巴克莱拆解AI产业链利润流向

表面上看，人工智能模型公司似乎正在赚取巨额利润，但真正获益丰厚的，可能是它们身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格局，结果显示，模型公司每创造100美元营收，就有35至40美元以推理算力费用的形式流向亚马逊AWS、微软Azure和谷歌GCP三大云平台。

云服务提供商可从这部分收入中获得10至20美元的营业利润，对应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，让外界得以更清晰地观察AI产业链上的价值流转路径。

AI实验室利润率大幅提升

报告显示，AI实验室的付费推理利润率已从2025年的10%出头，大幅跃升至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，推动利润率跃升的主要因素是企业客户以及所谓的“智能体工作流”，这类产品已成为市场上的“必买”产品。他认为，目前AI实验室的实际利润率可能已高于报告估算值，但随着前沿模型竞争加剧以及算力供应持续增加，这一指标预计最终会逐步回落。

业务结构决定毛利率差距

为帮助投资者理解不同AI实验室之间的财务差异，巴克莱构建了两个假想前沿实验室进行比较。“实验室A”收入约70%来自API，30%来自订阅；“实验室B”则恰好相反，80%收入依赖订阅，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，加上训练成本分摊及合作伙伴收入分成差异，两家实验室的调整后毛利率出现惊人17个百分点差距：实验室A约55%，实验室B仅38%。

收入确认方式的不同进一步放大了“失真”。实验室A按总额确认间接API收入，实验室B则采用净额确认，甚至完全不计入由战略合作伙伴运营的间接API收入。巴克莱将此比作Uber与Lyft的差异——核心业务相同，但会计处理不同，财务报表数字便可能完全不同。报告提醒，随着AI实验室开始按公认会计准则披露报表，投资者跨公司比较前必须先厘清会计差异。

不同产品线的利润率

进一步拆分产品线可见，订阅产品如Claude Code和Codex，推理利润率约70%，是三大类中最低的。原因在于AI实验室愿承担部分词元成本以换取用户留存，这类订阅通常按月收费并设使用额度上限。近期额度重置频率明显提高，可能反映用户留存压力及模型效率提升。

直接API是AI实验室最早商业模式，也是利润率最高业务线。Cursor和Figma等开发者工具按用户消耗Token数量收费，巴克莱估计目前API推理利润率已超过80%。随着Token效率提升、API名义价格上涨以及推理基础设施优化，如量化、投机解码及新一代算力，利润空间持续释放。报告特别指出，2026年第二季度API推理利润率实际上远高于图表水平，但预计未来仍会回归正常。

云服务商究竟赚了多少

拆解云服务商利润结构可见，AI实验室每赚100美元，实验室A对应约35美元云服务收入，扣除基础设施成本后，云服务商获利约11.80美元，营业利润率约34%。实验室B因存在战略合作伙伴收入分成机制，云服务商对应每100美元AI收入可获得约41美元收入，利润达19.10美元，营业利润率最高达47%。巴克莱强调，该分成机制会抬高表面利润率，剔除后两家实际单Token利润并无区别，此安排预计2028年后逐步降至零。

智能体订阅产品也能为云服务商创造额外价值。这类具有状态记忆能力的运行时产品，往往需调用数据库等上层软件资源，单位收入价值更高，部分情况下还存在收入分成安排，进一步增厚云服务商收益。

AI产业从训练转向推理

从行业规模看，巴克莱预计AI实验室收入将从2024年的70亿美元增长至2026年的1370亿美元，2028年达6900亿美元。若按年末年化经常性收入计算，增长更激进：2026年底约2000亿美元，2028年底或达7820亿美元。目前训练支出仍约占AI实验室收入的48%，但占比正快速下降，从2024年96%预计降至2027年35%、2028年30%。这一趋势意味着，随着推理利润逐渐超过训练支出，AI实验室整体盈利能力将持续改善。