“模型公司每賺100美元，雲廠商拿走近40美元”

雲廠商的利潤結構 巴克萊最新研究顯示，人工智能（AI）模型公司每獲得100美元收入，其中約有35至40美元會以推理算力費用的形式流向三大雲巨頭，即亞馬遜AWS、微軟Azure和谷歌雲平臺（GCP）。在這部分收入中，雲服務商能夠獲得約10至20美元的營業利潤，對應約35%至45%的營業利潤率。上述結論來自巴克萊8月28日發佈的一份AI行業單位經濟模型研究報告。報告指出，AI實驗室付費推理業務的利潤率已經大幅攀升，從2025年的低雙位數水平升至2026年的50%至65%甚至更高，調整後毛利率同比提升30至50個百分點。

利潤率之所以大幅改善，主要是因為企業客戶和智能體工作流已成為市場上的“必買型”產品。巴克萊分析師認為，實際利潤率可能甚至高於報告中的估算，但隨著前沿模型競爭加劇以及算力供給持續增加，利潤率預計將逐步回落。兩種截然不同的財務結構 為了拆解不同AI實驗室之間的利潤差異，巴克萊構建了兩個假設性的前沿AI實驗室模型。其中，“實驗室A”約70%的收入來自API業務，30%來自訂閱業務；“實驗室B”則相反，80%的收入依賴訂閱業務，API收入佔比僅為20%。API業務天然擁有高於訂閱模式的推理利潤率。

再疊加訓練成本分攤方式以及合作伙伴收入分成機制的差異，兩家實驗室的調整後毛利率出現了高達17個百分點的差距：實驗室A約為55%，實驗室B則約為38%。收入確認方式進一步放大了這種差異。實驗室A按照總額法確認間接API收入，而實驗室B則採用淨額法，或者乾脆不確認由戰略合作伙伴運營的間接API收入。巴克萊將這種差異類比為兩大網約車公司Uber和Lyft之間的財務報表差異：即便核心業務高度相似，僅僅由於會計處理方式不同，最終披露出來的收入和利潤數據也可能存在巨大差別。

各產品線利潤率分析 訂閱產品，例如Anthropic的Claude Code與OpenAI的Codex，預計推理利潤率約為70%，是三類主要產品線中最低的。原因在於，AI實驗室願意通過補貼Token成本來提高用戶留存率。訂閱產品通常採用固定月費並設置使用上限的模式，而AI實驗室近期重置使用額度的頻率明顯增加，這可能同時反映出用戶留存壓力以及模型效率改善帶來的影響。直接API是AI實驗室最早形成規模化商業模式的業務，也是利潤率最高的產品線。使用Cursor和Figma等工具的開發者，會根據Token實際消耗量付費。巴克萊估計，目前API業務的推理利潤率已經超過80%。

模型Token效率提高、API名義價格上漲，以及推理服務在基礎設施層面的持續優化，包括量化技術、推測解碼以及新一代計算平臺等，都在繼續釋放利潤率提升空間。巴克萊指出，2026年第二季度API推理利潤率實際上已經遠高於其公開圖表中所展示的水平，但該行預計，這一利潤率未來某個階段仍會出現一定程度的回落。間接API給最終用戶提供的使用體驗與直接API基本相同，但其計費關係發生在用戶與雲服務商之間。隨著間接API收入佔比不斷提高，不同AI實驗室在收入確認方式上的差異將進一步擴大，財務報表之間的可比性也會越來越低。

雲廠商的利潤結構 巴克萊的模型顯示，AI實驗室每獲得100美元收入，實驗室A對應的雲服務商收入約為35美元。扣除基礎設施成本後，雲服務商能夠獲得約11.8美元利潤，對應約34%的營業利潤率。而實驗室B能夠為雲服務商創造更多收入，原因在於戰略合作伙伴收入分成機制：約佔收入的20%，同時受到累計上限約束。在這一情況下，雲服務商對應收入約為41美元，利潤約為19.1美元，營業利潤率達到47%。不過，巴克萊強調，收入分成機制會人為抬高雲服務商表面上的利潤率。如果剔除收入分成部分，雲服務商單位Token實際獲得的利潤並沒有不同。預計這一收入分成安排將在2028年之後逐步取消。

智能體訂閱產品還可為雲服務商創造額外價值。智能體類訂閱產品通常需要持續保存任務狀態，並調用數據庫、存儲等其他雲服務，因此能夠為雲廠商帶來推理算力之外的額外收入。此消彼長：三大雲廠商AI算力份額或在2028年後回落 巴克萊預計，全球AI實驗室總收入將從2024年的70億美元，增長至2026年的1370億美元，並進一步在2028年達到6900億美元。如果按年末年化經常性收入（ARR）計算，增長曲線則更加激進：到2026年底，AI實驗室ARR預計將達到約2000億美元；到2028年底進一步達到約7820億美元。

目前，訓練支出仍約佔AI實驗室收入的48%，這意味著AI實驗室每獲得接近1美元收入，背後大致也對應接近1美元流向雲服務商。然而，訓練成本佔收入的比例正在迅速下降。這一比例在2024年高達96%，預計將在2027年大幅降至35%，到2028年進一步降至30%。換而言之，隨著推理業務產生的利潤逐步超過訓練支出，AI實驗室整體盈利能力將繼續改善。與此同時，雲服務商AI收入相對於AI實驗室收入的比例也在下降。這一比例預計將從2024年的153%，降至2026年的90%，到2028年進一步下降至73%。巴克萊預計，未來兩年AWS、Azure和GCP在AI實驗室算力支出中的市場份額將大致保持穩定。

但從2028年開始，AI實驗室此前已經簽約或鎖定的專屬算力基礎設施將陸續上線，並逐漸成為其更重要的算力來源。這可能意味著，未來無論是在AI訓練還是推理市場中，三大雲巨頭都將逐步丟失部分市場份額。