핵심 내용 요약
2026년 8월, 광저우 해주구에서는 “토큰대출(Token Loan)”을 도입하여 AI 기업의 토큰 소비량(AI가 텍스트를 처리할 때 사용하는 최소 단위)을 은행의 신용 평가 핵심 기준으로 삼아, AI 중소기업들이 겪는 자금 조달 어려움을 해결했습니다. 이는 은행의 리스크 관리 방식이 “고정 자산 평가”에서 “비즈니스 활동도 평가”로 전환하는 중요한 변화를 의미합니다. 베이징, 상하이, 안후이, 청두 등 전국 여러 도시들도 이에 따라 시범 프로그램을 추진하고 있지만, 토큰 소비량이 반드시 기업의 수익과 일치하는 것은 아니며, 데이터 조작이나 은행의 역량 부족과 같은 위험도 존재합니다.
1. 토큰대출: AI 기업의 “새로운 대출 방식” – 공장 건물이 아닌 “토큰 소비량”을 중점으로
기존 은행 대출은 공장 건물이나 장비와 같은 유형 자산을 평가하는 반면, AI 기업은 대부분 “경량 자산”을 보유하고 있습니다. 즉, 공장이 없고 몇 대의 서버만 가지고 있으며, 자금은 계산 능력 구매와 연구 개발에 사용됩니다. 은행은 이러한 “자본 소모”의 실제 가치를 이해하지 못해 대출을 꺼려합니다.
토큰대출의 등장은 이러한 문제를 해결하기 위함입니다:
- 신용 평가 기준 변경: 고정 자산이 아닌 네 가지 요소(토큰 소비량, 계산 능력 서비스 계약 가치, 매출채권, 토큰 수수료 결제 금액)를 중점으로 합니다.
- 전 산업 체인을 아우름: 계산 능력을 제공하는 기업에게는 “공급대출”, 이를 사용하는 기업에게는 “응용대출”, 토큰을 배포하는 기업에게는 “서비스대출”이 제공되며, 대기업부터 소규모 기업까지 모두 신청할 수 있습니다.
- 유연하고 포용적: 최대 대출 금액은 3,000만 위안이며, 기간은 3년입니다. 담보 방식으로는 신용이나 매출채권 질권을 사용할 수 있으며, 새로 설립된 기업도 주문이나 보증만 있다면 대출을 받을 수 있습니다.
예를 들어, 중국은행 해주지점은 이미 AI 기업에 4억 위안 이상의 자금을 지원했으며, 시범 프로그램에서는 2,800만 위안을 대출해 주었습니다. 심지어 대기업 출신의 스타트업 팀도 쉽게 자금을 조달할 수 있습니다.
2. 토큰이 대출 기준으로 사용되는 이유: AI 시대의 “전력 소비량”
토큰은 AI 산업의 “전력 소비량”과 같습니다. 공업 시대에는 공장의 전력 소비가 많을수록 생산 라인이 활발하다는 것을 의미하지만, AI 기업의 토큰 소비량은 비즈니스가 실제로 운영되고 있음을 나타냅니다(고객이 모델을 사용하고 서비스가 제공되고 있음).
해주구가 이러한 대출 방식을 도입할 수 있는 이유는 다음과 같습니다:
- 실제 산업 기반: 지역 내 AI 기업이 8,000개 이상으로, 대규모 모델이나 실체화된 인공지능 등 다양한 분야를 포함하고 있으며, 토큰 소비량은 근거 없이 만들어진 것이 아닙니다.
- 정책적 지원: “토큰 관련 정책”의 지원으로 연구 개발에 50%의 보조금(연간 150만 위안), 응용 프로젝트에 500만 위안, 토큰 소비에 200만 위안의 보조금이 제공됩니다. 정부가 정책을 마련하고 은행이 자금을 지원하며 재정이 비용을 보조함으로써 상호 협력 체계를 구축합니다.
국가 데이터국장도 토큰을 “지능 시대의 가치 기준”으로 인정하고 있습니다.
3. 전국적인 경쟁: 각 지역별 토큰대출 방식의 차이
토큰대출은 광저우만의 것이 아니라 전국 여러 도시에서 경쟁이 치열합니다. 각 지역의 대출 방식에는 특징이 있습니다:
- 광저우 해주구: 금융 상품과 산업 정책을 결합하여 AI 기업의 토큰 소비량과 자금 조달 수요를 직접적으로 지원합니다.
- 베이징 경제개발구: “토큰 관련 정책”과 연간 1억 위안의 계산 능력 쿠폰/데이터 쿠폰을 제공하여 2030년까지 지능 경제 규모를 4,000억 위안으로 확대하는 것을 목표로 하며, 인프라 구축에 중점을 둡니다.
- 상하이: 데이터 자산의 토큰화를 추진하여 데이터를 담보로 사용할 수 있도록 합니다(예: 베이징은행이 수치베이스 기술에 2,000만 위안을 대출해 주었습니다).
- 안후이: 토큰대출과 모델대출을 장려하며, 스타트업에게 최대 50만 위안의 개인 보증대출을 제공합니다(이자 50% 할인).
- 청두: 순수 신용 기반의 계산 능력 대출로, “계산 능력 쿠폰”을 사용하여 온라인으로 신속하게 대출을 처리합니다(최초 대출 금액 114만 위안).
공통점은 모두 은행이 AI 산업의 언어를 이해할 수 있도록 돕는 것입니다 – “하드웨어 중심”에서 “비즈니스 중심”으로 전환하여 금융이 AI를 제대로 파악할 수 있도록 합니다.
4. 위험 경고: 토큰 소비량이 많다고 해서 반드시 수익이 많은 것은 아닙니다 – 거품에 주의해야 합니다
토큰대출의 논리는 타당해 보이지만, 몇 가지 문제가 숨어 있습니다:
1. 토큰은 활동 지표일 뿐 수익 지표가 아닙니다:
어떤 기업이 하루에 10억 위안의 토큰을 소비한다고 해서 반드시 수익이 많은 것은 아닙니다. 비즈니스가 급성장하거나 모델의 효율이 낮아서, 또는 데이터 조작(스크립트를 사용하여 토큰을 생성)으로 인해 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 보조금을 받아 사용자가 API를 무료로 사용하게 하여 허위의 토큰 데이터를 만들어 대출을 받는 경우도 있습니다.
2. 시스템적 순환 위험:
은행이 “토큰 증가 → 신용 증대 → 더 많은 계산 능력 구매 → 토큰 추가 증가 → 추가 신용”의 순환을 형성하면, AI 산업이 침체되거나(고객 감소, 모델 가격 하락) 토큰 소비량이 갑자기 감소하여 기업의 현금 흐름이 중단될 수 있으며, 이는 공급망 금융에서 발생하는 부실과 유사합니다.
3. 은행의 역량 부족:
기존 신용 평가 전문가들은 재무 보고서나 담보만을 보는 데 익숙하지만, 이제는 대규모 모델 기술과 토큰의 상업적 의미를 이해해야 합니다. 예를 들어, 모델 훈련을 하는 기업과 AI 고객 서비스를 제공하는 기업의 토큰 소비량의 가치는 매우 다릅니다. 은행이 모든 AI 기업에 동일한 기준을 적용하면 오류가 발생할 수 있습니다.
4. 데이터 검증 부족:
현재 토큰 데이터의 검증 기준이 성숙하지 않아 기업이 소비량을 거짓으로 보고할 경우 문제가 발생할 수 있습니다. 은행의 리스크 관리 체계가 불완전합니다.
결론: 혁신은 좋지만, “번역”을 “원문”으로 착각하지 마세요
토큰대출은 AI 기업이 자금을 조달하는 문제를 해결했지만, 실제로 돈을 갚을 수 있는지는 다른 문제입니다. 토큰 소비량이 많다고 해서 반드시 수익이 많은 것은 아니며, 수익성은 비즈니스 모델, 고객의 지불 의사, 비용 관리 등에 따라 달라집니다.
현재 전국적으로 토큰대출을 확대하려는 노력이 진행 중이지만, 가장 우려되는 것은 “먼저 발전한 후에 관리하는” 상황입니다. 부실률이 증가하면 은행뿐만 아니라 전체 AI 산업이 피해를 입을 수 있습니다. 따라서 토큰 데이터의 검증 체계를 완성하고, 토큰과 기존의 리스크 관리 방식(주문, 대금 회수, 이익)을 결합하는 것이 장기적인 해결책입니다.
방향은 올바르지만 아직 갈 길이 멉니다. 토큰대출은 혁신적인 방법이지만, 모든 문제의 완전한 해결책은 아닙니다.
(전문 용어를 줄여서 일반 대중도 쉽게 이해할 수 있도록 설명했습니다.)