論文の概要: Anchoring AI Capabilities in Market Valuations: The Capability Realization Rate Model and Valuation Misalignment Risk
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10590v1
- Date: Thu, 15 May 2025 01:06:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-19 14:36:13.264187
- Title: Anchoring AI Capabilities in Market Valuations: The Capability Realization Rate Model and Valuation Misalignment Risk
- Title（参考訳）: 市場評価におけるAI能力の獲得 - 能力実現率モデルと評価ミスアライメントリスク
- Authors: Xinmin Fang, Lingfeng Tao, Zhengxiong Li,
- Abstract要約: 人工知能の最近の進歩は、AI関連企業の市場評価の急上昇を引き起こしている。
本稿では,AIポテンシャルと実現された性能のギャップを定量化する能力実現率モデルを提案する。
透明性を改善し、投機的バブルを緩和し、AIイノベーションを持続可能な市場価値と整合させる政策推奨で締めくくります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1142253753427402
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent breakthroughs in artificial intelligence (AI) have triggered surges in market valuations for AI-related companies, often outpacing the realization of underlying capabilities. We examine the anchoring effect of AI capabilities on equity valuations and propose a Capability Realization Rate (CRR) model to quantify the gap between AI potential and realized performance. Using data from the 2023--2025 generative AI boom, we analyze sector-level sensitivity and conduct case studies (OpenAI, Adobe, NVIDIA, Meta, Microsoft, Goldman Sachs) to illustrate patterns of valuation premium and misalignment. Our findings indicate that AI-native firms commanded outsized valuation premiums anchored to future potential, while traditional companies integrating AI experienced re-ratings subject to proof of tangible returns. We argue that CRR can help identify valuation misalignment risk-where market prices diverge from realized AI-driven value. We conclude with policy recommendations to improve transparency, mitigate speculative bubbles, and align AI innovation with sustainable market value.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の最近のブレークスルーは、AI関連企業の市場評価を急上昇させ、基盤となる能力の実現を上回っている。
本稿では,AI能力が株式評価に与える影響を検証し,AI能力と性能のギャップを定量化するための能力実現率(CRR)モデルを提案する。
2023-2025年生成AIブームのデータを用いて、セクターレベルの感度と行動ケーススタディ(OpenAI、Adobe、NVIDIA、Meta、Microsoft、Goldman Sachs)を分析して、バリュエーションプレミアムとミスアライメントのパターンを説明します。
我々の調査結果は、AIネイティブ企業が将来の可能性に見合った評価額のプレミアムを、AIを組み込んだ従来型の企業は、具体的なリターンの証明を受けていたことを示唆している。
我々は、CRRが、市場価格が現実のAI駆動価値から発散する、バリュエーションのミスアライメントリスクを識別するのに役立つと論じる。
透明性を改善し、投機的バブルを緩和し、AIイノベーションを持続可能な市場価値と整合させる政策推奨で締めくくります。
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