巴克莱银行8月28日发布AI行业单位经济模型研究报告，拆解了AI产业链中的利润分配格局。研究显示，AI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。云服务提供商可以从这部分收入中获得10至20美元的营业利润，对应的营业利润率最高可达35％至45％。
报告同时显示，AI实验室的付费推理利润率已从2025年的10％出头大幅提升至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，推动利润率大幅提升的主要因素是企业客户以及所谓的”智能体工作流”（agentic workflows），这类产品已成为市场上的”必买”产品。他进一步认为，目前AI实验室的实际利润率可能已高于报告中的估算值。不过，随着前沿模型之间的竞争日益激烈，以及算力供应持续增加，这一指标预计最终会逐步回落。
为了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的前沿AI实验室进行比较。”实验室A”的收入约70％来自API，30％来自订阅；”实验室B”则恰好相反，80％的收入依赖订阅业务，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，再加上训练成本分摊方式以及合作伙伴收入分成存在差异，这两家假想实验室的调整后毛利率出现了17个百分点的差距：实验室A约为55％，实验室B则只有38％。
收入确认方式的不同进一步放大了这种差异。实验室A按照总额确认间接API收入，而实验室B则采用净额确认方式，甚至完全不计入由战略合作伙伴运营的间接API收入。巴克莱将这种情况比作Uber和Lyft的差异：两者的核心业务基本相同，但由于会计处理方式不同，最终出现在财务报表上的数字却可能完全不同。报告提醒称，随着AI实验室开始按照公认会计准则（GAAP）披露财务报表，投资者在进行跨公司比较之前，首先需要弄清楚这些会计处理差异。
具体到产品线的利润率拆分，订阅产品如Claude Code和Codex，其推理利润率估计约为70％，是三大主要产品线中最低的一类。原因在于AI实验室愿意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，同时设置使用额度上限。值得注意的是，近期使用额度重置的频率明显提高，这可能同时反映出AI实验室面临的用户留存压力以及模型效率不断提升的情况。
直接API是AI实验室最早出现的商业模式，同时也是利润率最高的业务线。Cursor和Figma等开发者工具会根据用户消耗的Token数量收费，巴克莱估计目前API推理利润率已超过80％。随着模型Token效率不断提升、API名义价格上涨以及推理服务基础设施持续优化，包括量化、投机解码以及新一代算力等技术，都在持续释放更大的利润空间。报告特别指出，2026年第二季度的API推理利润率实际上远高于图表中显示的水平，但预计未来某个阶段仍会回归正常水平。
进一步拆解云服务提供商的利润结构可以发现，AI实验室每创造100美元收入，实验室A大约对应35美元的云服务收入，扣除基础设施成本后，云服务提供商可获得约11.80美元利润，对应约34％的营业利润率。实验室B的情况更加有利可图，由于存在战略合作伙伴收入分成机制，云服务提供商每对应实验室B的100美元AI收入，可获得约41美元收入，其中利润达到19.10美元，营业利润率最高达到47％。巴克莱强调，实验室B更高的利润率来自战略合作伙伴收入分成机制，该机制涉及20％的收入并设置了累计上限。如果剔除这一因素，两家实验室对应的云服务提供商实际单Token利润并没有区别。这项收入分成安排预计将在2028年之后逐步降至零。
此外，智能体订阅产品也能为云服务提供商创造额外价值。这类具有状态记忆能力的运行时产品，往往需要调用数据库等上层软件资源，因此每单位收入的价值更高。在某些情况下，云服务提供商与AI实验室之间还会存在收入分成安排，进一步提高云服务商的实际收益。
从行业整体规模来看，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，并在2028年达到6900亿美元。如果按照年末年化经常性收入（ARR）计算，增长速度更加激进：预计2026年底将达到约2000亿美元，2028年底更可能达到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实验室每赚取1美元收入，几乎就对应着云服务提供商约0.48美元的训练算力支出。AI产业正在从”训练”阶段加速转向”推理”阶段，这一结构性转变将深刻影响整个产业链的价值分配格局。
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