来源：财联社AI daily
文|田野 徐赐豪 黄心怡
当大洋彼岸的AI独角兽Anthropic正以千亿美元量级的IPO募资计划叩击资本市场大门时，8月23日，阿里巴巴却在港股市场突然掷下一枚深水炸弹——宣布启动2019年上市以来的首次新股配售，募资总额高达800亿港元。
阿里巴巴此次计划向美国境外非美国人士发行新股，所得款项净额将100%用于投资全栈人工智能能力与基础设施建设。
这笔年内中概股规模最大的股权融资之一，落地时点恰逢全球AI巨头密集冲刺资本市场的窗口期，折射出人工智能竞赛正从模型算法的参数比拼，全面升级为算力、资本、供应链与能源体系的综合比拼。
▍配售已获长线资金超额认购
本次配售采用美国证券法Regulation S规则下的离岸发行模式，仅面向美国境外投资者开放。
据接近阿里巴巴消息人士告诉《科创板日报》记者，配售启动后很快获得超额认购，主权财富基金等高质量长线做多投资者需求尤为强劲。
市场分析人士认为，发行窗口的选择颇具审慎考量。当前香港市场流动性充沛，国际投资者普遍看多中国AI龙头资产；而随着OpenAI、Anthropic等美国头部AI公司预计于2026年四季度陆续启动IPO，全球AI主题资金将迎来分流高峰。
“阿里选择此时出手，既有助于锁定有利定价环境，也让本次配售成为当下全球资本配置中国AI核心资产的稀缺入口。”上述据接近阿里巴巴消息人士表示。
从最新财报看，阿里似乎“并不缺钱”。截至2026年6月30日季度，集团收入为2689.53亿元，同比增长9%。但AI资本开支正在快速上升：本季度资本性支出达到676.78亿元，同比增长75%，自由现金流净流出扩大至446.70亿元。
汇生国际资本总裁黄立冲认为，这次融资更像是提前为未来数年的AI重资本开支锁定长期资本，同时优化资产负债表，而不是简单解决现金不足。“阿里不是没钱，而是在AI军备竞赛进一步资本密集化之前先把钱准备好。”
▍股权融资锚定全栈AI基建
这笔融资并非临时起意，而更像是阿里三年AI投资计划的顺势加码。
2025年2月，阿里巴巴集团CEO吴泳铭宣布未来三年投入3800亿元用于云与AI硬件基础设施建设，规模超过公司过去十年总和。
截至2026年6月，该计划资本开支进度已接近一半，约1900亿元；单看2026年6月结束的2027财年第一季度，阿里单季资本开支达677亿元，同比增长75%。同期阿里云智能集团收入同比增速加速至45%，AI相关产品收入已连续12个季度实现三位数同比增长。
“这是阿里巴巴在算力供给窗口收紧、现金流分配逻辑生变的双重压力下，用股权而非债务锁定未来AI基建产能的一次战略性再融资，本质是把电商时代积累的资产负债表信用，转换成AI时代的算力所有权。”快思慢想研究院院长、特邀评论员田丰分析指出，阿里选择股权配售而非举债扩产，与微软、亚马逊、Meta等美国科技巨头依赖投资级信用发债的路径截然不同。
田丰进一步解释，GPU、HBM、先进封装等AI硬件资产折旧周期通常仅3至4年，而中国云厂商的云与AI业务毛利率尚未稳定覆盖这一折旧节奏。当前阿里调整后EBITA已因技术投入承压下行，此时若继续加杠杆扩产，会将硬件贬值风险与算力利用率不确定性同时压向债务端。用股权融资承接高折旧、回报周期仍在验证中的资产，本质是把风险留在权益端。
“AI算力投入是指数级、不可逆的军备竞赛，阿里这笔800亿港元配售，应读作‘用最不容易引发信用评级下调的方式，把军备竞赛的筹码提前买断’。”田丰认为。
值得注意的是，募资用途明确标注为“全栈AI能力”，而非简单的算力扩容。今年以来，阿里已完成组织架构调整，将云智能与平头哥半导体合并，新设“AI云与算力服务”分部，形成芯片、模型、云基础设施三层纵向一体化布局。
盘古智库高级研究员江瀚对《科创板日报》记者表示，这种组织架构重组本质上是在构建全栈AI能力，纵向一体化整合能够有效降低交易成本，提升技术落地效率。
“吴泳铭提到的商业化回报提升，正是这种全栈能力在市场上的直接变现，证明阿里在AI赛道的投入已经从单纯的‘烧钱’进入了‘造血’阶段。”在江瀚看来，算力就是数字经济时代的“电力”，当下的大规模投入本质是在建设未来的基础设施，虽然短期自由现金流承压，但符合重资产基建的前期投入规律。
▍全球AI竞赛从模型转向体系比拼
阿里配售的大背景，是全球AI“军备竞赛”正在进入更深层次的竞争。
美国方面，Anthropic已于2026年6月向SEC秘密递交IPO申请，预计最快10月挂牌，估值目标冲击2万亿美元。
同时，OpenAI同样瞄准四季度上市，当前私募市场估值约8500亿美元；马斯克旗下xAI的Grok模型持续迭代，并同步推进自有算力集群建设。美国头部科技公司普遍依托英伟达CUDA生态与全球资本市场，通过举债方式快速扩张算力规模，走的是“垂直分工、极致效率”的路线。
汇生国际资本总裁黄立冲在接受采访时指出，中外AI竞争的核心差异，远不止“有无先进GPU”这么简单。“美国的优势是先进芯片、超大规模资本开支、CUDA生态和全球资本市场叠加在一起；中国的挑战在于，资本很多，但不一定能完全兑换成最先进算力。”
他给出了一个AI有效算力的竞争公式：资本×芯片×集群效率×电力×软件生态=有效算力。
在黄立冲看来，全栈自研对中国厂商而言不是效率选择，而是供应链韧性的强制选项。美国企业可以只做模型和应用层，把芯片层外包给英伟达；但中国厂商拿不到这张“外包船票”，必须自己把芯片、模型、云基础设施三层建完整。未来中国AI产业的突破点不在单颗芯片性能追平，而在系统级效率——如果能通过更大规模集群、国产互联技术，以及通义千问、DeepSeek这类高效率模型提升单位算力的智能产出，即使单芯片性能有差距，也能缩小商业层面的差距。
国内赛道的竞争同样日趋白热化。就在十余天前，腾讯控股发布2026年中期业绩，其二季度单季资本开支达527.84亿元，同比激增176%，上半年累计资本开支已超过2025年全年水平。马化腾明确提出正在智能、应用与基础设施三个层面构建“AI赋能的新腾讯”。
国内大模型独角兽同样融资密集，DeepSeek、月之暗面Kimi年内相继完成大额融资，估值快速攀升，并纷纷布局自有算力基建与自研芯片。国内AI产业已从早期的“百模大战”，进入算力储备与商业化能力的近身肉搏阶段。
黄立冲认为，香港资本市场在这场竞赛中正扮演特殊角色。本次阿里配售面向非美投资者，客观上强化了香港作为中国科技企业连接亚洲、中东及欧洲长期资本接口的功能。“如果未来几年越来越多中国AI基础设施资金通过香港、亚洲和中东资本形成，那么这次阿里的800亿港元融资，才可能被回头看作一个标志性事件。”
▍商业化速度成核心考验
巨额投入的背后，风险同样清晰。多位受访人士均指出，AI商业化速度能否跟上资本开支的节奏，是本轮军备竞赛最大的不确定性。
“投资者最需要警惕的不是‘AI不成功’，而是AI商业化速度赶不上资本开支速度。这场竞争最后不是比谁花钱最多，而是比谁能最早让AI投资回报率跑赢资本成本。”黄立冲表示，未来观察阿里AI投入的成效，核心看三个指标：AI收入能否持续快于资本开支增长、单位算力成本能否持续下降、AI投资回报率能否最终跑赢资本成本。
田丰也提出了可验证的判断标准：如果未来两到三个季度阿里云的经营杠杆没有随资本开支同步改善，说明推理端变现速度被高估，市场会重新定价这笔配售的合理性；反之，则证明中国AI产业正从“训练军备竞赛”切换到“推理规模经济”的新阶段。
从参数比拼到算力竞赛，从软件创新到工业体系对决，全球人工智能的竞争边界正在被持续拓宽。
阿里这笔800亿港元的配售，既是一家传统互联网巨头的战略卡位，也是整个人工智能产业飞速发展中的注脚——当AI真正进入重资产竞争时代，考验的将不再是单点的技术灵感，而是一个产业体系的综合实力。
截至本周五最新收盘，阿里巴巴美股报收119.34美元/股，下跌8.57%；港股收于123港币/股，跌2.54%。
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责任编辑：郝欣煜
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