当全世界的聚光灯都打在 OpenAI、Anthropic 这些 AI 模型公司身上时，巴克莱最新的一份研报揭开了水面下的冰山——

正在这场 AI 淘金热中掌握定价权的，依然是背后的云巨头们。

云巨头的 " 抽水机 " 模式

8 月 28 日，巴克莱发布的一份关于 AI 行业单位经济模型的深度报告。

巴克莱的模型显示了一个清晰的分配比例，AI 模型公司每获得 100 美元收入，其中大约有 35 至 40 美元会以 " 推理算力费 " 的形式，流向亚马逊 AWS、微软 Azure 和谷歌云的口袋中。

这不仅仅是营收，更是利润。

在云服务商拿走的这 35-40 美元中，扣除基础设施折旧等成本后，他们能稳稳地落袋 10-20 美元的营业利润，对应着高达 35%-45% 的营业利润率。

换句话说，在 AI 产业链的当前阶段，" 卖铲子的人 "（云厂商）不仅拿走了最大的份额，还享受着最高的确定性利润。

为什么云厂商能赚得盆满钵满？

核心在于 AI 实验室的 " 推理业务 "（即用户调用模型生成内容）利润率正在经历爆炸式增长。

报告显示，AI 实验室付费推理业务的利润率，已经从 2025 年的低双位数（10%-20%），一路飙升至 2026 年的 50% 至 65% 甚至更高，毛利率更是提升了 30 到 50 个百分点。

巴克莱指出，这种改善主要得益于企业客户和智能体（Agent）工作流成为了市场上的 " 硬通货 "。

不过分析师也警告称，随着前沿模型竞争加剧和算力供给增加，这种极高的利润率未来会有所回落。

藏在报表里的 " 秘密 "

为了更细致地拆解 AI 公司的盈利逻辑，巴克莱构建了两个虚拟的前沿实验室模型，揭示了不同商业模式下的巨大利润差。

实验室 A（重 API，轻订阅）：​约 70% 收入来自 API 调用。

由于 API 用户按 Token 量付费，且无需补贴，其推理利润率极高。加上训练成本分摊较少，该实验室调整后毛利率高达 55%。

实验室 B（重订阅，轻 API）：约 80% 收入来自订阅（如 ChatGPT Plus、Claude Pro）。

为了留住用户，AI 公司往往需要补贴 Token 成本，甚至频繁重置用户的使用额度。

这将导致其毛利率仅为 38%。

更隐蔽的差异在于 " 收入确认方式 "。

报告做了一个非常生动的类比：这就好比 Uber 和 Lyft 的区别。

有的公司把通过云平台产生的间接 API 收入按 " 总额法 " 计入营收，而有的公司（实验室 B）只按 " 净额法 " 计算。

这种会计处理方式的差异，会让两家核心业务相似的公司，在财务报表上呈现出天壤之别。

2028 年，云巨头的 " 好日子 " 要到头了？

尽管目前云厂商占据绝对优势，但巴克莱预测，这种格局将在 2028 年发生逆转。

一是训练成本的崩塌。

目前，训练一个前沿模型依然极其烧钱，训练支出占 AI 实验室收入的比例正在断崖式下跌——从 2024 年的 96%，预计降至 2028 年的 30%。这意味着 AI 公司 " 赚钱 " 的速度终于要超过 " 烧钱 " 的速度了。

二是专属算力的崛起。

现在 AI 公司高度依赖公有云，导致云厂商收入 /AI 公司收入的比值高达 153%（2024 年）。

但随着 AI 实验室自建或锁定专属算力基础设施（如与甲骨文、CoreWeave 合作，或自建数据中心），这一比例将在 2028 年降至 73%。

展望未来，巴克莱预计，AWS、Azure 和 GCP 在未来两年仍将维持各自对 AI 实验室算力支出的份额。

但从 2028 年起，有担保的 AI 基础设施项目将投入运营，成为 AI 实验室的优先选择——三大云厂商可能因此在训练和推理领域逐步丢失份额。

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