首先，阿里巴巴与英伟达宣布在Physical AI领域展开全面合作，标志着中国科技平台企业正从“应用层创新”迈向“底层技术协同创新”的新阶段。从产业经济学视角看，AI发展已从单一模型突破进入“软硬一体化”深度融合的系统性工程，其核心竞争力不仅在于算法，更在于数据、算力与场景的闭环整合。阿里依托其在电商、物流、云计算等领域的海量真实场景与数据积累，结合英伟达在GPU架构、仿真环境与模型训练工具链的领先能力，构建起覆盖“数据合成—模型训练—仿真验证”的完整技术生态。这种跨企业、跨技术层级的战略协同，有助于降低AI技术扩散的交易成本，提升整个产业链的创新效率，形成“互补性资产”的强强联合。
其次，阿里加快推进3800亿规模的AI基础设施投资，并启动新一轮全球云节点扩张，凸显其以“基础设施先行”抢占全球AI时代战略制高点的决心。在云计算与AI融合的背景下，数据中心不仅是成本中心，更是价值创造的枢纽。阿里云在巴西、法国、荷兰等新兴市场设立新地域节点，不仅响应了全球客户对低延迟、本地化合规服务的需求，更通过“网络效应”强化其全球云服务生态的粘性。随着AI工作负载成为云支出的主要驱动力，早期投入将带来显著的“先发优势”与“规模经济”，进一步巩固其在中国乃至亚太市场的领导地位。
第三，资本市场集体上调目标价，反映出投资者正重新评估阿里的长期价值锚点。过去市场主要以电商GMV和利润率定价，而如今，阿里作为“AI赋能平台”的角色日益清晰——既赋能内部业务智能化，又通过云平台输出AI能力，服务千行百业。这种从“消费互联网巨头”向“产业智能基础设施提供商”的转型，打开了更广阔的增长空间。
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