资讯

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·2026/8/30 11:07:11🔗 原文

📌 概要

<p>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。</p><p style="text-align: center;"><img class="no-alt-img" src="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/8/85e035c6-a73b-488

<p>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。</p><p style="text-align: center;"><img class="no-alt-img" src="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/8/85e035c6-a73b-488d-9746-1a68f479e29c.jpg?x-bce-process=image/format,f_auto" /></p><p>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<span class="exch-money-value ">(IT之家注:现汇率约合 674.6 元人民币)</span>营收,就有 35 至 40 美元<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 236.1 至 269.8 元人民币)</span>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。</p><p>云服务提供商可以从这部分收入中获得 10 至 20 美元<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 67.5 至 134.9 元人民币)</span>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。</p><h3>AI 实验室利润率大幅提升</h3><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><h3>业务结构决定毛利率差距</h3><p>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。</p><p>“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%。</p><p>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%。</p><p>收入确认方式的不同又进一步放大了这种“失真”。</p><p>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。</p><p>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。</p><p><strong>不同产品线的利润率</strong></p><p>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。</p><p>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。</p><p>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%。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p><strong>云服务商究竟赚了多少</strong></p><p>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<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 674.6 元人民币)</span>收入,实验室 A 大约会对应 35 美元<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 236.1 元人民币)</span>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<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 79.6 元人民币)</span>利润,对应约 34% 的营业利润率。</p><p>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<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 674.6 元人民币)</span> AI 收入,可以获得约 41 美元<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 276.6 元人民币)</span>收入,其中利润达到 19.10 美元<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 128.8 元人民币)</span>,营业利润率最高达到 47%。</p><table><tbody><tr class="firstRow"><th>指标</th><th align="right">实验室 A</th><th align="right">实验室 B</th></tr><tr><td>每 100 美元<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 674.6 元人民币)</span> AI 收入对应的云服务收入</td><td align="right">35 美元<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 236.1 元人民币)</span></td><td align="right">41 美元<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 276.6 元人民币)</span></td></tr><tr><td>云服务提供商营业利润</td><td align="right">11.80 美元<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 79.6 元人民币)</span></td><td align="right">19.10 美元<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 128.8 元人民币)</span></td></tr><tr><td>云服务提供商营业利润率</td><td align="right">34%</td><td align="right">47%</td></tr></tbody></table><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><h3>AI 产业正在从“训练”转向“推理”</h3><p>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<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 472.21 亿元人民币)</span>(约合新台币 2200 亿元),增长至 2026 年的 1,370 亿美元<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 9,241.92 亿元人民币)</span>(约合新台币 4.3 万亿元),并在 2028 年达到 6,900 亿美元<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 4.65 万亿元人民币)</span>(约合新台币 21.8 万亿元)。</p><p>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<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 1.35 万亿元人民币)</span>(约合新台币 6.3 万亿元),2028 年底更可能达到 7,820 亿美元<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 5.28 万亿元人民币)</span>(约合新台币 24.7 万亿元)。</p><p>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<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 6.7 元人民币)</span>收入,几乎就对应着云服务提供商接近 1 美元<span class="exch-money-value ">(现汇率约合 6.7 元人民币)</span>的收入。</p><p>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%。</p><p>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”。</p><p>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%。</p><p>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。</p><p>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。</p>