一项对大规模真实世界AI消费数据集的研究揭示了AI如何影响企业、工人和金融市场。
2026年7月13日
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作者：迈克·卡明斯
根据耶鲁大学牵头的一项对380万亿AI Tokens的新分析——这是有史以来研究的最大规模真实世界AI消费数据集之一——金融市场正在奖励那些能够很好地从人工智能广泛采用中受益的公司。
AI暴露程度最高和最低的公司之间的股票回报差异相当显著——约为每周0.64%，研究人员称之为“AI溢价”。
研究发现，随着AI采用率的增加，不仅科技公司的股价上涨，面向消费者的行业和资本密集型行业也是如此。这表明，投资者相信许多类型的企业都有望利用AI驱动的生产率提升，该研究的合著者、耶鲁大学经济学家阿莱·茨温斯基表示。
在这项研究中，研究人员分析了来自OpenRouter（一个将请求路由到超过400个AI模型——包括GPT、Claude和Deepseek——的数字平台）的许可专有数据集中的380万亿AI代币（AI模型在执行任务时读取或生成的基本数据单位），时间范围从2024年1月到2026年4月。该数据集代表了该期间数百万匿名用户每月全球AI使用量的2%。
研究人员利用该数据集前所未有的规模、范围和细粒度，来更好地理解这项快速兴起的技术如何影响美国及全球的企业、市场和工人。
“以往关于AI经济影响的研究大多依赖于调查和估算，但我们的工作基于前所未有的真实世界数据，提供了关于AI消费如何影响经济的更细致入微的视角，”耶鲁大学文理学院Arthur M. Okun经济学教授茨温斯基说。“我们的分析表明，AI的出现不仅仅是科技领域的故事，它是一个更广泛的故事，影响着经济各领域的企业和工人。我们表明它已经深刻地影响着金融市场。”
这项研究是国家经济研究局的工作论文，合著者包括意大利路易斯大学金融学副教授尼古拉·博里和罗切斯特大学金融学副教授刘玉坤。耶鲁大学数据密集型社会科学中心支持研究人员许可和管理OpenRouter数据集。
在分析中，研究人员创建了他们所谓的“AI因子”，即全球AI消费增长的周度衡量指标。然后他们观察哪些公司的股票价格往往随着AI使用量的增加而上涨。分析显示，这些公司通常比AI消费暴露程度较低的公司获得更高的未来股票回报，即“AI溢价”。除了科技行业，他们还发现零售和耐用消费品行业以及拥有大量实物资产的公司（如制造商）也能从这种暴露中受益。
（在此背景下，“暴露”是市场预期的衡量标准。这意味着投资者预期公司将从AI采用带来的生产率提高中受益，而不是指这些公司目前正直接从AI中受益。）
研究发现，“AI溢价”的受益者最集中于美国、欧洲和其他发达市场，这些市场的投资者和公司与前沿AI开发、基础设施和建设有深度联系。在中国和其他新兴市场（定义为经济正从发展中向发达状态过渡的国家），这种溢价不太明显。
“股票市场现在奖励那些与美国和欧洲最前沿模型接近的公司，”刘说。
研究还表明，投资者更看重那些涉及专有先进模型、有经验的用户和付费客户以及更长、更复杂的提示词的密集型AI消费，而不是人们随意尝试免费或开源模型的使用。
“尽管日常用户广泛快速地采用了AI工具，但AI溢价主要由专业用户对前沿AI消费的暴露程度决定，”博里说。
研究人员将股市数据、政府劳动力数据和AI消费数据相结合，以深入了解AI的持续出现将如何影响各个领域和行业的工人。
他们发现，涉及非常规任务（如说服、教学、沟通和与人互动）的职业，与涉及常规工作（如医疗保健工作以及涉及科学分析和其他分析性工作）的职业相比，对AI消费有更正面的暴露。这意味着，投资者认为AI将在以沟通和协调为特征的工作中创造更大的经济机会，而不是那些涉及科学分析的工作，研究人员指出。
“我们的分析表明，随着AI的兴起，互动性工作技能将得到回报，而分析性技能将受到惩罚，”茨温斯基说。“科学领域的职业是受负面影响最大的之一，这可能看起来令人惊讶。在这里，需要在更常规的实验室工作和主要研究型大学进行的前沿科学研究之间做出区分。我们的分析表明，受影响最大的将是常规性工作。”
研究还显示，在OpenRouter数据集涵盖的时期内，“代理型AI”——不仅回答问题而且可以自主操作完成任务——的使用量有所增加。2024年，代理型AI模型的使用仅占AI消费的一小部分。但到2026年，超过一半的AI代币涉及代理系统，根据该研究。此外，研究人员发现了早期证据，表明公司对代理经济崛起的暴露程度开始在其股票市场估值中发挥重要作用。