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AI를 진짜 잘 쓰는 기업, 미국 증시에서 연 30% 프리미엄 받는다는 연구

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예일대와 로체스터대 연구진이 기업의 실제 대형 언어 모델 사용 데이터를 분석했더니, AI 활용도가 높은 상위 20% 기업이 하위 20%보다 주당 평균 0.64% 높은 초과수익률을 냈다. 단순히 AI 기업이냐가 아니라, 업무에 AI를 얼마나 깊게 쓰는지가 시장 가치에 반영되고 있다는 얘기다.

  • 1

    연구진은 오픈라우터 데이터를 기반으로 약 2년간 미국 기업의 LLM 사용량 280조 토큰을 분석

  • 2

    AI 활용도 상위 20% 기업은 하위 20% 대비 주당 평균 0.64% 초과수익률을 기록

  • 3

    폐쇄형 모델 사용, 긴 프롬프트, 숙련된 사용자 비중이 높을수록 AI 프리미엄이 강하게 나타남

  • 4

    미국·유럽 외 신흥국에서는 같은 효과가 약하거나 관찰되지 않음

  • ‘AI 잘 쓰는 회사가 진짜 돈을 더 받나?’에 대해 꽤 센 데이터가 나옴
    • 예일대와 로체스터대 연구진이 아카이브에 공개한 ‘AI 프리미엄(AI Premium)’ 논문 내용
    • 결론은 AI 활용도 상위 20% 기업이 하위 20% 기업보다 주당 평균 0.64% 높은 초과수익률을 기록했다는 것
    • 이걸 매주 복리로 계산하면 연간 30% 이상 차이날 수 있는 수준임. 숫자가 꽤 큼

중요

> 이 연구의 핵심은 보도자료나 설문이 아니라 실제 LLM 사용 데이터를 봤다는 점임. “우리 AI 합니다”가 아니라 “얼마나 많이, 깊게 쓰는가”를 본 셈.

  • 연구진이 본 데이터 규모도 작지 않음

    • AI 서비스 중개 플랫폼 오픈라우터 데이터를 활용
    • 2024년 1월부터 약 2년간 미국 기업들이 대형 언어 모델(LLM)에 사용한 약 280조 개 토큰을 분석
    • 토큰 사용량뿐 아니라 기업별 지출금액, 사용자 수까지 함께 봄
  • 연구진은 이 효과가 단순 시장 상승이나 대형 기술주 쏠림만은 아니라고 봄

    • 기업 규모, 가치, 수익성 같은 외부 요인을 제거한 뒤에도 AI 프리미엄이 관찰됐다고 설명
    • 기업의 AI ‘실사용 데이터’를 바탕으로 분석한 연구는 이번이 처음이라고 밝힘
  • AI 프리미엄이 강한 기업 예시도 의외로 다양함

    • 모바일 광고기업 앱러빈은 S&P500 구성 종목 중 AI 노출도가 가장 높게 꼽힘
    • 온라인 중고차 판매업체 카바나, 온라인 여행 플랫폼 익스피디아 그룹도 AI 프리미엄이 강한 기업으로 언급됨
    • 엔비디아와 AI 인프라 기업 루멘텀도 AI 노출도가 높은 편으로 분류됨
  • 중요한 포인트는 ‘AI 회사냐 아니냐’가 아니라 ‘업무에 AI가 얼마나 박혀 있느냐’임

    • 연구진도 기업의 AI 노출도는 기술 분야 분류와 다르다고 짚음
    • AI 개발사라고 해서 무조건 AI 활용도가 높은 건 아니라는 얘기
    • 반대로 전통 산업처럼 보이는 회사도 업무 흐름에 AI를 깊게 넣으면 시장에서 다르게 평가받을 수 있음
  • 단순 사용량보다 사용 방식이 더 중요했음

    • 챗GPT, 클로드, 제미나이 같은 폐쇄형 모델을 사용할수록 AI 프리미엄이 더 강하게 나타남
    • 딥시크 같은 오픈웨이트 모델을 사용한 경우엔 효과가 낮았음
    • 프롬프트가 길고, AI 경험이 많은 사용자가 쓸수록 프리미엄 효과가 컸음
  • 이건 개발팀이나 기업 내부 AI 도입에서도 꽤 의미가 있음

    • “사내에 챗봇 하나 열었다” 수준보다, 긴 맥락을 넣고 복잡한 업무를 처리하는 숙련 사용자가 많아야 효과가 커진다는 신호
    • 투자자 관점에서도 AI 예산보다 실제 업무 침투율, 사용자 숙련도, 모델 선택을 봐야 한다는 얘기
  • 산업별·직무별 차이도 뚜렷했음

    • 소매업, 소비재, 내구재 분야에서 AI 노출도가 크게 나타남
    • 헬스케어 쪽은 상대적으로 낮았음
    • 직무별로는 프로그래밍, 커뮤니케이션, 교육 업무가 높았고 과학·분석 업무는 낮은 편
  • 다만 이 프리미엄이 전 세계에서 똑같이 먹히는 건 아님

    • 미국과 유럽 외 신흥국에서는 효과가 약하거나 나타나지 않았음
    • 중국의 한 주 데이터를 별도 분석했을 때도 AI 노출도에 따른 차이가 관찰되지 않음
  • 다음 관전 포인트는 AI 에이전트임

    • 연구진은 올해 전체 토큰 사용량 중 절반 이상을 AI 에이전트가 차지했다고 언급
    • 앞으로는 ‘LLM을 얼마나 쓰나’보다 ‘AI 에이전트가 실제 업무를 얼마나 대신 수행하나’가 새로운 프리미엄 지표가 될 수 있음

이 연구가 흥미로운 건 ‘AI 한다고 발표한 회사’가 아니라 실제 사용량 데이터를 봤다는 점임. 개발 조직에서도 AI 도입 성과를 말하려면 이제 슬로건보다 사용 깊이, 업무 통합도, 숙련도 같은 지표가 더 중요해질 가능성이 큼.

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