巴克萊在8月28日釋出的一份AI行業單位經濟模型研究報告中指出，人工智慧模型公司每獲得100美元收入，其中約有35至40美元會以推理算力費用的形式流向三大雲巨頭——亞馬遜AWS、微軟Azure和谷歌雲平台（GCP）。在這部分收入中，雲服務商能夠獲得約10至20美元的營業利潤，對應約35%至45%的營業利潤率。
報告顯示，AI實驗室付費推理業務的利潤率已大幅攀升，從2025年的低雙位數水平升至2026年的50%至65%甚至更高，調整後毛利率同比提升30至50個百分點。利潤率改善主要得益於企業客戶和智慧體工作流已成為市場上的“必買型”產品。巴克萊分析師認為，實際利潤率可能高於報告估算，但隨著前沿模型競爭加劇及算力供給增加，利潤率預計將逐步回落。
為拆解不同AI實驗室的利潤差異，巴克萊構建了兩個假設性前沿AI實驗室模型：“實驗室A”約70%收入來自API業務，30%來自訂閱；“實驗室B”則相反，80%收入依賴訂閱，API僅佔20%。API業務天然擁有高於訂閱模式的推理利潤率，疊加訓練成本分攤及合作伙伴收入分成差異，兩家實驗室調整後毛利率差距高達17個百分點：實驗室A約55%，實驗室B約38%。收入確認方式進一步放大差異：實驗室A按總額法確認間接API收入，實驗室B採用淨額法或乾脆不確認。巴克萊將此類比為Uber和Lyft的財務報表差異——核心業務相似，但會計處理不同導致披露資料差別巨大。
各產品線利潤率方面，訂閱產品（如Anthropic的Claude Code與OpenAI的Codex）預計推理利潤率約70%，為三類主要產品線中最低，因AI實驗室通過補貼Token成本提高使用者留存率。直接API是利潤率最高的產品線，目前推理利潤率已超80%，受益於模型Token效率提高、API名義價格上漲及推理基礎設施最佳化（量化技術、推測解碼、新一代計算平台）。間接API與直接API體驗相似，但計費發生在使用者與雲服務商之間，隨著其佔比提高，不同實驗室財務報表可比性降低。
雲廠商利潤結構方面，實驗室A對應的雲服務商收入約35美元，扣除基礎設施成本後利潤約11.8美元，營業利潤率約34%；實驗室B因戰略合作伙伴收入分成（約佔收入20%，有累計上限），雲服務商收入約41美元，利潤約19.1美元，營業利潤率47%。但巴克萊強調，收入分成會人為抬高利潤率，剔除後單位Token利潤並無不同，預計該安排2028年後逐步取消。智慧體訂閱產品還能為雲廠商創造額外價值，因需持續儲存任務狀態並呼叫資料庫、儲存等雲服務。
巴克萊預計，全球AI實驗室總收入將從2024年的70億美元增至2026年的1370億美元，2028年達6900億美元；按年末年化經常性收入（ARR）計算，2026年底約2000億美元，2028年底約7820億美元。目前訓練支出約佔AI實驗室收入48%，但該比例正快速下降：2024年高達96%，預計2027年降至35%，2028年降至30%。雲服務商AI收入相對於AI實驗室收入的比例也將從2024年的153%降至2026年的90%，2028年進一步降至73%。未來兩年三大雲廠商在AI算力支出中的市場份額大致穩定，但從2028年起，AI實驗室已簽約的專屬算力基礎設施陸續上線，可能使雲巨頭在訓練和推理市場逐步丟失份額。