Barclays phân tích mô hình lợi nhuận AI: với mỗi 100 USD doanh thu của công ty mô hình, 35-40 USD chảy vào các nhà cung cấp đám mây, mang lại cho họ 10-20 USD lợi nhuận kinh doanh.

Tác giả | Kozmon

      Biên tập | Cứng AI

Cứ mỗi 100 USD doanh thu của công ty mô hình AI, khoảng 35-40 USD sẽ chảy vào túi ba hãng đám mây lớn AWS, Azure và GCP dưới dạng chi phí tính toán suy luận. Các nhà cung cấp đám mây thu về 10-20 USD lợi nhuận kinh doanh từ khoản doanh thu này, tương đương biên lợi nhuận hoạt động khoảng 35%-45%.

Đây là phát hiện cốt lõi trong báo cáo nghiên cứu kinh tế đơn vị ngành AI của Barclays công bố ngày 28/8.

Đồng thời, biên lợi nhuận suy luận trả phí của các phòng thí nghiệm AI đã bùng nổ từ mức hơn mười phần trăm vào năm 2025 lên trên 50%-65% vào năm 2026, biên lợi nhuận gộp điều chỉnh tăng 30-50 điểm phần trăm so với cùng kỳ. Động lực chính đến từ khách hàng doanh nghiệp và quy trình làm việc “agentic” trở thành “sản phẩm phải mua” trên thị trường.

Nhà phân tích Ross Sandler của Barclays nhận định, biên lợi nhuận thực tế hiện tại có thể còn cao hơn ước tính trong báo cáo, nhưng khi cạnh tranh công nghệ và nguồn cung tính toán tăng lên sẽ dần hạ nhiệt trở lại.

Cùng lĩnh vực, diện mạo tài chính khác nhau

Barclays xây dựng hai mô hình phòng thí nghiệm tiên phong giả định để bóc tách sự khác biệt lợi nhuận. "Phòng thí nghiệm A" có khoảng 70% doanh thu từ API, 30% từ thuê bao; "Phòng thí nghiệm B" ngược lại, 80% phụ thuộc thuê bao, API chỉ chiếm 20%.

API vốn có biên lợi nhuận suy luận cao hơn dạng thuê bao. Cộng thêm chênh lệch phân bổ chi phí đào tạo và chia sẻ doanh thu với đối tác, khiến biên lợi nhuận gộp điều chỉnh lệch tới 17 điểm phần trăm — Phòng thí nghiệm A khoảng 55%, B khoảng 38%.

Cách ghi nhận doanh thu còn làm khuếch đại “sự méo mó” này. A ghi nhận doanh thu API gián tiếp theo phương pháp tổng, B dùng phương pháp thuần, thậm chí hoàn toàn không ghi nhận doanh thu API gián tiếp do đối tác vận hành. Barclays so sánh như Uber và Lyft: cùng một hoạt động lõi, nhưng vì khác chuẩn mực kế toán, số liệu báo cáo khác biệt hoàn toàn. Khi phòng thí nghiệm AI bắt đầu công bố báo cáo GAAP, nhà đầu tư cần bóc tách kỹ các khác biệt này khi so sánh đa công ty.

Biên lợi nhuận suy luận tăng vọt

Cụ thể ở từng dòng sản phẩm —

Sản phẩm thuê bao (ví dụ: Claude Code, Codex) ước biên lợi nhuận suy luận khoảng 70%, lại thấp nhất trong ba dòng. Nguyên nhân là phòng thí nghiệm AI sẵn sàng bù chi phí token để giữ chân người dùng. Thuê bao thường tính theo tháng và giới hạn mức sử dụng, gần đây tần suất reset hạn mức tăng lên đáng kể, có thể do áp lực giữ chân hoặc hiệu suất mô hình cao hơn.

API trực tiếp là mô hình kinh doanh sớm nhất của phòng thí nghiệm AI, cũng là dòng biên lợi nhuận cao nhất. Các nhà phát triển như Cursor, Figma trả tiền dựa trên số lượng token sử dụng. Barclays ước tính, hiện biên lợi nhuận suy luận API đã vượt 80%. Hiệu suất token mô hình cải thiện (số token cho cùng tác vụ giảm), giá API danh nghĩa tăng, và tối ưu dịch vụ suy luận ở tầng hạ tầng — lượng tử hóa, công nghệ speculator, thế hệ tính toán mới — đều liên tục mở rộng biên lợi nhuận. Barclays cho biết, biên lợi nhuận API Q2/2026 thực tế cao hơn dữ liệu báo cáo, nhưng dự kiến sẽ hạ nhiệt trong tương lai.

API gián tiếp mang lại trải nghiệm cuối cùng giống API trực tiếp, nhưng mối quan hệ thanh toán là giữa người dùng và nhà cung cấp đám mây. Khi tỉ trọng doanh thu API gián tiếp tăng lên, sự khác biệt ghi nhận doanh thu ở mỗi phòng thí nghiệm càng làm số liệu tài chính khó so sánh hơn nữa.

Nhà cung cấp đám mây kiếm bao nhiêu?

Mỗi 100 USD doanh thu của phòng thí nghiệm AI, phòng thí nghiệm A đem lại 35 USD cho nhà cung cấp đám mây, sau khi trừ chi phí hạ tầng còn lại 11,8 USD lợi nhuận, biên lợi nhuận hoạt động khoảng 34%. Phòng thí nghiệm B có yếu tố chia sẻ doanh thu với đối tác chiến lược (chiếm 20% doanh thu, có tổng hạn mức), nhà cung cấp đám mây nhận về nhiều hơn — 41 USD doanh thu, 19,1 USD lợi nhuận, biên lợi nhuận hoạt động 47%.

Barclays chỉ ra, cổ phần chia sẻ giúp tăng biên lợi nhuận biểu kiến của nhà cung cấp đám mây, loại trừ phần phân chia thì lợi nhuận thực mỗi token không đổi. Dự kiến khoản chia này về 0 sau năm 2028.

Sản phẩm thuê bao agentic tạo thêm giá trị cho các nhà cung cấp đám mây. Những sản phẩm runtime có trạng thái này thường phải gọi cơ sở dữ liệu và tài nguyên phần mềm tầng trên, tạo ra đơn vị doanh thu “giàu” hơn, trong một số trường hợp còn có thoả thuận chia sẻ doanh thu giữa hai bên.

Từ trọng tâm đào tạo sang trọng tâm suy luận

Barclays ước tính, tổng doanh thu của phòng thí nghiệm AI sẽ tăng từ 7 tỷ USD năm 2024 lên 137 tỷ USD năm 2026 và đạt 690 tỷ USD năm 2028. Theo tỷ lệ ARR cuối năm: khoảng 200 tỷ USD vào cuối 2026 và 782 tỷ USD cuối 2028.

Hiện tại, chi phí đào tạo vẫn chiếm gần 48% doanh thu phòng thí nghiệm AI, tức là gần như mỗi USD doanh thu đều tạo thành 1 USD doanh thu cho nhà cung cấp đám mây. Tuy nhiên, tỷ trọng chi phí đào tạo đang giảm nhanh — từ 96% năm 2024 xuống 35% vào 2027 và 30% năm 2028. Khi lợi nhuận suy luận vượt quá chi phí đào tạo, khả năng sinh lời của phòng thí nghiệm AI sẽ cải thiện liên tục.

Tỷ lệ doanh thu AI của nhà cung cấp đám mây trên doanh thu phòng thí nghiệm AI cũng giảm mạnh: từ 153% năm 2024 còn 90% năm 2026, dự kiến 73% năm 2028. Barclays kỳ vọng, AWS, Azure và GCP sẽ duy trì được thị phần chi tiêu tính toán AI của các phòng thí nghiệm trong hai năm tới, nhưng từ 2028, các dự án hạ tầng AI tự xây dựng có bảo đảm sẽ đi vào hoạt động và trở thành lựa chọn ưu tiên của các phòng thí nghiệm — ba hãng lớn có thể dần đánh mất thị phần ở cả đào tạo và suy luận.