巴克莱拆解AI经济账：云巨头分食35%-40%收入，利润率博弈暗藏玄机

【区角快讯】当人工智能从概念走向商业化深水区，其背后的利益分配格局正变得愈发清晰且复杂。巴克莱银行在8月28日发布的最新研究报告中揭示了一个惊人的事实：AI模型公司每赚取100美元，就有35至40美元以推理算力的形式流向了亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云平台这三大云巨头。在这笔巨额流水中，云服务商能截留约10至20美元的营业利润，这意味着其营业利润率高达35%至45%。

这份关于AI行业单位经济模型的报告指出，AI实验室付费推理业务的盈利状况正在发生剧烈变化。从2025年尚处低双位数的水平，到2026年已飙升至50%至65%甚至更高，调整后毛利率同比跃升了30至50个百分点。这种改善并非偶然，而是源于企业客户与智能体工作流逐渐演变为市场上的“必买型”刚需。尽管分析师认为实际利润率可能比估算值更乐观，但随着前沿模型竞争白热化及算力供给的持续扩容，这一高利润态势预计将逐步回归理性。

为了厘清不同AI实验室间的利润差异，巴克莱构建了两个假设性的前沿实验室模型进行对比。“实验室A”的收入结构以API业务为主（占70%），订阅业务为辅（占30%）；而“实验室B”则截然相反，80%依赖订阅，API仅占20%。由于API业务天然具备高于订阅模式的推理利润率，加之训练成本分摊与合作伙伴分成机制的不同，两家实验室的调整后毛利率出现了17个百分点的巨大落差：实验室A约为55%，实验室B仅为38%。

收入确认方式的差异进一步放大了这种财务表象的分歧。实验室A采用总额法确认间接API收入，而实验室B则选择净额法，或直接忽略由战略合作伙伴运营的间接API收入。巴克莱将此现象类比为网约车巨头Uber与Lyft之间的财报差异：即便核心业务逻辑相似，会计处理手段的不同足以让最终披露的收入与利润数据产生天壤之别。随着间接API收入占比的提升，这种财务报表的可比性将进一步降低。

在具体产品线的利润率分析上，订阅产品如Anthropic的Claude Code和OpenAI的Codex，预计推理利润率约为70%，在三类产品中垫底。这主要是因为AI实验室倾向于通过补贴Token成本来换取用户留存率。相比之下，直接API作为最早实现规模化的商业模式，凭借Cursor和Figma等工具开发者按Token消耗量付费的模式，其推理利润率已突破80%。模型Token效率的提升、名义价格的上涨以及量化技术、推测解码等基础设施优化，都在持续释放利润空间。值得注意的是，2026年第二季度API的实际推理利润率已远超公开图表显示的水平，但未来仍面临回落压力。

云厂商的利润结构同样值得玩味。根据模型测算，对于实验室A，云服务商获得约35美元收入，扣除成本后获利11.8美元，营业利润率约34%。而对于实验室B，由于存在约占收入20%的战略合作伙伴分成机制（受累计上限约束），云服务商收入增至41美元，利润达19.1美元，营业利润率攀升至47%。然而，巴克莱强调，这种分成机制人为抬高了表面利润率，若剔除该部分，云服务商单位Token的实际利润并无二致，且这一安排预计在2028年后逐步取消。此外，智能体订阅产品因需持续保存任务状态并调用数据库等服务，还为云厂商带来了推理算力之外的额外收益。

展望长远趋势，全球AI实验室总收入预计将从2024年的70亿美元激增至2026年的1370亿美元，并在2028年达到6900亿美元。若按年末年化经常性收入（ARR）计算，增长曲线更为陡峭：2026年底ARR将达2000亿美元，2028年底有望触及7820亿美元。目前，训练支出约占AI实验室收入的48%，近乎1:1的比例流向云服务商。但随着训练成本占比从2024年的96%骤降至2027年的35%及2028年的30%，推理业务利润将超越训练支出，推动AI实验室整体盈利能力改善。

与此同时，云服务商AI收入相对于AI实验室收入的比例也将下行，预计从2024年的153%降至2026年的90%，再到2028年的73%。虽然未来两年三大云巨头在AI算力支出中的份额将保持稳定，但从2028年起，随着AI实验室此前锁定的专属算力基础设施陆续上线，它们将成为更重要的算力来源。这意味着，无论是在训练还是推理市场，AWS、Azure和GCP都将面临市场份额被逐步侵蚀的挑战。