論文の概要: AI Premium

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.30583v1
• Date: Mon, 29 Jun 2026 17:28:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-30 18:07:16.361679
• Title: AI Premium
• Title（参考訳）: AI Premium
• Authors: Nicola Borri, Yukun Liu, Aleh Tsyvinski,
• Abstract要約: 高周波AIファクタを構築し、それを有能なコンポーネントに分解する。 AIファクター – ハイAIベータ企業 – とより肯定的なリターンを持つ企業は,その後のリターンがさらに高くなることを,私たちは示しています。 エージェント経済の興隆の初期の証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.648339941888297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Using 380 trillion tokens of realized AI consumption across more than four hundred large language models from the licensed proprietary OpenRouter dataset covering approximately 2 percent of current global monthly AI token consumption, we analyze how AI affects firms, markets, and workers. Leveraging the unprecedented size, scope and granularity data, we construct the AI Factor from growth in tokens, dollars, and users, estimate firm-level AI Betas from stock return comovement, and characterize the AI Premium. First, we build a high-frequency AI factor and decompose it into salient components. Second, we show that firms whose returns covary more positively with the AI factor--high AI beta firms--earn higher subsequent returns, and the AI premium is large and heterogeneous. A value-weighted long-short strategy earns 64.1 basis points per week, and the premium is large for loadings on the intensive, frontier-oriented margin of AI consumption-closed-source models, paying and seasoned users, and long prompts--but not on casual or open-weight use. Third, the premium reaches beyond technology firms into consumer-facing and capital-heavy parts of the economy, but is absent in emerging markets, including China. Fourth, the AI exposure is more positive in nonroutine interactive work and the more negative in analytical, scientific, and operations-control skills--an occupation one standard deviation higher in interaction-and-communication content has 0.36-standard-deviation higher market-implied AI premium. Additionally, we provide early evidence of the rise of the agentic economy.
• Abstract（参考訳）: 現在のグローバルな月間AIトークン消費の約2%をカバーする、ライセンス付きプロプライエタリなOpenRouterデータセットから、400以上の大規模言語モデルで実現されたAI消費の380兆トークンを使用して、AIが企業、市場、労働者にどのように影響するかを分析します。 前例のない大きさ、スコープ、粒度データを活用することで、トークン、ドル、ユーザの増加からAIファクタを構築し、ストックリターンコラボメントからファームレベルのAIベータを見積もり、AIプレミアムを特徴づけます。 まず、高周波AIファクタを構築し、それを有能なコンポーネントに分解する。 第2に、AIファクター – ハイAIベータ企業 – とより肯定的なリターンを持つ企業 – がその後のリターンを達成し、AIプレミアムが大規模で異質であることを示します。 バリューウェイトなロングショート戦略は、週64.1ベーシックポイントを獲得し、AI消費クローズドソースモデルの集中的、フロンティア指向のマージン、有償および味付けされたユーザ、そして長いプロンプトのロードには、プレミアムが大きすぎる。 第3に、このプレミアムはテクノロジー企業を超えて、消費者向け、資本集約的な経済分野に到達しているが、中国を含む新興市場では欠落している。 第4に、AIの露出は非ルーチンのインタラクティブな作業においてより肯定的であり、分析、科学、および操作制御のスキルにおいてよりネガティブである。 さらに、エージェント経済の興隆の初期の証拠も提供します。

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