谁在给谁打工：AI 循环交易的短中长周期

　　巴克莱最近拆了一份 AI 行业的利润账本：付费推理毛利率从 2025 年的十几个百分点爬到 50%-65% 以上，API 甚至摸到 80%，训练成本占比预计从 96% 一路降到 30%，2028 年后实验室的自建基础设施项目还会侵蚀三大云厂商的份额。数字很热闹，但我更在意的是藏在数字背后的那个老问题——模型和云厂商，到底谁在给谁打工。把这个问题放进循环交易的结构里看，短中长三个周期会给出三个不太一样的答案。

短期：模型在给云厂商打工

　　先看眼下的账本。2024 年整个行业收入 70 亿美元，训练却吃掉了行业支出的 96%，实验室收进来的钱远不够覆盖烧出去的算力钱，缺口全靠融资填。而融资的来源恰恰是云厂商自己：微软投 OpenAI，谷歌和亚马逊投 Anthropic，这些投资都附带算力采购条款——钱投给实验室，实验室转手就把钱花回云厂商的账上。云厂商一笔钱赚两道，投资增值算一道，算力收入再算一道，报表上还凭空多出一块 AI 收入。这就是典型的循环交易：收入里有相当一部分，是自己的投资转了一圈回来的。

　　在这套结构里，实验室扮演的角色其实是云厂商的高端算力分销渠道——替云厂商把 GPU 产能变成收入，自己留下一身亏损。淘金热里卖铲子的旱涝保收，挖金子的多数血本无归，铲子钱却一分不能少付。短期看，打工的是模型。

中期：推理翻身与自建的临界点

　　但巴克莱的数据恰好描述了这个结构开始松动的过程。训练占比从 96% 掉到 30%，意味着一次性烧钱训模型的军备竞赛高峰已过，支出重心转向持续性的推理；推理毛利率爬到 50%-65%、API 摸到 80% 以上，说明模型层第一次有了健康的单位经济，不再纯靠融资输血。行业收入从 70 亿冲向 2028 年的 6900 亿，模型层的议价权跟着收入体量一起涨。

　　当推理成为最大成本项、规模足够大时，自建数据中心的经济性就压过了租云的便利性——租云等于永远给中间商交一道毛利，规模越大这道中间商税越疼，Stargate 那种五千亿级的自建项目就是模型层用脚投票的结果。更微妙的是客户关系：过去企业通过 Azure OpenAI 这类渠道采购模型，入口握在云厂商手里；Agent 时代模型直接嵌进企业业务流，Anthropic 的企业直销已经证明模型厂商可以绕开云厂商直连客户。谁握客户，谁握议价权。当然云厂商不会坐等被毕业，它们的退路是退一层收平台税——你自建你的裸算力，我卖托管、安全、合规和数据治理，把模型层商品化，自己赚平台层的钱，AWS 对待自建数据库的客户用的就是这套打法。中期是权力再平衡的拉锯期，谁也没有压倒谁。

长期：打工链沉向物理层

　　到了 2028 年以后，我怀疑终局不是“云厂商给模型打工”这么干脆的反转。自建潮本身会把价值推向更底层：五千亿的自建项目买的是芯片、电力和土地，打工链条其实是应用给模型打工、模型给云打工、云给芯片打工、芯片给电力打工的层层上缴。模型层刚刚摆脱云厂商，转头就成了 NVIDIA 和电网的打工人。真正的地主从来不是租户上面那一层，而是最稀缺的那个物理瓶颈。

　　所以把三个周期连起来看：短期模型在给云厂商打工，证据是亏损结构和循环交易；中期推理崛起和自建潮让模型层翻身，云厂商退守平台层；长期大家都得给芯片和电力打工。巴克莱说云厂商的份额会被削弱，但没说的是，被挤出来的价值不会留在模型层，会继续往物理世界沉。看产业链别只盯着相邻的两层，循环交易是繁荣期的润滑剂，也是退潮时的放大器——钱转圈的时候大家都好看，圈停下来的时候，才知道谁在裸泳。