人工知能（AI）産業の成長で関連株が急速に動き、投資家の視線がより精緻な需要測定指標へ移っている。
これまではエヌビディアのGPU販売量やグローバル・ビッグテックのデータセンター建設規模などが主要指標として活用されてきた。だが今では、実際にAIがどれほど使われているかをリアルタイムで示すオルタナティブデータが新たな投資ガイドとして台頭している。
AI時代の新たな先行指標として「Silicon Data LLM Token Expenditure Index」（SDLLMTK）が注目されている。この指数は大規模言語モデル（LLM）の実際の使用量をトークン（Token）消費量で推定して算出する指標である。
SDLLMTKがトークンベースで設計された理由は、現在市場に出ている大半の生成AIサービスが文字や単語の基本単位である「トークン」を基準に課金されるためである。したがってトークン使用量はAIサービスの利用規模を最も直観的かつ直接的に示す尺度となる。
同指数は単純な使用量を越えて、トークン使用量に各モデル別の価格を反映した「トークン支出」（Token Expenditure）を測定する。数式で表せば「Σ（トークン使用量 × トークン別価格）」である。
この算出方式により、指数は使用量だけでなくどのモデルが多く使われているかまで反映する。例えば相対的に単価が高い最新のプレミアムAIモデルの使用比重が増えれば、全体のトークン消費個数が以前と同じでも指数はより大きく上昇する。売上の量（Q）と単価（P）を同時に捉える構造だ。
◇GPU販売・電力消費は後行指標…トークンは「最前線の需要」
カン・ヒョンギDB証券研究員は、SDLLMTKが既存のAI関連指標に比べ時宜性の面で優位だと分析した。
AI産業のバリューチェーン構造を見ると、AIユーザーがサービスを利用してトークンを消費すると、AIモデルは推論を進めるためにGPUを駆動する。この過程でクラウドと連携したAIデータセンターが稼働し、大規模な電力が投入される。
市場が注目してきたエヌビディアのGPU販売量、ビッグテック（ハイパースケーラー）企業のインフラ投資規模、データセンターの電力消費量などは、いずれもAI産業の後段を反映する「後行指標」に近い。これに対しトークン使用量はAI産業の最前線で実需の変化を最も早く捉える「先行指標」の役割を果たす。
株式投資家の立場では、SDLLMTKの動きを通じてAI関連株の投資タイミングと強弱を調整する戦略を立てられる。
カン研究員は、この指数の上昇基調が続くことはAIの実際の最前線需要が増えていることを意味すると指摘した。このときはAI関連株の比重を拡大するか投資を強化するのが望ましいという分析だ。逆に指数が頭打ちになるか鈍化するなら、需要停滞の可能性を念頭に置きリスク管理に動く必要があると助言した。
カン研究員は「単一指標のみを盲信するのはリスクがあるため、既存のGPU販売量やインフラ投資指標も併せて見るべきだ」としつつも、「AI需要の実質的な変化を早期に把握できる点から、今後の投資判断過程では先行指標であるSDLLMTKに相対的に高い加重を置く戦略的アプローチが必要だ」と説明した。