执行摘要（TL;DR）

本报告旨在深入剖析阿里巴巴集团在中国人工智能（AI）领域的战略定位与投资布局。市场中存在一种观点，认为阿里巴巴广泛的投资组合使其类似于一只“中国AI产业的交易所交易基金（ETF）”。本报告将论证，尽管这一比喻在表面上具有一定吸引力，但它从根本上误解了阿里巴巴的核心战略意图。

阿里巴巴并非一个被动的市场指数追随者，而是一个积极且极具战略眼光的中国AI生态系统架构师。其投资策略并非为了被动地获取市场平均回报，而是旨在为其核心业务及未来最关键的增长引擎——阿里云——构建一道深厚且难以逾越的护城河。

报告将详细解析阿里巴巴独特的“算力换股权”（computing-for-equity）投资模式。在地缘政治引发的先进芯片供应受限背景下，这一模式的战略价值被急剧放大，它巧妙地将潜在的竞争对手转化为深度绑定的客户，形成了一个强大的业务增长飞轮。

最后，本报告将清晰地追溯这些对未上市初创公司的投资如何通过企业结构和会计准则，最终反映在公开交易的阿里巴巴集团控股有限公司（BABA）的合并财务报表之中。本报告的核心结论是：阿里巴巴AI投资为股东创造价值的首要途径，并非来自这些股权投资的直接财务回报潜力，而是通过其对云业务的战略强化和增长加速所实现的间接价值。

第一部分：解构“中国AI ETF”之喻

本部分将系统性地评估用户提出的核心比喻。首先，我们将阐述该比喻成立的基础，即阿里巴巴投资组合的广度；随后，我们将通过分析其投资的战略偏向性，揭示该比喻的根本性缺陷。

1.1 投资组合的广度：绘制阿里巴巴在AI价值链上的全面版图

乍看之下，阿里巴巴在人工智能领域的投资范围之广，确实为其带来了类似ETF的敞口，覆盖了中国AI产业中几乎所有最具活力的细分领域。这种广泛布局是“ETF”比喻得以成立的基础。

• 基础模型层 - 大语言模型（LLMs）：阿里巴巴系统性地投资了中国五家估值最高的AI大语言模型独角兽企业：智谱AI、零一万物、百川智能、MiniMax和月之暗面 ¹。这表明其采取了一项周密的策略，即在基础模型层面与所有关键参与者建立联系。其中，对月之暗面的投资尤为引人注目。根据公司2024财年年报披露，阿里巴巴在该财年向月之暗面投资了约8亿美元，获得了该公司约36%的优先股股权 ²。这并非一次被动的指数追踪式投资，而是一笔具有重大影响力的战略持股。

• 应用层：投资组合向上延伸至AI应用领域。一个典型案例是，阿里巴巴通过2.5亿美元的可转债对美图公司进行战略投资，其明确目标是推动“AI驱动电商”的战略落地 ³。这显示出阿里巴巴倾向于投资那些能够利用AI技术直接赋能其核心电商业务的公司。

• 具身智能 - 机器人：阿里巴巴，主要通过其云业务部门，主导了对机器人初创公司的多轮重要融资。这包括领投了对自变量机器人（X Square Robot）的A+轮融资，总额达10亿元人民币（约1.4亿美元），该公司专注于通用具身智能的研发 ⁶。此外，阿里还支持了其他机器人公司，如
  逐际动力（LimX Dynamics）和快仓智能（Quicktron） ¹⁰。

• 专业AI - 计算机视觉与自动驾驶：在AI发展的早期阶段，阿里巴巴就是计算机视觉巨头商汤科技的主要领投方之一 ¹²。在自动驾驶领域，阿里巴巴通过与上汽集团合资成立
  智己汽车（持股18%）参与其中 ¹⁴，并投资了智能驾驶解决方案公司
  地平线机器人 ¹⁶。

• 使能层 - AI平台与芯片：投资版图同样覆盖了开发者和基础设施层，包括对AI应用开发平台Dify和云原生服务商Sealos的投资 ¹⁷。在内部，其半导体部门
  平头哥致力于自研AI芯片，这与外部和燧原科技等公司的合作形成了互补 ¹⁸。

为了更直观地展示其投资的广度，下表梳理了阿里巴巴在AI领域的代表性战略投资：

表1：阿里巴巴在中国AI领域的战略投资组合（节选）

目标公司	AI细分领域	已知投资细节	投资主体	战略协同性分析
月之暗面 (Moonshot AI)	大语言模型	2024财年投资约8亿美元，获约36%股权 ²	阿里巴巴集团	确保与顶尖模型技术保持同步，通过“算力换股权”锁定其为阿里云核心客户。
智谱AI (Zhipu AI)	大语言模型	参与B4轮融资 ¹	阿里巴巴集团	覆盖国内领先的技术路线，构建广泛的大模型生态，为阿里云引流。
零一万物 (01.ai)	大语言模型	领投A轮融资 ¹	阿里云	由李开复创办，技术实力雄厚，是阿里云必须争取的战略伙伴和客户。
百川智能 (Baichuan AI)	大语言模型	参投A轮融资 ¹	阿里巴巴集团	由王小川创办，具有强大的技术和市场号召力，是生态布局的重要一环。
MiniMax	大语言模型	领投新一轮融资 ¹	阿里巴巴集团	在游戏和社交领域有应用潜力，可与阿里文娱业务探索协同。
自变量机器人 (X Square Robot)	具身智能/机器人	联合领投10亿元人民币A+轮融资 ⁶	阿里云	布局下一代AI交互形态，为未来“AI+机器人”服务于电商、物流场景做准备。
美图 (Meitu)	AI图像/应用	2.5亿美元可转债投资 ³	阿里巴巴集团	明确服务于“AI驱动电商”战略，提升商品展示和营销效率。
商汤科技 (SenseTime)	计算机视觉	领投6亿美元C轮融资 ¹³	阿里巴巴集团	早期布局计算机视觉赛道，探索AI技术在城市大脑、金融等领域的应用。
智己汽车 (IM Motors)	自动驾驶/智能汽车	合资成立，持股18% ¹⁴	阿里巴巴集团	深入智能汽车产业链，为阿里云、高德地图、斑马网络提供应用场景。

这种对所有头部大模型初创公司的“全覆盖”式投资，揭示了一种超越传统风险投资逻辑的策略。传统风投的目标是发现并押中一个能带来百倍回报的“赢家”，并接受其他大部分投资的失败。然而，阿里巴巴同时投资智谱AI、零一万物、百川智能、MiniMax和月之暗面，这种做法资本密集度高，且稀释了从任何单一赢家身上可能获得的超额财务回报。其背后的逻辑必然不是纯粹的财务收益最大化，而是确保无论哪家公司最终在市场中占据主导地位，阿里巴巴都能与其建立战略关系并施加影响。这是一种“去风险化的造王者”（De-Risked Kingmaker）策略，其首要目标是保证中国未来的AI基础层都构建于阿里云之上并与之深度集成，从而将竞争格局从“赢家通吃”的零和博弈，转变为无论谁胜出，阿里巴巴都能获益的局面。

1.2 战略偏向与市场指数的背离：ETF比喻的根本缺陷

与旨在被动复制市场指数的ETF不同，阿里巴巴的投资组合是主动管理的，并且严重偏向于一个单一的战略目标：驱动阿里云的增长。这一特性从根本上打破了ETF比喻的有效性。

揭示这种偏向性的核心机制，正是其独特的“算力换股权”模式，或被业内称为“算力折扣” ¹。在阿里巴巴的投资协议中，有相当一部分并非以现金支付，而是以阿里云的计算服务信用额度（Cloud Credits）形式提供。例如，在其对月之暗面的投资中，据报道有高达3亿美元的投资额被要求用于购买阿里云的算力服务 ¹。

这种策略并非阿里巴巴首创，而是明确借鉴了微软投资OpenAI以及亚马逊投资Anthropic的成功模式。在这两起国际案例中，云服务都是交易的核心组成部分，从而在投资者和被投企业之间建立了一种强大的、互利共生的锁定关系 ¹。阿里巴巴董事会主席蔡崇信曾公开表示，中国顶尖的生成式AI企业中，有一半已经在使用阿里云的基础设施，这正是其投资策略的直接成果 ²²。

这一策略在中国市场尤为有效，其背后深刻的地缘政治因素不容忽视。由于美国对先进AI芯片（特别是英伟达的高端GPU）的出口管制，使得高性能计算资源在中国变得异常稀缺和宝贵 ²²。正如一位AI科学家所指出的，在当前环境下，“提供算力实际上比提供现金更有价值” ²²。

因此，阿里巴巴的“算力换股权”策略不仅仅是一种巧妙的商业策略，它更是对地缘政治现实的直接且高效的战略回应。该公司成功地将中国在获取顶尖算力方面的国家级挑战，转化为了其云业务部门一个无与伦比的竞争优势。当竞争对手还在用现金进行投资谈判时，阿里巴巴能够提供一种初创公司赖以生存却又难以在别处获得的战略性稀缺资源。这不仅极大地提升了阿里巴巴作为投资方的吸引力，更创造了一种比单纯的现金换股权交易更为深刻和持久的战略绑定关系。可以说，阿里巴巴正在有效地利用美国外交政策的后果，来巩固其在中国云计算市场的领导地位。

1.3 结论：一个战略控股公司，而非一只被动型基金

综上所述，所有证据都指向一个明确的结论：阿里巴巴并非中国AI市场的被动代理人，而是一个带有明确偏好、主动塑造市场格局的战略参与者。

“ETF”的比喻在描述其投资组合的“广度”时具有一定的启发性，但完全无法捕捉其投资“意图”。一个更准确的描述是：阿里巴巴扮演着一个战略控股公司，或者一个高度整合的企业风险投资（CVC）部门的角色。其所有的投资决策都服务于母公司核心业务（阿里云）的战略目标，这一特征与ETF被动复制市场的本质背道而驰。在新任CEO吴泳铭和主席蔡崇信的领导下，公司正在剥离非核心资产，将资本重新聚焦于AI和电商两大核心领域，这使得其投资的战略意图变得更加清晰和坚定 ³。

第二部分：架构师与赋能者：阿里巴巴在中国AI生态中的双重角色

本部分将深入探讨阿里巴巴的双重战略：一方面，它投入巨资构建强大的内部自研AI能力；另一方面，它通过战略投资，赋能并捕获外部生态系统，形成内外联动的战略格局。

2.1 架构师：锻造自有的全栈AI实力

阿里巴巴的外部投资并非空中楼阁，而是建立在 massive 的内部研发投入和基础设施建设的基础之上。这表明其志在成为技术领导者，而不仅仅是资本分配者。

• 巨大的资本承诺：公司已承诺在未来三年内，向AI和云基础设施领域投入高达3800亿元人民币（超过500亿美元）。这一数字超过了其过去十年在技术领域的投入总和 ³。这清晰地表明了其意图构建并拥有中国AI产业未来所需的基础设施。

• 自研基础模型：阿里巴巴开发了自己强大的“通义”系列大语言模型，其中包括参数量达到万亿级别的Qwen3-Max模型 ³。公司采取了一种精明的策略，即将旗下众多模型开源以构建庞大的开发者社区（目前已形成全球最大的开源模型家族），同时保留其最先进的模型为闭源，从而在推动生态发展和保持技术优势之间取得了平衡 ³。

• 自研芯片开发：通过旗下的半导体公司平头哥和达摩院，阿里巴巴正在积极研发自有的AI芯片（如AI推理芯片ACCEL），旨在减少对外部硬件的依赖，并优化其模型在自家云平台上的性能 ¹⁸。这构成了一个从芯片硬件到软件平台再到上层应用的全栈式技术布局。

• AI与核心业务的深度融合：AI并非一个孤立的业务，而是被深度整合以赋能集团的核心运营。例如，在淘宝和天猫上应用AI驱动的搜索和个性化推荐，在菜鸟网络中利用AI优化物流路径，以及推出像“新夸克”这样的AI原生应用 ³⁰。这种融合创造了一个良性循环：核心业务为AI模型提供了海量的训练数据，而优化后的模型反过来又提升了业务的效率和用户体验。

这种“自建”与“收购”并行的策略，是一种旨在确保市场主导地位的复杂对冲。仅靠“自建”（如百度早期的策略）风险很高，一旦内部模型落后，就可能失去市场。而仅靠“收购”则会使公司依赖外部创新，并丧失技术领导地位。阿里巴巴则在两个方向上都进行了大规模投入。内部的“架构师”角色确保了其拥有世界级的产品和深厚的技术专长；外部的“赋能者”角色则保证了即使某家初创公司创造出更优越的模型，该模型也极有可能运行在阿里云上，并且阿里巴巴能从其成功中分一杯羹。这种双轨并进的策略，通过同时掌控自身的技术命运和更广泛生态系统的基础设施，最大化了其在中国AI时代赢得竞争的可能性。

2.2 赋能者：“算力换股权”作为云增长的飞轮

“算力换股权”模式是阿里巴巴AI投资策略中最核心、最强大的机制。它创造了一个自我强化的增长飞轮，不仅加速了阿里云的收入增长，也拓宽了其竞争护城河。

这个策略直接命中了AI初创公司最大的痛点——算力获取，并将其转化为阿里云的战略优势 ¹。其效果立竿见影：财报显示，阿里云与AI相关的收入已经连续八个季度实现三位数同比增长 ²⁶。这清晰地展示了投资策略与核心业务财务表现之间的直接因果关系。

通过让中国最有前途的AI初创公司在基础设施层面依赖自己，阿里巴巴极大地提高了腾讯云、华为云等竞争对手的进入壁垒。一家已经从阿里巴巴获得了价值数亿美元云服务额度的初创公司，几乎不可能转向其他云服务提供商 ²²。

这由此产生了一个强大的飞轮效应：

1. 投资吸引顶尖AI初创公司：提供稀缺的算力资源，使阿里巴巴成为最具吸引力的投资者。

2. 初创公司大规模使用阿里云：这些公司成为阿里云最大、增长最快的客户群。

3. 使用反馈强化云平台：大规模的AI训练和推理负载为阿里云提供了宝贵的运营数据和规模效应，有助于其优化产品和降低成本。

4. 收入增长和市场领导地位巩固：强劲的收入增长和市场份额的提升，进一步增强了阿里巴巴的财务实力和品牌声誉。

5. 吸引下一波初创公司：一个更强大、更高效的云平台，使得阿里巴巴对下一代AI创新者更具吸引力，循环得以加强。

通过这种方式，阿里巴巴已经超越了一个单纯的云服务提供商的角色，开始扮演中国AI创业生态“中央银行”的角色。它控制着生态系统中最关键、最稀缺的“货币”（即算力）的供应，并通过其“信贷政策”（即投资决策）来引导整个生态系统的发展方向，确保这个“货币体系”（即云基础设施）是建立在阿里巴巴的标准之上。

第三部分：财务管道：连接AI投资与BABA上市公司

本部分将提供一个清晰、基于证据的分析，阐述连接这些AI投资与上市公司股票价值的企业和财务结构。

3.1 追踪资本流：投资载体与公司架构

尽管AI投资可能通过不同的子公司进行，但它们都受到母公司的战略指导，并最终合并到公开交易的阿里巴巴集团控股有限公司的财务报表中。

• 投资由集团内的多个实体执行，包括阿里巴巴集团本身、阿里云，在某些情况下也包括关联公司蚂蚁集团 ¹⁷。例如，阿里云是
  零一万物和自变量机器人的领投或联合领投方 ¹。

• 根据新的组织架构，这些实体虽然拥有更大的运营独立性，但它们仍然是阿里巴巴集团控股有限公司的合并子公司或重要的权益法核算投资对象 ³⁵。

• 向美国证券交易委员会（SEC）提交的**年度报告（Form 20-F）**是最终的法律文件，它概述了整个集团的合并财务状况，其中就包括了这些投资 ³⁷。

3.2 从投资到资产负债表：影响力与价值的核算

阿里巴巴向SEC提交的文件为如何评估和报告这些投资提供了明确的框架，其中权益法是核心会计处理方法，这反映了阿里巴巴在这些初创公司中所拥有的重大影响力。

• 阿里巴巴在其2025财年的Form 20-F文件中，资产负债表上明确列有“于权益法核算的投资和股权证券及其他投资”科目，并特别提及了“baba:MoonshotAiLtdMember”，这证实了该投资已被纳入合并财务报表 ³⁹。

• 对月之暗面的投资（约8亿美元换取36%股权）²，强烈暗示了需要采用
  权益法进行会计核算，因为通常持股比例超过20%即被认为具有重大影响力。

• 根据权益法，阿里巴巴首先会按成本记录这笔投资。随后，在其合并利润表中，它将按持股比例（36%）确认月之暗面的净利润或净亏损，计入“权益法核算的投资收益/亏损”科目 ³⁹。

• 考虑到AI初创公司普遍处于高增长、高投入的“烧钱”阶段，这意味着阿里巴巴将在其财务报表中确认其应占的亏损份额。这在短期内可能会对公司报告的通用会计准则（GAAP）净利润产生拖累。在其20-F文件中对蚂蚁集团的详细会计处理方法，为此提供了直接的先例和参考 ³⁹。

这种会计处理方式揭示了阿里巴巴AI投资战略在财务报告层面和长期价值创造层面之间存在的一个重要且刻意的“脱钩”。从短期来看，权益法核算下的亏损可能会让财报显得不那么亮眼，但它掩盖了真实的经济利益——即被投企业为阿里云贡献的高质量、高利润的云服务收入。一个肤浅的财报分析可能会将这项投资标记为“亏损制造者”。然而，一个成熟的分析师必须穿透“权益法核算的投资亏损”这一会计科目，并将其与“云智能集团收入”的强劲增长联系起来。该战略的精髓在于，接受利润表某个部分一个较小的、非现金的会计亏损，以换取另一个部分一个更大、更具实质性的现金收入增长。这种在会计表象和经济实质之间的套利，是其财务战略的核心。

3.3 通往股东价值的双重路径

阿里巴巴的AI投资战略旨在通过两条不同但相互关联的渠道为BABA的股东创造价值：一是间接的、对核心云业务的战略强化；二是直接的、长期的财务回报。其中，前者是其主要驱动力。

• 主要路径（间接战略回报）：最直接、最重要的回报是巩固阿里云的市场领导地位并加速其收入增长。随着AI成为云计算消费的最大驱动力，与所有主要的AI模型提供商建立深度绑定关系，为阿里巴巴创造了持久的竞争优势。这直接转化为更高的收入、更好的利润率，并提升了这家上市公司核心业务板块的企业价值 ²。

• 次要路径（直接财务回报）：阿里巴巴在其投资组合中持有大量极具潜力的公司股权，这些公司都是未来进行重磅首次公开募股（IPO）的有力候选者。例如，其在月之暗面（一家在一年内估值增长了八倍的公司 ²²）持有的36%股权，代表着未来巨大的潜在财务收益。虽然这相对于战略目标是次要的，但它通过资本增值的形式，为BABA股东提供了可观的长期上行空间。

这种双路径的逻辑在主席蔡崇信和CEO吴泳铭致股东的信中得到了明确阐述。他们为AI投资列出了三个核心理由：1）作为技术探路者，探索通用人工智能的未来（长期愿景）；2）作为云计算提供者，承接大模型爆发带来的算力需求（主要战略回报）；3）作为拥有丰富应用场景的平台，用AI实现自身业务的锐变（内部协同效应）²。

结论与战略展望

本报告的结论是，阿里巴巴并非中国AI领域的一个被动投资工具，而是其最关键、最活跃的生态系统架构师。“ETF”的比喻虽然形象地描绘了其投资组合的广度，却未能捕捉到每一笔投资背后深远的战略意图。

阿里巴巴的战略堪称一个教科书式的案例，展示了一家企业如何利用其在云计算领域的市场主导地位和雄厚的资本实力，来塑造一个符合自身利益的新兴产业格局。在地缘政治因素的催化下，“算力换股权”模式创造了一个强大的增长飞轮，锁定了下一代高增长的客户群体，有效地为中国AI产业的发展铺设了一条由阿里巴巴收费的“高速公路”。

前瞻性展望：

• 机遇：阿里巴巴有机会继续巩固其在云计算市场的领导地位，创建一个他人难以撼动的AI生态系统，并从其投资的AI独角兽组合中获得巨大的财务回报。

• 风险：这一宏大战略需要持续的巨额资本支出 ³。同时，它也使阿里巴巴暴露于AI初创公司高风险、高投入的运营模式中，对近期的盈利能力构成压力。此外，其在中国战略性AI产业中的核心地位，使其不可避免地成为国内监管和国际地缘政治博弈的焦点。这一宏伟战略的最终成功，将取决于其生态系统和内部研发能否实现真正的技术突破，并将其转化为可盈利、规模化的商业应用。

引用的著作

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