2027財年Q1（2026自然年Q2），阿里收入同比增長9%至2689.5億元，但利潤因AI投入和一次性費用大幅承壓。阿里雲外部商業化收入增長45%，AI相關收入連續12個季度三位數增長，盈利能力同步改善。即時零售成為電商增速引擎，但傳統電商承壓。單季資本開支高達676.78億元，自由現金流明顯轉負，公司正以短期利潤換取AI長期競爭力。

富途資訊8月20日消息，$阿里巴巴 (BABA.US)$/$阿里巴巴-W (09988.HK)$於美股盤前公佈2027財年第一季（對應自然年2026年第二季）業績：

（註：阿里巴巴財年與自然年不同步，從每年的4月1日開始，至第二年的3月31日結束）

營收2689.53億元人民幣，同比增長9%，市場預期為2685.17億元；

經調整淨利潤207.15億元，同比下降38%，市場預期為255.76億元；

調整後每ADS收益8.52元，預估11.28元。

其他收入288.0億元，預估611.5億元。

與此同時，AI與雲業務成為本次業績最大亮點。阿里雲本季度外部商業化收入同比增長45%，增速創22個季度以來新高；AI相關產品季度收入達到123.76億元，連續第12個季度實現三位數同比增長。AI雲與算力服務分部經調整EBITA同比大增133%，利潤率升至12%，顯示AI業務正在實現「高增長+盈利改善」。

另一大增長引擎來自即時零售。中國即時零售收入同比增長45%至532.95億元，成為電商類股增速最快的業務。

但與此同時，阿里正在進入重資本擴張周期。本季度資本性支出達到676.78億元，同比增長75%，自由現金流淨流出446.70億元。AI算力、晶片和數據中心的持續投入，正在成為短期利潤承壓的核心原因之一。

本季度，阿里重新調整業務分部，將原有業務整合為四大類股：阿里巴巴電商集團、AI雲與算力服務、AI實驗室與應用，以及所有其他。其中，雲智能集團與平頭哥半導體被納入「AI雲與算力服務」，千問模型、千問App及千問辦公則組成「AI實驗室與應用」。

新架構強化了AI在阿里業務體系中的核心地位：從晶片、算力到大模型和應用，阿里正在加速打通AI全產業鏈，也使AI相關業務的收入、投入與盈利情況更加清晰。

阿里雲收入創22個季度新高，盈利能力同步改善

AI雲與算力服務成為本季度最具市場關注度的業務。

本季度，阿里雲外部商業化收入同比增長45%，增速創22個季度以來新高，較上一季度40%的增速進一步加快。AI相關產品季度收入達到123.76億元，連續第12個季度實現三位數同比增長，AI需求依然保持強勁。

更值得關注的是盈利能力。AI雲與算力服務分部經調整EBITA達到56.28億元，同比增長133%，利潤率升至12%。這意味著，阿里雲不僅在擴大AI算力和雲服務收入，同時也開始釋放規模效應和經營槓桿。

在晶片層面，平頭哥已經形成覆蓋GPU、CPU及網絡晶片的全棧體系。最新一代AI處理器真武M890已通過阿里雲實現商業化落地，目前應用於自動駕駛、互聯網、金融等20多個行業，外部客戶超過650家。

供給側的算力基礎設施也在同步擴張。阿里雲已將大規模AI數據中心交付周期壓縮至100天，並預計今年自研模塊化數據中心的產能效率將實現翻倍以上增長，以應對持續增長的AI算力需求。

從晶片到雲、從數據中心到模型，阿里正在形成一套更加完整的AI基礎設施體系。

即時零售爆發，傳統電商仍承壓

電商集團本季度收入2058.62億元，同比增長4%，但內部業務分化明顯。

其中，中國即時零售收入532.95億元，同比增長45%，成為整個電商集團增速最快的業務。淘寶閃購在維持市場份額的同時持續優化單位經濟效益，盒馬則受益於向新興市縣擴張以及與淘寶閃購的協同，訂單和收入均實現雙位數增長。

相比之下，中國傳統電商收入同比下降8%至1109億元，客戶管理收入同比下降7%。不過，由於新營銷發展計劃帶來的會計處理變化，同比數據存在一定可比性影響；剔除相關因素後，客戶管理收入同口徑增速約為1%。

國際電商收入同比微降1%至277.61億元，但速賣通本季度實現經營利潤，盈利能力出現改善。

整體來看，電商集團經調整EBITA為397.49億元，同比僅下降1%，即時零售業務的增長和效率改善，在一定程度上抵消了傳統電商的壓力。

千問加大投入，AI應用短期拖累利潤

如果說AI雲正在成為新的增長和利潤引擎，那麼AI應用仍處於高投入階段。

本季度，AI實驗室與應用分部經調整EBITA虧損達到138.61億元，上年同期虧損32.24億元，虧損規模擴大逾三倍，主要由於千問App推理成本上升以及AI能力建設投入加碼。

用戶側擴張依然迅速。千問App上線以來，已有2.5億用戶通過智能體功能體驗AI驅動的購物場景，與淘寶天貓、淘寶閃購等業務的生態協同正在加速。但用戶規模和模型能力的快速增長，也意味著更高的推理成本。在AI應用尚處於規模擴張期的情況下，模型訓練、推理和產品迭代仍將對短期利潤形成壓力。

這也形成了阿里AI業務當前較為鮮明的兩面性：AI雲已經開始體現收入增長與盈利改善，而AI應用仍在用利潤換取用戶和生態規模。

研發投入激增，一次性費用進一步壓低利潤

利潤端承壓並非完全來自AI業務本身，費用結構變化和一次性項目也產生了明顯影響。

本季度阿里營業成本達到2540.81億元，營業成本率由上年同期的55.1%升至61.8%，主要受到雲及AI業務收入佔比提升，以及營銷收入會計處理變化的影響。產品開發費用達到225.29億元，同比增長50%，佔收入比例由6.1%升至8.4%，反映出公司持續加大AI研發人員和技術基礎設施投入。

此外，一次性費用也進一步壓低經營利潤。一般及行政費用升至127.08億元，佔收入比例由2.5%升至4.7%，主要由於計提5.5億歐元的歐盟《數字服務法案》罰款準備金；同時，公司還確認44.58億元商譽減值。

因此，本季度經營利潤同比下降57%，既受到AI投入增加等結構性因素影響，也包含罰款準備金和商譽減值等一次性因素。

單季資本開支676.78億元，AI進入重資本周期

現金流數據更直觀地反映了阿里的戰略選擇。

截至6月底，公司持有現金及其他流動投資4745.05億元，流動性依然充裕。但本季度資本性支出達到676.78億元，同比增長75%；自由現金流淨流出446.70億元，較上年同期的188.15億元明顯擴大。

資本開支增長主要與AI算力採購、CPU算力需求增加以及晶片組件價格上漲有關。

值得注意的是，公司經營活動產生的現金流淨額仍達到229.45億元，同比增長11%，說明核心業務的造血能力並未惡化。自由現金流大幅轉負，更多是資本開支激增的結果。

與此同時，本季度股份回購規模僅1.62億美元，較此前明顯收縮。AI大規模投入周期下，阿里正在將更多資本優先投向算力、晶片和數據中心，而非股東回報。

對於阿里而言，這份業績的核心變化已經十分清晰：傳統電商增長放緩，但AI雲正在加速成為新的增長與利潤引擎；與此同時，公司正主動進入重資本投入周期，以犧牲部分短期利潤和現金流，換取AI基礎設施和全棧能力的長期競爭優勢。

戴爾交出了一份讓整個AI產業鏈都坐不住的季報。

5月28日盤後，戴爾科技公佈2027財年第一財季業績，單季AI伺服器收入161億美元，比去年同期的19億美元整整漲了七倍多，盤後股價一度飆近40%。

港股隔天隨即聯動，聯想集團盤中漲幅一度超過30%，觸及歷史新高25.7港元，市值突破3100億港元。

這波上漲並非單純跟風，就在一周前，聯想剛發佈了2025/26財年全年成績：營收830.75億美元，同比增長20%；調整後淨利潤20億美元，同比增長42%；AI相關收入較上一年翻了一倍多，佔總收入比重升至33%。高盛將目標價從12.53港元一舉調至27港元；申萬宏源首次覆蓋，評級直接給到買入。

過去很長時間，聯想的股價基本跟著全球PC市場冷暖走。市場給它的定位，大概就是一家“大號PC廠商”。這份財報開始動搖這個判斷。

以AI伺服器、液冷和資料中心業務為主的ISG，是本次財報最大的變數。這項業務過去幾年持續虧損，但2025/26財年全年營收達192億美元，同比增長32%，首次實現全年盈利。

第四財季單季營收56億美元，營運利潤2.02億美元，均為歷史單季最高。全年AI伺服器訂單儲備達210億美元，AI伺服器收入同比增長50%。

ISG能扭轉，背後有一個行業拐點在撐著。過去兩年AI算力消耗主要集中在大模型訓練，玩家主要是幾家大型科技公司。

但從2024年底開始，行業重心往推理側轉移。企業開始真正落地AI應用，對伺服器、儲存、液冷的需求從少數巨頭擴散到更多行業客戶。Gartner資料顯示，2025年AI推理算力佔比已突破50%，預計2029年將達65%。

聯想的ISG佈局比這個拐點早了幾年，加上持有跨國合規資質、能合規採購輝達受限晶片，在供應通道上比不少競爭對手寬。目前聯想已成為NVIDIA最新一代Vera Rubin NVL72平台的全球首發合作夥伴。

IDC資料顯示，2025年第四季度，聯想伺服器營收和出貨量的同比增速，在全球前五大伺服器廠商中均排名第一。

SSG（企業AI解決方案業務）同樣值得一提。規模雖不大，但已連續20個季度保持雙位數增長，最新一季營運利潤率穩定在22.4%，是聯想三大業務裡利潤質量最好的一塊。

與此同時，傳統PC業務沒有塌，全年營收589億美元，同比增長17%，全球市場份額升至24.2%的歷史新高。三大業務在同一財年同時實現盈利，這在聯想歷史上是第一次。

說聯想完成了轉型，現在下這個結論恐怕還早。聯想不是一家重研發的公司，財務資料藏不住這一點。2025/26財年研發費用24.9億美元，佔營收不到3%，和十年前基本持平。

ISG雖然盈利，但全年營運利潤率不到0.5%，遠低於IDG的7.2%和SSG的22.4%，靠的是規模攤薄成本，而非技術壁壘。一旦價格競爭加劇，這塊業務的利潤空間很容易被壓縮。液冷是聯想當下的核心籌碼，但華為、浪潮、超微電腦都在跟進，先發優勢能維持多久存在變數。

訂單體量上，戴爾AI伺服器積壓訂單已達430億美元，聯想的210億美元在全球競爭格局裡並不突出。

AI PC也需要拆開來看，Omdia報告顯示，2025年全球PC市場出貨量同比增長9.2%，主要推動力是Windows系統換代和後疫情的換機周期，跟AI關係有限。聯想管理層自己也承認，主動因AI功能買AI PC的使用者目前還是少數專業人群。

但這些問題並不意味著聯想沒有東西可以押注。聯想有一個不太容易被覆制的位置：同時擁有終端硬體、算力基礎設施和企業服務能力。純雲廠商沒有自己的終端，終端廠商沒有雲和算力的積累，聯想三端都有，能在本地處理敏感資料、通過雲端跑複雜任務，契合了很多企業“資料不想上雲、但本地算力又不夠”的現實困境。

這套打法已經跑出了一些結果，伊利通過聯想的供應鏈方案，原奶調配24小時到廠及時率提升至98%；徐工集團引入聯想定製伺服器後，核心業務流程所需時間壓縮了87%。天禧AI生態已覆蓋超過5000家合作夥伴，AI PC在中國市場份額達42.1%。

外部環境也在幫聯想，2026年政府工作報告將“打造智能經濟新形態”寫進政策主線。5月8日，AI終端智能化分級國家標準正式發佈，聯想作為微型電腦部分的主導編制企業全程參與。在規則還沒定型的階段，參與制定標準的企業往往比追標準的企業站得更穩。

聯想這次至少證明了一件事：AI已經在幫它賺到真實的錢。但從賺到錢，到建立起真正的技術護城河，中間還有很長的路。研發投入能不能補上來，是這輪重估能否持續的關鍵變數。 (蔚然先聲)

5月20日，輝達發佈2027財年第一季度財報，黃仁勳在電話會上說了一句話：Vera CPU（輝達自研的ARM架構伺服器處理器）打開了一個“全新的2000億美元TAM（理論上可覆蓋的市場規模）”，預計今年Vera CPU可見營收將達約200億美元。

此話一出，ARM股價第二天瘋漲16.16%。加上前一交易日受華爾街投行Bernstein首次覆蓋催化已漲約15%，兩個交易日累計漲幅超過30%，市值一度突破3000億美元。

為什麼輝達賣自己的CPU，ARM卻瘋漲？因為Vera CPU基於ARM架構。輝達每賣一顆Vera，ARM就收一筆版稅。

過去兩年，AI敘事裡最性感的是GPU；現在黃仁勳把CPU重新拎上牌桌，親口給CPU市場定了一個2000億美元的價碼，ARM作為幾乎所有非x86（Intel和AMD使用的傳統處理器架構）伺服器CPU的底層架構授權方，直接成了最大的受益者。

問題來了，當CPU重新變得值錢，ARM的王座會越來越穩嗎？

談這個問題，要和兩個月前的一件事情連在一起看。

2026年3月24日，ARM突然官宣了一件事：自己造晶片。

這顆晶片叫AGI CPU——136核Neoverse V3架構（ARM的高性能伺服器核心架構），台積電3奈米工藝，雙晶片封裝設計，功耗300瓦。ARM在5月6日的財報電話會上披露，AGI CPU已拿到跨2027-2028兩個財年的20億美元以上客戶需求。

這可不是多個新業務，是直接把商業模式變了。

過去ARM是靠什麼掙錢？它賣指令集（處理器的底層語言規範），賣CPU核心設計，賣各種IP（晶片設計模組）和計算子系統。計算子系統可以簡單理解為一套打包好的晶片底層方案：CPU核心、互聯、記憶體控制、安全模組等基礎元件，ARM先幫客戶拼好一大半，客戶再拿去做自己的晶片。

蘋果、高通、輝達、亞馬遜、Google、微軟、三星、聯發科，都可以基於ARM的底層方案去做自己的產品。ARM像半導體行業裡的"高速公路營運方"：它修路、定標準、收通行費，但從不自己去開車拉貨。

這也是ARM過去35年最舒服的生意：輕資產、高毛利、收版稅。2026財年，ARM全年收入49.2億美元，毛利率97.5%。

但現在，ARM開始自己做晶片了。AGI CPU已經有超過20億美元的客戶需求；Meta是首發客戶和共同開發方，OpenAI、Cloudflare、SAP等也在部署或合作。

AI超維度在上個月的《Token經濟學2：CPU怎麼又成了香餑餑》裡講過這個事。

Agentic AI，也就是能自己拆任務、調工具、讀檔案、跑流程的智能體AI，正在改變資料中心的硬體配比。

過去AI訓練和推理的故事，幾乎都圍著GPU講。到了Agent時代，CPU重新變得關鍵。因為大量工作不是矩陣計算，而是任務編排、工具呼叫、上下文管理、和多智能體調度。

CPU就是要負責讓整套系統跑起來的那個。所以當資料中心的CPU與GPU的配比從1:8推向1:1，CPU就從配角變回了主角。

所以它不得不下場。再不親自下場，這波AI Agent增量市場會被輝達Vera、AMD和幾家雲廠商切掉，ARM的版稅生意也會跟著萎縮。

問題是，下場後，ARM就不再是那個“只賣圖紙，不跟客戶搶生意”的高速公路營運方了。

ARM高層顯然意識到這個問題很敏感。

首席財務官Jason Child在接受CNBC採訪時說：AGI CPU不是要強迫現有客戶遷移，而是把ARM的市場擴展到那些對純IP授權模式不感興趣的客戶。

而當CEO Rene Haas在科技媒體Stratechery的深度訪談中被直接問到“你在跟輝達Vera競爭嗎”。他回答說，輝達的Vera CPU是專門為Rubin GPU（輝達下一代AI加速晶片）配套設計的，而ARM自研的AGI CPU是面向通用工作負載的獨立部署方案，"這是一個可以'兩者並存'的世界"。

至於自研的AGI CPU拿下Meta做首發客戶和共同開發夥伴，Haas直接“甩鍋”：“我們做這件事是因為Meta來找我們的。市場供給嚴重不足，根本就沒有選擇。”

言下之意就是，客戶有需求，我們才下場自己搞的。

Meta工程師Paul Saab確實也說過：“在今天的世界裡你只有少數幾個選擇，ARM給生態系統多加了一個。”

因為不是所有客戶都有亞馬遜、Google、微軟那種自研CPU能力。也不是所有AI基礎設施公司都能等三年，從授權、設計、流片、驗證一路自己走完。ARM確實看到了一個供給缺口。

但顯然，不是所有人都買這個帳。

2025年12月，高通宣佈收購Ventana Micro Systems（一家專注伺服器級晶片的RISC-V初創公司）。RISC-V是一種開源指令集架構，簡單說就是一套開放的晶片底層語言，它不像ARM那樣由一家商業公司控制授權，因而也成為ARM的潛在替代者。

作為ARM最大的客戶之一，高通正在把RISC-V作為它的Plan B。

同時，高通也一直沒有中斷對ARM的授權訴訟。2025年9月底，高通在特拉華聯邦地區法院對ARM的授權訴訟中取得全面勝訴。今年，高通指控ARM干擾客戶關係、濫用授權排期在2026年3至4月開庭。

監管也在盯著這件事。2025年11月，韓國公平交易委員會突擊檢查了ARM首爾辦公室，調查其授權行為是否構成不正當競爭；2026年5月15日，據彭博社報導，美國聯邦貿易委員會（FTC）正式啟動對ARM的反壟斷調查。高通還向歐盟委員會提交了同樣的投訴。

再看潛在對手。過去幾年，RISC-V陣營的玩家正在快速從嵌入式小晶片向伺服器級進軍：傳奇晶片架構師Jim Keller（曾主導AMD Zen和蘋果A系列晶片設計）創辦的Tenstorrent、RISC-V晶片設計公司SiFive、阿里平頭哥的玄鐵系列，都已經在資料中心級性能上從"學術項目"變成了"可以下單的產品"。

RISC-V在追趕，高通在找Plan B，監管在敲門。這些都是事實。

但這是否就意味著，ARM的鐵王座開始鬆動了？

因為在資料中心行業，2026年最稀缺的資源不是晶片，不是資金，是電。

美國約三成到一半規劃中的新資料中心因電力基礎設施瓶頸正在延期或取消。

黃仁勳在2026年GTC大會上說，在電力封頂的前提下，每一瓦沒用好的電，都是損失掉的收入。他給出了一個新指標：每瓦算力產出多少Token。

邏輯很直白，當電成為硬約束，能效是直接決定AI工廠營收的經濟變數。

而能效恰巧是ARM目前最硬的底牌。ARM AGI CPU功耗300瓦，AMD和Intel的同級旗艦產品都在500瓦左右，同等性能下ARM晶片的功耗低了40%。

這個差距放在黃仁勳的“Token工廠經濟學”裡去看，有兩個意思：

1. 如果電力上限鎖死，ARM能在同樣的功率下擠出更多的算力。

2. 算力需求一樣的情況下，ARM能用更少的伺服器、更小的機房、更輕的供電散熱來達成同樣的目標。ARM曾在AGI CPU發佈時做過一個估算：如果在1吉瓦規模的AI資料中心中全面採用ARM架構替代x86，整體資本開支最高可以減少100億美元。ARM給出的依據是：ARM AGI CPU的機架級性能密度是x86的兩倍以上，同等算力下所需的基礎設施規模會大幅縮小。

這就是為什麼客戶想要Plan B，但不等於馬上能離開ARM。短期內，只要ARM能在同樣的功率上限下算出更多東西，它就很難被替代。

而且輝達已經幫ARM把這個優勢焊死了。

最新一代AI伺服器機櫃Vera Rubin NVL72里面裝的是72顆Rubin GPU和36顆Vera CPU，全部基於ARM架構，不支援x86。

全球每賣出一套輝達最新AI機櫃，ARM的版稅就自動到帳。ARM不需要去說服客戶“請使用ARM架構”，因為輝達的產品裡已經沒有別的選項了。

當然，ARM的版稅能“自動到帳”，前提是輝達繼續選ARM架構。Vera Rubin平台至少覆蓋未來兩到三年的出貨周期，這張車票暫時還有效。

過去AI的故事是GPU的故事，CPU只是配角。但當每個AI Agent都需要CPU來編排任務，CPU的總功耗佔比會從GPU的零頭變成跟GPU平分秋色。到那個時候，ARM 40%的能效優勢就不再是一個技術參數，而是整個資料中心經濟模型的核心變數。

回到ARM自己造晶片這件事，半導體行業內部對ARM既當裁判又下場的擔憂是在上升的，SemiWiki、Electronic Specifier等半導體專業媒體也開始討論"當平台變成競爭者"的生態風險。

客戶不安，監管介入，RISC-V加速替代。這些風險當然真實存在，但只能說是局部風險。

客戶也許都想要準備第二條路線，但他們心裡其實很清楚：當一場結構性的全球AI基建浪潮席捲而來，資料中心在以每年投入數千億美元的速度推進建設（2026年全球前九大雲廠商資本開支預計達8300億美元），他們首先需要的是現在就能部署、能效最優的方案，而不是三五年後可能成熟的替代路線。

AI時代的電力約束正在把ARM的能效優勢從“錦上添花”變成“必選項”，ARM反而會吃到更大的AI基礎設施紅利。Rene Haas說ARM要在2031年做到250億美元營收——其中150億來自AGI CPU，100億來自傳統IP授權。

未來，輝達每賣一套Rubin機櫃，ARM抽一筆版稅；雲廠商每上線一顆自研ARM晶片，ARM抽一筆版稅；ARM自己的AGI CPU每出貨一顆，它賺的就不止是版稅了。

這麼看來，ARM不再只是半導體行業的“高速公路營運方”。它正在變成AI時代的“能源稅收官”——每一瓦電力通過ARM架構轉化為智能的過程中，它都能收一筆稅。

所以，這不是一個王座在鬆動的故事。這是一個稅基在擴張的故事。 (AI超維度)

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阿里2027財年Q1營收2690億元，阿里雲收入同比增長45%，AI基礎設施投入推高資本開支

Arm 2027Q1財季電話會全文（核心要點總結）

聯想要上桌吃飯了

黃仁勳一句話帶飛ARM，但市場還沒看懂真正邏輯