Barclays AI daromad tuzilishini tahlil qildi: model kompaniyalari har 100 dollar daromadidan 35-40 dollarini cloud xizmatlariga to'laydi va bu xizmatlar uchun 10-20 dollar operatsion foyda olib keladi.

Muallif | Kozmon

      Tahrir | Qattiq AI

AI modellar kompaniyalari har 100 dollardan 35-40 dollargacha hisoblash uchun AWS, Azure, GCP bulut xizmatlariga to‘laydi. Bulut xizmatlari bu daromaddan 10-20 dollar atrofida operatsion foyda oladi, bu esa taxminan 35%-45% foyda ko‘rsatkichiga teng.

Bu Barclays tomonidan 28 avgust kuni chiqarilgan AI sanoatida birlik iqtisodiyoti haqidagi asosiy xulosa.

Xuddi shu paytda, AI laboratoriyalarining pullik inferensiya foyda ko‘rsatkichi 2025 yildagi o‘n foizlardan 2026 yilga kelib 50%-65% dan yuqoriga ko‘tariladi, korrigirovka qilingan yalpi foyda nisbatan 30-50 foiz punktiga oshdi. Buning harakatlantiruvchi kuchlari korporativ mijozlar va agentik ish jarayonlari "majburiy xarid" mahsulotlariga aylanganida ko‘rinadi.

Barclays tahlilchisi Ross Sandlerning fikriga ko‘ra, haqiqiy foyda hozirda hisobotdan ham yuqori bo‘lishi mumkin, biroq ilg‘or raqobat kuchaygan va hisoblash quvvati ko‘paygan sari, natija asta-sekin kamayishi mumkin.

Xuddi shu soha, ikki xil moliyaviy manzara

Barclays foyda farqlari uchun ikki tasavvuriy ilg‘or laboratoriya modelini tuzdi. "A-laboratoriya"ning taxminan 70% daromadi API, 30% obunadan; "B-laboratoriya"da esa buning aksi: 80% obuna, 20% API.

API tabiiy ravishda obunaga nisbatan yuqoriroq inferensiya foyda stavkasiga ega. Trening xarajatlari taqsimoti va hamkorlik muassasasi ulushidagi farqlar bilan bu ikki laboratoriyaning yakuniy yalpi foydasi 17 foiz punktiga yetadi - A-laboratoriyada taxminan 55%, B-laboratoriyada esa 38%.

Daromadni tan olish usuli ushbu "soxta ko‘rinishni" yanada kuchaytiradi. A-laboratoriya bilvosita API daromadini yalpi miqdor asosida, B-laboratoriya esa sof miqdor asosida hisoblaydi, hatto strategik hamkorlar tomonidan boshqariladigan bilvosita API daromadini umuman tan olmaydi. Barclays buni UBER va LYFT bilan qiyoslaydi: bir xil biznes, biroq moliyaviy metrikadagi farqlar sababli hisobotlar tubdan farq qiladi. AI laboratoriyalari GAAP hisobotlarini oshkora eʼlon qilishni boshlagandan so‘ng, investorlar kompaniyalarni qiyoslashda ushbu tafovutlarni ajratib ko‘rishi kerak.

Inferensiya foyda ko‘rsatkichi keskin oshdi

Aniq mahsulot yo‘nalishida —

Obuna mahsulotlari (masalan, Claude Code, Codex) inferensiya foyda ko‘rsatkichi taxminan 70% bo‘lib, uchta yo‘nalishda eng past hisoblanadi. Sababi — AI laboratoriyalari foydalanuvchilarni ushlab qolish uchun token qiymatini subsidiyalashga tayyor. Obunalar, odatda, oyiga haq to‘lashga asoslangan va foydalanishda cheklov mavjud, so‘nggi paytlarda esa bu limitning tiklanish chastotasi ortgan, sababi hisoblanadi: bu foydalanuvchilarni saqlab qolish bosimi va model samaradorligi oshishidir.

To‘g‘ridan-to‘g‘ri API — AI laboratoriyalari uchun dastlabki va eng yuqori foyda keltiruvchi biznes modeli bo‘lib qolmoqda. Cursor, Figma kabi ishlab chiquvchilar token sarfiga qarab to‘laydilar. Barclays ma’lumotiga ko‘ra, hozirda API inferensiya foyda ko‘rsatkichi allaqachon 80%dan yuqori. Modellarning token samaradorligi oshishi (bitta vazifa uchun kamroq token kerak bo‘ladi), API nomi ostida narxning o‘sishi va inferensiya xizmatining infratuzilma darajasida optimallashtirilishi — kvantizatsiya, speculator texnologiyasi, yangi avlod hisoblash imkoniyatlari — bular foyda bo‘shligini kengaytirmoqda. Barclays bildiradi, 2026 yil 2-choragidagi API inferensiya foyda ko‘rsatkichi hisobot diagrammasida ko‘rsatilgandan ancha yuqori, ammo yaqin kelajakda pasayishi mumkin.

Bilvosita API yakuniy foydalanuvchi tajribasi jihatdan to‘g‘ridan-to‘g‘ri API bilan bir xil, biroq to‘lov aloqasi foydalanuvchi va bulut provayderi orasida amalga oshiriladi. Bilvosita API daromadidagi ulush oshgani sari, daromadning tan olinishi bo‘yicha farqlar laboratoriyalar hisobotlarini solishtirish qobiliyatini yanada murakkablashtiradi.

Bulut xizmatlari qancha daromad oladi

Har 100 dollar AI laboratoriyasi daromadidan A-laboratoriyada bu bulut xizmatlariga 35 dollar, inshoot xarajatlari chiqarilganda esa 11.8 dollar foyda, operatsion foyda ko‘rsatkichi 34% ni tashkil qiladi. B-laboratoriya strategik hamkorlik ulushi tufayli (daromadning 20% gacha, umumiy cheklovi bor) bulut xizmatiga ko‘proq — 41 dollar daromad va 19.1 dollar foyda, 47% operatsion foyda ko‘rsatkichi beradi.

Barclays qayd etadi: bu ulushlar bulut xizmatlarining ko‘rinadigan foyda ko‘rsatkichini oshiradi, lekin ulush olib tashlanganidan so‘ng har bir token boʻyicha real foyda bir xil. Bu ulush 2028 yildan keyin nolga tushishi kutilmoqda.

Agentik obuna mahsulotlari bulut xizmatlari uchun qo‘shimcha qiymat yaratmoqda. Bunday holatda holatga ega runtime mahsulotlari ko‘pincha yuqori dasturiy resurslarni (ma’lumotlar bazalari, va boshqalar) chaqiradi, bu bir dollar daromadning qiymatini oshiradi, va ba’zi holatlarda bulut xizmatlari va AI laboratoriyasi o‘rtasida daromad ulush bo‘lishi ham mavjud.

Treningdan inferensiyaga o‘tish

Barclays taxminiga ko‘ra, AI laboratoriyalari umumiy daromadi 2024 yildagi 7 milliard dollardan 2026 yilda 137 milliard, 2028 yilda esa 690 milliard dollargacha o‘sadi. Yil oxiridagi ARR orqali hisoblaganda: 2026 yil oxiri uchun 200 milliard dolar atrofida, 2028 yil oxiri uchun esa 782 milliard dollar bo‘ladi.

Hozirda, trening xarajatlari AI laboratoriyasi daromadining 48% ni tashkil qiladi, ya’ni har bir dollar laboratoriya daromadi deyarli bir dollar bulut provayderi daromadiga to‘g‘ri keladi. Biroq trening xarajatlar ulushi tezlik bilan pasaymoqda — 2024 yilda 96%dan 2027 yilda 35%, 2028 yilda esa 30%gacha. Inferensiya daromadi trening xarajatidan oshgani sari, AI laboratoriyalarning umumiy rentabelligi yaxshilanadi.

Bulut xizmatlarining AI daromadi AI laboratoriyasi daromadiga nisbatan qisqarib bormoqda: 2024 yilda 153%dan 2026 yilda 90% ga, 2028 yilda esa 73% ga. Barclays prognoziga ko‘ra, AWS, Azure va GCP keyingi ikki yil davomida o‘z ulushini ushlab qoladi, lekin 2028 yildan boshlab kafolatli AI infratuzilma loyihalari ishga tushiriladi va AI laboratoriyalari uchun ustuvor tanlovga aylanadi — uch yirik bulut xizmatlari ishlab chiqaruvchilar o‘z ulushining bir qismi vaqti kelib ham trening, ham inferensiya sohasida yo‘qotishi mumkin.