Die Risikokontrolllogik der Banken beginnt, „Tokens statt Immobilien zu berücksichtigen“.

Zusammenfassung der Kerninhalte

Im August 2026 führte das Bezirk Haizhu in Guangzhou das „Token-Darlehen“ ein, bei dem die Token-Verbrauchsmenge von AI-Unternehmen (die kleinsten Einheiten für die Textverarbeitung durch AI) als zentrale Grundlage für die Kreditgewährung herangezogen wird, um das Problem der Finanzierungsschwierigkeiten von AI-Unternehmen mit geringem Vermögen zu lösen. Dies markiert einen grundlegenden Wandel in der Risikobewertung durch Banken – von der Betrachtung von festen Vermögenswerten hin zur Beurteilung der Geschäftstätigkeit. Viele Städte im ganzen Land (Peking, Shanghai, Anhui, Chengdu) haben diesem Ansatz folgegeleistet. Allerdings bestehen Risiken wie der Umstand, dass hoher Token-Verbrauch nicht unbedingt mit Gewinnen der Unternehmen einhergeht, Datenfälschung sowie mangelnde Kapazitäten der Banken.

I. Token-Darlehen: Die „neue Quittung“ für AI-Unternehmen – statt Fabrikanlagen werden „Wörter“ betrachtet

Herkömmliche Bankkredite basieren oft auf der Verpfändung von Immobilien und Ausrüstung, doch AI-Unternehmen zählen zu den Unternehmen mit geringem Vermögen: Sie verfügen über keine eigenen Fabrikanlagen und besitzen nur wenige Server; das Geld wird in Rechenleistung und Forschung investiert. Banken verstehen den Wert dieser „Geldverbrennung“ nicht und zögern daher, Kredite zu gewähren.

Das Token-Darlehen soll dieses Problem lösen:

• Neue Grundlage für die Kreditgewährung: Anstelle von festem Vermögen werden vier Faktoren berücksichtigt: der Token-Verbrauch (die Aktivität des AI-Geschäfts), der Wert der Rechenleistungsdiensteverträge, Forderungen gegenüber Kunden sowie die Höhe der Token-Provisionen.
• Abdeckung der gesamten Wertschöpfungskette: Es gibt drei verschiedene Produktvarianten: Kredite für Anbieter von Rechenleistung, Kredite für Nutzer von Rechenleistung und Kredite für Unternehmen, die Tokens verteilen; kleine, mittlere und große Unternehmen können alle darum bitten.
• Flexibel und inklusiv: Die Höhe des Kredits beträgt bis zu 30 Millionen Yuan mit einer Laufzeit von drei Jahren; die Sicherheiten können Kreditwürdigkeit oder die Verpfändung von Forderungen gegenüber Kunden sein – selbst neue Unternehmen können einen Kredit erhalten, sofern sie Bestellungen oder eine Garantie haben.

Beispielsweise hat die Filiale der China Bank in Haizhu bereits Kredite in Höhe von über 400 Millionen Yuan an AI-Unternehmen vergeben; sogar Gründergruppen aus großen Unternehmen erhalten leichter Geld.

II. Warum können Tokens als Grundlage für Kredite dienen? – Die „Stromzähler“ der AI-Ära

Tokens entsprechen in der AI-Industrie dem Stromverbrauch: In der Industriephase zeigt viel Stromverbrauch, dass die Produktionslinien in Betrieb sind; bei AI-Unternehmen zeigt hoher Token-Verbrauch, dass das Geschäft tatsächlich läuft (Kunden rufen Modelle ab und Dienstleistungen werden bereitgestellt).

Haizhu wagt diesen Schritt, weil:

• Echte industrielle Unterstützung: Es gibt über 8.000 AI-Unternehmen vor Ort, die große Modelle und körperliche Intelligenz umfassen – der Token-Verbrauch basiert auf tatsächlichen Aktivitäten.
• Politische Unterstützung: Es gibt entsprechende Fördermaßnahmen (z. B. 50 % Förderung für Forschungsinvestitionen, 5 Millionen Yuan für Anwendungsprojekte, 2 Millionen Yuan für Token-Verbrauchssubventionen sowie Zinsvergünstigungen für Kredite). Die Regierung setzt politische Richtlinien fest, die Banken finanzieren und die Finanzen tragen die Kosten – ein „eiserner Dreieck“.

Der Leiter der Nationalen Datenbehörde hat Tokens als „Wertanker der intelligenten Ära“ bezeichnet; dies gibt dieser Kennzahl offiziellen Status.

III. Wettlauf auf nationaler Ebene: Verschiedene Ansätze bei Token-Darlehen

Token-Darlehen sind nicht nur in Guangzhou üblich – Städte im ganzen Land bemühen sich, diesen Trend mit unterschiedlichen Strategien voranzutreiben:

• Guangzhou Haizhu: Finanzprodukte kombiniert mit industriellen Politiken, um den Token-Verbrauch und die Finanzierungsbedürfnisse von AI-Unternehmen direkt anzugehen.
• Peking Economic Development Zone: „Acht Punkte für Wörter“ sowie jährlich 100 Millionen Yuan an Rechenleistungskarten/Datenkarten; Ziel ist es, bis 2030 eine intelligente Wirtschaft von 400 Milliarden Yuan zu erreichen, mit Schwerpunkt auf Infrastrukturbau.
• Shanghai: Digitalisierung von Daten als verpfändbare Vermögenswerte (z. B. Die Beijing Bank hat Kredite in Höhe von 20 Millionen Yuan an Unternehmen für Datenbanktechnologie vergeben).
• Anhui: Förderung von Token-Darlehen und Modellkrediten; Gründern werden bis zu 500.000 Yuan an persönlichen Garantien sowie Zinsvergünstigungen gewährt.
• Chengdu: Reine Kredite für Rechenleistung, basierend auf „Rechenleistungskarten“ als Sicherheit; Online-Anträge werden sofort bearbeitet (erster Kredit in Höhe von 1,14 Millionen Yuan).

Gemeinsam ist: Alle Bemühungen zielen darauf ab, die Banken dabei zu helfen, die Sprache der AI-Industrie zu verstehen – von der Betrachtung von Hardware (Rechenleistungskredite) hin zur Beurteilung der Geschäftstätigkeit (Token-Darlehen), damit die Finanzwirtschaft den Anforderungen der AI-Technologie gerecht werden kann.

IV. Risikowarnungen: Hoher Token-Verbrauch bedeutet nicht unbedingt Gewinne – Vorsicht vor Blasen

Die Logik hinter Token-Darlehen scheint sinnvoll, doch es gibt einige Probleme:

1. Tokens sind ein Aktivitätsindikator, kein Gewinnindikator: Ein Unternehmen kann täglich 1 Milliarde Tokens verbrauchen – das könnte auf einen Geschäftsschub oder eine ineffiziente Modellnutzung (wiederholte Aufrufe), Geldverschwendung bei der Trainingsprozesse oder sogar Datenfälschung (z. B. Nutzung von Skripten zur Erzeugung falscher Token-Daten) hindeuten.

2. Systemische Risiken: Wenn Banken einen Zyklus von „wachsendem Token-Verbrauch → steigender Kreditgewährung → Kauf mehrer Rechenleistungen → weiterem Anstieg des Token-Verbrauchs → weiterer Kreditgewährung“ entwickeln, könnte ein Rückgang der AI-Branche (weniger Kunden, sinkende Modellpreise) zu einem plötzlichen Einbruch des Cashflows führen – ähnlich wie in der Lieferkettenfinanzierung mit einer Konzentration von Fehlzahlungen.

3. Mangelnde Kapazitäten der Banken: Herkömmliche Kreditverantwortliche kennen sich nur mit Finanzberichten und Sicherheiten aus; heute müssen sie auch mit Technologien großer Modelle sowie dem wirtschaftlichen Wert von Tokens vertraut sein. Wenn alle AI-Unternehmen nach denselben Standards bewertet werden, können Fehlurteile entstehen.

4. Fehlende Datenerstellung und Überprüfung: Es gibt derzeit keine etablierten Standards für die Überprüfung von Token-Daten; wie verhalten sich Unternehmen, wenn sie ihre Verbrauchsmengen übertrieben melden? Die Risikobewertung der Banken ist in diesem Fall unzureichend.

Fazit: Innovation ist gut – aber man sollte die „Übersetzung“ nicht mit dem „Originaltext“ verwechseln

Token-Darlehen lösen das Problem der Finanzierungsschwierigkeiten von AI-Unternehmen, nicht jedoch das Problem ihrer Zahlungsfähigkeit. Hoher Token-Verbrauch zeigt lediglich, dass die Unternehmen AI nutzen; ob sie tatsächlich Gewinne erzielen, hängt von ihrem Geschäftsmodell, der Bereitschaft der Kunden zu zahlen sowie der Kostenkontrolle ab.

Derzeit bemühen sich viele Regionen, Token-Darlehen einzuführen – das größte Risiko ist jedoch, dass die Entwicklung vor der Regulierung erfolgt. Wenn die Fehlzahlungsrate steigt, müssen nicht nur die Banken, sondern auch die gesamte AI-Industrie die Konsequenzen tragen. Daher ist es wichtig, die Datenerstellung und Überprüfung von Tokens zu verbessern sowie Token mit herkömmlichen Risikomanagementmethoden (Bestellungen, Zahlungen, Gewinne) zu verbinden. Der richtige Weg wurde eingeschlagen – aber der Weg ist noch lang. Token-Darlehen sind eine Innovation, aber sie sind nicht die endgültige Lösung.

*(Der Text wird in einfachem Sprachstil verfasst, um auch Laien den neuen Ansätzen und Risiken der AI-Finanzwirtschaft zu verständlich zu machen.*