核心内容の要約
最近、広東省では省内初となる「Token貸し」が導入されました。これは計算能力を持つ企業向けの新しい融資商品であり、土地や工場といった従来の担保物を必要とせず、計算能力に関連するデータ（例えば大規模なモデルの呼び出し回数、計算サービス契約の価値、手数料の決済額など）を信用評価の根拠としています。多くの銀行が計算能力関連の金融事業に積極的に参入していますが、専門家はこの「計算能力で信用を証明する」というモデルがまだ探索段階にあると指摘しています。データの偽造や収益との乖離などのリスクが存在するため、広く普及させるためには一連の問題を解決する必要があります。
1. Token貸しとは何か？「流水貸し」と似ているが異なる
多くの人々はToken貸しをeコマースの「流水貸し」と比較しています。流水貸しは店舗の売上高で経営能力を証明するものですが、Token貸しは計算能力に関するデータでビジネスの活発さを示します。しかし、本質的な違いは大きいです：
- 流水貸しの「流水」とは実際に入金されたお金のことです（例えば店舗が商品を売って得た収入）；
- Tokenの消費量はビジネスの活発さを示す指標に過ぎず、必ずしも利益が生まれているわけではありません。例えば、あるAI企業が1日に1000回計算能力を使用しても、顧客がまだ支払っていないか、支払額が計算能力のコストをカバーできていない場合があります。つまり、Tokenの消費量は活発さを示すだけで、実際の収益とは関係ありません。
2. 銀行がなぜ計算能力貸しに積極的なのか？その背後には3つの理由がある
銀行が計算能力関連の金融事業に注力するのは単なる流行に乗るためではありません。実際のニーズがあるからです：
- AI産業には資金が必要：計算能力はデジタル時代の「核心的な生産力」ですが、計算能力を持つ企業は多くが軽資産であり（工場や設備がないため）、従来の融資では資金を調達するのが難しい；
- 革新的な技術を持つ顧客の獲得：将来のテクノロジー企業は銀行にとって重要な顧客層です。計算能力貸しを提供することで、優良な顧客を早期に確保し、デジタル金融事業を強化できる；
- 政策と市場の推進：政府が銀行に計算能力企業へのサービス提供を支援しており、融資の問題を解決する必要があります。また、AI産業の急成長による需要も銀行に革新を促しています。
天府立言金融研究院の院長である曾刚氏は次のように述べています：「これはテクノロジー金融がAI産業に適応する試みであり、計算能力企業の担保不足という問題を解決している。」
3. 計算能力を信用評価に取り入れる：「資産を見る」から「流量を見る」へ
銀行の信用評価の考え方は常に変化しています：
- 従来：土地、工場、設備（目に見える物理的な資産）を重視；
- 革新的な時代：特許や商標といった無形資産（知的財産権の担保）を受け入れる；
- 現在：計算能力に関するデータ（Tokenの消費量、契約の価値など）も評価に含め、「静的なバランスシート」から「動的なビジネスの流れ」へと移行しています。
招連の首席経済学者である董希淼氏は、Tokenの消費量が大規模なモデルの呼び出し回数を直接反映するため、企業製品の市場需要を判断するのに役立ち、過去の資産だけではなく企業の成長潜在力を評価できると説明しています。
4. 计算能力貸しの問題点：まだ解決されていない課題
計算能力貸しは革新的な取り組みですが、現在多くのリスクが存在します：
- データの偽造：Tokenデータは企業やプラットフォームが提供するため、不正な操作によって消費量を増やす可能性があり、中立的な第三者による監査がない；
- 収益との乖離：Tokenの消費量が多いからといって必ずしも利益が増えるわけではない。例えば、呼び出し回数は多いが計算能力のコストが高く、顧客の支払いが遅れる場合があり、「収入は増えても利益が増えない」；
- ビジネスの変動：AI業界には周期があり、注文が突然キャンセルされることがあるため、Tokenの消費量が急減し、銀行が誤った判断をする可能性がある；
- 基準の統一性：企業によってTokenの定義や計算方法が異なり、銀行が比較や評価をするのが難しい。
これらの問題が解決されなければ、計算能力貸しを広く普及させることはリスクが伴います。
5. 未来の方向性：まずは補完的な存在として、従来の信用評価システムを置き換えるのは急がない
専門家たちは一致して、計算能力貸しは現在のところ試験的なものであり、従来の信用評価システムを完全に置き換えることはできないと考えています。
董希淼氏は次のように述べています：「将来的には、計算能力貸しはテクノロジー企業への信用評価の補完的な要素となるだろう。銀行は従来の資産やキャッシュフローを見ると同時に、計算能力データも参考にするようになる。」普及させるためには、以下の3つの問題を解決する必要があります：
- データの標準化（Tokenの定義と計算方法の統一）；
- 真実性の検証（第三者監査機関の導入）；
- リスク管理モデルの構築（実際のビジネスと偽の流量を区別する）。
したがって、現在の計算能力貸しはまだ「試験的な段階」にあり、成熟するには時間が必要です。
この分析はニュースの核心内容を網羅しつつ、専門家でない人でも理解しやすいように平易な言葉で説明しています。