当全球聚光灯聚焦于OpenAI、Anthropic等AI模型公司时，巴克莱最新发布的一份研报揭示了行业底层的残酷真相——在这场AI淘金热中，真正掌握定价权的依然是背后的云巨头。
云巨头的“抽水机”模式
8月28日，巴克莱发布了一份关于AI行业单位经济模型的深度报告。该报告清晰地展示了一个分配比例：AI模型公司每获得100美元收入，其中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。这不仅是营收，更是实实在在的利润。在云服务商拿走的这35至40美元中，扣除基础设施折旧等成本后，他们能稳稳落袋10至20美元的营业利润，对应着高达35%至45%的营业利润率。
换句话说，在当前AI产业链阶段，“卖铲子的人”（云厂商）不仅占据了最大份额，更享受着最高的确定性利润。
利润爆发的根源
为什么云厂商能赚得盆满钵满？核心在于AI实验室“推理业务”（即用户调用模型生成内容）利润率的爆炸式增长。报告显示，AI实验室付费推理业务的利润率，已从2025年的低双位数（10%-20%）飙升至2026年的50%至65%甚至更高，毛利率提升了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工作流成为了市场上的“硬通货”。不过，分析师也警示，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鸿沟。
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”。报告用一个生动的类比来解释：这就好比Uber和Lyft的区别。有的公司将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）则只按“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，格局将变？
尽管2028年云厂商仍将占据绝对优势，但巴克莱预测，这种格局将在未来发生逆转。
首先是训练成本的崩塌。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。
其次是专属算力的崛起。现在AI公司高度依赖公有云，导致云厂商收入与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。