Resumen del contenido principal
En agosto de 2026, el distrito de Haizhu en Guangzhou lanzó el “Token Loan”, que utiliza la cantidad de tokens consumidos por las empresas de IA (las unidades mínimas de procesamiento de texto por parte de la IA) como base fundamental para la concesión de créditos bancarios, a fin de resolver los problemas de financiación de estas empresas, que suelen tener activos ligeros. Este es un cambio fundamental en el enfoque de control de riesgos bancario, que pasa de centrarse en los activos fijos a evaluar la actividad comercial de las empresas. Muchas ciudades a nivel nacional (Pekín, Shanghái, Anhui, Chengdu) han seguido este ejemplo, aunque existen riesgos como el hecho de que el consumo de tokens no necesariamente se relaciona con las ganancias de la empresa, la falsificación de datos y la insuficiencia de capacidades bancarias.
I. Token Loan: El “nuevo documento de crédito” para las empresas de IA
Los préstamos tradicionales bancarios se basan en activos tangibles (como fábricas e equipos en garantía), pero las empresas de IA son típicas de activos ligeros: no tienen fábricas y solo disponen de unos pocos servidores, invirtiendo todo su dinero en capacidad de cálculo y investigación y desarrollo. Los bancos no entienden el valor detrás de este tipo de inversión, por lo que dudan en otorgar préstamos.
El Token Loan surge para superar estas limitaciones:
- Cambio en la base para la concesión de créditos: En lugar de activos fijos, se consideran cuatro factores: la cantidad de tokens consumidos (actividad comercial de IA), el valor del contrato de servicios de capacidad de cálculo, las cuentas por cobrar y la cantidad de comisiones por tokens.
- Cubre toda la cadena industrial: Existen tres productos subsidiarios: préstamos para proveedores de capacidad de cálculo, préstamos para usuarios de capacidad de cálculo y préstamos para empresas que distribuyen tokens. Empresas de todos tamaños pueden solicitarlos.
- Flexibilidad e inclusividad: El límite máximo del préstamo es de 30 millones de yuanes, con un plazo de 3 años; las garantías pueden ser de crédito o pignoración de cuentas por cobrar. Incluso nuevas empresas que tengan pedidos o garantías pueden obtener préstamos.
Por ejemplo, la sucursal de Haizhu del Banco de China ya ha financiado a más de 400 millones de yuanes a empresas de IA, y ha concedido 28 millones solo para pruebas. Incluso equipos emprendedores provenientes de grandes compañías (con un alto consumo de tokens) pueden obtener fondos con facilidad.
II. ¿Por qué los tokens pueden servir como base para préstamos? El “medidor de consumo energético” de la era de la IA
Los tokens son como el “consumo eléctrico” en la industria de la IA: un alto consumo indica que las líneas de producción están funcionando y que los servicios se están entregando efectivamente.
El distrito de Haizhu ha podido implementar este modelo debido a:
- Apoyo industrial real: Hay más de 8000 empresas de IA locales, que abarcan modelos grandes e inteligencia incorporada; el consumo de tokens no es ficticio.
- Políticas gubernamentales de apoyo: Se ofrecen incentivos como un reembolso del 50% de la inversión en I+D (1.5 millones al año), subsidios para proyectos de integración de aplicaciones (5 millones) y subvenciones para el consumo de tokens (2 millones). El gobierno, los bancos y las finanzas colaboran para crear un entorno favorable.
El director de la Oficina Nacional de Datos ha calificado a los tokens como “puntos de referencia de valor en la era inteligente”, lo que les da un reconocimiento oficial.
III. Competencia nacional: Diferentes enfoques para el Token Loan en todo el país
El Token Loan no es exclusivo de Guangzhou; muchas ciudades están compitiendo por este mercado, cada una con su propio enfoque:
- Guangzhou Haizhu: Combina productos financieros con políticas industriales para abordar directamente el consumo de tokens y las necesidades de financiación de las empresas de IA.
- Zona de Desarrollo Económico de Pekín: Ofrece incentivos como cupones de capacidad de cálculo y datos anuales, con el objetivo de alcanzar una economía inteligente de 400 mil millones para 2030, enfocándose en la infraestructura.
- Shanghái: Tokeniza los activos de datos, convirtiéndolos en activos que pueden ser pignorados (por ejemplo, el Banco de Pekín ha otorgado un préstamo de 20 millones a una empresa de tecnología de bases de datos).
- Anhui: Fomenta el Token Loan y los préstamos para modelos, ofreciendo garantías personales de hasta 500 mil yuanes a emprendedores, con descuentos en los intereses.
- Chengdu: Ofrece préstamos basados únicamente en crédito, utilizando cupones de capacidad de cálculo como respaldo. Las solicitudes se procesan en segundos (primer préstamo: 1.14 millones).
En común, todos estos esfuerzos buscan ayudar a los bancos a comprender el lenguaje de la industria de IA, pasando de centrarse en hardware a enfocarse en las actividades comerciales.
IV. Advertencias sobre riesgos
Aunque la lógica del Token Loan parece razonable, hay varios problemas ocultos:
1. Los tokens son un indicador de actividad, no de ganancias: Una empresa que consume 1 mil millones de tokens al día puede estar experimentando un auge en sus actividades o tener modelos ineficientes (llamadas repetidas), o incluso estar falsificando datos (utilizando scripts para generar tokens). Por ejemplo, algunos pueden inducir a los usuarios a utilizar APIs gratuitamente con subsidios para obtener cifras de consumo de tokens falsas y así obtener préstamos.
2. Riesgos de ciclos sistemáticos: Si los bancos crean un ciclo en el que el aumento del consumo de tokens conduce a más créditos, que a la compra de más capacidad de cálculo, que a un nuevo aumento en el consumo de tokens y, finalmente, a más créditos, cualquier desaceleración en la industria de IA (menor número de clientes o descuentos en los modelos) puede provocar una caída repentina en el consumo de tokens, lo que podría llevar a problemas financieros graves.
3. Capacidad insuficiente de los bancos: Los empleados de crédito tradicionales solo entienden los informes financieros y las garantías; ahora necesitan conocer la tecnología de modelos grandes y el significado comercial de los tokens. Usar un único estándar para evaluar a todas las empresas de IA puede llevar a errores.
4. Falta de verificación de datos: No existen aún estándares maduros para la auditoría de datos de tokens; ¿qué pasa si las empresas informan falsamente su consumo? El sistema de control de riesgos bancario se queda vulnerable.
Conclusión
La innovación es positiva, pero no debemos confundir el “traductor” (el Token Loan) con el “texto original” (los métodos financieros tradicionales). El Token Loan resuelve el problema de que las empresas de IA no pueden obtener financiación, pero no soluciona el problema de si podrán pagar los préstamos. Un alto consumo de tokens indica que se está utilizando la IA, pero las ganancias reales dependen del modelo de negocio, la disposición de los clientes a pagar y el control de costos.
Actualmente, todas las ciudades están compitiendo por implementar el Token Loan, pero lo más preocupante es desarrollar primero sin establecer mecanismos de gestión adecuados. Si las tasas de morosidad aumentan, no serán solo los bancos quienes sufrirán las consecuencias, sino toda la industria de IA. Por lo tanto, es crucial mejorar la verificación de datos de tokens y combinarlos con métodos tradicionales de control de riesgos (pedidos, cobros, ganancias). El camino a seguir está claro, pero todavía hay mucho por hacer. El Token Loan es una innovación, pero no es la solución definitiva.
(El texto se ha traducido utilizando lenguaje sencillo y claro para que el público general pueda comprender fácilmente los nuevos enfoques financieros relacionados con la IA y sus riesgos.)