バークレイズがAI利益構造を分析：モデル企業の売上100ドルのうち、35〜40ドルがクラウド企業に流れ、クラウド側には10〜20ドルの営業利益をもたらす

著者 | Kozmon

      編集 | ハードAI

AIモデル企業が100ドルの収益を得るごとに、約35～40ドルが推論コンピューティング費用としてAWS、Azure、GCPの三大クラウド企業に流れます。クラウド企業はこの収益から営業利益として10～20ドルを得ており、営業利益率は約35～45％となっています。

これはバークレイズが8月28日に発表したAI業界ユニットエコノミクスに関するレポートの核心的な発見です。

同時に、AIラボの有料推論利益率は2025年の十数％から2026年には50～65％以上となり、調整後の粗利益は前年比で30～50ポイント上昇しています。この成長の原動力はエンタープライズ顧客とagenticワークフローが市場で「必須」製品となっていることです。

バークレイズのアナリストRoss Sandlerは、現時点での実際の利益率はレポートで推定されたものより高い可能性があるとしつつ、競争激化やコンピューティングリソース供給の増加に伴い、今後徐々に低下していくと予測しています。

同じ業界、二つの異なる財務像

バークレイズは、利益の違いを解明するために仮想のフロンティアラボ2つのモデルを構築しました。「ラボA」は収益の約70％がAPI、30％がサブスクリプションから。「ラボB」は80％がサブスクリプションで、APIはわずか20％です。

APIは本質的にサブスクリプションより高い推論利益率を持ちます。トレーニングコストの分配とパートナー分配の違いも加わり、調整後の粗利益率には17ポイントの差が生じます——ラボAが約55％、ラボBが約38％です。

収益認識方法はこの「歪み」をさらに拡大します。ラボAは総額法で間接API収益を認識しますが、ラボBは純額法で処理し、戦略的パートナーによる代理運用の間接API収益は全く認識しません。バークレイズはこれをUBERとLYFTに例え、同じコアビジネスでも財務基準の違いでレポート数値が大きく異なると述べています。AIラボがGAAP財務諸表を開示し始める時、投資家は企業間比較のためにこれらの基準差を分解する必要があります。

推論利益率の急上昇

さらに、各製品ラインで具体的に見ると——

サブスクリプション製品（例：Claude Code、Codex）の推論利益率は約70％とされ、三製品ラインの中で逆に最も低いです。これはAIラボがユーザーを引き留めるためにtokenコストを補助しているからです。サブスクリプションは通常、月額料金で利用量上限が設けられ、最近では上限リセット頻度が明らかに増加しています。背後には継続利用の圧力とモデル効率向上の双方が影響していると考えられます。

直接APIはAIラボの最初のビジネスモデルであり、最も利益率が高い分野です。CursorやFigmaなどの開発者はtoken消費量に応じて支払います。バークレイズは、現状のAPI推論利益率がすでに80％を超えていると推定しています。モデルのtoken効率向上（同じタスクに必要なtoken量が減少）、APIの名目価格上昇、および推論サービスのインフラ最適化——量子化、speculator技術、新世代の計算力——これら全てが利益成長の余地を拡大させています。バークレイズは、2026年第2四半期のAPI推論利益率は掲載されたグラフより遥かに高いが、今後ある時点で低下していく見込みだと述べています。

間接APIは最終的なエンドユーザー体験が直接APIと同一ですが、課金関係はユーザーとクラウド企業の間に存在します。間接APIの収益比重が高まるにつれ、異なるラボ間の収益認識基準の違いは財務報告の比較可能性をさらに拡大します。

クラウド企業の利益はどれくらい？

AIラボの収益100ドルごとに、ラボAは35ドルがクラウド企業の収益となり、インフラコスト控除後11.8ドルの利益（営業利益率34％）をもたらします。ラボBは戦略的パートナーシェア（収益の20％、累計上限あり）があるためクラウド企業の取り分がより大きく、41ドルの収益、19.1ドルの利益、営業利益率47％になります。

バークレイズは、シェアによってクラウド企業の表面的利益率が高まるものの、このシェアを除外すると1tokenあたりの実質利益は変わらないと指摘しています。この分配は2028年以降にはゼロになる見通しです。

agenticサブスクリプション製品はクラウド企業に追加的な価値をもたらします。これらのステートフル・ランタイム製品は、しばしばデータベースなどの上位ソフトウェアリソース呼び出しを必要とし、1単位の収益当たりの「純度」が高いです。一部のケースでは、クラウド企業とAIラボ間で収益分配契約が存在します。

トレーニング主体から推論主体へ

バークレイズの試算では、AIラボ全体の収益は2024年の7億ドルから2026年には1370億ドル、2028年には6900億ドルに増加します。年末ARRベースの推定はさらに強気で、2026年末は2000億ドル、2028年末は7820億ドルです。

現在、トレーニングコストはAIラボの売上高の約48％を占めており、つまり1ドルの収益ごとにほぼ1ドルがクラウド企業の収益となっています。しかし、トレーニングコスト比率は急速に低下中で——2024年の96％から2027年には35％に、2028年には30％に落ち込む見込みです。推論利益がトレーニング支出を上回ることで、AIラボ全体の収益性は着実に改善していくでしょう。

クラウド企業のAI収益がAIラボ収益に占める割合も低下し、2024年の153％から2026年には90％、2028年には73％になる見込みです。バークレイズは、AWS、Azure、GCPが今後2年間はAIラボの計算力支出シェアを維持するとしつつも、2028年以降は保証されたAIインフラプロジェクトが稼働し、AIラボにとって優先的な選択肢になると予測。これに伴い、三大クラウド企業はトレーニングと推論分野で徐々にシェアを失う可能性があるとしています。