今年早些时候，OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 宣称：“我们看到未来智能将成为一种公用事业，就像电或水一样，人们通过仪表从我们这里购买。”
许多其他人工智能公司似乎也押注于类似的未来。如果这一愿景真的实现，那么“AI代币”可能会突破书呆子的世界 科技 和 经济 对话并成为我们生活中更加熟悉的一部分。企业和消费者使用的人工智能代币数量甚至可能成为新工业时代的决定性衡量标准之一——人工智能相当于千瓦时的电力：我们衡量和支付人工智能使用费用的标准方式。
将代币视为每次使用人工智能时在后台运行的仪表。每次人工智能模型读取您的提示、编写答案或执行任务时，该工作都会以令牌来衡量。他们是 小块 人工智能模型读取和生成的文本和其他数据。一般来说，模型完成的工作越多，它通常处理的令牌就越多。
虽然人工智能公司仍然倾向于向普通消费者提供统一费率订阅，但他们越来越多地根据企业和开发人员使用的代币数量向他们收费。与此同时，公司，尤其是科技行业的公司，已经在越来越多的工作中使用人工智能。随着人工智能使用量的飙升，许多企业发现基于代币的定价会变得多么昂贵。
在一段时期内，科技工作者陷入了一场人工智能混战——一些人称之为“代币最大化“——像这样的公司 优步 和 亚马逊 一直在围绕人工智能的使用设置护栏，并减少不断飙升的代币账单（一位聪明的作家在 信息 最近被称为“令牌最小化”）。
但代币不仅仅是人工智能公司衡量使用情况并向许多商业客户收费的方式。他们还留下了一种数字化的纸质痕迹，越来越多的经济学家和 其他研究人员 正在用于跟踪人工智能的使用情况并研究其经济影响。
在一个新的 工作文件、Nicola Borri、Aleh Tsyvinski 和 Yukun Liu 基本上都是这样做的。使用来自 380 的数据 兆 人工智能代币，这些经济学家试图了解人工智能使用的增长如何重塑金融市场。他们提出了一个简单的问题：随着整体人工智能消费随着时间的推移而变化，哪些公司的股价往往会随之上涨，哪些公司的股价往往会下跌？
需要明确的是，经济学家并没有追踪各个公司正在使用多少人工智能代币——老实说，这会更酷。相反，他们关注的是整体人工智能使用的上升趋势，并询问哪些股票随之上涨和下跌。
他们的分析的一部分是经典金融理论。这个想法是，股票价格往往反映投资者对未来的预期，因此它们可以提供一个窗口，了解华尔街认为受人工智能兴起影响最大的公司。
当然，投资者可能会犯大错。您好，历史悠久 金融泡沫。也就是说，如果你想知道市场预期人工智能会对经济产生什么影响，股票价格是一个值得关注的地方。
毫不奇怪，经济学家发现，随着人工智能使用的增长，金融市场对待一些公司的态度与其他公司截然不同。被视为人工智能最大受益者的公司享有更高的股票回报——研究人员将这种模式称为“人工智能溢价”。更有趣的是，他们发现赚取溢价的似乎不仅仅是科技股。他们的研究结果表明，投资者预计人工智能将使整个经济领域的众多公司和行业受益。
“人工智能的故事不再只是硅谷的故事，”齐文斯基在谈到他们论文的发现时说道。 “金融市场已经看到大街受到了影响。”
这项研究最令人兴奋的可能不是它的发现，而是它提供了对未来研究可能性的一瞥。经济学家或许可以通过追踪人工智能代币创建的数字文件轨迹来研究人工智能的传播，而不是依赖调查、财报电话会议或公司公告。人工智能代币可以成为强大的新数据源，使研究人员能够几乎实时跟踪人工智能的使用情况并研究其经济影响，其精度在过去的技术革命中是不可能的。
衡量人工智能经济的令人兴奋的方式
Borri、Tsyvinski 和 Liu 的分析依赖于一个相对较新的数据源：OpenRouter。
OpenRouter 是一种人工智能模型的一站式商店。开发人员无需与 OpenAI、Anthropic、Google 和其他数十家人工智能公司单独签订合同，而是可以通过一个界面访问数百个模型。随着企业和工人越来越意识到他们不断增加的人工智能代币账单，他们转向 OpenRouter 等平台来比较价格，改用更便宜的模型来完成不太复杂的任务，并管理他们的代币支出。在此过程中，OpenRouter 积累了丰富的 AI 代币使用数据（并且这些数据经过匿名处理以保护用户身份）。
经济学家分析了 2024 年 1 月至 2026 年 4 月期间 380 万亿个人工智能代币的使用情况。这约占全球每月人工智能使用量的 2% 左右。然后，他们将代币、支出和活跃用户的每周增长结合起来，作为人工智能消费的广泛衡量标准，他们称之为“人工智能因素”。接下来，他们估计哪些公司的股票回报随该因素的变化变化最为强烈。
经济学家发现，股价对整体人工智能消费增长最敏感的公司随后获得了显着更高的回报。华尔街认为人工智能最大受益者的公司每周表现比最不可能受益者高出约 0.64 个百分点，即论文中描述的“人工智能溢价”。
当然，市场并不总是正确的。这些与人工智能相关的股票走势可能反映了大众的智慧，或者只是一群兴奋的投资者希望从一场最终令人失望的技术革命中获利。换句话说，对这些发现要持保留态度。
他们的发现中最有趣的可能是，人工智能的溢价远远超出了科技领域。市场似乎相信，随着人工智能重塑经济，从航空公司、游轮公司到公用事业、工业制造商、零售商、银行，甚至废物管理公司等行业的公司都可以受益。他们还发现，这种“人工智能溢价”对于美国和欧洲的公司来说最为强劲，而在中国和其他新兴市场则要弱得多。也许相关的是，他们发现股票对技术最先进的“前沿”人工智能模型的使用最敏感。
经济学家甚至在论文中列出了人工智能溢价较高的标准普尔 500 强公司名单。排名前五的分别是：AppLovin、Carvana、Lumentum、Expand Energy 和 Baker Hughes。
他们还指出华尔街认为人工智能最大输家的公司。排名后五位的是：Moderna、雅诗兰黛公司、安森美半导体、Skyworks Solutions 和 Aptiv。
他们的分析有很多警告。首先，这是一份尚未经过同行评审的工作文件。其次，OpenRouter 的代币数据可能提供了人工智能使用情况的扭曲图景。使用 OpenRouter 的人可能是经验丰富的人工智能重度用户，他们在竞争模型之间进行选择时试图省钱，以获得最大的收益。他们的数据并不代表普通消费者，他们可能拥有 ChatGPT 或 Claude 或 Gemini 每月订阅并坚持使用这些产品。
也许最重要的是，即使研究人员正确地确定了投资者期望从人工智能中受益的公司，这并不意味着这些期望将被证明是正确的。如果市场相当有效，那么大部分乐观情绪可能已经反映在今天的股价中。因此，购买他们认为是人工智能相关潜在赢家的股票，并出售可能成为人工智能相关输家的股票，这绝不是一个好的财务策略。这不是财务建议！
不过，该论文最大的贡献可能并不是它对当今股市的描述。它可能为经济学家指明了衡量人工智能在经济中传播的新方法。我们迎接这个AI测量时代——maxxing。关于人工智能仍然存在许多重大的经济问题，更好的数据并不是一个糟糕的起点。
