在AI时代叫做英伟达。所以，现在英伟达是市值最高的科技公司。

英伟达的上游是云厂商，微软的Azure、亚马逊的AWS、谷歌的GCP，然后是阿里云、Oracle。这是全球排名前五的云厂商。他们将GPU化零为整，再化整为零，按需提供给各类使用新一代生成式AI技术的公司。所以这一波AI给这几家公司带来了新一轮的增长。

阿里云除了享受AI带来的新增长之外，还趁机做了收入结构调整。大幅缩减项目制合同收入，扩大公共云产品收入，让收入结构变得更健康，毕竟公共云产品天然就是更高续订、更高利润，更符合scale up商业理论的生意。

一年过去，阿里云的政企业务迈入健康周期，实现了盈亏平衡。公共云产品营收率先实现两位数增长。AI相关收入三位数增长。可以说，阿里云收获了AI第一阶段的胜利果实。

未来的roadmap可以看到短期和中期的结果。

短期来看，大部分企业会在自己的数字化系统中，新增AI订单。例如做游戏的公司，会上马大模型NPC项目，用生成式AI来跟游戏玩家互动，加快新游戏上线周期，也降低新游戏试错成本。广告搜索系统可以被生成式AI重新改造，每一个推广可以更精准匹配到需要的人，给商家带来更高的投放转化。未来你接到的推广电话，背后大部分都会是一个AI机器人。视频和图像制作，会大量使用生成，而非人力制作。

这些是短期就会新增的IT花费，其中部分流入应用生产，部分流入基础设施。应用生产部分会造福阿里云的ISV生态。基础设施部分就是阿里云的新增市场需求。

中期来看，中国车企将向云计算采购大量AI算力，来对抗特斯拉的L4级别自动驾驶。业内普遍预估，特斯拉将在明年发布L4级别自动驾驶。这是生成式AI技术在大产业上的第一个落地应用。Transformer架构的生成式AI技术，解决了远端信息学习和关联，自注意力机制让AI可以全局学习和生成判断，大幅提升了自动驾驶系统的智能程度。

在这个季度举行的云栖大会上，何小鹏开着自家的新车现身。过去几年间，小鹏汽车采购了大量阿里云的AI算力，并且在新一代AI技术出现之后，新增了一波AI算力订单，用于端到端模型的训练。大模型技术在汽车上的应用，绝不仅仅是车内的语音对话，而是端到端模型的广阔天空。也许，当特斯拉推出L4时，最抗打的中国车企会是小鹏。

而对阿里云来说，可以将汽车的机会同等类比于机器人。Hinton在获得诺贝尔奖的视频发言中预测，大模型未来的发展机会在于两个，第一是推理端的强化学习，第二是机器人。机器人的智能系统训练，与汽车自动驾驶系统的训练有底层逻辑的相似性。都是基于transformer架构，采用大量视觉数据训练。同样会消耗大量的AI算力。

所以，阿里巴巴CEO吴泳铭在云栖大会的发言重点，是说AI时代的重点，不仅仅是数字世界，还是物理世界。未来长坡厚雪，海阔天空。

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