巴克莱拆解AI行业利润链条：AI实验室付费推理利润率从2025年的十几个百分点飙升至50%-65%以上，API利润率或超80%，企业级需求和agentic工作流是主因。每100美元模型收入的利润分配：约35—40美元流向云厂商，为云厂商贡献约10—20美元营业利润；模型实验室仍可形成约38%—55%的调整后毛利率。行业收入预计从2024年70亿美元增至2028年6900亿美元，训练成本占比将从96%降至30%，2028年后自建基础设施项目或将削弱三大云厂商的市场份额。推理利润率飙升，具体到各产品线——订阅产品（如Claude Code、Codex）的推理利润率估计在70%左右，在三条产品线中反而最低。原因是AI实验室愿意补贴token成本来留住用户。订阅通常基于月费并设有用量上限，近期上限重置频率明显增加，背后可能是留存压力与模型效率提升的共同作用。直接API是AI实验室最早的商业模式，也是利润率最丰厚的。Cursor、Figma等开发者按token消耗量付费。巴克莱估计，当前API推理利润率已超过80%。模型token效率的提升（完成同一任务所需token量减少）、API名义定价上调，以及推理服务在基础设施层面的优化——量化、speculator技术、新一代算力——都在持续释放利润空间。巴克莱表示，2026年二季度的API推理利润率远高于报告图表所示水平，但预计未来某个时点将向下回归。间接API的终端体验与直接API一致，但计费关系在用户与云厂商之间。随着间接API在收入中的占比上升，不同实验室在收入确认上的口径差异将进一步拉大财报的可比性。从训练主导到推理主导：巴克莱估算，AI实验室整体收入将从2024年的70亿美元增至2026年的1370亿美元，2028年达到6900亿美元。年末ARR口径更为激进：2026年底约2000亿美元，2028年底约7820亿美元。当前，训练支出仍占AI实验室收入的48%左右，这意味着几乎每一美元实验室收入都对应着近一美元的云厂商收入。但训练成本占比正快速下降——从2024年的96%到2027年预计降至35%、2028年降至30%。随着推理利润逐步超过训练开支，AI实验室整体盈利能力将持续改善。网页链接 图：已公布的主要AI实验室利润率（智谱、Kimi尚未披露2026H1）