美国互联网：AI实验室与AI超大规模厂商单位经济学入门

AI 实验室与 AI 超级计算单元经济性入门指南 我们预计，随着人工智能实验室开始报告GAAP财务报表，会出现一些混乱，因为业务组合和收入确认方式可能存在差异。就像优步(UBER)和 Lyft 在核心业务相同的情况下，其总预订额和净收入的定义却不同一样，比较人工智能实验室可能会很困难。 美国互联网正面 美国互联网 +1 415 263 4470ross.sandler@barclays.comBCI, US罗斯·桑德勒 Alex Hughes+1 212 526 3069alexander.hughes@barclays.comBCI, US 核心要点：人工智能实验室的单元经济在同类产品线中相似，但业务组合、收入确认方式以及合作关系可能导致财务报表呈现方式存在显著差异。本报告旨在剖析这些细微差别，并阐明收入与成本最终如何在人工智能实验室的损益表中流转。我们还将探讨人工智能实验室的单元经济如何影响支撑性超大规模企业的单元经济。 Michael DiSanto+1 212 526 1054michael.disanto@barclays.comBCI, US 商业组合差异解释了很多问题 Alexander Kessinger+1 212 526 1324alexander.kessinger@barclays.comBCI, US 人工智能实验室的收入来源涵盖多种不同的产品和服务。API曾是人工智能实验室的原始商业模式，但在近年来，应用和订阅产品已加入其中。图1所示，假设的领先实验室“A”中，超过70%的收入来自API，30%来自订阅。假设的领先实验室“B”则相反，约80%的收入来自订阅。正如本报告下文将进一步说明的，API通常比订阅具有更高的推理利润率，再加上训练成本完全不同，这解释了总体人工智能实验室层面（扣除训练成本后）毛利润率的大部分差异。部分训练成本有可能被各种人工智能实验室记录在研发费用中，因此在本报告中，我们在营业成本中显示了约10%的训练成本，这代表了人工智能模型的最终训练运行。目前尚不清楚人工智能实验室如何将训练成本分配到损益表的不同项目中。 如我们在下文将讨论的，解释收入和利润率差异的其他主要因素包括：1）与超大规模企业的合作动态，以及2）间接API毛收入的确认——将在下文详细讨论。 AI实验室单元经济在2026年（对比2025年）有了显著提升，这得益于自主工作流程的推动，以及企业已成为当今市场中的“必购产品”。API和企业账户可能享有更高的推理利润率；因此，随着产品组合向该方向转变，并且AI模型在每项任务上的token效率更高，推理利润率已大幅攀升。根据我们图2中的估算，我们认为前沿实验室“A”和“B”在2026年可能将付费推理利润率提升至50%-65%以上（较2025年中 teens% 有所增加），某些特定产品和服务可能更高。在考虑最终训练成本（占整体训练成本的10%）后，实验室的调整后毛利率与2025年相比提升了约30-50个百分点。AI实验室“B”有战略合作伙伴收入分成，这会影响盈利能力，直到达到一定阈值，预计在2028年后可能降至零。 根据上述组合以及部分收入分成协议、培训成本和推理成本，我们得出结论，在2026年，AI实验室收入的每100美元中，约有35-40美元流向超大规模企业收入，超大规模企业在此基础上产生近10-20美元的营业利润（以约35%-45%的高运营利润率计算）。合作伙伴收入分成会提高超大规模企业的营业利润率，但排除这些费用后，按每个代币计算的实际利润很可能相同。我们认为，AI实验室的利润率和超大规模企业的营业利润率目前（2026年）有相当的可能性高于我们此处展示的水平，但我们预计随着前沿领域的竞争加剧和计算稀缺性缓解，这些利润率会随着时间的推移略有下降。 人工智能产品具有广泛的单位经济，且通常记录方式不同。 如上所述，前沿实验室的产品组合可能差异巨大。下图4-6表明，即使在相同的产品（同品类比较）中，也可能存在导致不同单位经济性的细微差别，包括合作（收入分成）以及实际收入的记录方式（毛收入与净收入）。如同优步/ Lyft一样，尽管是相同的核心业务，但收入和利润率可能完全不同。 订阅产品（如Claude Code或Codex）通常比API具有更低的推理利润率，因为部分用户受益于AI实验室补贴代币成本以保持竞争力并留住用户。订阅产品既基于月费也基于使用量，通常设有上限，这些上限可以定期重置（我们注意到近来上限重置有所增加，这可能是为了减少用户流失的努力以及模型效率提升所致）。订阅产品通常默认使用特定模型，但用户可以在不同任务之间切换模型和延迟模式，根据模型大小，这会更快或更慢地消耗代币信用。企业订阅通常按许可证计费（通常比Plus和Pro套餐有更高的限额），设有每日上限，这些上限可以在不同许可证之间分配。我们估计订阅产品的推理利润率大约在70%左右。如上所述，我们猜测“26%的推理利润率”可能高于此水平，但随着时间推移，随着竞争性替代方案的出现以及/或计算资源从目前的短缺转向过剩，行业可能会逐渐回落至这一水平。 超大规模企业在其状态ful运行时产品（如数据库等“向上层”软件产品）的托管计算方面具有坚实的单位经济性，因此能够为代理订阅产品创造稳定的单位经济。在某些情况下，人工智能实验室与超大规模企业之间还会进行收入分成。 直接API是大多数前沿实验室（甚至在ChatGPT等产品推出之前）的原始商业模式，对AI实验室和超大规模企业都极具吸引力的单位经济。直接API是指像Cursor或Figma这样的开发者将其产品中的功能嵌入其中，这些功能调用AI实验室的API来生成代币。AI实验室的商业模式基于代币消耗量（即按量付费）。随着模型提高了代币效率（即完成一项任务所需的代币量），API的推理利润率呈上升趋势，而API代币的标价却在上涨。推理服务提供商同样在基础设施层面提高了服务模型效率（通过量化、投机者和下一代计算），支持了更高的超大规模企业利润率。最后，AI实验室与超大规模企业之间的收入分成进一步提升了后者的利润率（以牺牲前者为代价）。 我们听说，AI实验室在API上的推理利润率在2026年第二季度远高于图5中标注的水平，但我们猜测这可能在某个时候回落至正常水平（但具体时间尚不明确）。 间接API商业模式在终端用户看来，与直接模式大同小异，但在计费和面向市场的关系上，是用户与超大规模计算服务商之间的互动（不直接与AI实验室接触）。AI实验室“A”以毛收入方式记录间接API收入，这部分收入在业务中的占比正变得越来越大。AI实验室“B”在此方面没有显著收入，以净收入方式记录，并且当其战略合作伙伴运营间接API时，可能会完全排除收入确认。 与优步（Uber）和 Lyft 非常相似，随着间接支出在整体人工智能实验室故事中所占的百分比增长，它很可能在报告收入之间造成扭曲，从而也可能扭曲关于相对人工智能实验室进展的叙述。 整合所有内容 目前，AI实验室的几乎所有收入（ARR）都流向了超大规模公司的收入，这是由于2026年训练与推理的比例很高。随着时间的推移，推理利润最终将超过训练成本，从而为AI实验室推动更高的利润率。当支持性AI基础设施项目于2028年开始上线，并成为AI实验室的首选选项时，超大规模公司可能开始失去AI实验室训练和推理的市场份额。我们通常看到，在未来两年内，亚马逊网络服务（AWS）、Azure（MSFT，由Raimo Lenschow涵盖）和谷歌云平台（GCP）将控制类似的AI实验室计算支出比例，在这场转向支持性基础设施的转变发生之前。 分析师认证： 我，罗斯·桑德勒，特此证明：(1) 本研究报告中所表达的观点准确地反映了我对本研究报告中所提及的任何或所有证券或发行人的个人看法，以及(2) 我的部分薪酬并未直接或间接地与本研究报告中所表达的具体建议或观点相关。 重要披露： 巴克莱研究由巴克莱银行PLC的投资银行及其附属公司（以下统称及单独称之谓“巴克莱”）制作。除非另有说明，否则本研究报告的所有作者均为研究分析师。报告顶部的发布日期反映报告制作地的当地时间，并可能与GMT提供的发布日期不同。 信息披露的可用性： 若本研究报告涉及任何公司，有关这些公司的最新重要披露信息，请参阅 https://publicresearch.barclays.com 或另致书面请求至：Barclays Research Compliance，纽约市第七大道745号13层，邮编10019，或致电 +1-212-526-1072。 负责准备这份研究报告的分析师已获得报酬，该报酬基于多种因素，包括公司总营收（其中一部分来自投行业务）、市场业务的盈利能力和营收，以及分析师所覆盖资产类别的研究，公司投资客户对此可能产生的兴趣。 巴克莱资本公司（Barclays Capital Inc.）的境外附属机构雇佣的研究分析师未在美国证券交易委员会注册或获得资格。这些非美国研究分析师可能不是巴克莱资本公司的关联人士（Barclays Capital Inc. 是美国证券交易委员会注册会员），因此可能不受美国证券交易委员会规则2241（FINRA Rule 2241）关于与目标公司沟通、公开露面以及研究分析师账户持有的证券交易的限制。 分析师会定期进行实地考察，以了解所涉公司的实际运营情况，但巴克莱的政策禁止分析师接受任何所涉公司为其此类访问所产生的差旅费支付或报销。 巴克莱研究部门提供各类研究，包括但不限于基本面分析、与股票挂钩的分析、量化分析以及交易思路。巴克莱研究某一种类型中的建议可能与巴克莱研究其他类型中的建议不同，这可能是由于时间范围、方法论或其他原因不同所致。 为查阅巴克莱关于研究成果传播政策及程序的声明，请访问：https://publicresearch.barclays.com/S/RD.htm。为查阅巴克莱研究成果冲突管理政策声明，请访问：https://publicresearch.barclays.com/S/CM.htm。 已提及的股票（代码，日期，价格）亚马逊公司（AMZN，2026年8月27日，256.26美元），增持/看涨，A/CD/CE/D/E/J/K/L/M/N字母表公司（GOOGL，2026年8月27日，美元340.65），增持/看涨，A/CD/CE/D/E/J/K/L/M/NMeta Platforms, Inc. (META, 27-Aug-2026, 美元571.10), 建议增持/看涨, CD/CE/FA/FB/J/K/M/N除非另有说明，价格数据来源于彭博，反映相关交易市场的收盘价，该收盘价可能并非发布时最新的可用收盘价。 披露图例： A：巴克莱银行有限公司（Barclays Bank PLC）和/或其附属机构在过去12个月内曾担任发行人证券公开发行的牵头管理人或联合牵头管理人。 B：巴克莱PLC的雇员或非执行董事是本发行人的董事。 光盘：巴克莱银行有限公司和/或其附属公司是本发行人发行的债务证券的做市商。 巴克莱银行有限公司（Barclays Bank PLC）和/或其关联公司预计将在未来三个月内从本发行人处获得投资银行服务费或打算寻求此类服务的补偿。 根据美国法规计算，巴克莱银行有限公司（Barclays Bank PLC）和/或其关联公司 beneficially 持有该发行人某一类别权益证券的1%或以上。 脸书（FB）：巴克莱银行有限公司（Barclays Bank PLC）和/或其关联公司根据欧盟法规计算，对该发行人某类证券的超过0.5%的长期头寸拥有实际所有权。 根据欧盟法规计算，FC：巴克莱银行有限公司（Barclays Bank PLC）和/或其关联公司对该发行人某类证券持有超过0.5%的空头头寸。 根据韩国法规计算，巴克莱银行有限公司（Barclays Bank PLC）和/或其关联公司 beneficially 持有该发行人某一类别权益证券的1%或以上。 根