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巴克莱拆解AI经济账:模型公司每赚100美元,云厂商拿走近40美元
①AI实验室付费推理利润率已由去年的低双位数升至50%至65%以上,API业务利润率更超过80%;
                ②随着训练成本占比下降及专属算力基础设施陆续上线,AI实验室盈利能力有望继续改善,三大云厂商份额则面临回落压力。

财联社8月30日讯(编辑 夏军雄)巴克莱最新研究显示,人工智能(AI)模型公司每获得100美元收入,其中约有35至40美元会以推理算力费用的形式流向三大云巨头,即亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云平台(GCP)。

在这部分收入中,云服务商能够获得约10至20美元的营业利润,对应约35%至45%的营业利润率。

上述结论来自巴克莱8月28日发布的一份AI行业单位经济模型研究报告。

报告指出,AI实验室付费推理业务的利润率已经大幅攀升,从2025年的低双位数水平升至2026年的50%至65%甚至更高,调整后毛利率同比提升30至50个百分点。

利润率之所以大幅改善,主要是因为企业客户和智能体工作流已成为市场上的“必买型”产品。

巴克莱分析师认为,实际利润率可能甚至高于报告中的估算,但随着前沿模型竞争加剧以及算力供给持续增加,利润率预计将逐步回落。

两种截然不同的财务结构

为了拆解不同AI实验室之间的利润差异,巴克莱构建了两个假设性的前沿AI实验室模型。

其中,“实验室A”约70%的收入来自API业务,30%来自订阅业务;“实验室B”则相反,80%的收入依赖订阅业务,API收入占比仅为20%。

API业务天然拥有高于订阅模式的推理利润率。再叠加训练成本分摊方式以及合作伙伴收入分成机制的差异,两家实验室的调整后毛利率出现了高达17个百分点的差距:实验室A约为55%,实验室B则约为38%。

收入确认方式进一步放大了这种差异。

实验室A按照总额法确认间接API收入,而实验室B则采用净额法,或者干脆不确认由战略合作伙伴运营的间接API收入。

巴克莱将这种差异类比为两大网约车公司Uber和Lyft之间的财务报表差异:即便核心业务高度相似,仅仅由于会计处理方式不同,最终披露出来的收入和利润数据也可能存在巨大差别。

各产品线利润率分析

订阅产品,例如Anthropic的Claude Code与OpenAI的Codex,预计推理利润率约为70%,是三类主要产品线中最低的。

原因在于,AI实验室愿意通过补贴Token成本来提高用户留存率。订阅产品通常采用固定月费并设置使用上限的模式,而AI实验室近期重置使用额度的频率明显增加,这可能同时反映出用户留存压力以及模型效率改善带来的影响。

直接API是AI实验室最早形成规模化商业模式的业务,也是利润率最高的产品线。

使用Cursor和Figma等工具的开发者,会根据Token实际消耗量付费。巴克莱估计,目前API业务的推理利润率已经超过80%。

模型Token效率提高、API名义价格上涨,以及推理服务在基础设施层面的持续优化,包括量化技术、推测解码以及新一代计算平台等,都在继续释放利润率提升空间。

巴克莱指出,2026年第二季度API推理利润率实际上已经远高于其公开图表中所展示的水平,但该行预计,这一利润率未来某个阶段仍会出现一定程度的回落。

间接API给最终用户提供的使用体验与直接API基本相同,但其计费关系发生在用户与云服务商之间。

随着间接API收入占比不断提高,不同AI实验室在收入确认方式上的差异将进一步扩大,财务报表之间的可比性也会越来越低。

云厂商的利润结构

巴克莱的模型显示,AI实验室每获得100美元收入,实验室A对应的云服务商收入约为35美元。扣除基础设施成本后,云服务商能够获得约11.8美元利润,对应约34%的营业利润率。

而实验室B能够为云服务商创造更多收入,原因在于战略合作伙伴收入分成机制:约占收入的20%,同时受到累计上限约束。在这一情况下,云服务商对应收入约为41美元,利润约为19.1美元,营业利润率达到47%。

不过,巴克莱强调,收入分成机制会人为抬高云服务商表面上的利润率。如果剔除收入分成部分,云服务商单位Token实际获得的利润并没有不同。预计这一收入分成安排将在2028年之后逐步取消。

智能体订阅产品还可为云服务商创造额外价值。

智能体类订阅产品通常需要持续保存任务状态,并调用数据库、存储等其他云服务,因此能够为云厂商带来推理算力之外的额外收入。

此消彼长:三大云厂商AI算力份额或在2028年后回落

巴克莱预计,全球AI实验室总收入将从2024年的70亿美元,增长至2026年的1370亿美元,并进一步在2028年达到6900亿美元。

如果按年末年化经常性收入(ARR)计算,增长曲线则更加激进:到2026年底,AI实验室ARR预计将达到约2000亿美元;到2028年底进一步达到约7820亿美元。

目前,训练支出仍约占AI实验室收入的48%,这意味着AI实验室每获得接近1美元收入,背后大致也对应接近1美元流向云服务商。

然而,训练成本占收入的比例正在迅速下降。这一比例在2024年高达96%,预计将在2027年大幅降至35%,到2028年进一步降至30%。

换而言之,随着推理业务产生的利润逐步超过训练支出,AI实验室整体盈利能力将继续改善。

与此同时,云服务商AI收入相对于AI实验室收入的比例也在下降。这一比例预计将从2024年的153%,降至2026年的90%,到2028年进一步下降至73%。

巴克莱预计,未来两年AWS、Azure和GCP在AI实验室算力支出中的市场份额将大致保持稳定。

但从2028年开始,AI实验室此前已经签约或锁定的专属算力基础设施将陆续上线,并逐渐成为其更重要的算力来源。这可能意味着,未来无论是在AI训练还是推理市场中,三大云巨头都将逐步丢失部分市场份额。

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