核心观点
　　2026云栖大会开幕，管理层系统阐述“机器智能”时代战略，云业务长期成长确定性进一步强化。大会发布新一代自研AI芯片真武V900、AI手机解决方案Qwen Intelligence及Agentic Cloud产品矩阵，并给出2032年全球数据中心规模超20GW的长期目标。
　　我们持续看好公司。1）云需求景气获管理层直接确认，吴泳铭表示行业中长期需求远超公司供给能力；2）自研芯片商业化部署持续推进，真武V900性能达M890的3倍且27Q1量产，M890超节点已规模化上架并支撑2万亿参数以上模型商业服务，自研降本将持续改善云业务毛利率；3）模型与应用闭环成型，Q wen团队计划启动5-10万亿参数新模型训练，Agentic Cloud产品矩阵完整覆盖企业级Agent落地需求。
　　后续重点关注：1）资本开支及现金流表现；2）真武V900量产进度；3）11月新一代视频生成模型发布；4）5-10万亿参数新模型训练进展；5）MaaSARR年底300亿元目标兑现情况；6 ）即时零售减亏与电商利润表现。
　　我们预计2027-2029财年公司经调整净利润分别为1,083/1,411/1,846亿元，同比增长78.57%/30.24%/30.84%，2026年9月23日收盘价对应PE为17.34/13.31/10.17x。
　　事件
　　9月22日2026云栖大会在杭州开幕，阿里巴巴集团CEO吴泳铭发表主旨演讲《机器正在成为思考的主力》，系统阐述公司对“机器智能”时代的判断与战略选择。
　　9月22日2026云栖大会在杭州开幕。开幕式上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭发表主旨演讲《机器正在成为思考的主力》，系统阐述公司对“机器智能”时代的判断与战略选择。此外大会还发布了平头哥新一代训推一体AI芯片真武V900、AI手机全栈解决方案Qwen Intelligence、企业级Agent平台AgentCore等Agentic Cloud产品，并预告下一代视频生成模型将于11月发布。
　　 1．战略定调：机器智能时代，AI基础设施上升为公司长期战略选择
　　吴泳铭提出“机器智能”时代两大判断，AI基础设施被定义为时代级基建。两大判断分别是1）未来机器供给的思考总量将达到人类的1000倍以上，当前机器思考总量不到人类的3%，隐含几万倍增长空间，顶级思考将从奢侈品变为可规模化供给的商品；2）机器智能时代的代表性产品尚未出现，当前AICoding类似1882年电灯之于电气时代，仅替代现有工作。
　　公司明确AI模型、AI芯片、AI云为三大基石，类比工业革命的动力与电网。吴泳铭将AI基础设施类比为工业革命的发电站与电网，明确只有基础设施足够完善，应用层新产品才能层出不穷，公司将坚定投入三大基石建设。我们认为，管理层重申AI基础设施的长期战略地位，支持未来投入的持续性。
　　2．云与资本开支：2032年20GW目标
　　公司目标到2032年阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW。据SemiAnalysis等机构，阿里云现阶段数据中心容量约3-5GW，据此测算，未来6年年均新增约2.5-2.8GW。
　　从成本看，黄仁勋在9月2日与美国商务部长卢特尼克的对话中表示，目前建设1GW的AI基础设施大约需要500-600亿美元投资。但是需要考虑到1）这一成本估算中使用的是英伟达全栈造价，而阿里云将持续推进自研芯片及软硬件协同优化；2）国内除服务器以外的造价较美国更低。
　　需求侧，吴泳铭表示当前客户AI需求非常强劲，公司全力上架算力仍供不应求，行业中长期需求远超供给能力，AI数据中心供应链全球性紧缺限制算力增长速度。
　　3．AI芯片：真武V900发布，数据中心核心芯片全面覆盖
　　发布自研AI芯片真武V900，预计2027年一季度量产。平头哥发布新一代训推一体AI芯片真武V900，性能达真武M890的3倍，基于其构建的单一集群可扩展至50万卡，搭载业界首发200Pbps通信带宽与6us时延集群架构，可满足万亿级参数大模型的训练和推理需求。
　　 M890超节点已规模化上架，真武系列商业化落地提速。M890超节点已支撑Qwen3.8-Max、Kimi K3等2万亿参数以上大模型对外商业服务，公司为全球极少数具备该能力的厂商之一。截至2026年6月，真武系列已服务超过650家企业客户，公司预计平头哥AI芯片年出货量将大幅提升。
　　平头哥已完成数据中心核心芯片全栈布局，未来自研降本是云毛利率改善的核心驱动。平头哥已形成真武GPU、倚天CPU、磐脉智能网卡、ICN互联芯片、镇岳SSD主控的全栈覆盖，组建超大规模AI集群的核心芯片全面就位。
　　4．AI模型：RSI路径明确，5-10万亿参数新模型训练在即
　　通往ASI的技术路径更加清晰，公司公布5-10万亿参数新模型训练计划。吴泳铭表示递归式RSI成为通往超级人工智能的具体技术路径，Qwen团队正推进相关探索，计划训练5-10万亿参数规模的全新模型，目标是完成更复杂、更长程的任务，向ASI迈进。
　　Qwen3.8-Max已在模型自我迭代上取得实质进展。据阿里巴巴集团CEO吴泳铭表示，该模型在人类“零参与”情况下持续迭代超1个月，完成33轮有效迭代；在平头哥新款GPU上自主适配了下代架构Qwen3.8-Flash推理框架，单实例推理吞