바클레이즈 연구: AI 모델 기업 100달러 수익당 35~40달러는 3대 클라우드巨头로 유입

IT之家 8월 30일 보도, 겉으로 보기에 인공지능(AI) 모델 기업들이 막대한 이익을 내는 것처럼 보이지만, 실제로 호황을 누리고 있는 것은 그 이면에 있는 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공업체일 수 있습니다.

바클레이즈 은행의 최신 연구는 AI 산업 사슬의 이익 분배 구조를 분석했습니다. 연구에 따르면, 모델 기업이 100달러(IT之家 주: 현재 환율 기준 약 674.6위안)의 매출을 창출할 때마다 35~40달러(현재 환율 기준 약 236.1~269.8위안)가 추론 연산 비용 형태로 아마존 AWS, 마이크로소프트 Azure, 구글 GCP 등 3대 클라우드 플랫폼으로 유입됩니다. 클라우드 서비스 제공업체는 이 부분의 수익에서 10~20달러(현재 환율 기준 약 67.5~134.9위안)의 영업 이익을 얻을 수 있으며, 이에 해당하는 영업 이익률은 최대 35%~45%에 달합니다. 이 결론은 바클레이즈가 8월 28일에 발표한 AI 산업 단위 경제 모델 연구 보고서에서 나온 것으로, 외부에 AI 산업 사슬의 가치가 실제로 어디로 흘러가는지 더 명확히 관찰할 수 있게 해줍니다. AI 연구소 이익률 대폭 상승. 보고서는 또한 AI 연구소의 유료 추론 이익률이 2025년 10%대 초반에서 2026년 50%~65% 또는 그 이상으로 대폭 상승했으며, 조정 후 매출총이익률은 전년 대비 30~50포인트 상승했다고 보여줍니다. 바클레이즈 애널리스트 Ross Sandler는 이익률 상승을 견인하는 주요 요인은 기업 고객과 이른바 '에이전트 워크플로(agentic workflows)'이며, 이러한 제품은 이미 시장에서 '필수 구매' 제품이 되었다고 지적했습니다. 그는 현재 AI 연구소의 실제 이익률이 보고서의 추정치보다 이미 높을 수 있다고 덧붙였습니다. 하지만 최첨단 모델 간의 경쟁이 갈수록 치열해지고 연산 공급이 지속적으로 증가함에 따라, 이 지표는 결국 점진적으로 하락할 것으로 예상됩니다. 사업 구조가 매출총이익률 격차 결정. 투자자가 다양한 AI 연구소 간의 재무적 차이를 더 잘 이해할 수 있도록 바클레이즈는 두 개의 가상 최첨단 AI 연구소를 구성해 비교했습니다. '연구소 A'는 수익의 약 70%를 API에서, 30%를 구독에서 얻는 반면, '연구소 B'는 정반대로 수익의 80%를 구독 사업에 의존하고 API는 20%만 차지합니다. API 사업이 구독 사업보다 본질적으로 더 높은 추론 이익률을 가지고 있고, 훈련 비용 배분 방식과 파트너 수익 배분에 차이가 있기 때문에, 이 두 가상 연구소의 조정 후 매출총이익률은 무려 17포인트의 격차를 보였습니다. 연구소 A는 약 55%, 연구소 B는 38%에 불과했습니다. 수익 인식 방식의 차이는 이러한 '왜곡'을 더욱 심화시켰습니다. 연구소 A는 간접 API 수익을 총액으로 인식하는 반면, 연구소 B는 순액 인식 방식을 채택하며, 전략적 파트너가 운영하는 간접 API 수익은 아예 계상하지 않습니다. 바클레이즈는 이러한 상황을 Uber와 Lyft의 차이에 비유했습니다. 두 기업의 핵심 사업은 기본적으로 동일하지만, 회계 처리 방식이 다르기 때문에 재무제표에 나타나는 수치는 완전히 다를 수 있습니다. 보고서는 AI 연구소가 일반적으로 인정되는 회계 원칙(GAAP)에 따라 재무제표를 공시하기 시작함에 따라, 투자자가 기업 간 비교를 하기 전에 먼저 이러한 회계 처리 차이를 파악해야 하며, 그렇지 않으면 의미 있는 비교를 하기 어렵다고 경고했습니다. 다양한 제품 라인의 이익률 구체적인 제품 라인을 더욱 세분화해 보면, Claude Code 및 Codex와 같은 구독 제품의 추론 이익률은 약 70%로 추정되며, 3대 주요 제품 라인 중 가장 낮은 수준입니다. 그 이유는 AI 연구소가 사용자 유지를 위해 일부 토큰(Token) 비용을 기꺼이 부담하기 때문입니다. 이러한 구독은 일반적으로 월별로 요금을 청구하면서 사용 한도를 설정합니다. 주목할 점은, 최근 사용 한도가 재설정되는 빈도가 눈에 띄게 높아졌다는 것입니다. 이는 AI 연구소가 직면한 사용자 유지 압력과 모델 효율성이 지속적으로 향상되는 상황을 동시에 반영할 수 있습니다. 직접 API는 AI 연구소에서 가장 먼저 등장한 비즈니스 모델이자 동시에 이익률이 가장 높은 사업 라인입니다. Cursor 및 Figma와 같은 개발자 도구는 사용자가 소비한 토큰 수량에 따라 요금을 청구합니다. 바클레이즈는 현재 API 추론 이익률이 이미 80%를 넘었다고 추정했습니다. 모델 토큰 효율성이 지속적으로 향상됨에 따라, 즉 동일한 작업을 완료하는 데 필요한 토큰 수가 줄어들고, API 명목 가격이 상승하며, 양자화, 추측적 디코딩 및 차세대 연산력 등 추론 서비스 인프라가 지속적으로 최적화되면서 더 큰 이익 공간을 계속해서 창출하고 있습니다. 보고서는 2026년 2분기 API 추론 이익률이 실제로는 차트에 표시된 수준보다 훨씬 높지만, 향후 특정 시점에 여전히 정상 수준으로 회귀할 것으로 예상된다고 특별히 지적했습니다. 간접 API가 최종 사용자에게 제공하는 경험은 직접 API와 기본적으로 동일하지만, 사용자와 클라우드 서비스 제공업체 간에 직접적인 청구 관계가 설정됩니다. AI 연구소 총수익에서 간접 API가 차지하는 비중이 지속적으로 높아짐에 따라, 각 연구소 간의 수익 인식 방식 차이는 재무제표 간의 비교 가능성 격차를 더욱 확대할 것입니다. 클라우드 서비스 제공업체의 실제 수익은? 클라우드 서비스 제공업체의 이익 구조를 더욱 분해해 보면, AI 연구소가 100달러(현재 환율 기준 약 674.6위안)의 수익을 창출할 때마다 연구소 A는 약 35달러(현재 환율 기준 약 236.1위안)의 클라우드 서비스 수익에 해당합니다. 인프라 비용을 공제한 후, 클라우드 서비스 제공업체는 약 11.80달러(현재 환율 기준 약 79.6위안)의 이익을 얻을 수 있으며, 이는 약 34%의 영업 이익률에 해당합니다. 연구소 B의 상황은 더욱 수익성이 좋습니다…