全文-阿里Q2业绩会实录：与微信支付合作的潜在用户增量空间很大
阿里巴巴（NYSE： BABA；HKEX： 9988）发布了截至9月30日的2025财年第二财季财报：营收为2365.03亿元，同比增长5%。净利润为435.47亿元，同比增长63%；不按美国通用会计准则，净利润为365.18亿元，同比下滑9%（注：阿里巴巴财年与自然年不同步，从每年的4月1日开始，至第二年的3月31日结束）。
财报发布后，阿里巴巴集团董事会主席蔡崇信，CEO吴泳铭，CFO徐宏，以及阿里国际数字商业集团（AIDC）联席董事长兼CEO蒋凡出席了随后召开的电话会议，对财报进行了解读，并回答了分析师提问。
以下即为本次电话会议分析师问答环节主要内容：
花旗银行分析师Alicia Yap：我的两个问题与今年淘宝的“双十一”大促表现以及公司的宏观前景有关。我们观察到其实今年公司在“双十一”大促期间的表现不错，甚至可以说是优于预期的。今年“双十一”期间淘宝发放给的消费者的消费券、优惠券好像都是来自平台，而不是商家、平台一起提供的。我想请问管理层，能否与我们分享一下对于今年的“双十一”大促，商家、品牌的满意度如何？他们有哪些反馈？
另外，由于今年发放的消费券、优惠券力度更大，商品的退货率更高，从短期来看这些因素是否会对公司的财务表现带来消极影响？淘宝一直希望为商家创造更有活力、可持续的运营环境，希望吸引更多商家提高广告预算。上述因素是否会影响商家的广告投放？这将对公司的长期CMR（客户管理收入）趋势带来怎样的影响？
最后，对于2025年的宏观前景以及消费者整体趋势，管理层有哪些初步想法与我们分享？
吴泳铭：在今年的“双十一”阶段，淘宝、天猫的“双十一”策略是“提早开始”。我们从十月份就开始了，整体周期也比较长。当然，其他各个平台的“双十一”周期也比较长。从整体“双十一”周期的表现来看，我们的GMV（商品交易总额）还是获得了比较强劲的增长。
在“双十一”大促开始之前，我们就和各个大型商家做了业绩预期沟通。在“双十一”结束之后，我们再和他们沟通，基本上得到的反馈都是（“双十一”期间的表现）超过他们的业绩预期。所以，总体来看，今年“双十一”的业绩表现还是超出了我们的预期。
关于您提到的关于消费券、优惠券方面。其实各个平台的策略都差不多，基本上消费券可以分两类，一类是平台消费券，一类是品类券。在这两类中，平台的消费券主要针对淘宝、天猫平台，是针对88VIP会员发放的；品类券则大部分是由平台和商家共同出资的。以上是整体的出资策略。
平台的这些针对会员的优惠券投入是在各个大促季有计划的投入。长期来看，这些投入会对品牌商家在我们平台的生意增长带来比较好的促进，也会让商家有比较好的预期。所以，我相信我们对平台会员的投入会带动品牌商家的生意增长，从而从长期上带动他们在我们平台上的广告预算支出，这也有利于长期的CMR的增长。
关于你的第三个问题。我们看到国家自九月底以来推出了一系列的货币和财政刺激政策。同时，我们也看到在各个地区都有非常具体的、针对消费品的“以旧换新”补贴，以及对家电、汽车行业的补贴政策。我们观察到，这些政策其实较好地带动了整体社会零售数据相关品类的增长。我们判断，这些“以旧换新”的补贴政策只是国家消费刺激政策之一，且刚刚开始。
我们预期，国家对于提振消费的多种政策在未来还是会持续推出。而在这个持续推出的过程里，我们认为这既有利于缩短企业的去库存周期，又对品牌商品的消费趋势有中长期的带动作用。因为最终这些补贴的主要出口是一些大的品牌商家或者品牌工厂，而随着这些品牌商家、品牌工厂去库存的改善，这也将带动他们整体的新品研发。
从长期来看，对于像天猫这种以品牌旗舰店为主的平台来说，我们其实是会得益于品牌消费的持续改善。
高盛分析师Ronald Keung：我的问题有关商业化率（take rate）。随着“全站推广”和软件服务的推出，我在本季度的财报中看到管理层提到，CMR的商业化率已经逐渐趋稳。能否请管理层与我们分享一下相关业务进展？这是否意味着公司的GMV与CMR之间的差距几乎已经没有了？未来公司的商业化率走势会如何？
徐宏：其实到这个季度，大家可以看到公司整体的商业化率开始变得相对稳定。我认为这是几个因素综合下来的结果。其中包括在这个季度，我们开始收千分之六（千六）的软件服务费，虽然只有一个月；也包括“全站推广”的进一步渗透。我觉得这两个因素是影响商业化率的正面因素。同时，相信大家也知道，我们在做一些新模式的时候，比如目前商业化率还比较低的模型或者产品，它们的商业化率还是需要一定的时间去提升。这是一个逐渐呈现的结果。总而言之，我们在这个季度整体的商业化率相对稳定。
展望未来：第一，千六的软件服务费还会继续收；同时，我们的“全站推广”的渗透也会继续进行。当然，一些目前相对商业化率还比较低的产品的增长还是会保持。
至于未来的商业化率变化趋势。一方面，我们觉得从市场水位来看，我们还是有一定的提升空间的。但是同时，我们也会十分关注商家在我们平台生意运营的整体健康度。我们会同时考虑好这两点，从而进一步提升平台的商业化率。
杰富瑞分析师Thomas Chong：我的问题有关淘天集团（TTG）。能否请管理层与我们分享一下集团在未来几个季度的投资策略？淘天集团未计利息、税项、折旧及摊销前的利润（EBITDA）趋势如何？一方面，集团的“全站推广”还在渗透过程中；另一方面，集团也在不断投资，希望提升用户体验。这两个因素将如何影响集团的EBITDA？
我的第二个问题是有关“微信支付”功能接入淘天平台的。随着“微信支付”功能接入平台，能否请管理层与我们分享一下这对拉动用户基数、带动未来几年平台GMV增量方面有哪些影响？
吴泳铭：对于淘宝、天猫平台而言，我们现在的策略是希望在提升盈利能力的同时，加大对用户体验、商家侧等各方面的投入。所以，我们在投入上还是会采取多种方式。
首先，我们会拓宽整体供给端的优势，包括在供给端的价格力以及在供给端的新品，或者说具备竞争优势的品牌。同时，我们也会给用户提供更好的服务体验。无论是在售后服务、物流，还是前端的用户界面等等方面我们都会做更强的投资。我们也会继续投入技术平台，尤其是对电商的AI算力投资方面，我们有非常多AI相关的产品正在研发之中，而这些AI相关的产品非常需要强大的AI算力。
以上是我们目前对于提升平台用户体验和商家供给方面的长期投资。这也与你的第二个问题相关。随着“微信支付”功能的接入，我们对新用户增长还是有比较大的期待。针对这批用户，我们会做中长期的用户增长和流程投入。我们认为这也是未来比较大的投资方向。
综合来看，目前淘宝天猫还处于投入期。在投入期中，我们会持续关注投资效率，同时通过提升CMR去做更好、更大的投资。
至于您提到的EBITDA，我们认为在不同的阶段会有波动。但概括而言，我们现在还是处于投资期。
关于你的第二个问题，即淘天集团和微信支付的情况。在合作达成之后，我们认为平台的潜在用户增量空间还是相当大，这对平台的月度交易用户增长会带来比较显著的提升。但这需要我们进行中长期的投入，同时也要与用户增长策略相配合。
因此，通过中长期的投入，我们希望这些用户能够留存在我们的平台上。我们的目标是，在这些用户留存在平台之后可以带来平台市场份额的GMV增量。以上是我能与大家分享的情况。
摩根大通分析师Alex Yao：刚才吴总花了很多时间与我们分享消费者侧的机会和策略。我想换一个角度，想请教管理层有关供应链侧的问题。我的第一个问题是，今年直播电商行业增速发生了很大的降速。在这种大背景下，管理层是否感觉到品牌商家对平台的投入更积极了？或者反过来说，在这种大背景下，平台是否会更主动地争取这些品牌商家的线上营销资源、运营资源？
我的第二个问题是，我们看到其他友商在一些细分市场是具有竞争优势的，比如在白牌、农产品这两个大的细分项。在上述细分市场里，公司目前的想法和战略是怎样的？
吴泳铭：我先回答你的第一个问题。
总体来说，您问题里提到的直播电商其实也要区分不同平台。各个平台的直播电商与各个平台本身的策略非常相关，也与各个平台本身的电商渗透率相关。从总体趋势来看，可能行业整体的直播电商增速是大幅放缓的。但是对于淘宝天猫来说，尤其是今年的“双十一”期间，平台直播电商的增速是大幅增加的。所以，更多的还是不同平台有着不同的电商渗透率，不同平台也都处于不同的阶段。
对我们自身来说，今年我们看到的大趋势是直播电商会更多地和优质供给进行较大、较好结合，我们称之为“品质直播”。对于淘宝、天猫平台，以品牌旗舰店为主的供给与淘宝、天猫平台上的直播之间产生了比较强的化学反应，在“双十一”期间的总体增速势能非常好。
关于您提到的品牌商投入。其实每一家品牌商的投入都是投向增长。我们相信今年会是一个拐点，各个平台的电商增速都在逐渐趋同。对于品牌商而言，它们会更倾向于选择那些能够真正为他们带来更大销量的（平台），而不是纯粹投放增长。在这种情况下，我相信淘宝、天猫未来在获得品牌商预算方面的优势会扩大。
关于你提到的第二个问题，即白牌和农产品的细分市场。这其实也是我们在公司内部经常讨论甚至有冲突的话题。但我们的策略还是非常清楚的：每个平台都有它的特征，每个平台也有它的强势品类以及核心人群。我们的选择是在我们自身的核心人群上关注他们的消费偏好。所以，在淘宝、天猫以88VIP为主的核心人群上，我们发现对于大部分品类，这部分人群的偏好其实是偏向品牌商品；但是在部分品类上，这部分人群也有白牌的需求。所以，我们会在部分品类上面为用户提供白牌供给。
同时，随着支付渠道的打开，我们会有非常多的新增用户。这批新增用户未来在不同品类上的消费偏好其实与我们现在的存量用户还是有挺大的区别。对于这批用户，我们可能会在更多的品类上提供白牌供给，从而满足这部分用户的消费需求。
总结来说，我们会根据用户的需求以及不同的用户对不同品类的消费偏好去做品类的供给分布，整个平台需要以个性化的方式去做，才能为消费者提供更好的体验，为商家带来更好的生意选择。
瑞银集团分析师Kenneth Fong：我的问题是关于云业务的。我看到公司的云业务收入一直在加速，管理层之前也提到，希望下半年云业务增速能达到双位数。同时，云业务的利润率也是在持续改善。我的问题是，管理层能否与我们分享一下对云业务利润率的看法？尤其是前段时间，我看到公司的云产品也在降价，AI token的价格也下降得很厉害。从这个角度来看，我们该如何思考云业务的利润率？
吴泳铭：首先，从云业务来说，它是一个技术和规模效应并存的业务。通过十几年的投入，我们在云业务上的资本支出规模效应其实非常强。因此，大家可以看到，我们的云业务在保持业务增速的同时，利润率也在改善。
至于如何看待未来云业务的利润率。我认为我们要考虑AI这个变量。无论是AI软件，还是我们的AI算力，在这方面我们会把目光放得更长远一点。所以，大家还会看到我们“通义千问”模型的API token上的持续降价，也会看到我们将在平台的推理服务、算力服务上做更多让利。在我看来，AI业务，或者说行业对AI的需求还是处在非常早期的阶段。因此，在这个领域，我们还是会持续地从拓展用户的角度去确定产品价格。
至于您问题里提到的API token降价。我们会看到很多新用户会因为这些降价来使用我们的模型。用户在使用我们模型的时候，他们会非常自然地将应用部署在平台上面，这也会促使用户用到我们其他的云产品，比如计算、存储或者数据库等产品。
因此，相对来说，大家可以把我们“通义千问”模型的API token降价理解为促进用户增长，或者说获取更多用户的手段。因为我们还有“全站推广”的产品服务，所以这些客户只要来到我们的云平台，他们就会自然而然地使用我们多种多样的云产品。
野村证券分析师Jialong Shi：我这里有几个问题。第一个问题有关商家的商业化率。管理层在前面的电话会议里曾提到说公司的商业化率还是有上升空间的，但公司也会特别留意商家在平台上的运营负担和成本。那么，在过去几个月，我们看到部分友商主动降低了商家的费率，也出台了一系列为商家减负的措施。所以我的第一个问题是，友商的这些措施是否会让他们在吸引商家方面更有吸引力？如果是这样的话，这是否有可能会带来阿里巴巴平台商家的流失？
我的第二个问题是，随着九月“以旧换新”的补贴措施的开启，我想了解一下消费电子类以及家电品类对阿里巴巴整体电商生态，或者对阿里巴巴整体电商GMV的贡献占比大概有多大？刚刚吴总也提到，您认为九月份开始的这一轮“以旧换新”补贴只是国家刺激消费的开始，未来可能还会有类似的补贴。那么，从您的角度来看，您认为未来的补贴力度会是怎样的？未来重点补贴或者说重点扶持的消费类目会是哪一些？
徐宏：我先回答您的第一个问题，第二个问题吴总会回答。
首先，淘宝、天猫平台自始至终都是对商家的权益十分关心的。从平台的健康发展和运营的角度来说，我相信我们的商业化率以及平台对商家的友好程度在各大平台中肯定是最优之一。也正因如此，我刚才提到我们还有空间去提升商业化率，但我们会平衡好平台的健康度、商家的经营健康度与商业化率之间的关系。这是第一点。
第二点，其实我们也已经在为商家提供很多减负和优惠的措施。在这里我举个例子：我们在收技术服务费的同时，也对平台的中小商家进行了一定的减免计划。同时，对于天猫商家，我们取消了天猫商家的年费。除此之外，近年来我们上线了像“退货宝”这样的产品，大幅降低了商家的成本。同时，在像“仅退款”服务的优化等方面，我们也一直在保护商家的合理权益。
实际上，在过去这一阶段包括未来，我们会持续围绕用户的增长和体验，比如会员权益、供给等等方面进行投入。这样一来，所有的这些动作都会提升用户在我们平台的购买意愿，最终帮助商家提升他们在我们平台的成交率，最终帮助他们在我们平台能更好地做生意。我相信这些投入也会更好地帮助到商家。
吴泳铭：关于您的第二个问题，即“以旧换新”的补贴措施。
总体来说，“以旧换新”的补贴措施对我们这几个月的行业增长贡献还是相当大的。我们看到，行业从九月份以来出现了明显的增速提升。
至于“以旧换新”补贴是否会涉及到其他品类。我们看到其实每个地区的补贴政策并不太一样。从目前的趋势来看，除了大家电之外，像小家电、家装、家居，甚至数码，不同地区都有针对这些品牌、品类的补贴措施在不断增加。
摩根士丹利分析师Gary Yu：我想要跟进一下淘天集团的问题。我们知道，在今年九月，集团开始向商家收千六的技术服务费。从下个季度开始，这部分服务费收入将会带来完整季度的收入贡献。如果集团上季度的商业化率已经保持在比较平稳的水平的话，我们是否可以说从下个季度开始，集团的CMR增长理论上有机会比GMV增长更快？也就是说，集团的商业化率将不单单保持平稳，还有可能会向上增长。我这样理解对吗？
我的第二个问题有关资本支出。我看到本季度公司的资本支出增加不少，相信其中比较大的部分都是关于阿里云以及AI的投入。我的问题是，管理层如何看待这些投资的回报？比如在应用端、云算力的构建等等，想知道从投资回报的角度来说，管理层是如何看待这部分资本支出的？
徐宏：我先回答你的第一个问题，吴总会回答第二个问题。
对于你的第一个问题，我前面的回答其实有所解释。实际上，我认为影响集团商业化率的积极因素，最关键的在于千六的软件服务费与“全站推广”渗透的提升。但同时，我刚才也提到，对于一些正在投入的新模式，它们的初期增长会比较快，目前的整体商业化率还比较低。所以，对于这些增长比较快的品类，如果它的增长很快，可能会整个稀释掉商业化率，所以这其中存在一个“此消彼长”的因素。
当然，我们会关注淘天集团整体的商业化率。同时，我们也会保持平衡，希望能在商家端为商家提供更大、更好的营运环境，并最终为商家提供比较平衡的营商环境。从这个角度来看，我们会关注商业化率的总体水平，也会把“此消彼长”的因素考虑在内。但同时，从中长期的角度来讲，我们还是有信心的，因为从市场水位的角度来看，我们还处在相对较低的水位，空间还是有的。
吴泳铭：关于资本支出的问题，我来补充一下。
公司的大量资本支出确实是投在云业务上，尤其是AI的基础设施上。这些投资是基于我们对目前短期需求的了解以及长期需求的判断。从目前客户的短期需求上来看，无论是AI的算力，还是AI的API服务，用户需求还是在持续爆发的，客户的需求也处于“并不能很好满足”的阶段。因此，我们在AI的投入上相对来说确实比较激进。
另外，我们要考虑到这一波生成式AI技术的发展确实是难得一见的。这对于技术行业来说可能是一个历史性机遇，甚至可以说是二十年一遇的技术革新。从这个角度来看，无论是当前模型能力所需的推理服务，还是这些模型在各行各业的应用，我们看到各行各业的应用都在逐步展开，用户的需求还是非常确定的。
同时，我们也看到像OpenAI最新的Orion模型在所谓的思维链技术上的应用，可以说行业未来对推理需求的算力还是有相当大数量级的需求提升。基于这样的技术预判，我们会在AI的算力基础设施建设上做提前的投入。
总体来说，我们对短期和长期需求都非常乐观。这也是我们对AI的资本投入非常积极的根本原因之一。
巴克莱分析师Jiong Shao：我的问题有关股东回报。首先，我想祝贺公司在过去的六个月里回购了100亿美元的股份。我的问题是，管理层在执行股份回购计划的时候，是否会在ADR（美国存托凭证）与港股9988之间有区分？另外，中国人民银行（PBOC）近期正式启动了互换便利政策，等于说公司可以借钱回购股份。目前，阿里巴巴已经进入了南向港股通计划，这是否意味着集团可以利用这条互换便利政策来加大公司的股份回购？
徐宏：关于你的第一个问题。从集团股票在美股、港股的流动性分布来看，我们虽然在两地都进行了股份回购，但主要还是以美股为主。
关于你的第二个问题。我们会积极探索不同机遇，为股份回购提供资金支持。您问题里提到的央行政策目前我们还没有完全执行。但我们会对类似的机遇进行持续探索。这条政策应该更针对的是A股上市公司的股份回购。但是，如果大家还记得的话，我们在今年五月份发布了约50亿美元的可转债，并在今年六月份将这笔资金全部用于58亿美元的股份回购。
展望未来，我们将持续探索各种融资方式，支持公司的股份回购计划，以期为股东创造更多价值。
另外，集团在境内的人民币现金储备还是比较雄厚的。所以如果资金单位是人民币的话，我们其实兴趣不是太大；反过来说，如果资金单位是离岸人民币或者是美元，我们会更感兴趣。
瑞穗金融集团证券分析师James Lee：我还是想跟进一下公司的AI业务。关于用户对人工智能的需求，我想请问管理层，目前公司的AI业务收入主要来自模型训练还是推理服务？我看到在国外，比如美国，用户更多地是在探讨AI代理、工作流的自动化。管理层认为在中国市场情况会如何发展？
吴泳铭：这一波生成式人工智能技术对云的需求在前期是由模型的训练推动，但是我们也看到，行业对推理的需求、对算力的需求也在持续放大。从我们看到的情况来说，未来集中做“模型训练”的公司会逐渐收窄到几家，尤其是在基础大模型的训练上。另外，我们也看到一种训练上的趋势：在各行各业，比如像自动驾驶行业以及其他金融行业，它们都有各自垂直行业的模型训练需求。
因此，总体来说，我们看到行业对模型的训练需求和推理需求都有比较好的增长。但从未来占比来看，我们相信模型整体的AI推理需求将会带动更大比例的增长。
至于AI在各行各业的应用。确实，在不同的公司、不同的企业、不同的软件中，各行各业都在研发新的AI代理，或者在用AI对工作流程进行自动化改造。此外，大家也在通过AI重塑之前用小算力做出的模型。可以说，我们看到各行各业都在积极发声。我们身边也有很多例子，包括阿里巴巴内部也同样如此。
总体来看，我们认为中国的AI技术和美国的发展过程其实也是类似的。简单来说，大量之前用CPU做的运算需求都在用GPU重构，这是我们看到的大趋势。而GPU重构的基础其实就是各类AI模型的大量应用。（完）
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