投资者已经开始奖励那些他们认为将成为人工智能主要受益者的公司，即使这些公司尚未实际应用该技术。一项基于人工智能实际消费数据的大规模分析揭示了持续存在的收益差距：这类“候选”公司的股票平均每周比市场其他股票多带来0.64%的收益。这一现象被称为“人工智能溢价”。
“人工智能溢价”如何计算
该研究基于一个独特的数据集，涵盖了OpenRouter平台从2024年1月至2026年4月收集的380万亿个令牌。这一数据量包括超过400个模型，如GPT、Claude和DeepSeek，约占全球月度人工智能消费量的2%。
为了分析技术对股市的影响，经济学家开发了一个特殊指标——“人工智能因子”。该工具每周记录全球神经网络消费的变化。随后，公司将分为两组：一组股票对人工智能普及增长表现出高敏感性，另一组则几乎不受此类波动影响。
结果具有指示性：第一组每周平均稳定领先第二组0.64%。这一差异被定义为“人工智能溢价”。
乍一看，每周0.64%可能显得微不足道。然而，从长期来看，这一效应会累积，形成巨大的收益差距。股市基于未来预期而非当前指标不断重新评估资产。
关键结论：谁在受益
第一个，或许也是最重要的发现是：“人工智能溢价”已远远超出科技行业。不仅IT巨头获得更高收益，零售商、消费品制造商甚至重工业企业也受益。投资者押注于所有商业领域劳动生产率的广泛提升。正如研究合著者之一阿莱赫·齐文斯基所指出的，人工智能的故事不仅仅是技术层面的，而是一个更广泛的故事，涉及经济各部分的公司和员工。
第二个意外因素是地域。大部分“溢价”集中在美国和欧洲。这些地区与基础设施建设和现代数据中心建设紧密相关。在中国和新兴市场，这一效应明显较弱。市场机制奖励那些接近前沿开发的公司，而这些开发目前仅少数人可得。
第三个发现涉及用户结构本身。逻辑上，市场可能由数百万普通用户驱动。然而，详细分析揭示了完全不同的图景。金融溢价仅由专业领域形成——复杂的长查询和付费订阅。正如合著者尼古拉·博里强调的，溢价是由使用先进人工智能的专业人士设定的，而非那些偶尔尝试免费或开源模型的人。因此，投资者看重的是技术整合的深度，而非大众覆盖范围。
专家观点： 这一分析对市场是一个强有力的信号。“人工智能溢价”并非投机泡沫，而是对未来现金流的理性评估。投资者应更关注那些积极将人工智能整合到业务流程中的公司，即使它们不是科技巨头。关键因素是技术使用的深度和专业性，而非仅仅是提及该技术的事实。