Yuzaki qaraganda, sun’iy intellekt (AI) model kompaniyalari ulkan foyda olayotgandek ko‘rinadi, biroq aslida ularning ortidagi bulutli hisoblash xizmatlari provayderlari ancha farovon yashayotgan bo‘lishi mumkin.
Barclays bankining so‘nggi tadqiqoti AI sanoat zanjiridagi foyda taqsimotini tahlil qildi. Tadqiqotga ko‘ra, model kompaniyalari yaratgan har 100 dollar (izoh: joriy kurs bo‘yicha taxminan 674.6 yuan) daromaddan 35–40 dollari (joriy kurs bo‘yicha taxminan 236.1–269.8 yuan) inferens hisoblash quvvati xarajatlari ko‘rinishida uch yirik bulut platformasi — Amazon AWS, Microsoft Azure va Google GCP’ga oqadi.
Bulut xizmatlari provayderlari ushbu daromadning 10–20 dollaridan (joriy kurs bo‘yicha taxminan 67.5–134.9 yuan) operatsion foyda olishi mumkin, bu operatsion foyda marjasi 35–45%gacha yetishini anglatadi. Bu xulosa Barclays tomonidan 8 avgust 28 kuni e’lon qilingan AI sanoatining birlik iqtisodiyoti haqidagi tadqiqot hisobotiga asoslangan bo‘lib, AI sanoat zanjiridagi qiymat aslida qayerga oqayotganini aniqroq ko‘rish imkonini beradi.
Hisobotda, shuningdek, AI laboratoriyalarining pullik inferens foyda marjasi 2025 yildagi 10%dan biroz yuqori darajadan 2026 yilda 50–65% yoki undan ham yuqori darajaga keskin oshgani qayd etilgan; tuzatilgan yalpi foyda marjasi esa yillik hisobda 30–50 foiz punktga ko‘tarilgan.
Barclays tahlilchisi Ross Sandler foyda marjasining keskin oshishiga asosiy turtki korporativ mijozlar hamda “agentli ish jarayonlari” (agentic workflows) deb ataladigan, bozorda “majburiy xarid”ga aylangan mahsulotlar ekanini ta’kidladi.
Uning fikricha, hozir AI laboratoriyalarining amaldagi foyda marjasi hisobotdagi baholardan ham yuqori bo‘lishi mumkin. Biroq ilg‘or modellar o‘rtasidagi raqobat kuchayib, hisoblash quvvati taklifi oshib borar ekan, bu ko‘rsatkich oxir-oqibat bosqichma-bosqich pasayadi.
Investorlarga turli AI laboratoriyalari o‘rtasidagi moliyaviy farqlarni yaxshiroq tushunishga yordam berish uchun Barclays ikkita faraziy ilg‘or AI laboratoriyasini tuzib, taqqosladi.
“A laboratoriyasi” daromadining taxminan 70%ini API, 30%ini esa obunalar orqali oladi; “B laboratoriyasi”da esa aksincha, daromadning 80%i obuna biznesiga bog‘liq, API ulushi atigi 20%ni tashkil etadi.
API biznesi tabiatan obuna biznesiga qaraganda yuqoriroq inferens foyda marjasiga ega. Bunga qo‘shimcha ravishda, o‘qitish xarajatlarini taqsimlash usuli va hamkorlar bilan daromadni bo‘lishishdagi farqlar sababli, ushbu ikki faraziy laboratoriyaning tuzatilgan yalpi foyda marjasi o‘rtasida hayratlanarli 17 foiz punktlik tafovut yuzaga keladi: A laboratoriyasida bu ko‘rsatkich taxminan 55%, B laboratoriyasida esa atigi 38%.
Daromadni tan olish usullaridagi farq bu “buzilish”ni yanada kuchaytiradi.
A laboratoriyasi bilvosita API daromadini yalpi summa bo‘yicha tan oladi, B laboratoriyasi esa sof summa bo‘yicha tan olish usulidan foydalanadi, hatto strategik hamkorlar tomonidan boshqariladigan bilvosita API daromadini umuman hisobga olmaydi. Barclays bu holatni Uber va Lyft o‘rtasidagi farqqa qiyosladi: ikkala kompaniyaning asosiy biznesi deyarli bir xil, biroq buxgalteriya hisobidagi farqlar sabab moliyaviy hisobotlarda aks etadigan raqamlar mutlaqo boshqacha bo‘lishi mumkin.
Hisobotda AI laboratoriyalari moliyaviy hisobotlarni umumqabul qilingan buxgalteriya hisobi standartlari (GAAP) asosida e’lon qila boshlaganida, investorlar kompaniyalararo taqqoslashdan oldin, avvalo, ushbu buxgalteriya hisobi farqlarini aniqlab olishi kerakligi, aks holda mazmunli taqqoslash qiyin bo‘lishi ta’kidlangan.
Turli mahsulot yo‘nalishlarining foyda marjasi
Alohida mahsulot yo‘nalishlarini yanada batafsil tahlil qilish shuni ko‘rsatadiki, Claude Code va Codex kabi obuna mahsulotlarining inferens foyda marjasi taxminan 70% bo‘lib, uchta asosiy mahsulot yo‘nalishi ichida eng past ko‘rsatkichlardan biridir.
Buning sababi AI laboratoriyalari foydalanuvchilarni saqlab qolish evaziga token xarajatlarining bir qismini o‘z zimmasiga olishga tayyorligidadir. Bunday obunalar odatda har oy uchun haq olinishi va foydalanish limiti bilan ta’minlanadi. E’tiborlisi, yaqinda foydalanish limitlarini tiklash chastotasi sezilarli darajada oshdi. Bu bir vaqtning o‘zida AI laboratoriyalari duch kelayotgan foydalanuvchilarni saqlab qolish bosimini hamda modellar samaradorligining doimiy oshib borayotganini aks ettirishi mumkin.
To‘g‘ridan-to‘g‘ri API AI laboratoriyalarida paydo bo‘lgan eng dastlabki biznes modeli bo‘lib, ayni paytda eng yuqori foyda marjasiga ega yo‘nalishdir. Cursor va Figma kabi dasturchilar vositalari foydalanuvchi sarflagan tokenlar soniga qarab haq oladi. Barclays hisob-kitobiga ko‘ra, hozir API inferens foyda marjasi 80%dan oshgan.
Model tokenlaridan foydalanish samaradorligi, ya’ni ayni vazifani bajarish uchun kerak bo‘ladigan tokenlar soni kamayib borayotgani, API’ning nominal narxlari oshayotgani hamda inferens xizmatlari infratuzilmasining, jumladan kvantlash, spekulyativ dekodlash va yangi avlod hisoblash quvvati kabi texnologiyalar hisobiga doimiy takomillashayotgani foyda maydonini kengaytirmoqda.
Hisobotda 2026 yilning ikkinchi choragidagi API inferens foyda marjasi jadvalda ko‘rsatilgan darajadan aslida ancha yuqori ekani, biroq kelajakda ma’lum bir bosqichda baribir normal darajaga qaytishi kutilayotgani alohida qayd etilgan.
Bilvosita API oxirgi foydalanuvchiga to‘g‘ridan-to‘g‘ri API bilan deyarli bir xil tajribani taqdim etadi, biroq foydalanuvchi va bulut xizmatlari provayderi o‘rtasida to‘g‘ridan-to‘g‘ri hisob-kitob munosabatlari o‘rnatiladi. Bilvosita API’ning AI laboratoriyalari umumiy daromadidagi ulushi oshib borar ekan, turli laboratoriyalarning daromadni tan olish usullaridagi farqlar moliyaviy hisobotlar taqqoslanuvchanligidagi tafovutni yanada kuchaytiradi.
Bulut xizmatlari provayderlari qancha daromad oladi
Bulut xizmatlari provayderlarining foyda tuzilmasini yanada batafsil tahlil qilish shuni ko‘rsatadiki, AI laboratoriyasi yaratgan har 100 dollar (joriy kurs bo‘yicha taxminan 674.6 yuan) daromadga A laboratoriyasida taxminan 35 dollar (joriy kurs bo‘yicha taxminan 236.1 yuan) miqdoridagi bulut xizmatlari daromadi to‘g‘ri keladi. Infratuzilma xarajatlari chegirib tashlangach, bulut xizmatlari provayderi taxminan 11.80 dollar (joriy kurs bo‘yicha taxminan 79.6 yuan) foyda oladi, bu taxminan 34%lik operatsion foyda marjasiga mos keladi.
B laboratoriyasining holati yanada foydaliroq. Strategik hamkorlar bilan daromadni bo‘lishish mexanizmi mavjudligi — bu mexanizm daromadning 20%ini qamrab oladi va jamlanma limitga ega — sababli bulut xizmatlari provayderi B laboratoriyasining har 100 dollarlik (joriy kurs bo‘yicha taxminan 674.6 yuan) AI daromadiga taxminan 41 dollar (joriy kurs bo‘yicha taxminan 276.6 yuan) daromad oladi, shundan 19.10 dollar (joriy kurs bo‘yicha taxminan 128.8 yuan) foyda bo‘lib, operatsion foyda marjasi 47%gacha yetadi.
B laboratoriyasidagi yuqoriroq foyda marjasi strategik hamkorlar bilan daromadni bo‘lishish mexanizmiga bog‘liq ekanini, bu mexanizm daromadning 20%ini qamrab olib, jamlanma limit belgilashini inobatga olish kerak.
Barclays ushbu daromadni bo‘lishish mexanizmi bulut xizmatlari provayderlarining yuzaki foyda marjasini oshirishini ta’kidladi. Bu omil chiqarib tashlansa, ikki laboratoriyaga xizmat ko‘rsatuvchi bulut xizmatlari provayderlarining har bir token uchun amaldagi foydasi bir xil bo‘ladi. Ushbu daromadni bo‘lishish kelishuvi 2028 yildan keyin bosqichma-bosqich nolga tushishi kutilmoqda.
Bundan tashqari, agentli obuna mahsulotlari ham bulut xizmatlari provayderlari uchun qo‘shimcha qiymat yaratishi mumkin. Holat xotirasiga ega bunday ish vaqti mahsulotlari ko‘pincha ma’lumotlar bazasi kabi yuqori darajadagi dasturiy resurslarga murojaat qilishni talab qiladi, shu sababli har bir daromad birligining qiymati yuqoriroq bo‘ladi. Ayrim hollarda bulut xizmatlari provayderlari va AI laboratoriyalari o‘rtasida daromadni bo‘lishish kelishuvlari ham mavjud bo‘lib, bu bulut provayderlarining amaldagi daromadini yanada oshiradi.
Butun sanoat ko‘lami nuqtayi nazaridan Barclays AI laboratoriyalari daromadi 2024 yildagi 7 milliard dollardan (joriy kurs bo‘yicha taxminan 472.21 milliard yuan) (taxminan 220 milliard yangi Tayvan dollari) 2026 yilda 137 milliard dollargacha (joriy kurs bo‘yicha taxminan 9,241.92 milliard yuan) (taxminan 4.3 trillion yangi Tayvan dollari) oshishini va 2028 yilda 690 milliard dollarga (joriy kurs bo‘yicha taxminan 46.5 trillion yuan) (taxminan 21.8 trillion yangi Tayvan dollari) yetishini kutmoqda.
Yil oxiridagi yilliklashtirilgan takrorlanuvchi daromad (ARR) bo‘yicha hisoblanganda, o‘sish yanada jadal bo‘ladi: 2026 yil oxirida taxminan 200 milliard dollarga (joriy kurs bo‘yicha taxminan 1.35 trillion yuan) (taxminan 6.3 trillion yangi Tayvan dollari), 2028 yil oxirida esa 782 milliard dollarga (joriy kurs bo‘yicha taxminan 5.28 trillion yuan) (taxminan 24.7 trillion yangi Tayvan dollari) yetishi kutilmoqda.
Hozirda o‘qitish xarajatlari AI laboratoriyalari daromadining taxminan 48%ini tashkil etadi. Bu AI laboratoriyasi olgan har 1 dollar (joriy kurs bo‘yicha taxminan 6.7 yuan) daromadga deyarli 1 dollarlik (joriy kurs bo‘yicha taxminan 6.7 yuan) bulut xizmatlari provayderi daromadi to‘g‘ri kelishini anglatadi.
Biroq o‘qitish xarajatlarining daromaddagi ulushi tez sur’atda kamaymoqda: 2024 yildagi 96%dan 2027 yilda 35%gacha, keyin esa 2028 yilda 30%gacha tushishi kutilmoqda.
Bu tendensiyaning ahamiyati shundaki, inferens biznesidan olinadigan foyda o‘qitish xarajatlaridan oshib borar ekan, AI laboratoriyalarining umumiy daromadlilik qobiliyati doimiy ravishda yaxshilanadi va butun sanoat markazi bosqichma-bosqich “o‘qitishga asoslangan” modeldan “inferensga asoslangan” modelga o‘tadi.
Shu bilan birga, bulut xizmatlari provayderlarining AI daromadi AI laboratoriyalari daromadiga nisbati ham pasaymoqda: 2024 yildagi 153%dan 2026 yilda 90%gacha, 2028 yilda esa 73%gacha tushishi kutilmoqda.
Barclays kelgusi ikki yil ichida AWS, Azure va GCP’ning AI laboratoriyalari hisoblash quvvati xarajatlaridagi ulushi deyarli saqlanib qolishini kutmoqda, biroq 2028 yilga kelib sanoat tuzilmasida burilish yuz berishi mumkin.
O‘sha paytga kelib, aktivlar bilan ta’minlangan moliyalashtirish asosidagi AI infratuzilma loyihalari ketma-ket ishga tushib, AI laboratoriyalari ko‘proq afzal ko‘radigan variantga aylanadi. Bu hozirgi bulutli hisoblash “uchligi” AI’ni o‘qitish va inferens bozorlarida bir vaqtning o‘zida ulushini bosqichma-bosqich yo‘qotishi, amaldagi foyda taqsimoti esa qayta shakllanishini anglatadi.