巴克萊報告：AI 模型公司每賺 100 美元，雲端業者抽走近 40 美元

金融機構巴克萊發布的分析指出，AI 模型業者每取得 100 美元的營收，其中將近 40 美元最終流向提供運算資源的雲端業者。這項數字量化了業界長期討論的問題：在生成式 AI 的價值鏈中，究竟是誰真正賺到了錢。

這個比例之所以引人注意，在於它挑戰了對 AI 商業模式的普遍想像。從外部看，模型業者是最靠近終端使用者的一環，擁有品牌、產品與訂閱關係，理應掌握最大的利潤空間。但實際的成本結構顯示，訓練與推論所需的運算資源支出佔營收比重之高，遠超過一般軟體業的常態。相較之下，傳統 SaaS 業者的雲端成本佔營收比重通常僅有個位數到十幾個百分點。

造成這種結構的原因有幾層。首先，大型模型的訓練需要在短時間內調度極大規模的運算叢集，這種尖峰需求難以自建設施滿足，只能向雲端業者租用。其次，推論成本會隨使用量線性成長，而非像傳統軟體那樣邊際成本趨近於零，使用者用得越多，成本就越高。第三，高階加速器的供給集中，使得租用價格缺乏向下調整的壓力。

這種價值分配的傾斜，對產業結構有直接影響。它解釋了為何多家模型業者在營收快速成長的同時仍持續虧損，也說明了為何雲端巨頭願意以投資、算力折抵等方式與模型業者建立綁定關係，因為這些合作最終有相當比例會回流成為雲端業務的營收。這也是近期循環融資爭議的根源之一。

對投資人而言，這份分析提供了一個判斷框架。若基礎設施端持續掌握約四成的價值，那麼 AI 浪潮中最穩健的獲利來源可能不是最受矚目的模型業者，而是提供運算、網路與電力的基礎設施供應鏈。這與過去幾波科技浪潮中賣鏟子的人先賺錢的模式相當一致。

不過，這個比例未必是永久狀態。隨著推論效率的演算法改進、專用推論晶片的普及，以及模型業者自建資料中心的比重提高，成本結構有機會改善。後續值得觀察的是，模型業者在毛利率上是否出現實質改善的轉折點，那將是判斷 AI 商業模式能否成立的關鍵訊號。