64.1bp AI 프리미엄, 실제 사용량에서 갈렸다

AI 사용량 변화에 민감한 미국 기업군이 그렇지 않은 기업군보다 주간 64.1bp 높은 초과수익률을 기록했다. 기업의 AI 언급 횟수가 아니라 실제 토큰 사용량을 활용해 주식 수익률과의 관계를 측정한 결과다.

니콜라 보리(Nicola Borri) 루이스대 금융학 부교수, 유쿤 류(Yukun Liu) 로체스터대 금융학 부교수, 알레 치빈스키(Aleh Tsyvinski) 예일대 경제학 교수는 2026년 7월 전미경제연구소(NBER) 작업논문 ‘AI Premium’에서 이같이 밝혔다. 연구 기간은 2024년 1월부터 2026년 4월까지다.

연구진은 AI 모델 라우팅 플랫폼 오픈라우터(OpenRouter)의 대규모언어모델(LLM) 사용 데이터를 분석했다. 표본에는 400개 이상 모델에서 발생한 380조 개의 토큰과 약 100만 명의 활성 사용자가 포함됐다.

연구진은 오픈라우터의 토큰 사용량과 달러 지출액, 활성 이용자 수를 결합해 주간 단위 ‘AI 팩터’를 만들었다. 개별 기업 주가가 이 팩터와 함께 움직이는 정도는 ‘AI 베타’로 측정했다.

AI 베타가 높은 기업을 매수하고 낮은 기업을 매도하는 가치가중 롱쇼트 전략은 주간 64.1bp의 초과수익률을 기록했다. 기업 규모와 가치, 모멘텀 등 전통적인 주식시장 요인을 통제한 뒤에도 AI 프리미엄은 통계적으로 유의했다.

다만 AI 베타는 기업이 AI를 실제로 도입해 이익을 냈다는 뜻이 아니다. AI 사용량 증가와 기업 주가가 함께 움직이는 민감도를 나타낸 값이다. 본지는 앞서 미국 주식군에서 주당 0.64%의 AI 프리미엄이 포착됐다고 보도했다.

프리미엄의 크기는 AI 사용 방식에 따라 달라졌다. 폐쇄형 최첨단 모델과 유료·숙련 이용자, 긴 프롬프트처럼 집중적인 사용에서 더 크게 나타났고, 무료 또는 오픈웨이트 모델을 가볍게 실험한 사용에서는 같은 수준의 프리미엄이 제시되지 않았다.

오픈웨이트 모델은 가중치를 공개해 개발자가 내려받아 수정하거나 자체 환경에서 운용할 수 있는 AI 모델을 말한다. 연구 결과는 단순한 AI 이용 여부보다 사용 방식과 강도가 자산가격과 더 밀접하게 움직였음을 보여준다.

치빈스키 교수는 예일뉴스에서 “AI의 등장은 기술주만의 이야기가 아니라 경제 전반의 기업과 노동자에게 영향을 미치는 더 넓은 이야기”라고 말했다. 연구진은 AI 노출도가 기술주뿐 아니라 소비자 접점 산업과 자본집약 산업에서도 나타났다고 설명했다.

노동시장 분석에서는 커뮤니케이션과 설득, 지도처럼 비정형 상호작용이 필요한 직무가 더 긍정적인 AI 노출도를 보였다. 반면 분석과 과학, 운영 통제 관련 기술은 일부 지표에서 음의 노출도를 나타냈다.

외부 도구 호출이나 자율적 추론을 포함한 에이전트형 AI 사용도 빠르게 늘었다. 전체 토큰에서 에이전트형 AI가 차지하는 비중은 2024년 거의 0%에서 표본 말기인 2026년 4월 약 50%까지 상승했다.

이번 연구는 암호화폐 시장과 직접 연결된 분석은 아니다. 다만 실제 사용량을 자산가격 분석에 활용했다는 점에서 네트워크 활동을 측정하는 온체인 지표와 유사한 접근으로 볼 수 있다. 논문은 동료심사를 거친 최종 학술지 논문이 아닌 NBER 작업논문이며, 분석 결과도 특정 종목의 향후 수익률을 보장하지 않는다.