外媒消息，阿里巴巴集團主席蔡崇信(Joe Tsai)於當地時間6月18日(周四)亮相巴黎VivaTech 2026 科技大會。他發表了題為“Look East: China’s AI Ascent and the Full Stack Advantage”的演講，並在VivaTech x Bloomberg Awards環節進行了深入對話，系統闡述了阿里對 AI 未來的判斷。
這場對談釋放出的訊號非常清晰：阿里要講的並不只是“全面投入AI”，而是解釋其All in AI背後的底層邏輯。蔡崇信認為，AI的長期價值仍未最終定型，未來價值可能沉澱在晶片、雲基礎設施、大模型，也可能沉澱在應用和產業場景。因此，阿里選擇的不是單點押注，而是圍繞整條AI價值鏈進行全端佈局。
一、AI不是軟體市場，而是50兆美元生產力市場
蔡崇信對AI市場空間的判斷非常直接。
在他看來，如果只用軟體市場規模或者企業IT支出規模來衡量AI，可能會嚴重低估這一輪技術變革的真正價值。AI本質上不是多賣一個軟體工具，而是在創造“人類智能”和“人類生產力”的新單位。
全球GDP規模超過100兆美元，其中至少一半與人類生產力和智能活動相關。因此，AI對應的潛在市場空間，可能不是幾千億美元，而是約50兆美元等級。
這也是阿里“All in AI”的底層邏輯。
換句話說，阿里並不是把AI看作一個短期技術風口，而是把它看作下一代生產力基礎設施。既然AI未來可能重塑大量智力勞動、產業流程和商業效率，那麼今天的大規模投入，就不只是成本，而是在搶佔下一代基礎設施入口。
二、為什麼不只押注模型？因為價值歸屬還沒定
當前AI行業最熱的是大模型公司。無論是OpenAI、Anthropic，還是其他純模型公司，都在市場上獲得了極高關注度。
但蔡崇信在VivaTech上提出了一個關鍵判斷：現在純模型公司確實很熱，看起來也正在獲得大量價值，但長期來看，AI產業最大價值未必永遠停留在模型層。
這句話很重要。它解釋了阿里為什麼不只是押注Qwen通義千問，也不只是押注雲端運算，而是選擇覆蓋晶片、雲基礎設施、基礎模型和應用場景等多個環節。因為現在還太早，沒有人能精準判斷AI長期利潤最終會集中在那一層。可能是晶片，可能是雲，可能是模型，也可能是應用，甚至可能是企業客戶在具體產業場景中的深度使用。
所以阿里的打法不是“賭一個贏家”，而是沿著AI價值鏈進行全端投入，在產業格局尚未定型時，儘可能佔據更多關鍵位置。
三、阿里的全端AI：不是大而全，而是為不確定性保留靈活性
按照阿里集團文章披露，阿里的全端AI佈局涵蓋自研晶片、基礎設施、先進大模型和應用層。具體來看，底層是晶片與算力基礎設施，中間是阿里雲和Qwen通義千問大模型，上層則是淘寶、天貓、餓了麼、高德、飛豬、釘釘等真實業務場景。
這也是阿里與不少AI公司的不同之處。
有些公司擁有大模型，但缺少雲基礎設施和應用入口；有些公司擁有使用者和場景，但缺少底層模型與算力支撐；有些雲廠商具備基礎設施能力，但未必擁有足夠豐富的消費和產業生態。
阿里的特殊性在於，它同時擁有雲、模型和真實業務場景。
對於AI來說，場景非常關鍵。場景不僅意味著使用者入口，也意味著反饋資料、需求驗證和商業化機會。一個模型能不能真正創造價值，最終要看它能否進入真實業務流程，提升效率、降低成本，或者創造新的使用者體驗。
因此，阿里的全端AI並不是單純擴張業務邊界，而是在試圖形成一個閉環：雲提供算力，模型提供智能，業務場景提供應用入口和反饋，再反過來推動模型和雲能力迭代。
更重要的是，蔡崇信在大會上特別強調，企業在AI發展浪潮中需要保持靈活性。這句話也解釋了阿里全端戰略的真正價值。
因為目前沒有人能夠準確預測，AI產業的長期價值最終會更多沉澱在晶片、基礎設施、大模型，還是應用層。正因如此，阿里選擇同時佈局並持續最佳化各個層面，實際上是在為未來的產業變化保留更大的調整空間。
如果未來價值更多沉澱在模型層，阿里有Qwen通義千問；如果價值更多沉澱在基礎設施層，阿里有阿里雲和持續加碼的算力投入；如果價值最終流嚮應用層，阿里又有淘寶、天貓、餓了麼、高德、飛豬、釘釘等龐大的業務場景。
所以，全端不是簡單地“什麼都做”，也不是為了追求大而全，而是為了建構一種以變應變的能力。
在AI價值分配尚未定型的階段，誰能同時理解基礎設施、模型和場景，誰就更有可能在行業變化中快速調整方向。這種靈活性，正是阿里全端AI佈局的核心價值。
四、現金流是阿里“All in AI”的底氣
AI是一場技術競爭，也是一場資本競爭。訓練大模型、建設資料中心、採購晶片、擴充雲基礎設施、服務企業客戶，都需要長期持續投入。相比許多依賴外部融資的AI創業公司，阿里最大的優勢之一，是它擁有來自核心業務的穩定現金流。
蔡崇信提到，阿里核心電商業務每年仍能創造約250億美元自由現金流。這為阿里持續投入AI和雲基礎設施提供了重要資金支援。阿里巴巴集團也在2025年2月承諾，未來三年投入超過3,800億元人民幣，用於建設AI及雲基礎設施。
從阿里的業務結構看，它有成熟電商業務提供現金流，有阿里雲承接AI基礎設施需求，也有Qwen大模型和淘寶、天貓、餓了麼、高德、飛豬、釘釘等真實業務場景作為落地入口。這使阿里在AI長期競爭中具備更強的耐力。
在內地AI基礎設施和供應鏈仍需持續投入的背景下，阿里的高額投入也不只是自身業務轉型的需要，更是在圍繞算力、雲、模型和產業落地建構長期能力。
換句話說，阿里做全端AI，不只是為了在模型和應用層搶佔機會，更是在為AI時代的新型基礎設施提前下注。而現金流，正是阿里能夠長期下注AI的底氣。
五、開源Qwen：給企業第二個選擇
在對談中，Qwen通義千問也是重要部分。
蔡崇信提到，歐洲企業非常關心“主權”問題，核心包括技術獨立和資料隱私。企業不希望自己的關鍵技術完全依賴單一供應商，也不希望敏感資料在使用AI時流向不可控的平台。
開源模型在這裡具有重要價值。企業可以將Qwen這樣的開源模型下載到自己的環境中部署，用自己的資料進行微調，並把資料留在自己的防火牆內。這樣既能降低對單一閉源模型的依賴，也有助於保護企業資料。
這也是阿里向歐洲市場講述Qwen價值時的重要邏輯：它不是要求企業只相信阿里，而是給企業提供一個新的選擇。對於高度依賴美國閉源模型的歐洲企業而言，Qwen可以成為另一個“籃子”，幫助企業分散技術依賴風險。
六、阿里雲繼續加碼歐洲市場
阿里集團文章還披露，阿里雲已在法國新增雲端運算地域節點，使法國成為繼德國、英國之後的第三個歐洲樞紐。
這一動作與蔡崇信在VivaTech上強調的企業主權、資料隱私和本地化部署邏輯相互呼應。歐洲客戶越來越重視本地資料託管、雲服務可靠性和AI應用安全，阿里雲在法國新增節點，正是為了滿足當地企業對先進雲端和數位化解決方案的需求。
此外，阿里雲還計畫在今年稍後推出面向歐洲市場的一系列AI智能體服務。
這意味著，阿里的AI佈局不僅發生在中國市場，也在試圖通過雲基礎設施和開源模型進入全球企業客戶市場。
七、製造業會是AI落地的重要戰場
阿里集團文章還提到，阿里雲正在深化與寶馬、西門子、博世等全球工業企業的合作，為企業處理和訓練高品質專屬資料提供安全、高效的基礎設施。
這說明阿里對AI的理解，並不侷限在聊天機器人或消費網際網路，而是希望進入製造業、汽車、工業生產等更複雜的產業場景。
未來最有價值的資料，未必只來自網際網路，也可能來自產業現場。比如設計資料、測試資料、質量控制資料、生產流程資料、裝置運行資料、自動駕駛資料等。這些資料往往在企業內部積累多年，高度專業化，外部很難獲得。
如果這些產業資料與大模型結合，就有機會訓練出真正理解行業流程、工藝標準和生產約束的AI系統。
因此，AI在製造業中的價值，不只是生成內容或回答問題，而是參與設計最佳化、質量檢測、流程改進、自動駕駛和生產效率提升。
阿里的新故事，AI時代的生產力基礎設施
整體來看，蔡崇信在VivaTech上的發言，實際上給阿里的AI戰略做了一次清晰解釋。
阿里不是簡單押注一個模型，也不是只做一個AI應用，而是把AI看作下一代生產力基礎設施，並圍繞晶片、雲、模型和應用場景進行全端佈局。
它的邏輯是：AI最終價值會流向那裡，現在還無法確定。因此，與其押注單一環節，不如覆蓋整條價值鏈，保持戰略靈活性。
過去的阿里，最核心的標籤是電商平台公司；
後來的阿里，逐漸增加了雲端運算和數位化基礎設施屬性；
AI時代，阿里想講的新故事是：它不只是電商，也不只是雲，而是一家以AI和雲為核心的新型生產力基礎設施公司。
這也是蔡崇信“All in AI”背後的真正含義。 (瑞恩資本)