巴克萊拆解AI利潤格局：模型公司每100美元收入，35-40美元流向雲廠，為其帶來10-20美元營業利潤

作者 | Kozmon

      編輯 | 硬 AI

AI模型公司每賺100美元，約35-40美元以推理計算費用的形式流向AWS、Azure、GCP三大雲端廠商。雲端廠商從這筆收入中賺取10-20美元營業利潤，對應營業利潤率約35%-45%。

這是巴克萊於8月28日發佈的AI產業單位經濟學研報中的核心發現。

同時，AI實驗室的付費推理利潤率已自2025年的十幾個百分點飆升至2026年的50%-65%以上，調整後毛利率同比提升30-50個百分點。動力來自企業級客戶和agentic工作流成為市場的「必買」產品。

巴克萊分析師Ross Sandler認為，目前實際利潤率可能比報告估算還要高，但隨著前沿競爭加劇與算力供給增加，預計將逐步回落。

同一產業，兩種財務面貌

巴克萊構建了兩個假想前線實驗室模型來拆解利潤差異。「實驗室A」約70%收入來自API，30%來自訂閱；「實驗室B」則剛好相反，80%靠訂閱，API僅佔20%。

API天生比訂閱有更高的推理利潤率。加上訓練成本分攤和合作夥伴分成的差異，兩者調整後的毛利率出現17個百分點的落差——實驗室A約55%，實驗室B約38%。

收入認列方式進一步放大了這種「失真」。實驗室A按總額法認列間接API收入，實驗室B按淨額法處理，甚至完全不認列戰略合作夥伴代營運的間接API收入。巴克萊將此例比為UBER與LYFT：同一核心業務，因財務口徑不同，報告數字截然不同。AI實驗室開始揭露GAAP報表後，投資者在跨公司比較時需拆開這些口徑差異。

推理利潤率飆升

具體到各產品線——

訂閱產品（如Claude Code、Codex）的推理利潤率估計約在70%左右，反而是三大產品線中最低。原因在於AI實驗室願意補貼token成本留住用戶。訂閱通常以月費計並設用量上限，近來上限重置頻率明顯增加，背後可能是留存壓力與模型效率提升造成的共同作用。

直接API是AI實驗室最早的商業模式，也是利潤率最高的。Cursor、Figma等開發者以token消耗量付費。巴克萊估計，現時API推理利潤率已超過80%。模型token效率提升（執行同樣任務需用的token減少）、API標價提升，以及推理服務基礎設施層面的優化——量化、speculator技術、新一代算力——都持續釋放利潤空間。巴克萊表示，2026年第二季的API推理利潤率遠高於報告圖表所示，但預計未來某個時點會向下回歸。

間接API的終端體驗與直接API一致，但計費關係在用戶與雲端廠商之間。隨間接API在收入中占比提升，不同實驗室在收入認列口徑上的差異將進一步擴大財報可比性。

雲端廠商賺多少

每100美元AI實驗室收入中，實驗室A可貢獻雲端廠商35美元收入，扣除基礎設施成本後貢獻約11.8美元利潤，營業利潤率約34%。實驗室B因存在戰略合作夥伴收入分成（占收入20%，設有累積上限），雲端廠商拿到更多——41美元收入、19.1美元利潤，營業利潤率47%。

巴克萊指出，分成推高的是雲端廠商的表觀利潤率，剝離分成後每個token對應的實際利潤並無差異。該分成預計在2028年後歸零。

agentic訂閱產品為雲端廠商創造額外價值。此類有狀態運行時產品通常需調用數據庫等上層軟件資源，單位收入含金量更高，部分場景下雲端廠商與AI實驗室間還有收入分成安排。

從訓練主導轉向推理主導

巴克萊估算，AI實驗室整體收入將由2024年的70億美元增至2026年1370億美元，2028年達到6900億美元。年終ARR口徑更為激進：2026年底約2000億美元，2028年底約7820億美元。

目前，訓練支出依然佔AI實驗室收入約48%左右，這意味幾乎每一美元實驗室收入都相當於近一美元的雲端廠商收入。但訓練成本占比正快速下降——從2024年的96%到2027年預計降至35%、2028年降至30%。隨著推理利潤逐步超越訓練開支，AI實驗室整體獲利能力將持續改善。

雲端廠商AI收入占AI實驗室收入的比例也在下滑：自2024年的153%降至2026年的90%，2028年預期降至73%。巴克萊預期，AWS、Azure與GCP在未來兩年仍將維持AI實驗室算力支出份額，但2028年起，有擔保的AI基礎建設項目將投入運營，成為AI實驗室優先選擇——三大雲端廠商可能因此在訓練和推理領域逐步失去市佔率。