巴克莱银行在8月28日发布的一份行业单位经济模型研究报告中，拆解了人工智能产业链中的利润分配格局。报告指出，AI模型公司每产生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这三大云平台。云服务商从这部分收入中可获取10至20美元的营业利润，对应营业利润率在35%至45%之间。这一发现揭示了表面光鲜的AI模型公司背后，真正的受益者可能是其基础设施提供方。

报告显示，AI实验室的付费推理利润率已从2025年的10%左右大幅跃升至2026年的50%至65%以上，调整后毛利率同比提升了30至50个百分点。巴克莱分析师Ross Sandler指出，企业客户和智能体工作流是这一跃升的主要推手，这些产品已成为市场刚需。他进一步认为，实际利润率可能高于报告估算，但前沿模型竞争加剧和算力供给增加将促使该指标逐步回落。

为剖析实验室间的财务差异，巴克莱构建了两个假想模型：实验室A收入70%来自API、30%来自订阅，实验室B则相反。由于API业务推理利润率天然更高，加之训练成本分摊和合作伙伴分成差异，两者调整后毛利率相差17个百分点——A约55%，B仅38%。收入确认方式的差异进一步放大了这种失真：A按总额确认间接API收入，B采用净额甚至不计入战略伙伴运营的间接收入，巴克莱将此比作Uber与Lyft的会计处理差异。

分产品线看，订阅产品如Claude Code和Codex的推理利润率约70%，为三大产品线最低，因实验室承担部分Token成本以换取留存。直接API利润率最高，已超80%，受益于Token效率提升、名义价格上涨及推理基础设施优化。间接API体验与直接API相当，但用户与云商直接计费，其收入占比提升正扩大实验室间报表可比性差距。云商侧，实验室A每100美元收入对应35美元云收入，利润11.80美元（利润率34%）；实验室B因战略分成机制，对应41美元收入，利润19.10美元（利润率47%），但剔除该机制后两者单Token利润无差别，分成预计2028年后归零。

巴克莱预测，AI实验室收入将从2024年的70亿美元增至2026年的1370亿美元，2028年达6900亿美元。训练支出占收入比例从2024年96%降至2028年30%，而推理利润将超越训练支出，行业重心转向推理驱动。云商AI收入占比自2024年153%降至2028年73%，短期内三大云商份额稳定，但2028年后资产抵押融资的AI基础设施将上线，可能使三巨头在训练和推理市场同时失去份额，利润格局面临重塑。