加息預期升溫，雲巨頭卻逆勢走強！AI賺到的錢，究竟流向了誰？

8月28日，美聯儲主席沃什在杰克遜霍爾全球央行年會上完成首次主旨演講，重申2%通脹目標「堅定且固定」，警告如果通脹未「清晰且足夠快」向目標回落，美聯儲「還有工作要做」。

受此消息刺激，市場迅速重定價9月加息預期，美股震盪後收低，但比指數跌幅更值得留意的，是科技股內部的分化：AI算力股全面獲利回吐， $英偉達 (NVDA.US)$ 收跌4.57%、 $邁威爾科技 (MRVL.US)$ 跌逾10%，但軟件與雲服務逆勢走強， $亞馬遜 (AMZN.US)$ 漲3.97%、 $谷歌-C (GOOG.US)$ 、 $微軟 (MSFT.US)$ 漲近2%， $賽富時 (CRM.US)$ 漲1.57%。

當利率預期再度轉鷹，幾家超大規模雲服務商為何仍能保持韌性？這也讓一個問題變得更加值得關注：AI商業化正在加速，這筆收入究竟如何在產業鏈中分配？

巴克萊發布的《A Primer on AI Lab & AI Hyperscaler Unit Economics》，正是從這個角度拆解AI實驗室與雲廠商之間的經濟關係。研報呈現出一個關鍵變化：AI實驗室的付費推理業務已展現盈利能力，而龐大的模型訓練與推理支出，也正在為雲廠商帶來收入及營業利潤。

推理業務開始賺錢，但整體盈利仍有距離

按照巴克萊的分析，2026年，Agent工作流程與企業產品需求提升，API及企業客戶佔比增加，加上模型完成任務的Token效率改善，推動了付費推理利潤率上升。

在研報構建的兩家假設實驗室Lab A及Lab B中，付費推理利潤率由2025年的14%及18%，分別提高至2026年的65%及48%。這些數字是巴克萊的模型估算，並非兩家公司的已披露財報。

不過，推理業務產生的利潤，仍需要支撐模型持續迭代。研報在計入最終模型生產訓練成本後，估算兩家實驗室的毛利率分別為55%及38%，但大部分研發訓練支出另外列示，推理成本也未包括免費用戶。

因此，付費推理經濟性的改善，並不等同於AI實驗室已實現整體盈利。

每100美元AI收入，能為雲廠商帶來多少利潤？

這也帶出了雲廠商在當前AI商業模式中的位置：AI實驗室要擴大服務規模、提升模型能力，就需要持續購買推理與訓練算力；這些成本，則成為雲廠商的收入。

巴克萊估算，按照2026年的產品組合與合作安排，AI實驗室每產生100美元收入，與推理相關的算力採購、渠道費用及合作分成，約可為雲廠商帶來35至40美元收入，並貢獻約10至20美元營業利潤。

這組數字的意義在於，AI應用的付費需求，已經能夠沿着算力採購與合作分成的路徑，傳導至雲廠商的業績。模型公司即使仍將大量資源投入研發，承接其算力需求的雲平台，也可以從當期服務中獲得收入與利潤。

而且，雲廠商所承接的商業機會，不止於基礎算力。巴克萊指出，Agent訂閱產品往往需要使用數據庫等更上層的軟件服務；部分戰略合作安排還包含收入分成。在間接API模式下，雲廠商直接負責與客戶的銷售及結算關係，也能獲得渠道相關收入。

算力、軟件服務與模型分發，共同構成了雲平台參與AI商業化的方式。

訓練與推理並進，雲巨頭的收入支撐在哪？

如果把訓練支出一併納入，雲廠商承接的收入規模更為可觀。

巴克萊預測，2026年AI實驗室收入約為1370億美元，推理成本約580億美元，訓練成本約660億美元，對應雲廠商AI收入約為1240億美元。換言之，在這套行業模型中，AI實驗室每產生1美元收入，訓練與推理支出合計對應約0.9美元雲廠商收入。

這是包含訓練的行業總量口徑，與前述每100美元收入的推理產品模型不同；雲收入亦須扣除基礎設施成本，才能轉化為利潤。

對AWS、Azure及Google Cloud而言，AI實驗室收入的增長，因此有着直接的業務意義：一方面，更多付費使用帶來推理需求；另一方面，模型競爭推動訓練投入。巴克萊預計，未來兩年，這幾家平台在AI實驗室算力支出中的份額格局大致維持穩定。

從這個角度看，雲巨頭在傑克遜霍爾會議後的相對強勢，可以放在其AI收入的可見度之下理解。即使市場開始重新交易加息的可能性，模型訓練與推理需求仍為雲業務提供了具體的收入支撐。

單日股價不足以證明資金已全面轉向軟件，但這份研報提供了一個觀察雲平台基本面的依據。

2028年後，份額與利潤率面臨考驗

雲廠商當前的優勢，也有時間與條件上的限制。

巴克萊提醒，隨着前沿模型競爭加劇、算力短缺緩解，AI實驗室與雲廠商當前的相關利潤率都可能回落。從2028年起，隨着獲得AI實驗室承諾支持的基礎設施項目投產，傳統超大規模雲廠商可能開始流失部分訓練與推理支出份額。

研報的行業預測也顯示，雲廠商AI收入相當於AI實驗室收入的比例，將由2026年的90%，下降至2027年的77%及2028年的73%；不過，其預測收入規模仍由1240億美元增長至2890億美元，再增至5020億美元。

這呈現出一個值得留意的變化：雲廠商收入可以繼續擴張，但AI實驗室收入增長所對應的雲支出比例，可能逐步下降。

對雲巨頭而言，接下來需要持續驗證的，是AI實驗室的收入增長能否兌現、算力需求能否轉化為營業利潤，以及新供給出現後，現有平台能保留多少客戶支出。這些變化，將決定當下已經清晰可見的AI收入，能否進一步成為持續的盈利增長。

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