Barclays: per ogni 100 dollari guadagnati dalle aziende di modelli AI, 35-40 finiscono ai tre giganti del cloud

Secondo un recente report, all'apparenza le aziende di modelli di intelligenza artificiale (AI) sembrano star generando profitti enormi, ma chi sta realmente prosperando sono i provider di servizi cloud che le supportano.

Una recente ricerca di Barclays ha analizzato la distribuzione dei profitti nella catena del valore dell'IA. Lo studio rivela che per ogni 100 dollari di ricavi generati dalle aziende di modelli, dai 35 ai 40 dollari fluiscono sotto forma di costi di calcolo per l'inferenza verso le tre principali piattaforme cloud: Amazon AWS, Microsoft Azure e Google GCP. I provider di servizi cloud possono ricavare da questa quota di entrate un profitto operativo compreso tra 10 e 20 dollari, con un margine operativo che raggiunge il picco tra il 35% e il 45%. Questa conclusione emerge dal rapporto sulle unit economics dell'industria dell'IA pubblicato da Barclays, che offre una visione più chiara di dove si stia effettivamente dirigendo il valore lungo la filiera dell'intelligenza artificiale. Margini di profitto degli laboratori di IA in forte aumento. Il report mostra inoltre che i margini di profitto sull'inferenza a pagamento per gli laboratori di IA sono passati da poco oltre il 10% nel 2025 al 50%-65% o più nel 2026; il margine lordo rettificato è aumentato di 30-50 punti percentuali su base annua. L'analista di Barclays Ross Sandler ha sottolineato che i fattori principali alla base di questo forte aumento dei margini sono i clienti aziendali e i cosiddetti "agentic workflows" (flussi di lavoro agentic), prodotti che sono diventati dei "must-have" sul mercato. Sandler ritiene inoltre che gli attuali margini di profitto reali degli laboratori di IA potrebbero essere già superiori alle stime del report. Tuttavia, con l'intensificarsi della concorrenza tra i modelli all'avanguardia e la continua espansione dell'offerta di potenza di calcolo, si prevede che questo indicatore alla fine si normalizzerà gradualmente. La struttura aziendale determina il divario nei margini lordi. Per aiutare gli investitori a comprendere meglio le differenze finanziarie tra i vari laboratori di IA, Barclays ha costruito due laboratori di IA all'avanguardia ipotetici per un confronto. Il "Laboratorio A" genera circa il 70% delle entrate tramite API e il 30% tramite abbonamenti; il "Laboratorio B" fa esattamente l'opposto, contando per l'80% sugli abbonamenti e solo per il 20% sulle API. Poiché le API hanno naturalmente margini di profitto per l'inferenza più alti rispetto agli abbonamenti, e considerando le differenze nell'allocazione dei costi di addestramento e nella divisione degli utili con i partner, il margine lordo rettificato di questi due laboratori ipotetici presenta un divario sorprendente di 17 punti percentuali: il Laboratorio A si attesta intorno al 55%, mentre il Laboratorio B arriva solo al 38%. Le diverse modalità di rilevazione dei ricavi amplificano ulteriormente questa "distorsione". Il Laboratorio A rileva i ricavi indiretti delle API su base lorda, mentre il Laboratorio B utilizza un metodo su base netta, escludendo persino del tutto i ricavi indiretti delle API gestiti dai partner strategici. Barclays paragona questa situazione alla differenza tra Uber e Lyft: il core business dei due è sostanzialmente identico, ma a causa di diverse pratiche contabili, i numeri che compaiono nei bilanci possono essere completamente diversi. Il report avverte che, man mano che gli laboratori di IA inizieranno a pubblicare i bilanci secondo i principi contabili generalmente accettati (GAAP), gli investitori dovranno prima comprendere queste differenze contabili prima di effettuare confronti tra le aziende; in caso contrario, sarà difficile effettuare paragoni significativi. Margini di profitto delle diverse linee di prodotti. Analizzando più a fondo le specifiche linee di prodotti, si nota che i prodotti in abbonamento, come Claude Code e Codex, hanno un margine di profitto per l'inferenza stimato intorno al 70%, il più basso tra le tre principali linee. Il motivo risiede nel fatto che gli laboratori di IA sono disposti ad assorbire parte dei costi dei token in cambio della fidelizzazione degli utenti. Questi abbonamenti di solito prevedono un canone mensile e limiti di utilizzo. È degno di nota che la frequenza di azzeramento dei limiti di utilizzo è recentemente aumentata in modo significativo, il che potrebbe riflettere sia la pressione sulla retention degli utenti avvertita dagli laboratori di IA, sia il continuo miglioramento dell'efficienza dei modelli. Le API dirette rappresentano il primo modello di business emerso negli laboratori di IA e sono al contempo la linea di business con i margini più alti. Strumenti per sviluppatori come Cursor e Figma addebitano i costi in base al numero di token consumati dagli utenti. Barclays stima che l'attuale margine di profitto per l'inferenza via API abbia già superato l'80%. Con il continuo aumento dell'efficienza dei token dei modelli — ovvero la riduzione del numero di token necessari per completare lo stesso compito —, unito alla crescita dei prezzi nominali delle API e all'ottimizzazione continua dell'infrastruttura di inferenza (inclusa la quantizzazione, il decoding speculativo e le nuove generazioni di potenza di calcolo), si sta liberando costantemente uno spazio per margini di profitto ancora maggiori. Il report sottolinea in particolare che il margine di profitto per l'inferenza via API nel secondo trimestre del 2026 è in realtà di gran lunga superiore ai livelli mostrati nei grafici, ma si prevede che in una certa fase futura tornerà a livelli normali. Le API indirette offrono agli utenti finali un'esperienza sostanzialmente identica a quella delle API dirette, ma si instaura un rapporto di fatturazione diretto tra l'utente e il provider di servizi cloud. Man mano che la quota di API indirette sul fatturato totale degli laboratori di IA continua a crescere, le differenze nei metodi di rilevazione dei ricavi tra i vari laboratori allargheranno ulteriormente il divario di comparabilità tra i loro bilanci finanziari. Quanto guadagnano davvero i provider cloud. Scomponendo ulteriormente la struttura dei profitti dei provider di servizi cloud, si evince che per ogni 100 dollari di ricavi generati dal Laboratorio A, corrispondono circa 35 dollari di entrate per i servizi cloud. Al netto dei costi dell'infrastruttura, il provider di servizi cloud può ottenere un profitto di circa 11,80 dollari, equivalente a un margine operativo di circa il 34%. La situazione per il Laboratorio B risulta ancora più redditizia...