バークレイズ：AIモデル企業は収益の35〜40%をクラウド大手に支払う
TREE NEWS 報道： 最近の調査レポートで、バークレイズのアナリストはAI業界の財務ダイナミクスを定量化し、AIモデル企業が生み出す100ドルの収益ごとに、約35〜40ドルが推論コンピューティングコストとして、アマゾン ウェブ サービス（AWS）、マイクロソフト アジュール、グーグル クラウド プラットフォーム（GCP）の3大クラウドプロバイダーに流れることを明らかにしました。この支出の集中は、AIバリューチェーンにおけるクラウドインフラの戦略的重要性を強調しています。
クラウドの収益性とAIラボのマージン
バークレイズは、クラウドサービスプロバイダーがAI収益100ドルあたり10〜20ドルの営業利益を獲得し、35%から45%という印象的な営業利益率に相当すると推定しています。一方、AIラボの有料推論ビジネスは、2025年の一桁台後半の水準から2026年には50%から65%以上へと営業利益率が急上昇し、調整後粗利益率は前年比で30〜50パーセントポイント改善しています。これらの数字はAI機能の急速な収益化を浮き彫りにしていますが、バークレイズのアナリストは、実際のマージンは報告よりも高い可能性があり、フロンティアモデル間の競争激化とコンピューティング供給の増加が、時間の経過とともにマージンを押し下げる可能性が高いと警告しています。
AIおよび暗号エコシステムへの影響
この分析は、従来のテック投資家と新興の分散型AIセクターの両方に重要な影響を及ぼします。従来の市場では、AIが生み出す価値の大部分を獲得しているハイパースケールクラウドプロバイダーの支配的な地位を強化します。暗号およびブロックチェーン分野では、このコンピューティングコストの集中は、集中型クラウドサービスに代わる、より費用対効果が高く検閲耐性のある代替手段を提供することを目的とした分散型物理インフラネットワーク（DePIN）およびGPUマーケットプレイスにとって機会をもたらします。Render、Akashなどのプロジェクトは、特にAIラボがビッグスリーへの依存を減らそうとしている場合、推論コンピューティングの需要増大から恩恵を受ける可能性があります。
将来展望
AIモデル競争が激化するにつれて、バークレイズが予想するマージン圧縮により、より安価なコンピューティングソリューションの模索が加速する可能性があります。これにより、競争力のある価格設定と柔軟な容量を提供できる分散型コンピューティングネットワークの採用が進む可能性があります。さらに、AI推論の収益性の上昇は、より多くのプレーヤーを市場に引き付け、供給をさらに増やし、最終ユーザーに潜在的に利益をもたらす可能性があります。投資家にとって、AI企業の進化するコスト構造と代替コンピューティングプロバイダーの成長を監視することは、AI市場とブロックチェーン市場の両方の将来を理解する鍵となります。
