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：高智謀，華爾街見聞

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三大雲廠商。雲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%。

這是巴克萊在8月28日發布的AI行業單位經濟學研報中的核心發現。

與此同時，AI實驗室的付費推理利潤率已從2025年的十幾個百分點飆升至2026年的50%-65%以上，調整後毛利率年增率提升30-50個百分點。驅動力來自企業級客戶和agentic工作流成為市場上的"必買"產品。

巴克萊分析師Ross Sandler認為，當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和算力供給增加，預計將逐步回落。

同一行業，兩種財務面貌

巴克萊構建了兩個假想前沿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"恰好相反，80%靠訂閱、API僅占20%。

API天然比訂閱擁有更高的推理利潤率。疊加訓練成本分攤和合作夥伴分成的差異，兩者的調整後毛利率出現17個百分點的落差——實驗室A約55%，實驗室B約38%。

收入確認方式進一步放大了這種"失真"。實驗室A按總額法確認間接API收入，實驗室B按凈額法處理，甚至完全不確認戰略合作夥伴代營運的間接API收入。巴克萊將此類比為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實驗室開始披露GAAP報表後，投資者做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）的推理利潤率估計在70%左右，在三條產品線中反而最低。原因是AI實驗室願意補貼token成本來留住用戶。訂閱通常基於月費並設有用量上限，近期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，也是利潤率最豐厚的。Cursor、Figma等開發者按token消耗量付費。巴克萊估計，當前API推理利潤率已超過80%。模型token效率的提升（完成同一任務所需token量減少）、API名義定價上調，以及推理服務在基礎設施層面的優化——量化、speculator技術、新一代算力——都在持續釋放利潤空間。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水平，但預計未來某個時點將向下回歸。

間接API的終端體驗與直接API一致，但計費關係在用戶與雲廠商之間。隨著間接API在收入中的占比上升，不同實驗室在收入確認上的口徑差異將進一步拉大財報的可比性。

雲廠商賺多少

每100美元AI實驗室收入中，實驗室A對應35美元雲廠商收入，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（占收入的20%，設有累計上限），雲廠商拿到更多——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訂閱產品為雲廠商創造了額外價值。這類有狀態運行時產品往往需要調用數據庫等上層軟體資源，單位收入的含金量更高，部分場景下雲廠商與AI實驗室之間還存在收入分成安排。

從訓練主導到推理主導

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

當前，訓練支出仍占AI實驗室收入的48%左右，這意味著幾乎每一美元實驗室收入都對應着近一美元的雲廠商收入。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過訓練開支，AI實驗室整體盈利能力將持續改善。

雲廠商的AI收入占AI實驗室收入的比例也在下滑：從2024年的153%降至2026年的90%，2028年預計降至73%。巴克萊預計，AWS、Azure和GCP在未來兩年仍將維持各自對AI實驗室算力支出的市佔率，但從2028年起，有擔保的AI基礎設施項目將投入營運，成為AI實驗室的優先選擇——三大雲廠商可能因此在訓練和推理領域逐步丟失市佔率。

來源：金色財經

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