来源：华尔街见闻
自今年9月1日起，阿里开始对平台上的交易收取基于确收GMV的基础软件服务费，这与电商行业惯例保持一致。同时，阿里还取消了天猫商家年度服务费，并向特定中小商家提供软件服务费返还。
在分析师电话会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭表示：“2024年双11刚刚结束，淘宝天猫GMV强劲增长。近期淘宝天猫的月度交易用户创历史新高。”这既是阿里坚持“用户为先”和投入商家生态建设形成的正循环，也标志行业回归价值导向的新起点。
7-9月，淘天订单量同比双位数增长，驱动线上GMV增长，88VIP会员数持续双位数增长至4600万。今年双11期间，淘宝天猫GMV实现强劲增长，买家数量创历史新高，全周期有589个品牌成交额破亿，刷新历史纪录。
阿里云方面，整体收入（不计来自阿里巴巴并表业务的收入）同比增长超过7%，由公共云业务的双位数增长带动，其中包括AI相关产品采用量的提升。AI相关产品收入连续五个季度实现三位数的同比增长。
吴泳铭表示：“我们将继续投入于客户增长与技术，尤其是在AI基础设施方面，以把握AI领域云采用量增长的趋势，并维持市场领先地位。”
以下为分析师Q&A环节实录：
Q1：今年的促销活动表现超出预期，多数优惠由平台提供而非与商家共同分担。请问管理层能否分享商家和品牌对今年双十一促销活动的反馈？高折扣和退货率对短期财务有何影响？这些短期的负面因素是否会抵消平台带来的长期积极效果，例如促进商户未来增加广告预算和提高CMR的收入？管理层对2025年的宏观展望和消费趋势有何初步看法？
今年淘宝和天猫的双11活动从10月份就开始了，所以整个促销周期比较长。其他平台的双11活动也开始得比较早。与商家的沟通显示，在整个活动期间，我们实现了相当强劲的GMV增长。商家的业绩超出了我们之前的预期，整体结果也超出了我们的预期。
至于优惠券，各个平台的策略基本上都差不多。优惠券主要分为两类，平台优惠券和品类优惠券。淘宝和天猫的平台优惠券主要是针对88VIP会员发放的。而品类优惠券则是由平台和商家共同发放的。这些策略整体上取得了积极效果。
平台对我们的会员提供的优惠券投入是经过策划的，这种长期的投入会在大型促销期间帮助品牌商家在平台上实现更好的销售增长，并带来积极的商业预期。因此，我们相信对会员的投入能够促进品牌商家的销售，这将导致他们在平台上增加广告预算，从而有利于平台长期的收入增长（CMR）。
自9月底以来，国家实施了一系列货币和财政刺激政策，包括各地区的消费品以旧换新补贴以及家电和汽车行业的补贴。这些政策已经推动了社会零售数据和相关品类的增长。这些以旧换新的补贴政策只是国家刺激消费政策的一部分，我们预计未来还会有更多政策出台。这些政策的持续推出将有助于缩短企业去库存周期，并在中长期内提升品牌商品的消费趋势。
由于这些补贴主要面向大型品牌商家和工厂，他们的库存改善将促进新产品的研发。长期来看，以天猫品牌旗舰店为主的平台将从品牌消费的持续改善中受益。
Q2：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（take rate）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？此外，这是否意味着CMR增长和提成率之间的差距已经消失了？我们应该如何看待未来的展望？
关于本季度的商业化率，可以看到它已经相对稳定。这一稳定状态是多个因素共同作用的结果。具体来说，我们开始对软件服务收费0.6%，并且全站推广进一步渗透，这两个因素对商业化率有正面影响。同时，我们也在推广一些新的商业模式和产品，这些目前商业化率还比较低，需要一些时间来提升。
因此，本季度整体的商业化率保持稳定。展望未来，我们将继续收取0.6%的软件服务费，并继续推动全站推广的渗透。但是我们也有一些商业化率较低的产品需要增长。预计这些正面和负面因素将继续相互抵消，使得商业化率在未来保持稳定。
至于未来的商业化率（take rate），我们认为从市场角度来看，我们仍然有一定的提升空间。但同时，我们也会非常关注商家在平台上的运营健康度，因此，我们将平衡这两个因素，确保在提升提成率的同时，保持商家运营的可持续性。
Q3．管理层能否分享未来几季度淘宝和天猫的投资策略，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？随着“微信支付”功能接入淘天平台，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？
淘宝和天猫的当前策略是在提升盈利能力的同时，加大对用户体验和商家服务的投入。这些投入将采取多种方式。首先，我们将拓宽供应优势，包括提升价格竞争力和引入新产品及具有竞争优势的品牌。同时，我们将改善用户服务体验，增强售后服务、物流和前端用户界面的投资。
此外，平台将继续在技术方面投资，尤其是电商AI算力。我们正在研发多款与AI相关的产品，这些产品需要强大的AI算力支持。这些都是我们为提升平台用户体验和商家服务所做的长期投资。
关于微信支付的整合，管理层对新用户增长充满期待，并计划对这些用户进行中长期的增长和留存投入。这被阿里视为未来的重要投资方向。因此，淘宝和天猫目前仍处于投资阶段，将关注投资效率并通过提高CMR来进行更多投资。预计在这一阶段，EBITA可能会有所波动，但总体上，平台仍将专注于投资以实现长期增长。
综合来看，淘宝和天猫目前仍处于投资阶段。在此期间，管理层将持续关注投资效率，并通过提升CMR来实现更大规模的投资。预计在这一阶段，EBITA可能会有所波动，但总体而言，平台仍将专注于投资以推动长期增长。
淘宝和天猫与微信支付合作后，我们预计潜在用户增长空间相当大，这将显著提升我们的月度交易用户数量。为了实现这一目标，我们需要进行中长期的投入，并配合相应的用户增长策略，以确保这些新用户能够长期留存在我们的平台上。我们的目标是，随着用户留存，实现与我们现有市场份额相匹配的GMV增长。
Q4．关于供应链的问题，首先，鉴于今年直播电商行业增速大幅放缓，我们是否观察到品牌商家对我们平台的态度变得更积极，或者相反，我们是否会更主动地争取品牌商家的线上营销和运营资源？其次，在其他竞争对手具有优势的领域，如白牌商品和农产品这两个细分市场，我们的策略是什么？
总的来说，直播电商的发展与各个平台的策略和电商渗透率密切相关。虽然整个行业的直播电商增速有所放缓，但对于淘宝和天猫而言，尤其是今年的双十一，我们的直播电商增速实际上是显著提升的。这说明不同平台的电商发展阶段和渗透率不同，导致了直播电商增长的差异。
今年我们观察到一个显著趋势，直播电商与优质商品供给的紧密结合。我们称之为“品质直播”，即淘宝和天猫上以品牌旗舰店为主的商品供给与直播平台的结合，产生了强大的协同效应，尤其在双11期间，增速非常显著。
关于品牌商的投入，每个品牌商都在寻求增长。我们认为今年可能是一个转折点，各大平台的电商增速开始趋于一致。在这种情况下，品牌商更倾向于选择能带来实际销量的平台，而不仅仅是追求增长的表面数字。因此，我们相信淘宝和天猫在吸引品牌商预算方面的优势将会扩大。
对于白牌商品和农产品，这是公司内部经常讨论的话题，有时还会有不同意见。但我们的策略很明确：每个平台都有其特点和强势品类，以及核心用户群体。因此，我们的选择是基于我们的核心用户群体，即88VIP会员，来确定他们在不同品类上的偏好。
对于我们的核心用户群体，他们在大多数品类上更倾向于选择品牌商品。然而，在某些特定品类上，这些用户也有对白牌商品的需求，因此我们会在这些品类上提供白牌商品。同时，随着我们支付渠道的扩展，我们吸引了许多新用户，这些新用户的品类消费偏好与现有用户有所不同。为了满足这些新用户的需求，我们可能会在更多品类上提供白牌商品。
总的来说，我们会根据不同用户群体的需求和消费偏好来调整品类供应，以个性化的方式提升用户体验，并为商家提供更好的商业机会。这是为了确保平台能够更好地服务于消费者和商家。
Q5．关于云业务的问题，我们注意到云业务的收入增长正在加速，公司曾表示希望下半年能达到两位数的增长，并且利润率也在持续改善。在考虑到最近我们云服务产品的价格有所下降，以及整个行业的价格竞争，我们应该如何预期未来的利润率情况？同时，我们应如何评估这一变化对资源利用率的影响？
云业务是一个技术和规模效应并重的领域。我们多年的投入已经形成了强大的规模效应，这使得我们的云服务在保持增长的同时，也能看到利润率的改善。
关于云业务未来的利润率，我们需要考虑AI这一长期变量。无论是AI软件还是算力服务，我们都采取了长期的视角。因此，我们预计会在我们的AI模型API和平台推理服务上继续实施降价策略，以吸引更多用户并推动算力服务的使用。这意味着我们将在这些服务上提供更多的优惠，以促进用户增长和市场扩张。
AI行业对AI的需求仍处于早期阶段。因此，公司将继续以扩大用户基础为主要目标来制定产品定价策略。我们预见，通过降低API服务的价格，将吸引更多新用户使用我们的AI模型。这些用户在使用模型时，很可能会将应用部署在我们的云平台上，从而自然地使用我们的其他云服务，如计算、存储或数据库产品。
因此，可以将AI模型API的降价看作是一种用户增长和获取的手段。由于我们提供全面的产品和服务，客户很自然地会使用我们的多种云产品。一旦他们开始使用我们的云平台，就会倾向于使用多种云服务。
Q6．我们的收入转化率（take rate）有上升空间，但同时公司也在关注商家在平台上的运营负担和成本。最近几个月，我们注意到一些竞争对手主动降低了商家费率，并推出了一些减轻商家负担的措施。请问这些措施是否会让竞争对手在吸引商家方面更有吸引力？如果是这样，是否有可能导致我们88VIP商家的流失？
首先，淘宝和天猫始终非常关注商家的权益。从平台的健康发展和运营角度来看，我们认为我们的商业化率和对商家的友好度在所有平台中是最优之一。这也是我们认为还有提升商业化率空间的原因，但我们会平衡平台健康度、商家经营健康度和商业化率之间的关系。
其次，我们已经实施了许多减轻商家负担的措施。例如，我们在收取技术服务费的同时，也对中小商家实施了减免计划，并取消了天猫商家的年费。此外，我们推出了如“退货宝”这样的产品，大幅降低了商家的成本，并在退款优化等方面保护商家的合理权益。
实际上，我们一直在过去和未来的阶段中，持续投入于用户的增长和体验，包括增强会员权益供给等。这些举措将提升用户在我们平台的购买意愿，从而帮助商家提高成交率，使他们在平台上的业务更加兴旺。我相信，这些投资将极大地惠及商家。
Q7．关于9月份开始的以旧换新补贴政策，我想了解这一政策对整个88电商平台生态或GMV的贡献或占比是多少？您刚刚提到，9月份的换新补贴只是国家刺激消费政策的开始，未来可能还会有更多类似补贴。请问您如何看待未来补贴的力度，以及可能重点补贴或扶持的消费领域？
以旧换新补贴措施对这几个月我们平台相关行业的增长贡献显著，自9月以来，这些行业的增速有了明显的提升。至于补贴政策，虽然各地区的具体措施不尽相同，但我们观察到一个趋势：除了大家电外，许多地区对小家电、家居装饰、家居用品甚至数码产品等品类也增加了补贴措施。
Q8．针对淘宝和天猫的业务，我们从9月份开始收取技术服务费。下个季度将是我们全面实施该费用的第一个完整季度。如果上个季度我们的收入转化率（take rate）已经保持稳定，那么未来我们的CMR（佣金收入）增长是否有可能超过GMV（总商品交易额）增长？也就是说，收入转化率是否会不仅保持稳定，还会出现增长？关于资本支出（CAPEX），我注意到本季度我们的资本支出有所增加，主要是用于阿里云和AI领域的投入。我想了解管理层如何看待这些投资的回报？特别是在应用端和我们在云计算方面的基础设施建设上，我们是如何评估这些投资的回报的？
我们的收入转化率受到几个积极因素的影响，主要是软件服务费的引入和全站推广的渗透率提升。但同时，我们也在一些新模式上进行投资，这些模式在初期增长迅速，但商业化率相对较低。因此，这些快速增长的品类可能会稀释整体的收入转化率，存在一种此消彼长的关系。
我们会综合考虑淘宝和天猫的整体收入转化率，并在商家端寻求平衡，以提供一个更有利的经营环境和更平衡的商业氛围。因此，我们会关注整体的收入转化率水平，并考虑这些因素的相互作用。
从长远来看，我们对公司的发展持乐观态度。目前，我们在市场上的定位相对较低，因此我们有很大的增长空间。我们的大量资本支出都集中在云计算领域，尤其是AI基础设施。这些投资是基于我们对短期和长期市场需求的深入了解和判断。
目前，客户对AI算力和AI模型API服务的需求正在迅速增长，而且这些需求尚未得到充分满足。因此，我们在AI领域的投资相当积极。
我们认为当前AI行业的发展，尤其是生成式AI的兴起，是一个难得的历史性机遇，可能是二十年一遇的技术革新。无论是从现有模型的能力还是它们在各行业的应用来看，需求都在稳步增长，且这些需求非常明确。
我们还观察到，像OpenAI的新款模型在认知链（COT）技术上，对推理算力的需求有数量级的提升。基于这些技术趋势的预判，我们正在提前对AI算力基础设施进行投资。因此，我们对AI领域的短期和长期需求持乐观态度，这也是我们积极投资AI基础设施的根本原因。
Q9．关于股东回报的问题，首先，祝贺阿里在过去6个月中成功回购了100亿美元的股票。我想问的是，你们在执行回购时，是否会在ADR和在香港上市的股票（代码9988）之间做出区分？其次，中国人民银行最近推出了一项互换项目，允许公司借款回购自己的股份。既然阿里巴巴已经加入了南向港股通计划，是否可以利用这个工具来增加股份回购？
我们的股份回购主要在美国市场进行，因为那里的流动性更强。虽然我们在香港市场也有回购，但目前主要集中在美国市场。我们一直在探索不同的回购机会，并积极筹集资金以支持回购活动。
您提到的中国人民银行的互换项目，目前我们还没有利用这一渠道，因为它主要针对A股上市公司。例如，我们在5月发行了50亿美元的可转债，并在6月利用这些资金进行了58亿美元的股票回购。这表明我们会探索各种途径来增加回购。
此外，我们公司在中国内地持有的人民币现金相当充裕，所以对于人民币资金的回购兴趣不大。但如果是离岸人民币或美元资金，我们可能会更感兴趣。
Q10．关于AI领域的机遇，目前在云计算方面，AI收入的主要驱动力是模型训练还是推理服务？在美国，AI代理的讨论非常热烈，这是否会推动相关工作负载的增长？
目前，生成式AI对云服务的需求主要在前期是由模型训练推动的。然而，我们观察到推理服务的需求和对算力的需求正在持续增长。未来，模型训练的需求可能会集中在少数几家公司，特别是在基础大模型方面。同时，我们也注意到，各行各业，如自动驾驶和金融行业，都有各自垂直领域的模型训练需求。
总的来说，模型训练和推理服务的需求都在增长，但在未来，AI推理需求可能会占据更大的算力需求比例，从而带动更大幅度的增长。
您提到的AI在各行业的应用确实普遍存在，不同公司和企业正在研发新的AI技能，或利用AI自动化工作流程，甚至用AI重构以前依赖CPU的模型。这些变化在我们周围，包括我们公司内部，都在积极发生。
总体来看，我们观察到的技术发展趋势与美国类似，大量原本使用CPU的计算需求正在转向GPU重构，这是一个显著的趋势。而这一转变的基础是AI模型的广泛应用。
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责任编辑：李桐
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本报记者 刘枚 【编辑:张昂 】
