巴克莱：美国互联网：人工智能实验室与人工智能超大规模数据中心单位经济学入门

摘要

巴克莱这篇入门报告拆解了AI实验室的收入与成本如何流经利润表，并延伸分析其对超大规模云厂商单位经济学的传导。 核心判断是：同类产品线的AI实验室单位经济学其实相近，但业务组合、收入确认（总额vs净额）与合作伙伴分成会令财务呈现差异显著，好比UBER与LYFT同属一个核心业务却因总预订额与净收入口径不同而难以直接比较。 以两家假设前沿实验室为例，A最多约70%收入来自API、30%来自订阅，B则接近80%来自订阅：2026年A的付费推理利润率65%、计入10美元最终训练成本后毛利率55%，B分别为48%与38%，且B还需承担20美元战略合作方收入分成。 报告估算前沿实验室付费推理利润率已从2025年的mid-teens%升至2026年的50%-65%，调整后毛利率同比提升约30-50个百分点，驱动力是agentic工作流与企业级产品成为市场必买品。 行业汇总显示AI实验室收入预测路径为7→690（十亿美元），云厂商AI收入占实验室收入比例将从153%降至73%；报告预计2028年起backstopped AI基础设施上线后，云厂商将开始失去AI实验室训练与推理份额。 覆盖标的中GOOGL、META均获增持评级，目标价分别为425美元与780美元，AMZN目标价365美元。

主要观点

• AI实验室开始按GAAP披露财报后，市场比较各家实验室可能相当困难，因为业务组合与收入确认口径各异，类似UBER与LYFT同属核心业务但总预订额与净收入定义不同的情形。

• 报告核心结论：同类产品线的AI实验室单位经济学相近，但业务组合、收入确认与合作伙伴分成会令财务呈现出现相当显著的差异；报告同时考察实验室单位经济学如何传导至支撑它们的超大规模云厂商。

• 2026年实验室单位经济学较2025年大幅改善：agentic工作流与企业级产品成为当前必买品，API与企业账户推理利润率更高、模型token效率提升，前沿实验室A、B付费推理利润率可能升至50%-65%（2025年为mid-teens%），调整后毛利率较2025年提升约30-50个百分点。

• 订阅产品（如Claude Code或Codex）推理利润率略低于API，因实验室愿意补贴token成本以留住用户；报告估计订阅推理利润率约在70%区间，近期订阅上限重置明显增多；云厂商在agentic订阅产品上单位经济学稳健，因有状态运行时产品常涉及数据库等上层软件且部分含分成。

• 直接API是最初的实验室商业模式，对实验室与云厂商单位经济学都非常可观：开发者（如Cursor、Figma）在产品内调用实验室API按token用量付费；token效率提升叠加名义API价格上涨推高推理利润率，听闻2Q26已远高于图5水平，但预计可能在某个时点回落（时点不明）。

• 汇总判断：当前AI实验室几乎每一美元ARR都流向云厂商收入线（2026年训练相对推理占比高），随时间推移推理利润终将超过训练成本、推高实验室利润率；2028年起backstopped AI基础设施项目上线并成为实验室首选后，云厂商将开始失去AI实验室训练与推理份额；未来两年AWS、Azure（MSFT，由Raimo Lenschow覆盖）与GCP控制的AI实验室计算支出份额相近。

• Figure 7行业汇总（十亿美元）：AI实验室收入预测路径7→26→137→376→690，云厂商AI收入11→36→124→289→502、占实验室收入比例由153%降至73%；AWS与GCP的AI收入估计相同（3→151），期末份额均约30%、其他云占40%；训练成本占收入比例由96%降至30%。

论述逻辑

• AI实验室即将按GAAP披露财报，但业务组合、收入确认与伙伴分成因实验室而异，直接对比会产生误导（UBER/LYFT式口径问题），因此先建立以100美元客户支出为基准的统一单位经济学框架。

• 框架第一步：对比假设实验室A（API占约70%）与B（订阅占约80%）——推理计算成本同为30美元，但间接云费用与战略分成不同，付费推理利润率65%对48%，再统一计入10美元最终训练成本后毛利率55%对38%，说明组合与分成解释了大部分报表差异。

• 第三步：分产品线验证（订阅、直接API、间接API）——各产品在总额/净额确认与分成上的差异造成呈现不同，但同类产品的单位经济学相似，进一步印证核心论点。

• 第四步：汇总到行业层面——2026年训练占比高使云厂商收入约相当于实验室收入的1.5倍起步，随推理利润超过训练成本、以及2028年起backstopped基础设施上线，云厂商收入占比沿153%→73%下降，AWS/GCP/其他云份额趋于30%/30%/40%。

关键展望

• 实验室B的战略合作方收入分成在达到特定门槛前持续拖累盈利，预计在2028年之后的某个时点降至零。

• 2028年起backstopped AI基础设施项目上线并成为AI实验室首选后，超大规模云厂商将开始失去AI实验室训练与推理份额；未来两年AWS、Azure（MSFT，由Raimo Lenschow覆盖）与GCP控制的AI实验室计算支出份额相近。

• 当前AI实验室每1美元收入几乎对应1美元云厂商收入的局面将逆转，云厂商AI收入占实验室收入比例沿153%→136%→90%→77%→73%下降。

• 订阅推理利润率2026年可能高于约70%的水平，但若竞争性替代出现、算力由短缺转向过剩，行业长期可能回落至该水平附近。

• API推理利润率2Q26远高于图5所示水平，但预计会在某个时点回落至更正常水平，具体时点尚不明确；推理利润随时间推移终将超过训练成本、推动实验室利润率上行。

• AMZN估值与365美元目标价的风险：AWS增速放缓超预期及OI利润率承压、消费支出走弱与投入/工资成本通胀、电商竞争加剧与当日/次日配送成本上升、AWS安全事故或宕机、零售业务执行失误。

推荐标的

• Microsoft（MSFT）：报告正文提及Azure的MSFT由分析师Raimo Lenschow覆盖，本报告未对其给出评级或目标价。

• 行业覆盖名单（U.S. Internet）共22家：ABNB、GOOGL、AMZN、BKNG、CHWY、DASH、DUOL、EBAY、LIFE、ETSY、EXPE、LFTO、LYFT、CART、MTCH、META、PINS、RBLX、SHOP、SNAP、TRIP、UBER。

关键图表

图1. 业务组合解释了2026年AI实验室单位经济学的大部分差异

图3. AI实验室每100美元收入中，35-40美元以推理收入形式流向超大规模云厂商，或10-20美元计入超大规模云厂商O1（2026年）

图4. 明确何时)