バークレイズ調査：AIモデル企業が100ドル稼ぐごとに約35〜40ドルが大手クラウド3社に流出

IT之家 8月30日配信。一見すると、人工知能（AI）モデル企業は巨額の利益を上げているように見えるが、本当に潤っているのはその背後にあるクラウドサービスプロバイダーかもしれない。

バークレイズ銀行の最新研究がAI産業チェーンにおける利益配分を分析した。研究によると、モデル企業が100ドル（IT之家注：現在の為替レートで約674.6人民元）の収益を生み出すごとに、35〜40ドル（現在の為替レートで約236.1〜269.8人民元）が推論コンピューティング費用の形で、Amazon AWS、Microsoft Azure、Google GCPの大手クラウドプラットフォーム3社に流れている。 クラウドサービスプロバイダーはこの部分の収入から10〜20ドル（現在の為替レートで約67.5〜134.9人民元）の営業利益を得ることができ、対応する営業利益率は最大35%〜45%に達する。この結論はバークレイズが8月28日に発表したAI業界のユニットエコノミクスモデルに関する研究報告書によるものであり、外部がAI産業チェーン上の価値がどこに流れているかをより明確に観察することを可能にした。 AIラボの利益率が大幅に向上 報告書はさらに、AIラボの有料推論利益率が2025年の10%強から、2026年には50%〜65%またはそれ以上へと大幅に向上したことを示している。調整後売上総利益率は前年比で30〜50ポイント上昇した。 バークレイズのアナリストであるRoss Sandler氏は、利益率の大幅な向上を推進する主な要因は、企業顧客およびいわゆる「エージェントワークフロー」（agentic workflows）であり、この種の製品はすでに市場で「マストバイ」製品になっていると指摘した。 同氏はさらに、現在AIラボの実際の利益率は報告書の推定値よりもすでに高くなっている可能性があると考えている。ただし、フロンティアモデル間の競争が激化し、コンピューティングリソースの供給が増加し続けるにつれて、この指標は最終的に徐々に低下すると予想される。 ビジネス構造が売上総利益率の差を決定 投資家が異なるAIラボ間の財務的差異をよりよく理解できるよう、バークレイズは2つの仮想的なフロンティアAIラボを構築して比較した。 「ラボA」の収入は約70%がAPIから、30%がサブスクリプションからもたらされる。「ラボB」はちょうど逆で、収入の80%がサブスクリプション業務に依存し、APIはわずか20%を占めるのみである。 APIビジネスはサブスクリプションビジネスよりも本来高い推論利益率を持っていることに加え、学習コストの割り当て方法やパートナーとの収益分配に差異があるため、これら2つの仮想ラボの調整後売上総利益率には驚くべき17ポイントの差が生じた。ラボAは約55%であるのに対し、ラボBはわずか38%であった。 収益認識方法の違いがこの「歪み」をさらに拡大させた。 ラボAは間接API収益を総額で認識するのに対し、ラボBは純額認識方式を採用し、戦略的パートナーが運営する間接API収益は完全に計上しないことすらある。バークレイズはこの状況をUberとLyftの違いに例えている。両社のコアビジネスは基本的に同じだが、会計処理の方法が異なるため、最終的に財務諸表に現れる数字は完全に異なる可能性がある。 報告書は、AIラボが一般会計原則（GAAP）に従って財務諸表を開示し始めるにつれ、投資家は企業間比較を行う前に、まずこれらの会計処理の違いを理解する必要があると注意喚起した。そうしなければ、有意義な比較を行うことは困難である。 異なる製品ラインの利益率 具体的な製品ラインをさらに細分化して分析すると、Claude CodeやCodexなどのサブスクリプション製品の推論利益率は約70%と推定され、3つの主要製品ラインの中で最も低いことが分かる。 その理由は、AIラボがユーザーの定着と引き換えに、トークン（Token）コストの一部を負担することを厭わないためである。この種のサブスクリプションは通常月額制で、利用枠の上限が設定されている。注目すべきは、最近利用枠のリセット頻度が明らかに高まっていることだ。これは、AIラボが直面するユーザー維持の圧力と、モデルの効率が絶えず向上している状況の両方を反映している可能性がある。 直接APIはAIラボで最も早く登場したビジネスモデルであり、同時に利益率が最も高い事業ラインでもある。CursorやFigmaなどの開発者ツールは、ユーザーが消費したトークン数量に基づいて課金される。バークレイズは、現在のAPI推論利益率はすでに80%を超えていると推定している。 モデルのトークン効率が絶えず向上し、同じタスクを完了するために必要なトークン数量が減少していることに加え、APIの名目価格上昇や、量子化、投機的デコーディング、次世代コンピューティングなどの推論サービスインフラの持続的な最適化により、さらなる利益空間が絶えず解放されている。 報告書は特に、2026年第2四半期のAPI推論利益率は実際にはグラフに表示されるレベルをはるかに上回っているが、将来の特定の時点で依然として正常な水準に戻ると予想されると指摘した。 間接APIはエンドユーザーに提供される体験が直接APIと基本的に同じであるが、ユーザーとクラウドサービスプロバイダーの間に直接的な課金関係が確立されている。間接APIがAIラボの総収入に占める割合が高まり続けるにつれ、異なるラボ間の収益認識方法の違いも、財務諸表間の比較可能性の格差をさらに拡大させる。 クラウドサービスプロバイダーは実際にどれだけ稼いでいるのか クラウドサービスプロバイダーの利益構造をさらに分解すると、AIラボが100ドル（現在の為替レートで約674.6人民元）の収入を生み出すごとに、ラボAは約35ドル（現在の為替レートで約236.1人民元）のクラウドサービス収入に対応することが分かる。インフラコストを差し引いた後、クラウドサービスプロバイダーは約11.80ドル（現在の為替レートで約79.6人民元）の利益を得ることができ、約34%の営業利益率に対応する。 ラボBの状況はさらに有利である。戦略的パートナーとの収益分配メカニズム（このメカニズムは収入の20%に関わり、累積上限が設定されている）が存在するため、クラウドサービスプロバイダーはラボBの100ドル（現在の為替レートで約674.6人民元）のAI収入に対して、約41ドル（現在の為替レートで約276.6人民元）の収入を得ることができ、そのうちの利益は19.10ドル（現在の為替レートで約128.8人民元）に達し、営業利益率は最大47%に達する。 指標 ラボA ラボB 100ドル（現在の為替レートで約674.6人民元）のAI収入に対応するクラウドサービス収入 35ドル（現在の為替レートで約236.1人民元） 41ドル（現在の為替レートで約276.6人民元） クラウドサービスプロバイダーの営業利益 11.80ドル（現在の為替レートで約79.6人民元） 19.10ドル（現在の為替レートで約128.8人民元） クラウドサービスプロバイダーの営業利益率 34% 47% 注目すべきは、ラボBのより高い利益率が戦略的パートナーとの収益分配メカニズムから来ており、このメカニズムは収入の20%に関わり、累積上限が設定されていることである。 バークレイズは、この収益分配メカニズムがクラウドサービスプロバイダーの表面的な利益率を押し上げると強調した。この要因を除外すると、2つのラボに対応するクラウドサービスプロバイダーの実際のトークン単位利益に違いはない。この収益分配取り決めは2028年以降、徐々にゼロに低下すると予想されている。 さらに、エージェントサブスクリプション製品もクラウドサービスプロバイダーに追加の価値をもたらすことができる。この種のステートフルなランタイム製品は、データベースなどの上位ソフトウェアリソースを呼び出す必要があることが多いため、単位収入あたりの価値がより高い。一部のケースでは、クラウドサービスプロバイダーとAIラボの間に収益分配の取り決めが存在することもあり、クラウドサービスプロバイダーの実際の収益をさらに高める。 AI産業は「学習」から「推論」へ転換 業界全体の規模から見ると、バークレイズは、AIラボの収入が2024年の70億ドル（現在の為替レートで約472.21億人民元）（約新台湾ドル2200億元）から、2026年には1,370億ドル（現在の為替レートで約9,241.92億人民元）（約新台湾ドル4.3兆元）に成長し、2028年には6,900億ドル（現在の為替レートで約4.65兆人民元）（約新台湾ドル21.8兆元）に達すると予測している。 年末年化経常収益（ARR）で計算すると、成長速度はさらに急激になる。2026年末には約2,000億ドル（現在の為替レートで約1.35兆人民元）（約新台湾ドル6.3兆元）に達し、2028年末には7,820億ドル（現在の為替レートで約5.28兆人民元）（約新台湾ドル24.7兆元）に達する可能性がある。 現在、学習支出は依然としてAIラボ収入の約48%を占めており、これはAIラボが1ドル（現在の為替レートで約6.7人民元）の収入を得るごとに、ほぼクラウドサービスプロバイダーの1ドル（現在の為替レートで約6.7人民元）の収入に対応することを意味する。 ただし、収入に対する学習コストの割合は急速に低下しており、2024年の96%から、2027年には35%に、さらに2028年には30%に低下すると予想されている。 このトレンドの意義は、推論業務が生み出す利益が学習支出を徐々に上回るにつれて、AIラボ全体の収益力が持続的に向上し、業界全体の重心も「学習ドリブン」から「推論ドリブン」へと徐々に移行することにある。 同時に、クラウドサービスプロバイダーのAI収入がAIラボ収入に占める割合も低下しており、2024年の153%から2026年には90%に、2028年にはさらに73%に低下すると予想されている。 バークレイズは、今後2年間、AWS、Azure、GCPがAIラボのコンピューティング支出に占めるシェアは基本的に維持できると予想しているが、2028年には業界の構図に転機が訪れる可能性があるという。 その時点で、資産担保融資によるAIインフラプロジェクトが次々と稼働し、AIラボにとってより好ましい選択肢になるだろう。これは、現在のクラウド「ビッグ3」がAI学習と推論市場で同時にシェアを徐々に失う可能性があり、現在の利益構図も再編を迎えることを意味する。