巴克莱研究：AI模型公司每赚100美元，约35至40美元流向三大云巨头
IT之家 8 月 30 日消息，表面上看，人工智能（AI）模型公司似乎正在赚取巨额利润，但真正过得滋润的，可能是它们背后的云计算服务提供商。
巴克莱银行最新研究拆解了 AI 产业链中的利润分配情况。研究发现，模型公司每创造 100 美元 （IT之家注：现汇率约合 674.6 元人民币） 营收，就有 35 至 40 美元 （现汇率约合 236.1 至 269.8 元人民币） 以推理算力费用的形式流向三大云平台 —— 亚马逊 AWS、微软 Azure 和谷歌 GCP。
云服务提供商可以从这部分收入中获得 10 至 20 美元 （现汇率约合 67.5 至 134.9 元人民币） 的营业利润，对应的营业利润率最高可达 35% 至 45%。这一结论来自巴克莱 8 月 28 日发布的 AI 行业单位经济模型研究报告，也让外界得以更清晰地观察 AI 产业链上的价值究竟流向了哪里。
报告还显示，AI 实验室的付费推理利润率已经从 2025 年的 10% 出头，大幅提升至 2026 年的 50% 至 65% 甚至更高；调整后毛利率同比提高了 30 至 50 个百分点。
巴克莱分析师 Ross Sandler 指出，推动利润率大幅提升的主要因素是企业客户以及所谓的“智能体工作流”（agentic workflows），这类产品已经成为市场上的“必买”产品。
他进一步认为，目前 AI 实验室的实际利润率可能已经高于报告中的估算值。不过，随着前沿模型之间的竞争日益激烈，以及算力供应持续增加，这一指标预计最终会逐步回落。
为了帮助投资者更好地理解不同 AI 实验室之间的财务差异，巴克莱构建了两个假想的前沿 AI 实验室进行比较。
“实验室 A”的收入约 70% 来自 API，30% 来自订阅；“实验室 B”则恰好相反，80% 的收入依赖订阅业务，API 仅占 20%。
由于 API 业务天然拥有比订阅业务更高的推理利润率，再加上训练成本分摊方式以及合作伙伴收入分成存在差异，这两家假想实验室的调整后毛利率出现了惊人的 17 个百分点差距：实验室 A 约为 55%，实验室 B 则只有 38%。
收入确认方式的不同又进一步放大了这种“失真”。
实验室 A 会按照总额确认间接 API 收入，而实验室 B 则采用净额确认方式，甚至完全不计入由战略合作伙伴运营的间接 API 收入。巴克莱将这种情况比作 Uber 和 Lyft 的差异：两者的核心业务基本相同，但由于会计处理方式不同，最终出现在财务报表上的数字却可能完全不同。
报告提醒称，随着 AI 实验室开始按照公认会计准则（GAAP）披露财务报表，投资者在进行跨公司比较之前，首先需要弄清楚这些会计处理差异，否则很难进行有意义的比较。
不同产品线的利润率
进一步拆分具体产品线可以发现，订阅产品，例如 Claude Code 和 Codex，其推理利润率估计约为 70%，是三大主要产品线中最低的一类。
原因在于，AI 实验室愿意承担部分词元（Token）成本，以换取用户留存。这类订阅通常按月收费，同时设置使用额度上限。值得注意的是，近期使用额度重置的频率明显提高，这可能同时反映出 AI 实验室面临的用户留存压力，以及模型效率不断提升的情况。
直接 API 是 AI 实验室最早出现的商业模式，同时也是利润率最高的业务线。Cursor 和 Figma 等开发者工具会根据用户消耗的 Token 数量收费。巴克莱估计，目前 API 推理利润率已经超过 80%。
随着模型 Token 效率不断提升，也就是完成同一任务所需要的 Token 数量越来越少，再加上 API 名义价格上涨，以及推理服务基础设施持续优化，包括量化、投机解码以及新一代算力等技术，都在持续释放更大的利润空间。
报告特别指出，2026 年第二季度的 API 推理利润率实际上远高于图表中显示的水平，但预计未来某个阶段仍会回归正常水平。
间接 API 为终端用户提供的体验与直接 API 基本相同，但用户与云服务提供商之间建立了直接的计费关系。随着间接 API 在 AI 实验室总收入中的占比持续提高，不同实验室在收入确认方式上的差异，也会进一步扩大其财务报表之间的可比性差距。
云服务商究竟赚了多少
进一步拆解云服务提供商的利润结构可以发现，AI 实验室每创造 100 美元 （现汇率约合 674.6 元人民币） 收入，实验室 A 大约会对应 35 美元 （现汇率约合 236.1 元人民币） 的云服务收入。扣除基础设施成本后，云服务提供商可以获得约 11.80 美元 （现汇率约合 79.6 元人民币） 利润，对应约 34% 的营业利润率。
实验室 B 的情况更加有利可图。由于存在战略合作伙伴收入分成机制 —— 该机制涉及 20% 的收入，并设置了累计上限 —— 云服务提供商每对应实验室 B 的 100 美元 （现汇率约合 674.6 元人民币） AI 收入，可以获得约 41 美元 （现汇率约合 276.6 元人民币） 收入，其中利润达到 19.10 美元 （现汇率约合 128.8 元人民币） ，营业利润率最高达到 47%。
需要注意的是，实验室 B 更高的利润率来自战略合作伙伴收入分成机制，该机制涉及 20% 的收入，并设置了累计上限。
巴克莱强调，这种收入分成机制会抬高云服务提供商表面上的利润率。如果剔除这一因素，两家实验室对应的云服务提供商实际单 Token 利润并没有区别。这项收入分成安排预计将在 2028 年之后逐步降至零。
此外，智能体订阅产品也能为云服务提供商创造额外价值。这类具有状态记忆能力的运行时产品，往往需要调用数据库等上层软件资源，因此每单位收入的价值更高。在某些情况下，云服务提供商与 AI 实验室之间还会存在收入分成安排，进一步提高云服务商的实际收益。
从整个行业的规模来看，巴克莱预计，AI 实验室收入将从 2024 年的 70 亿美元 （现汇率约合 472.21 亿元人民币） （约合新台币 2200 亿元），增长至 2026 年的 1,370 亿美元 （现汇率约合 9,241.92 亿元人民币） （约合新台币 4.3 万亿元），并在 2028 年达到 6,900 亿美元 （现汇率约合 4.65 万亿元人民币） （约合新台币 21.8 万亿元）。
如果按照年末年化经常性收入（ARR）计算，增长速度更加激进：预计 2026 年底将达到约 2,000 亿美元 （现汇率约合 1.35 万亿元人民币） （约合新台币 6.3 万亿元），2028 年底更可能达到 7,820 亿美元 （现汇率约合 5.28 万亿元人民币） （约合新台币 24.7 万亿元）。
目前，训练支出仍约占 AI 实验室收入的 48%，这意味着 AI 实验室每赚取 1 美元 （现汇率约合 6.7 元人民币） 收入，几乎就对应着云服务提供商接近 1 美元 （现汇率约合 6.7 元人民币） 的收入。
不过，训练成本占收入的比例正在快速下降，从 2024 年的 96%，预计降至 2027 年的 35%，并进一步降至 2028 年的 30%。
这一趋势的意义在于，随着推理业务产生的利润逐渐超过训练支出，AI 实验室整体盈利能力将持续提升，整个行业的重心也将从“训练驱动”逐步转向“推理驱动”。
与此同时，云服务提供商 AI 收入占 AI 实验室收入的比例也在下降，从 2024 年的 153% 降至 2026 年的 90%，预计 2028 年进一步降至 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份额基本能够维持，但到了 2028 年，行业格局可能发生转折。
届时，以资产抵押融资的 AI 基础设施项目将陆续上线，并成为 AI 实验室更青睐的选择。这意味着目前的云计算“三巨头”可能会在 AI 训练和推理市场同时逐渐丢失份额，而当前的利润格局也将迎来重新洗牌。