Здавалося б, компанії, що розробляють моделі штучного інтелекту (ШІ), отримують космічні прибутки. Але свіже дослідження Barclays розкриває цікаву деталь: левова частка зароблених коштів насправді осідає у кишенях хмарних гігантів – Amazon AWS, Microsoft Azure та Google GCP.
Прибутки ШІ-компаній: глибший погляд
За кожні 100 доларів, зароблених компанією-розробником ШІ-моделей, від 35 до 40 доларів йдуть на оплату обчислювальних потужностей для висновку (inference), тобто на послуги трьох основних хмарних провайдерів. З цієї суми самі хмарні сервіси отримують 10-20 доларів операційного прибутку, а їхня маржа може сягати вражаючих 35-45%.
Дослідження Barclays, опубліковане 28 серпня, проливає світло на те, куди насправді прямують кошти в ланцюжку створення цінності ШІ.
Зростання прибутковості AI-лабораторій
Зазначається, що прибутковість платних послуг висновку (inference) для AI-лабораторій значно зросла: з трохи більше 10% у 2025 році до 50-65% і навіть вище у 2026 році. Скоригована валова маржа подвоїлася на 30-50 відсоткових пунктів.
Аналітики Barclays пов’язують це значне зростання прибутковості з двома ключовими факторами: корпоративними клієнтами та так званими “agentic workflows” (робочими процесами на основі агентів), які стали справжнім хітом на ринку.
Водночас, аналітики припускають, що реальна прибутковість AI-лабораторій може бути ще вищою, ніж показують розрахунки. Однак, очікується, що з посиленням конкуренції між передовими моделями та зростанням доступності обчислювальних потужностей, цей показник поступово знизиться.
Структура бізнесу та маржа: різні підходи
Для кращого розуміння фінансових відмінностей між різними AI-лабораторіями, Barclays змоделював два гіпотетичних сценарії: “Лабораторія А” та “Лабораторія Б”.
Лабораторія А: 70% доходу від API, 30% від підписок.
Лабораторія Б: 80% доходу від підписок, 20% від API.
Оскільки API-бізнес за своєю природою є більш прибутковим (щодо висновку), ніж підписки, а також через відмінності у розподілі витрат на навчання та відрахувань партнерам, різниця в скоригованій валовій маржі між цими двома лабораторіями сягає 17 процентних пунктів: 55% для Лабораторії А проти 38% для Лабораторії Б.
Спосіб визнання доходу ще більше посилює цей “спотворюючий” ефект. Лабораторія А враховує непрямі API-доходи за загальною сумою, тоді як Лабораторія Б використовує чистий метод, іноді взагалі не враховуючи непрямі API-доходи, що генеруються стратегічними партнерами.
Barclays порівнює це з відмінностями між Uber та Lyft: попри схожість основного бізнесу, різні методи обліку призводять до суттєво відмінних показників у фінансовій звітності.
Дослідження попереджає: коли AI-лабораторії почнуть публікувати фінансову звітність відповідно до загальноприйнятих стандартів бухгалтерського обліку (GAAP), інвесторам необхідно уважно розбиратися в цих відмінностях, перш ніж робити порівняння.
Прибутковість різних лінійок продуктів
Підписки (наприклад, Claude Code, Codex): Орієнтовна прибутковість висновку становить близько 70% – найнижчий показник серед трьох основних типів продуктів. AI-лабораторії готові нести частину витрат на токени заради утримання користувачів. Ці підписки зазвичай оплачуються щомісяця і мають обмеження щодо використання.
Прямі API: Найдавніша і найприбутковіша бізнес-модель. Інструменти для розробників, такі як Cursor та Figma, стягують плату залежно від кількості спожитих токенів. Поточна прибутковість висновку тут перевищує 80%. Зростання ефективності моделей (менше токенів для того ж завдання), підвищення цін на API та оптимізація інфраструктури висновку (квантування, спекулятивне декодування, нові покоління обчислювальних потужностей) продовжують відкривати нові можливості для прибутку.
Непрямі API: Надають користувачам досвід, подібний до прямого API, але клієнтська взаємодія з постачальником хмарних послуг відбувається напряму. Зі зростанням частки непрямих API в загальному доході AI-лабораторій, відмінності у способах визнання доходу ще більше посилюватимуть розбіжності у фінансових звітах.
Скільки заробляють хмарні провайдери?
Розглянемо структуру прибутків хмарних провайдерів детальніше:
Показник
Лабораторія А
Лабораторія Б
Дохід хмарних послуг на $100 доходу AI
$35
$41
Операційний прибуток хмарного провайдера
$11.80
$19.10
Операційна маржа хмарного провайдера
34%
47%
Вища маржа у Лабораторії Б (47%) зумовлена механізмом розподілу доходу зі стратегічними партнерами (20% доходу з накопичувальним лімітом). Barclays наголошує, що цей механізм завищує показники маржі хмарних провайдерів. Без нього, прибутковість на один токен була б однаковою для обох лабораторій. Очікується, що цей механізм зникне після 2028 року.
Додаткову цінність для хмарних провайдерів створюють підписки на “agentic” продукти, які, вимагаючи доступу до додаткових програмних ресурсів (наприклад, баз даних), мають вищу вартість на одиницю доходу.
Галузь ШІ: перехід від “навчання” до “висновку”
Barclays прогнозує стрімке зростання доходів AI-лабораторій: з 7 мільярдів доларів у 2024 році до 137 мільярдів доларів у 2026 році та 690 мільярдів доларів до 2028 року.
Ще більш вражаючими є прогнози річного регулярного доходу (ARR): близько 200 мільярдів доларів на кінець 2026 року і потенційно 782 мільярди доларів до кінця 2028 року.
Наразі витрати на навчання моделей складають близько 48% доходу AI-лабораторій. Однак ця частка швидко зменшується: з 96% у 2024 році до прогнозованих 35% у 2027 році та 30% у 2028 році.
Це означає, що по мірі зростання прибутковості від висновку, загальна прибутковість галузі буде підвищуватися, а фокус зміщуватиметься з “навчання” на “висновок”.
Водночас, частка доходів хмарних провайдерів від AI-лабораторій знижується: з 153% у 2024 році до 90% у 2026 році та прогнозованих 73% до 2028 року.
Barclays очікує, що в найближчі два роки AWS, Azure та GCP збережуть свої позиції на ринку обчислювальних потужностей. Однак, до 2028 року ситуація може змінитися: поява проектів з фінансуванням ШІ-інфраструктури може призвести до втрати частки ринку хмарними “трійками” як у сфері навчання, так і висновку, що призведе до нової перетасовки сил у галузі.
Джерело: https://www. ithome.com/0/996/218. htmAI-компанії: хто насправді заробляє на штучному інтелекті? читайте на сайті HiTech. Expert.