表面的には、人工知能（AI）モデル企業が巨額の利益を得ているように見える。しかし実際に大きな恩恵を受けているのは、その背後にいるクラウドコンピューティングサービス事業者かもしれない。
バークレイズ銀行の最新調査は、AI産業チェーンにおける利益配分の状況を分析した。調査によると、モデル企業が100ドル（注：現行為替レートで約674.6人民元）の収益を生み出すごとに、35～40ドル（現行為替レートで約236.1～269.8人民元）が推論コンピューティング費用として、三大クラウドプラットフォームであるAmazon AWS、Microsoft Azure、Google GCPに流れる。
クラウドサービスプロバイダーは、この収入から10～20ドル（現行為替レートで約67.5～134.9人民元）の営業利益を得られ、営業利益率は最大35～45%に達する。この結論は、バークレイズが8月28日に発表したAI業界のユニットエコノミクスに関する調査報告に基づくもので、AI産業チェーン上の価値が実際にどこへ流れているのかを、より明確に示している。
報告によると、AIラボの有料推論利益率は2025年の10%強から、2026年には50～65%以上へと大幅に上昇した。調整後粗利益率も前年同期比で30～50ポイント上昇している。
バークレイズのアナリスト、Ross Sandler氏は、利益率を大きく押し上げた主な要因は法人顧客と、いわゆる「エージェント型ワークフロー」（agentic workflows）だと指摘する。こうした製品は市場で「必須購入」製品になっている。
同氏はさらに、現在のAIラボの実際の利益率は、報告書の推計値をすでに上回っている可能性があると見ている。ただし、最先端モデル間の競争が激化し、コンピューティング能力の供給が増え続けるにつれて、この指標は最終的に徐々に低下すると予想される。
投資家がAIラボ間の財務上の違いをよりよく理解できるよう、バークレイズは2つの仮想的な最先端AIラボを構築して比較した。
「ラボA」の収益は約70%がAPI、30%がサブスクリプションによる。一方、「ラボB」は正反対で、収益の80%をサブスクリプション事業に依存し、APIは20%にとどまる。
API事業はサブスクリプション事業よりも本来的に高い推論利益率を持つうえ、トレーニングコストの配分方法やパートナーとの収益分配にも違いがある。そのため、両仮想ラボの調整後粗利益率には驚くべき17ポイントの差が生じる。ラボAは約55%であるのに対し、ラボBはわずか38%となる。
収益認識方法の違いが、この「歪み」をさらに拡大させる。
ラボAは間接API収益を総額で認識するが、ラボBは純額認識を採用し、戦略的パートナーが運営する間接API収益を完全に計上しない場合もある。バークレイズはこの状況をUberとLyftの違いに例えている。両社の中核事業は基本的に同じだが、会計処理の違いによって、財務諸表に最終的に表示される数字はまったく異なる可能性がある。
報告書は、AIラボが一般に認められた会計原則（GAAP）に基づく財務諸表の開示を始める中、投資家は企業間比較を行う前に、まずこうした会計処理の違いを明確に把握する必要があると注意を促している。そうしなければ、意味のある比較は難しい。
製品ライン別の利益率
具体的な製品ラインをさらに分解すると、Claude CodeやCodexなどのサブスクリプション製品の推論利益率は約70%と推定され、三大主要製品ラインの中では最も低い部類に入る。
その理由は、AIラボがユーザー維持と引き換えに、トークン（Token）コストの一部を負担する意思があるためだ。こうしたサブスクリプションは通常、月額制で、利用上限が設定されている。注目すべきことに、最近は利用枠のリセット頻度が明らかに高まっており、これはAIラボが直面するユーザー維持への圧力と、モデル効率の継続的な向上を同時に反映している可能性がある。
直接APIはAIラボで最初に登場したビジネスモデルであり、利益率が最も高い事業ラインでもある。CursorやFigmaなどの開発者向けツールは、ユーザーが消費したトークン数に応じて課金する。バークレイズは、現在のAPI推論利益率がすでに80%を超えていると推定している。
モデルのトークン効率が向上し続け、同じタスクを完了するために必要なトークン数が減少していることに加え、APIの名目価格上昇や、量子化、投機的デコーディング、新世代コンピューティングなど推論サービスのインフラ最適化が進んでいる。これらはすべて、より大きな利益余地を継続的に生み出している。
報告書は、2026年第2四半期のAPI推論利益率は実際にはグラフに示された水準を大きく上回っているが、将来のある時点で正常な水準に戻ると予想されると特に指摘している。
間接APIはエンドユーザーに直接APIとほぼ同じ体験を提供するが、ユーザーとクラウドサービスプロバイダーの間には直接的な課金関係が構築される。AIラボの総収益に占める間接APIの比率が高まり続けるにつれ、収益認識方法の違いも各ラボの財務諸表の比較可能性の差をさらに拡大させる。
クラウドサービス事業者は実際にどれだけ稼ぐのか
クラウドサービスプロバイダーの利益構造をさらに分解すると、AIラボが100ドル（現行為替レートで約674.6人民元）の収益を生み出すごとに、ラボAでは約35ドル（現行為替レートで約236.1人民元）のクラウドサービス収益に相当する。インフラコストを差し引くと、クラウドサービスプロバイダーは約11.80ドル（現行為替レートで約79.6人民元）の利益を得られ、営業利益率は約34%となる。
ラボBの状況はさらに利益性が高い。戦略的パートナーとの収益分配制度があり、収益の20%が対象となる一方で累計上限が設定されているため、クラウドサービスプロバイダーはラボBのAI収益100ドル（現行為替レートで約674.6人民元）に対して約41ドル（現行為替レートで約276.6人民元）の収益を得られる。そのうち利益は19.10ドル（現行為替レートで約128.8人民元）に達し、営業利益率は最大47%となる。
ただし、ラボBの高い利益率は、収益の20%を対象とし累計上限を設けた戦略的パートナーとの収益分配制度によるものだ。
バークレイズは、この収益分配制度がクラウドサービスプロバイダーの表面的な利益率を押し上げると強調している。この要因を除けば、両ラボに対応するクラウドサービスプロバイダーのトークン単位の実質利益に差はない。この収益分配の取り決めは、2028年以降、段階的にゼロまで低下すると予想される。
さらに、エージェント型サブスクリプション製品もクラウドサービスプロバイダーに追加価値をもたらす。状態記憶機能を持つこうしたランタイム製品は、データベースなどの上位ソフトウェアリソースを呼び出す必要があることが多く、収益単位当たりの価値が高い。場合によっては、クラウドサービスプロバイダーとAIラボの間に収益分配の取り決めが存在し、クラウド事業者の実質的な収益をさらに押し上げる。
業界全体の規模について、バークレイズはAIラボの収益が2024年の70億ドル（現行為替レートで約472.21億人民元）（約2,200億台湾ドル）から、2026年には1,370億ドル（現行為替レートで約9,241.92億人民元）（約4.3兆台湾ドル）へ増加し、2028年には6,900億ドル（現行為替レートで約4.65兆人民元）（約21.8兆台湾ドル）に達すると予想している。
年末時点の年率換算経常収益（ARR）で計算すると、成長ペースはさらに急になる。2026年末には約2,000億ドル（現行為替レートで約1.35兆人民元）（約6.3兆台湾ドル）、2028年末には7,820億ドル（現行為替レートで約5.28兆人民元）（約24.7兆台湾ドル）に達する可能性が高い。
現在、トレーニング支出は依然としてAIラボの収益の約48%を占めている。これは、AIラボが1ドル（現行為替レートで約6.7人民元）の収益を得るごとに、クラウドサービスプロバイダーにもほぼ1ドル（現行為替レートで約6.7人民元）の収益が発生することを意味する。
しかし、収益に占めるトレーニングコストの割合は急速に低下しており、2024年の96%から2027年には35%へ、さらに2028年には30%まで下がると予想される。
この動向が意味するのは、推論事業が生み出す利益がトレーニング支出を徐々に上回るにつれて、AIラボ全体の収益力が継続的に高まり、業界全体の重心も「トレーニング主導」から「推論主導」へ段階的に移行するということだ。
同時に、クラウドサービスプロバイダーのAI収益がAIラボの収益に占める割合も低下している。2024年の153%から2026年には90%へ下がり、2028年にはさらに73%まで低下すると予想される。
バークレイズは、今後2年間、AWS、Azure、GCPがAIラボのコンピューティング支出に占めるシェアをおおむね維持できると予想している。しかし2028年には、業界構造が転換点を迎える可能性がある。
その頃には、資産を担保とした融資によるAIインフラプロジェクトが相次いで稼働し、AIラボにより好まれる選択肢となる。これは、現在のクラウドコンピューティング「三大大手」がAIのトレーニングと推論市場の双方で徐々にシェアを失い、現在の利益構造も再編される可能性があることを意味する。