阿里巴巴構建AI三層戰略：晶片、存儲、模型生態
Alina Collins
阿里巴巴以約76億元人民幣入股長鑫存儲、持股約5%，同時佈局自研晶片與大模型投資，搭建一套從硬件到模型的AI全棧戰略——這意味著中國AI競爭已從「誰的模型強」轉向「誰控制底層基礎設施」。
為甚麼阿里巴巴要重倉一家存儲晶片公司？
阿里巴巴透過阿里雲計算（持股3.85%）和阿里網絡（持股1.12%）合計持有長鑫存儲約5%股權，累計投入約76億元人民幣，是長鑫存儲上市前最大的產業投資方。
這意味著→ 阿里巴巴押注的不是一家晶片公司，而是AI伺服器最稀缺的零件之一——高速存儲晶片。沒有夠快的存儲，再強的AI晶片也會「餓住」。
首次入股在2021年12月，初始僅約1%；到2025年6月最後一輪Pre-IPO融資時加碼至約5%。按預期上市估值測算，潛在回報約17倍，對應價值或超1,300億元。
阿里巴巴的晶片版圖到底有多大？
長鑫存儲之外，阿里巴巴還持有瀾起科技（記憶體介面晶片）、翱捷科技（無線通訊晶片）、瀚博半導體（AI推理晶片）和光子智能（矽光子計算技術，用光而非電來傳輸數據的晶片技術）的股權。
簡單來說＝ AI伺服器正在從「一塊GPU做嘢」變成「多塊加速器協同作戰」，晶片之間的高速互聯、存儲帶寬、推理效率每一環都唔可以甩轆——阿里巴巴在每一環都落咗子。
旗下平頭哥半導體同時在研發自研CPU、AI推理晶片和SSD控制器晶片。阿里巴巴計劃未來三年在AI與雲基礎設施領域投入至少3,800億元人民幣。
投資大模型公司，阿里巴巴圖甚麼？
阿里巴巴已投資智譜AI、百川智能、零一萬物、月之暗面、MiniMax等多家大模型開發商，覆蓋國內頭部梯隊。
這意味著→ 這些公司既是投資標的，也是阿里雲的潛在客戶——模型越大、訓練越頻繁，對雲算力的需求就越穩定。資本鎖定未來需求，算力綁定長期關係。
這一模式與微軟投資OpenAI、亞馬遜投資Anthropic類似：不追求控股，而是用「資本+雲資源」的組合換取生態位。以2024年投資月之暗面為例，阿里巴巴成為重要股東但不介入控制權。
三層戰略的邏輯是甚麼？
第一層：硬件基礎設施——自研晶片（平頭哥）+ 股權投資（存儲、互聯、推理）+ 大規模資本開支，夯實算力底座。
第二層：模型生態——投資多家大模型公司，把算力需求從「一次過採購」變成「持續訂閱」。
這反映出一個更深層的信號：全球AI競爭正從「邊個模型跑分高」轉向「邊個掌握晶片同算力供應鏈」。長鑫存儲能否在HBM（高帶寬存儲，AI晶片旁邊專用的超快記憶體）等高端領域突破，是這套戰略能否閉環的關鍵。
Content is for reference only, not financial advice.