人工智慧究竟如何實質影響資本市場與勞動力？一篇由耶魯大學等頂尖學者聯合發布的最新論文，透過分析 OpenRouter 平台上高達 380 兆個 token 的真實消耗數據，證實了股市中存在顯著的「AI 溢價（AI Premium）」。研究指出，對 AI 曝險較高的企業，其每週股票報酬率可多出 64.1 基點；同時數據也揭露了「代理式（Agentic）」AI 應用的爆炸性成長。
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隨著人工智慧（AI）技術的快速迭代，投資人最關心的莫過於：AI 到底有沒有真正轉化為企業的市場價值？近日，由 LUISS 大學、羅徹斯特大學與耶魯大學學者聯合撰寫的 NBER 工作論文《AI 溢價（AI Premium）》，給出了具備龐大數據支撐的解答。該研究以前所未有的規模，量化了 AI 對企業、市場與勞工的影響。
真實消耗數據揭露「AI 溢價」高達 64 基點
有別於過去依賴企業財報中「提及 AI 的次數」這類模糊指標，該論文直接採用了 AI 模型路由平台 OpenRouter 的專有數據。樣本涵蓋 2024 年 1 月至 2026 年 4 月期間，超過 400 個大型語言模型（包含 OpenAI、Anthropic、Meta 等）、總計高達 380 兆個 token 的「已實現」付費請求。
研究團隊基於 token 數量、美元支出與活躍用戶數建構了「AI 因子（AI Factor）」，並計算企業股票報酬對該因子的敏感度（AI Beta）。結果顯示，AI 溢價在股市中不僅存在且極為顯著：做多高 AI Beta 企業、做空低 AI Beta 企業的投資策略，每週可賺取 64.1 基點（約 0.64%）的超額報酬。即便在控制了規模、價值、動量等傳統金融因子後，該溢價依然維持在正向水準。
溢價來自何處？前沿模型與付費用戶成關鍵
這股推升股價的 AI 力量並非均勻分佈，而是高度集中在「密集且前沿」的使用邊際上。研究將數據細分後發現，封閉源前沿模型（如 GPT-4、Claude 3）帶來的每週溢價達 53.4 基點，明顯高於開源權重模型的 32.3 基點。
此外，由「核心/付費用戶」與「資深用戶」驅動的溢價分別高達 66.8 基點與 59.3 基點，遠超新用戶與非資深用戶；而包含複雜指令的「長 prompt」也比短 prompt 產生更高的溢價。這意味著，市場真正給予估值補償的，是那些能將 AI 深度應用於複雜任務的企業，而非僅僅是跟風嘗試的邊緣使用者。
AI 曝險重塑勞動市場，溝通技能受惠
除了資產定價，該論文也透過將企業曝險映射至特定職業與技能，揭示了市場對勞動力變革的前瞻性預期。有趣的是，市場隱含的 AI 曝險指出，具備「非例行互動工作」（如溝通、說服、指導）技能的職業，在 AI 浪潮下具有高度的正向負載；相反地，傳統被認為高門檻的「分析、科學、營運控制」等技能，反而呈現負向負載。
這項基於股價反推的結論，與部分「AI 將完全取代人類溝通」的悲觀預測不同，反而暗示市場認為擅長互動與溝通的人才，將能更好地利用 AI 工具來放大自身生產力與企業價值。
「代理經濟」崛起，佔比已達五成
論文的另一大亮點，是捕捉到了「代理式（Agentic）經濟」的早期爆發證據。數據顯示，模型呼叫外部工具或進行自主推理的「代理式 token」佔比，已從 2024 年的接近零，驚人地攀升至 2026 年 4 月樣本末期的近 50%。
儘管因為單位計算成本下降與快取技術的進步，代理式請求的美元支出佔比上升較慢，但研究仍觀察到這些涉及工具呼叫的複雜請求，正帶來約每週 0.3% 至 0.5% 的正向代理式溢價。學者總結，AI 正在重新分配市場租金，這種由技術變革帶來的「轉型風險」，正是投資人要求更高系統性風險補償，進而形成 AI 溢價的核心原因。
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