在这部分收入中，云服务商能够获得约 10 至 20 美元的营业利润，对应约 35% 至 45% 的营业利润率。
上述结论来自巴克莱 8 月 28 日发布的一份 AI 行业单位经济模型研究报告。
报告指出，AI 实验室付费推理业务的利润率已经大幅攀升，从 2025 年的低双位数水平升至 2026 年的 50% 至 65% 甚至更高，调整后毛利率同比提升 30 至 50 个百分点。
利润率之所以大幅改善，主要是因为企业客户和智能体工作流已成为市场上的 " 必买型 " 产品。
巴克莱分析师认为，实际利润率可能甚至高于报告中的估算，但随着前沿模型竞争加剧以及算力供给持续增加，利润率预计将逐步回落。
两种截然不同的财务结构
为了拆解不同 AI 实验室之间的利润差异，巴克莱构建了两个假设性的前沿 AI 实验室模型。
其中，" 实验室 A" 约 70% 的收入来自 API 业务，30% 来自订阅业务；" 实验室 B" 则相反，80% 的收入依赖订阅业务，API 收入占比仅为 20%。
API 业务天然拥有高于订阅模式的推理利润率。再叠加训练成本分摊方式以及合作伙伴收入分成机制的差异，两家实验室的调整后毛利率出现了高达 17 个百分点的差距：实验室 A 约为 55%，实验室 B 则约为 38%。
收入确认方式进一步放大了这种差异。
实验室 A 按照总额法确认间接 API 收入，而实验室 B 则采用净额法，或者干脆不确认由战略合作伙伴运营的间接 API 收入。
巴克莱将这种差异类比为两大网约车公司 Uber 和 Lyft 之间的财务报表差异：即便核心业务高度相似，仅仅由于会计处理方式不同，最终披露出来的收入和利润数据也可能存在巨大差别。
各产品线利润率分析
订阅产品，例如 Anthropic 的 Claude Code 与 OpenAI 的 Codex，预计推理利润率约为 70%，是三类主要产品线中最低的。
原因在于，AI 实验室愿意通过补贴 Token 成本来提高用户留存率。订阅产品通常采用固定月费并设置使用上限的模式，而 AI 实验室近期重置使用额度的频率明显增加，这可能同时反映出用户留存压力以及模型效率改善带来的影响。
直接 API 是 AI 实验室最早形成规模化商业模式的业务，也是利润率最高的产品线。
使用 Cursor 和 Figma 等工具的开发者，会根据 Token 实际消耗量付费。巴克莱估计，目前 API 业务的推理利润率已经超过 80%。
模型 Token 效率提高、API 名义价格上涨，以及推理服务在基础设施层面的持续优化，包括量化技术、推测解码以及新一代计算平台等，都在继续释放利润率提升空间。
巴克莱指出，2026 年第二季度 API 推理利润率实际上已经远高于其公开图表中所展示的水平，但该行预计，这一利润率未来某个阶段仍会出现一定程度的回落。
间接 API 给最终用户提供的使用体验与直接 API 基本相同，但其计费关系发生在用户与云服务商之间。
随着间接 API 收入占比不断提高，不同 AI 实验室在收入确认方式上的差异将进一步扩大，财务报表之间的可比性也会越来越低。
云厂商的利润结构
巴克莱的模型显示，AI 实验室每获得 100 美元收入，实验室 A 对应的云服务商收入约为 35 美元。扣除基础设施成本后，云服务商能够获得约 11.8 美元利润，对应约 34% 的营业利润率。
而实验室 B 能够为云服务商创造更多收入，原因在于战略合作伙伴收入分成机制：约占收入的 20%，同时受到累计上限约束。在这一情况下，云服务商对应收入约为 41 美元，利润约为 19.1 美元，营业利润率达到 47%。
不过，巴克莱强调，收入分成机制会人为抬高云服务商表面上的利润率。如果剔除收入分成部分，云服务商单位 Token 实际获得的利润并没有不同。预计这一收入分成安排将在 2028 年之后逐步取消。
智能体订阅产品还可为云服务商创造额外价值。
智能体类订阅产品通常需要持续保存任务状态，并调用数据库、存储等其他云服务，因此能够为云厂商带来推理算力之外的额外收入。
此消彼长：三大云厂商 AI 算力份额或在 2028 年后回落
巴克莱预计，全球 AI 实验室总收入将从 2024 年的 70 亿美元，增长至 2026 年的 1370 亿美元，并进一步在 2028 年达到 6900 亿美元。
如果按年末年化经常性收入（ARR）计算，增长曲线则更加激进：到 2026 年底，AI 实验室 ARR 预计将达到约 2000 亿美元；到 2028 年底进一步达到约 7820 亿美元。
目前，训练支出仍约占 AI 实验室收入的 48%，这意味着 AI 实验室每获得接近 1 美元收入，背后大致也对应接近 1 美元流向云服务商。
然而，训练成本占收入的比例正在迅速下降。这一比例在 2024 年高达 96%，预计将在 2027 年大幅降至 35%，到 2028 年进一步降至 30%。
换而言之，随着推理业务产生的利润逐步超过训练支出，AI 实验室整体盈利能力将继续改善。
与此同时，云服务商 AI 收入相对于 AI 实验室收入的比例也在下降。这一比例预计将从 2024 年的 153%，降至 2026 年的 90%，到 2028 年进一步下降至 73%。
巴克莱预计，未来两年 AWS、Azure 和 GCP 在 AI 实验室算力支出中的市场份额将大致保持稳定。
但从 2028 年开始，AI 实验室此前已经签约或锁定的专属算力基础设施将陆续上线，并逐渐成为其更重要的算力来源。这可能意味着，未来无论是在 AI 训练还是推理市场中，三大云巨头都将逐步丢失部分市场份额。
