겉으로 보면 인공지능(AI) 모델 기업이 막대한 이익을 거두고 있는 것처럼 보이지만, 실제로 풍족한 수익을 누리는 곳은 이들 뒤에 있는 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공업체일 가능성이 있다.
바클레이스의 최신 연구는 AI 산업망의 이익 배분 구조를 분석했다. 연구에 따르면 모델 기업이 100달러(주: 현 환율 기준 약 674.6위안)의 매출을 창출할 때마다 35~40달러(현 환율 기준 약 236.1~269.8위안)가 추론 컴퓨팅 비용 형태로 3대 클라우드 플랫폼인 아마존 AWS, 마이크로소프트 Azure, 구글 GCP로 흘러간다.
클라우드 서비스 제공업체는 이 매출에서 10~20달러(현 환율 기준 약 67.5~134.9위안)의 영업이익을 얻을 수 있으며, 영업이익률은 최고 35~45%에 달한다. 이는 바클레이스가 8월 28일 발표한 AI 산업 단위경제 모델 연구 보고서의 결론으로, AI 산업망에서 가치가 실제로 어디로 흘러가는지 더욱 명확하게 보여준다.
보고서에 따르면 AI 연구소의 유료 추론 영업이익률은 2025년 10%를 조금 넘는 수준에서 2026년 50~65% 이상으로 크게 상승했으며, 조정 후 매출총이익률은 전년 대비 30~50%포인트 높아졌다.
바클레이스의 애널리스트 Ross Sandler는 영업이익률을 크게 끌어올린 주요 요인이 기업 고객과 이른바 ‘에이전트 워크플로’(agentic workflows)라고 지적했다. 이러한 제품은 시장에서 ‘필수 구매’ 제품이 됐다.
그는 현재 AI 연구소의 실제 영업이익률이 보고서의 추정치보다 이미 높을 가능성이 있다고 봤다. 다만 최첨단 모델 간 경쟁이 갈수록 치열해지고 컴퓨팅 파워 공급이 계속 증가하면서 이 지표는 결국 점차 하락할 것으로 예상된다.
투자자들이 서로 다른 AI 연구소의 재무적 차이를 더 잘 이해할 수 있도록 바클레이스는 가상의 최첨단 AI 연구소 2곳을 구성해 비교했다.
‘연구소 A’의 매출은 약 70%가 API에서, 30%가 구독에서 발생한다. 반면 ‘연구소 B’는 정반대로 매출의 80%가 구독 사업에 의존하고 API는 20%에 불과하다.
API 사업은 구독 사업보다 본질적으로 더 높은 추론 영업이익률을 보유하고 있으며, 훈련 비용 배분 방식과 파트너 매출 배분에도 차이가 있다. 이 때문에 두 가상 연구소의 조정 후 매출총이익률에는 놀랍게도 17%포인트의 차이가 발생한다. 연구소 A는 약 55%인 반면 연구소 B는 38%에 불과하다.
매출 인식 방식의 차이는 이러한 ‘왜곡’을 더욱 확대한다.
연구소 A는 간접 API 매출을 총액으로 인식하지만, 연구소 B는 순액 인식 방식을 채택하며 전략적 파트너가 운영하는 간접 API 매출을 아예 포함하지 않기도 한다. 바클레이스는 이를 Uber와 Lyft의 차이에 비유했다. 두 회사의 핵심 사업은 기본적으로 같지만 회계 처리 방식이 다르기 때문에 재무제표에 나타나는 최종 수치는 완전히 다를 수 있다는 설명이다.
보고서는 AI 연구소가 일반적으로 인정되는 회계원칙(GAAP)에 따라 재무제표를 공시하기 시작함에 따라 투자자는 기업 간 비교에 앞서 이러한 회계 처리 차이를 먼저 파악해야 하며, 그렇지 않으면 의미 있는 비교가 어렵다고 경고했다.
제품군별 영업이익률
구체적인 제품군을 더 세분화하면 Claude Code와 Codex 같은 구독 제품의 추론 영업이익률은 약 70%로 추정되며, 3대 주요 제품군 중 가장 낮은 수준이다.
이는 AI 연구소가 사용자 유지율을 높이기 위해 일부 토큰(Token) 비용을 부담하려 하기 때문이다. 이러한 구독은 일반적으로 월 단위로 요금을 부과하고 사용량 한도를 설정한다. 주목할 점은 최근 사용량 한도 초기화 빈도가 뚜렷하게 높아졌다는 것이다. 이는 AI 연구소가 직면한 사용자 유지 압박과 모델 효율성의 지속적인 향상을 동시에 반영할 수 있다.
직접 API는 AI 연구소에서 가장 먼저 등장한 비즈니스 모델인 동시에 영업이익률이 가장 높은 사업 분야다. Cursor와 Figma 같은 개발자 도구는 사용자가 소비한 토큰 수에 따라 요금을 부과한다. 바클레이스는 현재 API 추론 영업이익률이 이미 80%를 넘어섰다고 추정했다.
모델의 토큰 효율성이 계속 향상되고 있다. 즉 동일한 작업을 완료하는 데 필요한 토큰 수가 점점 줄어들고 있다. 여기에 API 명목 가격 인상과 양자화, 추측 디코딩, 차세대 컴퓨팅 파워 등 추론 서비스 인프라의 지속적인 최적화가 더해지면서 더 큰 이익 공간이 계속 창출되고 있다.
보고서는 2026년 2분기의 API 추론 영업이익률이 실제로는 차트에 표시된 수준보다 훨씬 높았지만, 향후 어느 시점에는 정상 수준으로 돌아갈 것으로 예상된다고 특별히 지적했다.
간접 API가 최종 사용자에게 제공하는 경험은 직접 API와 기본적으로 동일하지만, 사용자와 클라우드 서비스 제공업체 사이에 직접적인 과금 관계가 형성된다. AI 연구소 전체 매출에서 간접 API가 차지하는 비중이 계속 높아짐에 따라 연구소마다 매출을 인식하는 방식의 차이도 재무제표 간 비교 가능성의 격차를 더욱 확대할 것이다.
클라우드 서비스 제공업체는 실제로 얼마나 버는가
클라우드 서비스 제공업체의 이익 구조를 더 세분화하면, AI 연구소가 100달러(현 환율 기준 약 674.6위안)의 매출을 창출할 때 연구소 A에는 약 35달러(현 환율 기준 약 236.1위안)의 클라우드 서비스 매출이 대응한다. 인프라 비용을 제외하면 클라우드 서비스 제공업체는 약 11.80달러(현 환율 기준 약 79.6위안)의 이익을 얻으며, 영업이익률은 약 34%에 해당한다.
연구소 B의 상황은 더욱 수익성이 높다. 전략적 파트너 매출 배분 방식이 존재하기 때문이다. 이 방식은 매출의 20%와 관련되며 누적 상한이 설정돼 있다. 클라우드 서비스 제공업체는 연구소 B의 AI 매출 100달러(현 환율 기준 약 674.6위안)에 대응해 약 41달러(현 환율 기준 약 276.6위안)의 매출을 얻고, 이 중 이익은 19.10달러(현 환율 기준 약 128.8위안)에 달해 영업이익률이 최고 47%에 이른다.
연구소 B의 더 높은 영업이익률은 매출의 20%와 관련되고 누적 상한이 설정된 전략적 파트너 매출 배분 방식에서 비롯된다는 점에 유의해야 한다.
바클레이스는 이러한 매출 배분 방식이 클라우드 서비스 제공업체의 표면적인 영업이익률을 높인다고 강조했다. 이 요인을 제외하면 두 연구소에 대응하는 클라우드 서비스 제공업체의 실제 토큰당 이익에는 차이가 없다. 이 매출 배분 약정은 2028년 이후 점차 0으로 낮아질 것으로 예상된다.
또한 에이전트 구독 제품도 클라우드 서비스 제공업체에 추가적인 가치를 창출할 수 있다. 상태 기억 기능을 갖춘 이러한 런타임 제품은 데이터베이스와 같은 상위 소프트웨어 리소스를 호출해야 하는 경우가 많아 단위 매출당 가치가 더 높다. 경우에 따라 클라우드 서비스 제공업체와 AI 연구소 사이에 매출 배분 약정이 존재해 클라우드 사업자의 실제 수익을 더욱 높이기도 한다.
산업 전체 규모를 보면 바클레이스는 AI 연구소의 매출이 2024년 70억달러(현 환율 기준 약 472.21억위안, 약 2,200억 신타이완달러)에서 2026년 1,370억달러(현 환율 기준 약 9,241.92억위안, 약 4.3조 신타이완달러)로 증가하고, 2028년에는 6,900억달러(현 환율 기준 약 4.65조위안, 약 21.8조 신타이완달러)에 이를 것으로 예상했다.
연말 연환산 반복 매출(ARR)을 기준으로 계산하면 성장 속도는 더욱 가파르다. 2026년 말에는 약 2,000억달러(현 환율 기준 약 1.35조위안, 약 6.3조 신타이완달러)에 이르고, 2028년 말에는 7,820억달러(현 환율 기준 약 5.28조위안, 약 24.7조 신타이완달러)에 이를 가능성이 높다.
현재 훈련 지출은 여전히 AI 연구소 매출의 약 48%를 차지한다. 이는 AI 연구소가 1달러(현 환율 기준 약 6.7위안)의 매출을 올릴 때마다 클라우드 서비스 제공업체에도 거의 1달러(현 환율 기준 약 6.7위안)의 매출이 발생한다는 의미다.
그러나 훈련 비용이 매출에서 차지하는 비율은 빠르게 하락하고 있다. 2024년 96%에서 2027년 35%로 낮아지고, 2028년에는 다시 30%까지 하락할 것으로 예상된다.
이 추세가 중요한 이유는 추론 사업에서 발생하는 이익이 훈련 지출을 점차 넘어섬에 따라 AI 연구소의 전반적인 수익성이 계속 향상되고, 산업 전체의 중심도 ‘훈련 주도’에서 점차 ‘추론 주도’로 전환될 것이기 때문이다.
동시에 클라우드 서비스 제공업체의 AI 매출이 AI 연구소 매출에서 차지하는 비율도 2024년 153%에서 2026년 90%로 하락하고, 2028년에는 73%까지 추가 하락할 것으로 예상된다.
바클레이스는 향후 2년간 AWS, Azure, GCP가 AI 연구소의 컴퓨팅 파워 지출에서 차지하는 비중이 대체로 유지될 것으로 예상했지만, 2028년에는 산업 구도가 전환점을 맞을 수 있다고 봤다.
그때가 되면 자산을 담보로 자금을 조달한 AI 인프라 프로젝트가 잇달아 가동되면서 AI 연구소가 더 선호하는 선택지가 될 것이다. 이는 현재 클라우드 컴퓨팅 ‘3대 기업’이 AI 훈련과 추론 시장에서 동시에 점차 점유율을 잃을 수 있으며, 현재의 이익 구도도 다시 재편될 것이라는 의미다.