关掉美颜，关掉滤镜，关掉联网见真章。
依笔者见，脱离具体场景的智能，都是伪智能。
当阿里千问、腾讯元宝、元老级DeepSeek这三大AI助手同时关掉联网功能，仅凭借内置能力拆解同一份阿里最新财报、回答十个核心问题时，它们的数据分析真功夫底色可见。
由头来得正巧。11月末，阿里巴巴刚刚披露了其2025年三季度财报数据，绩后关注度高居不下。
财报恰似企业体检报告，今天便放手让AI助手坐诊，以巨头阿里为例，从基础数据提取、业务关联分析、逻辑推理与洞察、财务知识应用、前瞻与风险判断五个维度，看看这三位AI助手谁的医术更精湛。
一、基础数据提取：精准是底线，细节见真章
“数据是分析的基石，差之毫厘便会谬以千里。” 对于财报分析而言，核心财务数据的提取准确性是第一道生死线。
令人欣慰的是，在这一环节三大AI助手都守住了底线，但细节处理的差距却悄然显现。
我们设计的问题1是“阿里本季度营收、净利润、自由现金流的具体数据是多少？同比变化如何？”
面对这一基础问题，三者均精准抓取到核心数据：营收2477.95亿元（同比增长5%）、净利润206.12亿元（同比下降53%）、自由现金流净流出218.40亿元（同比由正转负），口径完全一致，没有出现数据错位的低级错误。
但拉开差距的是数据附加值。
阿里千问额外补充了“同口径增长15%需不考虑已处置业务”的关键前提，为数据加上了背景说明，避免用户误读；腾讯元宝则更进一步，通过计算得出自由现金流同比降幅达259%，用量化数据强化了信息冲击力。
相比之下，deepseek走了极简路线，仅罗列基础数据，没有任何延伸补充，虽无错但略显单薄。
有些读者对于“千问”这个名字还稍显陌生，简单介绍一下：
“千问”并非新物种，而是“通义千问”“通义”App的翻版。
阿里早在2023年10月底就发布“通义千问”，与百度的文心一言、字节的豆包在发布时间上相当。2024年5月，“通义千问”更名为“通义”。至2025年11月17日，阿里宣布原“通义”App改版为“千问”App并上线公测。
也就是说，阿里这款AI原生应用发布至今已有两年、历两次更名，但貌似其在用户规模上并不理想。
QuestMobile数据显示，今年9月，中国月活跃用户排名前三的AI应用中，豆包、DeepSeek、腾讯元宝分列前三，MAU分别为1.72亿、1.45亿、3286万。阿里通义落后明显，仅排在第十，月活跃用户为306万。
言归正传，我们设计的问题2是“云智能集团和国际数字商业集团（AIDC）本季度的收入和盈利情况如何？”
对此，千问和元宝都单独拆分出云智能集团“不计并表业务”29%的增速，实现了双维度数据呈现，deepseek则完全未有提及这一细节，只传递了“同比增长 34%”的核心数据。
此外，千问是三者中唯一提及阿里国际数字商业集团经调整EBITA盈利“首次转正”这一质变的模型，体现了该模型对于数据纵向对比判断的能力。
正如财务人常说的，准确是义务，细致是能力。
在基础数据提取比拼环节，千问第一、元宝次之，deepseek显出颗粒度不够。
二、业务关联分析：数据要说话，更要“说人话”
基础数据是血肉，业务关联是筋骨。只有将数据与业务逻辑绑定，分析才有生命力。三大AI助手在这一维度的表现算各显神通。
我们设计的问题3是“客户管理收入（CMR）增长的主要原因是什么？”
结果是三者都抓住了货币化率提升、基础软件服务费新增、即时零售带动用户增长这三大核心因素。但只有阿里千问额外将“88VIP会员数量超5600万且持续双位数增长”纳入驱动因素，将会员体系与收入增长的逻辑联系起来。
在问题4“阿里在即时零售（如淘宝闪购）方面的投入，对其电商生态可能产生怎样的短期和长期影响？”的分析中，
千问和元宝注重根据现有数据推断，如举出“3500个天猫品牌接入即时零售”“88VIP会员双位数增长”等具体业务数据，试图为生态协同增强、用户黏性增加等影响提供支撑。
而deepseek则注重业务逻辑推理，虽然未举出更多财报数据，但这一问题的本质就是考察AI助手的主观思考能力。
千问和元宝用现有业务细节为数据注解，而deepseek用业务逻辑为结论搭桥，这一轮，可谓秋色平分。
三、逻辑推理与洞察：不止于是什么，更要为什么
财报分析的核心价值，不仅是呈现数据是什么，更是解答为什么会这样。
面对问题5“如何理解‘若不考虑已处置业务，同口径收入增长为15%’这句话？这对评估阿里真实营收状况有何意义？”，三大AI助手都解读出“剔除已处置业务”的核心含义，但洞察深度尚有差别。
阿里千问将意义拆解为“消除结构干扰、避免低估表现、体现战略影响、凸显核心动能”四个维度，从数据逻辑延伸到战略层面，让用户明白这一数据背后的管理意图。
腾讯元宝和deepseek则仅做了概括性解读，停留在“反映真实增长”的基础层面，未能挖掘数据与战略的关联。
继续看，在问题6“利润与自由现金流下降原因”的分析中，千问的逻辑优势更为突出。
它不仅指出“战略投入增加”的核心原因，还引用“经营利润下降85%、经调整EBITA下降78%”的具体数据，甚至搬出CFO徐宏的表述佐证，形成“结论+数据+权威背书”的完整逻辑链。
元宝则补充了“国际零售、本地生活等业务仍处亏损期”的细节，让原因分析更完整。deepseek则仅提炼核心逻辑，虽清晰但缺乏逻辑层次感。
数据看透是本事，看透数据背后的逻辑是真功夫。
这一轮，千问用多维度逻辑闭环站稳了上风，元宝紧随其后，deepseek则需要在深度上多下功夫。
四、财务知识应用，中流砥柱环节
财经分析最忌外行看热闹，但要做到杜绝堆砌术语，深入浅出用专业知识把复杂问题讲明白需要深厚内力。
问题7“为什么经营利润和经调整EBITA（一项非GAAP指标）的下降幅度存在差异？这说明了什么？”是典型的专业问题，三大AI助手都抓住了“是否剔除一次性项目”的核心，但解读角度各有千秋。
阿里千问指出“这种差异凸显GAAP准则与业务实质的差距”，从会计准则与业务实践的矛盾点切入。
相比较而言，腾讯元宝的说明更有态度，表达了“核心业务(如云､电商)的实际经营压力小于报表利润体现的程度”之观点，视角独特且有一定深度，可以直接引导读者进行思考判断。
deepseek则认为“调整后指标显示投入影响虽大,但运营效率提升(如电商双位数增长)部分抵消了负面影响｡”同样基于数据之间的关联进行了分析，并得出自己的观点。
在问题8“巨额资本开支下，阿里目前的现金及流动性资产能否支撑其长期投入？”的分析中，元宝计算出“现金储备可覆盖未来19个季度同类投入”，用量化分析增强了说服力，同时提出建议“长期需依赖业务造血能力改善（如云业务盈利、即时零售效率提升）”，可以说有分析有观点，较为客观。
而千问对于自家财报的态度多少显得有点“拍马屁”了——
现金储备为过去4 个季度AI+云资本开支(1,200 亿元)的4.8 倍；
即使在自由现金流转负的情况下,充足的流动性可支撑战略投入；
核心业务(电商､云)保持双位数增长,长期造血能力未受损；
股份回购计划仍余191 亿美元额度,反映财务韧性。
每一条都洋溢着对阿里巴巴的赞美之情。
Deepseek与元宝类似，提出了较为中立的观点：阿里自由现金流已转为负值（净流出 406.55 亿元），若持续高投入，需关注现金消耗速度、造血能力或融资情况。
这一轮，Deepseek与元宝保持了专业和中立，千问失之于过分乐观。
五、前瞻与风险判断
能看懂过去的是会计，能看清未来的是军师。
考卷几近末尾，在关于“未来1-2个季度盈利能力趋势”问题的判断上，三者达成了高度一致：短期盈利能力承压，但压力有望逐步减轻。
不过，支撑理由的扎实度有所不同。
阿里千问以多个业务增长为锚点，如AIDC实现盈利、AI产品三位数增长等具体业务成果为依据；腾讯元宝也类似，从“云业务毛利率提升”的盈利质量角度切入；deepseek则额外引用了管理层指引“短期盈利能力预计将有所波动”,暗示投入期尚未结束｡
最后，我们还提出了一个更具主观性、开放性的问题——除了战略投入带来的短期利润压力，阿里还面临哪些潜在的风险与挑战？
这一关，阿里千问无疑是最全面的，列出了“市场竞争、AI回报不确定、国际监管、政策变动、技术迭代、用户瓶颈、宏观波动”七大风险，覆盖内外部、技术与市场等多维度，还通过“国内互联网用户增长放缓”等细节让风险更具体。
腾讯元宝虽然仅列举4条风险，但提出的“地缘政治冲击、技术商业化效率”与千问形成了差异化视角；deepseek同样也提出了4条风险，但相较其他两者而言，多少有泛泛而谈之感。
这一轮，阿里千问优势明显。
没有完美AI，只有适配需求。
关掉联网功能后，三大AI助手的数据分析能力画像有了一个初步的轮廓：
阿里千问偏全能，适合需要全面分析并具有信息筛选能力的用户；
腾讯元宝偏精细，擅长提升数据颗粒度，适合关注数据深度和独特视角的用户；
元老级deepseek偏简约高效，能快速传递关键信息，适合对信息颗粒度要求不高、追求简明观点输出的用户。
至此回到最初的问题：谁吃透了财报？答案其实是“看你要什么”。
无论需求如何，三大AI助手的表现都印证了一个道理：
AI的数据分析能力，最终比拼的不是“记忆力”，而是“理解力”——对业务的理解、对逻辑的理解、对用户需求的理解。
当AI越来越懂业务、越来越通逻辑，人与AI共解报表或将成为主流方式。今天这场无联网比拼，只是AI数据分析能力进化的一个缩影，更精彩的还在后面。
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