Alibaba Group Holding (BABA.N): A Monetização de Computação de IA Pode Levar a AliCloud a ROIC de 13%-20%

Visão geral

Este relatório avalia as perspectivas de retorno sobre capital para o negócio de nuvem da Alibaba usando um modelo de economia unitária de computação de IA. O Morgan Stanley acredita que a Alibaba pode aumentar progressivamente a receita e as margens de nuvem durante um período de elevados gastos de capital, apoiada por sua escala de infraestrutura de IA, capacidades de nuvem e capacidades do modelo Qwen, criando um caminho para ROIC de 13%-20%.

Visões principais

O relatório divide os caminhos de comercialização em IaaS de GPU própria, IaaS alugada/neocloud e MaaS própria. A IaaS própria possui margens incrementais mais elevadas, mas requer gastos de capital iniciais; o modelo de arrendamento tem margens menores, mas retornos imediatos de caixa; a MaaS tem o maior potencial de margem e ROIC quando o throughput de inferência, a participação de inferência e os preços melhoram. O relatório acredita que a chave para melhorar a margem da Alibaba Cloud de seus atuais aproximadamente 11%-12% em direção à sua meta de longo prazo está na demanda por IA, na utilização de computação avançada, na participação da receita de MaaS e em uma maior proporção de cargas de trabalho de inferência.

Estrutura de análise

Com base na estrutura da equipe de Internet dos EUA, o relatório utiliza uma abordagem bottom-up calculada por servidor de IA com 8 GPUs. Ele analisa separadamente os efeitos de preços de receita, custos de servidores, depreciação, custos de IDC e energia, despesas operacionais, utilização, throughput de tokens, mix de treinamento/inferência e preços de tokens sobre margens, ROIC e períodos de retorno de caixa. A avaliação utiliza um modelo de fluxo de caixa descontado.

Notas metodológicas

• Modelo de Economia UnitáriaIaaS de GPU própria

  Cálculo da economia do aluguel de capacidade de computação própria por servidor com 8 GPUs

  As variáveis-chave incluem preços de aluguel de servidores, gastos de capital iniciais com servidores, depreciação, custos de IDC e energia e utilização, que são usados para derivar margem operacional, ROIC e período de retorno de caixa.

• Modelo de Economia UnitáriaIaaS alugada/neocloud

  Aluguel de capacidade de computação de terceiros e posterior locação a clientes finais

  A rentabilidade nesse modelo depende principalmente do spread entre o preço de aluguel ao cliente e os custos upstream de aluguel de computação; como não arca com gastos de capital subjacentes em servidores, retornos de caixa podem ser gerados imediatamente quando o spread se torna positivo.

• Modelo de Economia UnitáriaMaaS própria

  Monetização de capacidade de computação própria por meio de APIs de modelos e MaaS

  Os principais direcionadores são o throughput de tokens por GPU, a participação de inferência nas cargas de trabalho e os preços de tokens; o treinamento não gera receita diretamente, mas afeta as capacidades dos modelos e os preços subsequentes.

• AvaliaçãoModelo de Fluxo de Caixa Descontado

  Estimativa de valor por meio do desconto de fluxos de caixa futuros

  O cenário-base pressupõe um WACC de 10% e uma taxa de crescimento perpétua de 3%.

Mapeamento e comparação de ativos

Mapeamento estruturado da tese para ativos nomeados (pontos fortes, pontos fracos, pares e riscos).

• BABA.N

  Objeto da Pesquisa

  Pontos fortes

  Possui infraestrutura de IA em larga escala, capacidades de nuvem da AliCloud e capacidades do modelo Qwen, permitindo monetização multicamada de computação de IA por meio de IaaS e MaaS.

  Pontos fracos

  A margem atual do negócio de nuvem é de aproximadamente 11%-12% e continua afetada por cargas de trabalho tradicionais de menor margem, infraestrutura em estágio inicial, aumento gradual da utilização e custos de P&D e pessoal.

  Comparação

  O ROIC do cenário-base de IaaS própria da China é de aproximadamente 13%, versus aproximadamente 31% nos EUA; o ROIC de MaaS da China é de aproximadamente 19.5%, versus aproximadamente 46.2% nos EUA, principalmente devido a maiores gastos de capital com hardware e depreciação.

  Riscos

  Intensificação da concorrência, gastos de capital acima das expectativas, consumo fraco, digitalização empresarial mais lenta e maior regulação de plataformas de internet.

• 09988.HK

  Ações da Alibaba listadas em Hong Kong

  Pontos fortes

  Juntamente com BABA.N, reflete o valor dos negócios de computação em nuvem, IA e comércio eletrônico da Alibaba.

  Pontos fracos

  O relatório não fornece avaliação independente nem preço-alvo para estas ações listadas.

  Comparação

  O relatório apresenta principalmente classificações, preço e preço-alvo para BABA.N.

  Riscos

  Os mesmos riscos relacionados às operações do grupo, à monetização do negócio de nuvem e ao ambiente regulatório.

Dados principais

• Classificação de InvestimentoOverweight; Top PickA expectativa de classificação baseia-se no desempenho do retorno total ajustado ao risco em relação ao universo de cobertura do setor nos próximos 12-18 meses.
• Preço-alvoUS$180.00Representa 45% de potencial de alta em relação ao preço de fechamento de US$123.81 em 2026-08-14.
• Cenário-Base de IaaS de GPU PrópriaMargem operacional de aproximadamente 44%, ROIC de aproximadamente 13% e período de retorno de caixa de 3,1 anosPressupõe gastos de capital com servidores de mais de RMB8mn por servidor e preço de aluguel de longo prazo de aproximadamente RMB250k/servidor/mês.
• Cenário-Base de IaaS Alugada/neocloudMargem operacional de aproximadamente 20%Pressupõe aluguel mensal do cliente de RMB250k e aluguel mensal upstream de computação de RMB200k; sem gastos de capital iniciais com servidores.
• Cenário-Base de MaaS PrópriaMargem bruta superior a 76%, margem operacional de aproximadamente 53%, ROIC de aproximadamente 19% e período de retorno de caixa de aproximadamente 2,5 anosPressupõe 4,000 tokens/segundo/GPU, mix de inferência de 50% e preço combinado de tokens de RMB9.5/milhão de tokens.
• Meta de Longo Prazo da AliCloudReceita externa de US$100bn e margem EBITA de 20%O relatório acredita que essa meta representa aproximadamente 50% de potencial de alta em relação à sua estimativa.
• Meta de Receita Recorrente Anual de MaaSMais de RMB30bn até o fim do anoA administração visa mais de RMB10bn até o fim de junho e mais de RMB30bn até o fim do ano.

Impacto e implicações

Para a Alibaba, o aumento dos gastos de capital pode pressionar os lucros e o fluxo de caixa livre no curto prazo, mas, se a computação avançada mantiver alta utilização e a empresa expandir com sucesso os negócios de MaaS e inferência, as margens incrementais e os retornos sobre capital do negócio de nuvem poderão melhorar significativamente. Para o setor, a principal restrição de retorno para a infraestrutura de IA da China são os maiores custos de servidores e hardware; a redução dos custos de hardware, a melhora da eficiência de iteração de modelos e a transição do treinamento para a inferência monetizável determinarão se a lacuna de economia unitária entre China e EUA poderá convergir.

Riscos

• A intensificação da concorrência pode pressionar os preços de serviços em nuvem e de tokens.
• Os gastos de capital e custos de reinvestimento podem exceder as expectativas, estendendo os períodos de retorno de caixa e reduzindo o ROIC.
• A demanda por IA, a utilização de computação avançada ou a digitalização empresarial podem ficar abaixo das expectativas.
• Um mix de treinamento excessivamente alto e um aumento mais lento do que o esperado no mix de inferência podem limitar a monetização e as margens de MaaS.
• Uma recuperação fraca do consumidor pode pressionar a monetização do comércio eletrônico principal e o crescimento dos lucros.
• As plataformas de internet podem enfrentar escrutínio regulatório adicional.

Pontos a observar

• O crescimento da receita externa da AliCloud, a margem EBITA e as mudanças na utilização de computação avançada.
• A participação da receita de IA na receita do negócio de nuvem e o progresso em direção à meta de ARR de MaaS de mais de RMB30bn.
• Mudanças no throughput de tokens, no mix de inferência, nos preços e na eficiência dos modelos Qwen e relacionados.
• Custos de aquisição de servidores GPU, custos de IDC e energia e as mudanças resultantes na intensidade dos gastos de capital.
• A melhora na monetização do comércio eletrônico principal da Alibaba e a sustentabilidade da demanda por digitalização empresarial.
• Se a lacuna entre China e EUA na economia unitária da infraestrutura de IA diminui devido a menores custos de hardware e à monetização de inferência.