Spotřebitelé v USA si Generativní AI cení na 172 miliard dolarů ročně. Brynjolfsson ukazuje, kdo z AI vlastně profituje.

Nová studie Stanford Digital Economy Lab odhaduje, že americký spotřebitelský přebytek z generativní AI vzrostl mezi 2025 a 2026 ze 116 na 172 miliard dolarů. Číslo dramaticky převyšuje tržby AI firem. Ekonomický zisk z AI tedy zůstává u uživatelů, ne u providerů.

⚠️ Preprint · Publikováno duben 2026 · Data sbírána červenec 2025 a březen 2026 · SSRN

Co studie zjistila

Tým kolem Erika Brynjolfssona (Stanford Digital Economy Lab) ve studii What is Generative AI Worth? odhadl, kolik si američtí spotřebitelé cení přístupu k generativním AI nástrojům jako ChatGPT, Gemini, Claude nebo Copilot. Klíčové číslo: agregovaný spotřebitelský přebytek (consumer surplus) v USA vzrostl ze 116 miliard dolarů v roce 2025 na 172 miliard dolarů v roce 2026.

Mediánová hodnota, kterou jednotlivý uživatel přiřazuje měsíčnímu přístupu k AI chatbotům, vzrostla z 3,40 dolarů na 11,40 dolarů, tedy více než trojnásobně. Průměrná willingness to accept compensation (WTA) za vzdání se AI nástrojů na měsíc stoupla z 98 na 124,50 dolarů, což je 27% nárůst.

Druhým hnacím faktorem celkového přebytku je růst počtu uživatelů. Adultní uživatelská základna v USA vzrostla z 98 milionů v roce 2025 na 115 milionů v roce 2026.

Nejdůležitější finding studie není samotné číslo, ale jeho srovnání s tržbami. 172 miliard dolarů spotřebitelského přebytku dramaticky převyšuje odhadované tržby z generativní AI v USA. Spotřebitelé tedy zachycují většinu welfare zisku, providery zachycuje jen zlomek.

Jak to zjistili

Studie použila online choice experiments na reprezentativních vzorcích amerických dospělých ve dvou vlnách: červenec 2025 a březen 2026. Účastníkům byla nabídnuta hypotetická volba mezi tím, že si ponechají přístup k AI chatbotům, nebo dostanou peněžní kompenzaci za to, že se jich na měsíc vzdají. Z odpovědí výzkumníci odvodili distribuci WTA hodnot.

Choice experiments jsou v ekonomii standardní metoda pro odhad hodnoty digitálních zboží, kde nelze pozorovat tržní cenu. Brynjolfsson stejnou techniku použil v dřívějších studiích pro Facebook, Wikipedii nebo Google Maps. Pro generativní AI je to první systematické longitudinální měření, které srovnává dvě vlny dat za sebou.

Klíčové prediktory WTA, které studie identifikovala: frekvence použití (nejsilnější), pracovní využití (druhý nejsilnější), platba za premium tier (třetí). Dále existují rozdíly podle pohlaví, věku a etnicity, byť tyto efekty jsou menší.

Proč je to důležité

Studie přidává empirickou váhu k argumentu, který se v ekonomice AI debatuje od roku 2023: kdo z AI revoluce reálně profituje? Pohled, který sledují Wall Street a venture kapitál, je centrovaný na poskytovatele. Brynjolfsson otáčí teleskop a dívá se na uživatele.

Číslo 172 miliard dolarů má tři praktické implikace.

Pro tvůrce politiky: AI welfare gain neprochází tradičními měřítky HDP, takže oficiální statistiky podhodnocují skutečný ekonomický dopad AI. Brookings navrhuje integrovat AI metriky do US národních účtů. Pokud se to nestane, debata o AI dopadu poběží na zastaralých číslech.

Pro AI firmy: Většinu spotřebitelského přebytku zachycují uživatelé, nikoliv providery. To je dlouhodobě udržitelné jen do té míry, do které AI firmy zvládnou monetizovat tu skrytou hodnotu. ChatGPT Plus, Claude Pro, Gemini Advanced, ChatGPT Pro za 200 dolarů měsíčně, to vše jsou pokusy o capture. Studie naznačuje, že stále zbývá značný prostor mezi tím, co spotřebitelé platí, a co by byli ochotni platit.

Pro evropský kontext: Studie měří USA. Pokud má EU AI welfare gain srovnatelný relativně k populaci (cca 350 milionů dospělých), agregovaný přebytek by mohl dosahovat řádově hundred miliard EUR. To přidává váhu argumentu, že omezení AI dostupnosti přes regulaci má reálné welfare náklady, ne jen abstraktní inovační deficit. Tohle je zatím nezměřená dimenze AI Act dopadové studie.

Limity a otevřené otázky

Mezi sběrem dat a publikací uplynulo zhruba 1 měsíc (březen 2026 → duben 2026). To je u sociálněvědního výzkumu velmi krátké okno, takže findings reflektují aktuální stav AI landscape. Pro AI welfare výzkum to je spíš výjimka než pravidlo.

Studie má nicméně tři limity, které stojí za zmínku.

WTA versus revealed preference. Choice experiments měří, co lidé říkají, ne nutně to, co by reálně udělali. Hypotetická willingness to accept se v jiných doménách typicky liší od reálného chování. Brynjolfssonův tým to ví a kalibruje proti dřívějším validovaným studiím, ale efekt zůstává.

Network effects a complementárnost. Hodnota AI nástrojů závisí na ostatních produktech (operační systém, prohlížeč, integrace). Studie izoluje hodnotu AI chatbotů, ale fakticky uživatelé hodnotí celý technologický stack. Číslo 172 miliard tedy není čistá AI hodnota, ale AI hodnota v kontextu existujícího digitálního prostředí.

Heterogenita. Velký rozdíl mezi mediánem (11,40 USD) a průměrem (124,50 USD) ukazuje, že výrazně menšina uživatelů AI extrémně cení a velká většina ji oceňuje skromně. Agregovaný přebytek je tedy poháněn power users, ne masou. To je relevantní pro debatu o AI literacy: pokud bychom dokázali zvýšit medián použití, surplus by rostl rychleji než lineárně.

Studie je preprint, dosud nerecenzovaný. Brynjolfssonův tým má v této metodice silný track record (předchozí studie pro Wiki, Facebook, Maps prošly peer review v Science a PNAS), ale formální validace tohoto konkrétního paperu zatím chybí.

Pro detailní rozbor metodologie a srovnání s předchozími odhady viz stránku Stanford Digital Economy Lab, kde je k dispozici pracovní verze paperu i doplňkové materiály.