智东西(公众号:zhidxcom)
作者 | 李水青
编辑 | 漠影

智东西8月23日报道,刚刚,阿里巴巴宣布拟通过香港市场配售新股,募集资金总额约800亿港元(约合102亿美元,约合人民币686亿元)。

阿里称,计划将本次配售的100%净募集资金用于投资“全栈AI能力”。结合阿里此前披露的全栈AI战略,这主要覆盖AI芯片、基础设施以及AI模型的开发和部署等领域。

800亿港元!阿里宣布为AI再融资,传已超额认购

这将成为香港上市公司史上规模最大的一级市场后续股票发行。按照路透社统计,放到全球范围看,这笔交易也将成为2026年以来第三大一级市场后续股票发行,仅次于谷歌母公司Alphabet和英特尔的交易。

外媒The Information援引一位知情人士消息透露,由于主权财富基金和其他国际投资者的浓厚兴趣,此次交易已超额认购。

就在三天前,阿里刚刚交出一份被AI重塑的季度财报。2027财年第一季度(对应2026年4月1日至6月30日),阿里已经把资本开支推高至676.8亿元,同比增长75%。

另一方面,阿里在此期间AI云及算力服务收入484.37亿元,同比增长45%;经调整EBITA达到56.28亿元,同比增长133%。阿里云外部商业化收入增速提升至45%,创下22个季度新高。阿里押注其投资将在长期获得回报。

800亿港元!阿里宣布为AI再融资,传已超额认购

全球AI军备竞赛,正在越来越直接地变成一场资本开支竞赛。

一、800亿港元全部投AI,阿里再给AI补血

根据公告,本次股票配售主要向美国境外的非美国人士配售公司新发行。

路透社审阅的一份条款清单显示,阿里巴巴计划以每股112.70港元的价格出售7.1亿股普通股。这比其最近的收盘价折让3.6%。

同时,路透社援引知情人士称,这笔交易获得了包括主权财富基金在内的投资者强劲需求,并出现超额认购,阿里随后扩大了交易规模。摩根士丹利、汇丰、瑞银和中金参与此次交易。

值得一提的是,阿里没有给这笔资金安排电商扩张、并购或股票回购等其他用途,而是明确提出,100%的净募集资金投入全栈AI能力。

可以预测,所谓全栈AI能力,具体主要覆盖三个核心环节:芯片、AI基础设施、AI模型开发及部署。从底层芯片和数据中心,到阿里云,再到千问等基础模型,最终连接到各类AI应用,资本开支正在沿整个阿里AI技术栈向下沉。

这也是阿里此前3800亿元AI基础设施投入计划之外,最新一次大规模资本动作。

二、单季资本开支677亿,3800亿计划已执行近半

阿里此时再募800亿港元,正值AI正以前所未有的速度吞噬资本。

8月20日,阿里发布2027财年第一季度财报。4月至6月,其资本开支达到676.8亿元,同比增长75%。阿里表示,资本开支增长主要与AI基础设施投入有关。今年早些时候,阿里曾宣布未来三年投入至少3800亿元建设云和AI基础设施。最新财报显示,这一计划已经累计执行接近一半。

钱开始迅速转化成云和AI产能。这一季度,阿里云外部商业化收入增速达到45%,AI云及算力服务收入达到484.4亿元。与此同时,AI相关产品收入已经连续第12个季度保持三位数同比增长。

阿里CEO吴泳铭在财报电话会上提到,为了抓住未来增长机会,公司首先需要通过资本开支建设必要的计算能力。

另一个值得关注的数字是投资回报周期。阿里称,随着AI需求快速增长,其AI相关资本投入的预计回收周期正从约3年缩短至2.5年。

这意味着阿里继续砸钱的逻辑正在发生变化。AI基础设施依然昂贵,但需求增长开始让重资产投入更快获得回报。

三、全球大厂一起砸钱,AI竞争进入资产负债表之战

AI模型之战背后,已经是一场规模更大的基础设施资本战。

路透社预计,Microsoft、Amazon、Alphabet和Meta四家美国超大规模云厂商在2026年的资本开支合计将达到约7250亿美元,其中很大一部分流向AI数据中心、芯片和云基础设施。

中国大厂也正在沿着同一方向加速。

对于阿里而言,3800亿元计划已经是中国互联网行业近年来规模最大的AI基础设施投资计划之一。如今再通过资本市场募集约800亿港元,意味着它正在进一步扩充AI长期投入的资金池。

这种投入也开始反映到利润端。阿里最新季度净利润同比下降75%,AI基础设施资本开支快速增加是重要背景之一。

短期利润承压与长期AI投入之间的取舍,已经成为全球科技巨头共同面对的问题。

区别在于,随着模型能力逐渐拉近、Token价格持续下降,谁拥有更多可用算力、更低的单位推理成本、更完整的芯片到模型技术栈,以及更强的融资能力,正在成为新的竞争变量。

结语:AI竞赛正在从模型榜单打到账本上

过去两年,大模型行业最容易被看到的是参数、榜单和模型发布速度。进入2026年后,竞争越来越深入到芯片采购、电力、数据中心、推理效率和资本成本。

可以预测,下一阶段AI巨头之间真正难以复制的差距,可能越来越少体现在某一次模型发布会上。当AI进入重资产扩张阶段,模型能力决定能不能上桌,算力供给、资本效率和持续投入能力,则开始决定谁能把这场仗打得更久。