Phần bù AI 0,64%/tuần xuất hiện ở cổ phiếu Mỹ

Nhóm cổ phiếu Mỹ có mức độ nhạy cao với “mức sử dụng AI” ghi nhận chênh lệch lợi suất hằng tuần 64,1 điểm cơ bản so với nhóm nhạy thấp. Kết quả này không đo hiệu quả triển khai AI thực tế, mà phản ánh mức độ biến động cùng chiều giữa việc sử dụng AI và giá cổ phiếu.

Working paper “AI Premium” của Cục Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia Mỹ(NBER) đã phân tích 380 nghìn tỷ token AI phát sinh trên OpenRouter từ tháng 1 năm 2024 đến tháng 4 năm 2026. Nghiên cứu do Nicola Borri (Nicola Borri) phó giáo sư tài chính tại Đại học Luiss, Aleh Tsyvinski (Aleh Tsyvinski) giáo sư kinh tế tại Đại học Yale, và Yukun Liu (Yukun Liu) phó giáo sư tài chính tại Đại học Rochester thực hiện.

OpenRouter là nền tảng định tuyến mô hình AI, cho phép gọi nhiều mô hình ngôn ngữ lớn qua một giao diện. Tài liệu chính thức của OpenRouter cho biết người dùng có thể khám phá và gọi hơn 400 mô hình cùng nhà cung cấp thông qua API. Nghiên cứu cho biết bộ dữ liệu được sử dụng bao phủ khoảng 2% lượng token AI hằng tháng trên toàn cầu.

Nhóm nghiên cứu kết hợp tốc độ tăng token, mức chi tiêu và tốc độ tăng người dùng hoạt động để xây dựng “yếu tố AI” theo tuần. Mức độ giá cổ phiếu của từng doanh nghiệp biến động cùng yếu tố này được đo bằng “AI beta”.

Lợi suất của chiến lược long-short theo trọng số giá trị, tức mua nhóm cổ phiếu có AI beta cao và bán nhóm có AI beta thấp, đạt 64,1 điểm cơ bản mỗi tuần. Sau khi kiểm soát quy mô doanh nghiệp, định giá, khả năng sinh lời và động lượng giá cổ phiếu, chênh lệch vẫn được trình bày ở mức khoảng 56 điểm cơ bản.

YaleNews ngày 13 tháng 7 giới thiệu cùng nghiên cứu và cho biết chênh lệch lợi suất hằng tuần giữa doanh nghiệp có mức độ tiếp xúc AI cao và thấp là khoảng 0,64%. Trong trường hợp này, “mức độ tiếp xúc AI” không có nghĩa doanh nghiệp đã áp dụng AI và tạo ra lợi nhuận thực tế. Khái niệm này cho thấy cổ phiếu của các doanh nghiệp được kỳ vọng hưởng cải thiện năng suất nhờ AI có xu hướng biến động mạnh hơn cùng đà tăng sử dụng AI.

Phần bù AI không chỉ xuất hiện ở cổ phiếu công nghệ, mà còn được ghi nhận trong các ngành có tiếp xúc trực tiếp với người tiêu dùng và các ngành thâm dụng vốn. Ngược lại, hiện tượng tương tự không xuất hiện tại các thị trường mới nổi, bao gồm Trung Quốc. Nghiên cứu và thông tin từ YaleNews không đưa ra mối liên hệ trực tiếp với thị trường tiền mã hóa hay blockchain.

Cách sử dụng AI cũng tạo khác biệt. Phần bù lớn hơn xuất hiện ở mức độ tiếp xúc với các mô hình tiên tiến dạng đóng, người dùng trả phí hoặc có kỹ năng cao, cũng như prompt dài thể hiện cách sử dụng chuyên sâu và tập trung. Việc thử nghiệm nhẹ với mô hình miễn phí hoặc mô hình open-weight không được trình bày là có cùng mức phần bù.

Phân tích này là một bài kiểm định hồi cứu dựa trên dữ liệu lịch sử trong khoảng 28 tháng. Do dữ liệu OpenRouter chỉ chiếm khoảng 2% tổng lượng sử dụng AI và cơ cấu người dùng có thể nghiêng về nhà phát triển cùng người dùng nâng cao, việc sử dụng dữ liệu AI như một chỉ báo đầu tư phổ quát vẫn cần được kiểm chứng thêm.

Nguồn kiểm chứng: NBER “AI Premium” https://www.nber.org/papers/w35451, YaleNews https://news.yale.edu/2026/07/13/analysis-380-trillion-ai-tokens-reveals-how-technology-transforming-financial-markets, tài liệu OpenRouter https://openrouter.ai/docs/guides/overview/models