Barclays-Studie: Von 100 Dollar Umsatz der KI-Modellfirmen fließen 35 bis 40 Dollar an die drei großen Cloud-Giganten

IT之家, 30. August – Auf den ersten Blick scheinen KI-Modellunternehmen gigantische Gewinne zu erwirtschaften, doch die wahren Profiteure könnten die Cloud-Service-Anbieter in ihrem Hintergrund sein.

Eine aktuelle Studie der Barclays Bank hat die Gewinnverteilung in der KI-Wertschöpfungskette detailliert analysiert. Die Untersuchung zeigt, dass für jeden 100 Dollar (IT之家-Anmerkung: etwa 674,6 RMB) Umsatz, den ein Modellunternehmen generiert, 35 bis 40 Dollar (etwa 236,1 bis 269,8 RMB) in Form von Gebühren für Inferenz-Rechenleistung an die drei großen Cloud-Plattformen – Amazon AWS, Microsoft Azure und Google GCP – fließen.

Die Cloud-Service-Anbieter können aus diesem Umsatzanteil einen operativen Gewinn von 10 bis 20 Dollar (etwa 67,5 bis 134,9 RMB) erzielen, was einer operativen Marge von bis zu 35 bis 45 Prozent entspricht. Diese Erkenntnisse stammen aus dem am 28. August veröffentlichten Barclays-Bericht zum Unit-Economics-Modell der KI-Branche und ermöglichen der Öffentlichkeit einen klareren Blick darauf, wohin der Wert in der KI-Wertschöpfungskette tatsächlich fließt.

KI-Labore verzeichnen deutliche Margensteigerungen Der Bericht zeigt zudem, dass die Margen für kostenpflichtige Inferenzleistungen in KI-Laboren von knapp über 10 Prozent im Jahr 2025 auf 50 bis 65 Prozent oder sogar mehr im Jahr 2026 steigen werden; die bereinigte Bruttomarge erhöht sich im Jahresvergleich um 30 bis 50 Prozentpunkte.

Barclays-Analyst Ross Sandler wies darauf hin, dass die Haupttreiber für diesen drastischen Margenanstieg Unternehmenskunden und sogenannte „agentic workflows“ sind, die sich zu absoluten „Must-have“-Produkten auf dem Markt entwickelt haben.

Er ist ferner der Ansicht, dass die tatsächlichen Margen der KI-Labore derzeit wahrscheinlich bereits über den Schätzungen des Berichts liegen. Allerdings wird erwartet, dass diese Kennzahl angesichts des immer intensiveren Wettbewerbs zwischen Frontier-Modellen und der kontinuierlich steigenden Rechenleistungskapazität langfristig wieder sinken wird.

Geschäftsstruktur bestimmt die Diskrepanz bei der Bruttomarge Um Anlegern ein besseres Verständnis für die finanziellen Unterschiede zwischen den verschiedenen KI-Laboren zu vermitteln, hat Barclays zwei hypothetische Frontier-KI-Labore zum Vergleich herangezogen.

„Labor A“ generiert etwa 70 Prozent seines Umsatzes über APIs und 30 Prozent über Abonnements; bei „Labor B“ ist es genau umgekehrt: 80 Prozent des Umsatzes stammen aus dem Abonnementgeschäft, während APIs nur 20 Prozent ausmachen.

Da das API-Geschäft naturgemäß höhere Inferenzmargen aufweist als das Abonnementgeschäft und zudem Unterschiede bei der Verteilung der Trainingskosten sowie den Umsatzbeteiligungen von Partnern bestehen, klafft die bereinigte Bruttomarge dieser beiden fiktiven Labore um beachtliche 17 Prozentpunkte auseinander: Labor A liegt bei etwa 55 Prozent, Labor B lediglich bei 38 Prozent.

Unterschiedliche Methoden der Umsatzrealisierung verzerrn dieses Bild zusätzlich.

Labor A verbucht indirekte API-Erlöse brutto, während Labor B die Netto-Methode anwendet und indirekte API-Erlöse, die über strategische Partner abgewickelt werden, sogar gar nicht ausweist. Barclays vergleicht diese Situation mit dem Unterschied zwischen Uber und Lyft: Beide haben im Kern das gleiche Geschäftsmodell, doch aufgrund abweichender Rechnungslegungsmethoden können die in den Finanzberichten ausgewiesenen Zahlen völlig unterschiedlich ausfallen.

Der Bericht warnt davor, dass Anleger, sobald KI-Labore beginnen, ihre Finanzberichte nach den Generally Accepted Accounting Principles (GAAP) zu veröffentlichen, vor jedem unternehmensübergreifenden Vergleich zunächst diese rechnungslegungsbedingten Unterschiede nachvollziehen müssen, da sonst aussagekräftige Vergleiche kaum möglich sind.

Margen der verschiedenen Produktlinien Eine genauere Aufschlüsselung der spezifischen Produktlinien zeigt, dass die Inferenzmarge bei Abonnementprodukten wie Claude Code und Codex auf etwa 70 Prozent geschätzt wird, was den niedrigsten Wert unter den drei Hauptproduktlinien darstellt.

Der Grund hierfür ist, dass KI-Labore bereit sind, einen Teil der Token-Kosten zu übernehmen, um die Nutzerbindung zu fördern. Diese Abonnements werden in der Regel monatlich abgerechnet und haben ein Nutzungslimit. Bemerkenswerterweise hat sich die Frequenz, mit der diese Limits zurückgesetzt werden, zuletzt deutlich erhöht.

Dies könnte sowohl auf den zunehmenden Druck bei der Nutzerbindung bei den KI-Laboren als auch auf die kontinuierliche Steigerung der Modelleffizienz hindeuten.

Direkte APIs stellen das älteste Geschäftsmodell der KI-Labore dar und sind gleichzeitig die profitabelste Geschäftssparte. Entwickler-Tools wie Cursor und Figma berechnen ihre Nutzer basierend auf dem verbrauchten Token-Volumen. Barclays schätzt, dass die aktuelle Inferenzmarge für APIs bereits 80 Prozent übersteigt.

Mit der stetigen Steigerung der Token-Effizienz – das heißt, dass für dieselbe Aufgabe immer weniger Tokens benötigt werden –, kombiniert mit nominalen Preissteigerungen für APIs und der fortlaufenden Optimierung der Inferenz-Infrastruktur (einschließlich Technologien wie Quantisierung, spekulatives Decoding und neue Rechenhardware), wird der Spielraum für höhere Gewinne weiter ausgebaut.

Der Bericht weist besonders darauf hin, dass die API-Inferenzmarge im zweiten Quartal 2026 tatsächlich deutlich über dem in den Diagrammen ausgewiesenen Niveau liegt, jedoch wird erwartet, dass sie in einer zukünftigen Phase wieder auf ein normales Niveau zurückkehren wird.

Indirekte APIs bieten dem Endnutzer im Wesentlichen die gleiche Erfahrung wie direkte APIs, jedoch wird eine direkte Abrechnungsbeziehung zwischen dem Nutzer und dem Cloud-Service-Anbieter etabliert. Da der Anteil indirekter APIs am Gesamtumsatz der KI-Labore stetig steigt, werden die Unterschiede in der Umsatzrealisierung die Vergleichbarkeitslücke zwischen den Finanzberichten der verschiedenen Labore weiter vergrößern.

Wie viel die Cloud-Anbieter wirklich verdienen Eine tiefere Analyse der Gewinnstruktur der Cloud-Service-Anbieter zeigt, dass auf jeden 100 Dollar (etwa 674,6 RMB), den ein KI-Labor erwirtschaftet, beim Labor A etwa 35 Dollar (etwa 236,1 RMB) an Cloud-Service-Umsatz entfallen. Nach Abzug der Infrastrukturkosten verbleibt dem Cloud-Service-Anbieter ein Gewinn von rund 11,80 Dollar (etwa 79,6 RMB), was einer operativen Marge von etwa 34 Prozent entspricht.

Die Situation bei Labor B ist noch profitabler...