Barclays süni intellektin mənfəət bölgüsünü təhlil edir: Model şirkətlərinin hər 100 dollar gəlirindən 35-40 dolları bulud xidmətləri şirkətlərinə gedir və bu da onlara 10-20 dollar əməliyyat mənfəəti qazandırır.

Müəllif | Kozmon

      Redaktor | Sərt AI

AI model şirkətləri hər 100 dollar qazandıqda, təxminən 35-40 dollar inferensiya xərcləri kimi AWS, Azure, GCP kimi üç böyük bulud şirkətinə gedir. Bulud şirkətləri bu gəlirdən 10-20 dollar əməliyyat mənfəəti əldə edir, əməliyyat mənfəət marjası 35%-45% arasındadır.

Bu, Barclays-in avqustun 28-də AI sənayesinin bölmə iqtisadiyyatı barədə dərc etdiyi araşdırmanın əsas tapıntısıdır.

Eyni zamanda, AI laboratoriyasında ödənişli inferensiya mənfəət marjası 2025-ci ildə on faizdən 2026-cı ildə 50%-65% və yuxarıya sıçrayıb; düzəliş edilmiş qross marja illik 30-50 faiz bəndi artıb. Sürətlənməyə səbəb korporativ müştərilər və agentik iş oxlarının bazarda "məcburi alınan məhsul" olmasıdır.

Barclays analitiki Ross Sandler hesab edir ki, indiki real mənfəət marjası hesabatlarda göstəriləndən daha yüksək ola bilər, lakin aparıcı rəqabətin güclənməsi və hesablama gücünün artması ilə bu marjanın tədricən azalacağı gözlənilir.

Eyni sənaye, iki maliyyə görüntüsü

Barclays mənfəət fərqini təhlil etmək üçün iki hipotetik qabaqcıl laboratoriya modeli qurub. "Laboratoriya A"nın təxminən 70% gəliri API-dən, 30% abunədən gəlir; "Laboratoriya B" isə əksinə, 80% abunəyə, yalnız 20% API-yə əsaslanır.

API abunədən təbii olaraq daha yüksək inferensiya mənfəət marjasına malikdir. Təlim xərclərinin bölüşdürülməsi və tərəfdaş payı fərqləri ilə birlikdə, düzəldilmiş qross marjada 17 faiz bəndi fərq yaranır - Laboratoriya A təxminən 55%, Laboratoriya B isə 38%.

Gəlir tanıma metodu bu "əyriləşməni" daha da artırır. Laboratoriya A dolayı API gəlirini ümumi üsulla tanıyır, Laboratoriya B isə xalis üsulla, hətta strateji tərəfdaşların idarə etdiyi dolayı API gəlirini tamamilə tanımır. Barclays bunu UBER və LYFT-ə bənzədir: eyni əsas biznes, müxtəlif maliyyə üsulları ilə tamamilə fərqli hesabat rəqəmləri. AI laboratoriyası GAAP hesabatlarını açıqlamağa başladıqda, investorlar şirkətlərarası müqayisə üçün bu fərqlərə diqqət etməlidirlər.

Inferensiya mənfəət marjası sıçrayır

Məhsul xəttinə konkret baxsaq—

Abunə məhsulları (məsələn, Claude Code, Codex) üçün inferensiya mənfəət marjası təxminən 70%-dir və bu, üç məhsul xətti arasında ən aşağı göstəricidir. Səbəb AI laboratoriyasının token xərclərini dotasiya etməklə istifadəçiləri saxlamağa çalışmasıdır. Abunəlik adətən aylıq ödəniş və istifadə həddi ilə olur, son dövrlərdə istifadə həddinin sıfırlanma tezliyi artıb, bunun arxasında həm saxlama təzyiqi, həm də model effektivliyinin yüksəlməsi qoya bilərik.

Birbaşa API AI laboratoriyasının ilk kommersiya modelidir və ən yüksək mənfəət marjası burada müşahidə olunur. Cursor, Figma kimi inkişaf etdiricilər token istehlakı əsasında ödəniş edirlər. Barclays bildirir ki, hazırda API inferensiya mənfəət marjası 80%-i ötüb. Model token effektivliyinin artması (eyni tapşırıq üçün daha az token), API nominal qiymətinin artması və inferensiya xidmətlərinin infrastruktur üzrə optimallaşdırılması—kvantlaşdırma, speculator texnologiyası, yeni hesablama gücü—mənfəət imkanlarını artırır. Barclays hesab edir ki, 2026-cı ilin ikinci rübündə API inferensiya marjası hesabatdakı qrafikdə göstəriləndən xeyli yüksəkdir, lakin gələcəkdə azalması gözlənilir.

Dolayı API-nin son istifadəçi təcrübəsi birbaşa API ilə eynidir, amma hesablaşma istifadəçi ilə bulud şirkəti arasında olur. Dolayı API-nin gəlirdə payı artdıqca, müxtəlif laboratoriyaların gəlir tanımasında fərqlər maliyyə hesabatlarının müqayisə oluna bilmə şəraitini daha da artıracaq.

Bulud şirkətləri nə qədər qazanır

Hər 100 dollar AI laboratoriyası gəliri üçün, Laboratoriya A-da 35 dollar bulud şirkəti gəliri olur, infrastruktur xərcləri çıxıldıqdan sonra təxminən 11.8 dollar mənfəət qalır, əməliyyat mənfəət marjası 34%-dir. Laboratoriya B-də strateji tərəfdaş gəlir paylaşımı (gəlirin 20%-i, üst limitli) olduğundan bulud şirkəti daha çox—41 dollar gəlir, 19.1 dollar mənfəət, əməliyyat mənfəət marjası 47%—alır.

Barclays qeyd edir ki, gəlir paylaşımı bulud şirkətinin görünən mənfəət marjasını yüksəldir, lakin paydan ayrıldıqdan sonra hər token üzrə real mənfəət fərqlənmir. Bu paylaşımın 2028-dən sonra sıfırlanacağı gözlənilir.

Agentik abunə məhsulları bulud şirkətləri üçün əlavə dəyər yaradır. Bu cür vəziyyətli runtime məhsullar adətən verilənlər bazası kimi üst səviyyə proqram resurslarını çağırır, hər gəlirin dəyəri yüksəlir və bəzi hallarda bulud şirkəti ilə AI laboratoriyası arasında gəlir paylaşımı da olur.

Təlimdən inferensiyaya keçid

Barclays hesab edir ki, AI laboratoriyalarının ümumi gəliri 2024-cü ildə 7 milyard dollardan 2026-cı ildə 137 milyard dollara, 2028-ci ildə 690 milyard dollara çatacaq. Daha radikal ARR üzrə də: 2026 sonu təxminən 200 milyard dollar, 2028 sonu isə 782 milyard dollar.

Hazırda, təlim xərcləri AI laboratoriya gəlirinin təxminən 48%-ini təşkil edir, yəni laboratoriyaya daxil olan hər dollar gəlir demək olar ki, bir dollar bulud şirkəti gəliri deməkdir. Amma təlim xərclərinin payı sürətlə azalır—2024-də 96%, 2027-də proqnoz 35%, 2028-də 30%. Inferensiya mənfəəti təlim xərclərini keçdikcə, AI laboratoriyaların ümumi gəlirlilik qabiliyyəti davamlı yüksələcək.

Bulud şirkəti AI gəlirinin AI laboratoriya gəlirindəki payı da azalır: 2024-də 153%, 2026-da 90%, 2028-də isə 73%-ə düşəcək. Barclays hesab edir ki, AWS, Azure və GCP gələn iki ildə AI laboratoriyaları üçün hesablama gücündəki paylarını saxlayacaq, lakin 2028-dən etibarən zəmanətli AI infrastruktur layihələri işə salınacaq və AI laboratoriyalarının əsas seçimi olacaq—üç böyük bulud şirkəti təlim və inferensiya sahəsində paylarını itirə bilər.