云清洗服务器阿里CEO吴泳铭：阿里云AI服务器上架节奏“明显跟不上订单增长”

云服务器vmware

阿里云的AI服务器订单越堆越高，交付速度赶不上客户下单的节奏，手头的积压单还在继续增加。这个结果在阿里最近一次财报电话会上被点明，听起来像是生意太好，来不及交货的场景。

云服务器gpu

在那次电话会里，阿里巴巴的CEO吴泳铭说，客户现在对算力的需求很旺。他把核心问题说得直白：阿里云把AI服务器上架的速度，明显追不上客户下单的增长速度。具体数字他没把每一项都掰给外界看，但他强调，积压的订单还在扩张，未来的需求潜力没有放慢的迹象。报道这次发言的是《科创板日报》的黄心怡，时间是25日，背景就是公司交代财报的公开电话会议。

把这事往前推一点看，就能理解为什么会出现这种局面。近一两年，生成式AI和大模型的热度把很多企业从观望直接推到了马上要上手的阶段。研究机构、互联网公司、还有不少传统行业，都开始需要大规模的GPU算力去做训练、推理、上线服务。于是订单在短时间内快速积累。阿里云作为国内主要云服务之一，自然接到了大量对AI服务器的采购需求。

上架节奏跟不上这句话里，实际上涵盖了好几道工序。不是说服务器买回来就能立刻交付。要从芯片、整机采购走到装机、网络打通、系统测试，再到把机器加入数据中心的池子里，每一步都有时间成本。再加上如果供应链中某个环节出现波动，比如GPU芯片交货延迟、关键零部件短缺、物流受限，或者数据中心可用机架和电力调度需排队，这些都会拉长从接单到交付的周期。

吴泳铭没有把问题的具体细节全部列清楚，所以外界只能根据行业普遍状况去推测可能的瓶颈。不过，不管原因怎么组合，结果都是订单在增长，交付跟不上。对阿里来说，这既意味着短期内要面对客户等待的现实，也意味着后面一段时间里如果交付恢复，会有一波相对稳定的营收兑现窗口。顺带一提，吴泳铭在会中还表达了对未来AI需求的信心，他认为需求在加速增长，这是公司愿意用更多资源去应对的方向。

阿里云链接服务器

从客户角度看，等待是件难受的事。有的企业可能愿意等，觉得阿里云的生态和服务更契合自己的长远规划；有的团队则可能不会等太久，会同时拉上其他云厂商或选择分阶段上云的策略。对于阿里云而言，如何在保证质量和稳定性的前提下提升上架速度，是接下来要解决的实际问题。这里面既有技术部署的复杂性，也有供应链和运维资源的调度问题。

把时间线再往前拉一步，整件事的根源可以看到更广的背景：AI算力需求的爆发并不是某一家公司推动的独立事件，而是整个产业链对大模型、实时服务、数据分析需求集体抬升的结果。厂商之间在供需两端都在做调整：云厂商扩容、芯片厂商提产、系统集成商加班赶货。短期的错位会带来订单积压，长期则可能促使更多资本和资源投入到算力基础设施上。

电话会议的气氛比较官方，吴泳铭的表述也偏向事实报告的口吻。外界能听到的主要是几个关键词：需求旺盛、上架节奏滞后、积压订单持续扩大、对未来需求持乐观。这些话语把现状和预期都表达了出来，但细节还需要后续披露来填补。报道这次发言的是《科创板日报》记者黄心怡，事件发生在25日的财报电话会上。

云服务器 快照