人工智能（AI）正在对金融领域产生巨大影响。对 10 年收入数字的估计各不相同，但可能高达 3 万亿美元。同期，人工智能公司的市值预计将以 37% 的速度增长。

尽管机会似乎无限，但在金融市场对人工智能/科技股进行估值变得越来越复杂。

 ——约瑟夫·波拿巴

- 金融研究快报

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- 该方法结合了行为和基本组成部分。基本模型将新的人工智能创新纳入市盈率和研发占收入的百分比。

基本面：关键是根据人工智能技术股票的暴露程度来估计未来收入。作者以 Nvidia 作为 2023 年 6 月一只价格过高（是的，价格过高！）股票的例子，通过基本面分析如下：

2. 行为：行为部分基于技术情绪指数，使用关键技术术语的谷歌趋势。关键问题是确定股票与人工智能技术的关系。

在 Nvidia 的案例中，谷歌趋势指数和 Nvidia 价格之间的相关性可以用来估计该股票对人工智能技术的嵌入程度。术语包括：人工智能、神经网络、大语言模型、机器学习、生成式人工智能和深度学习。

请参阅下面的表 1 和表 2，了解 Nvidia 在 2 个不同时间段内的相关性估计。人工智能敏感度的估计见表 3。对于 Nvidia，人工智能搜索的总和为 17.5%（表 1：683 除以 3904 的总搜索），跨搜索词加权时为 35.2%。 Nvidia 在 AI 术语方面拥有大量曝光，但曝光度低于 MSFT 和 GOOG。

同样的方法可以用于其他股票，以确定对人工智能机会的敏感性。

作者确定了投资者或分析师应掌握的三个关键知识领域，以了解人工智能如何改变金融格局。首先，从创新和与金融的相关性方面全面了解人工智能概念。

其次，制定评估人工智能公司和科技投资基金的方法。第三，聚焦人工智能行业领军企业，提供背景，引发对人工智能未来的审视。

它将如何影响资本市场，如何以及什么将推动销售增长，以及最终将如何影响估值？

本研究探讨了新的人工智能 (AI) 创新带来的金融机会。首先，我们介绍当前和未来十年的预测人工智能收入。

其次，我们引入了人工智能股票和ETF的估值模型，结合了人工智能基本面和情绪分析。我们提供两种主要的股票估值模型。

我们的分析可以作为股票估值及其对人工智能技术影响的基准框架。这项研究具有特别重要的意义，因为我们见证了人工智能技术的热情拥抱，可能预示着金融市场进入人工智能泡沫。