AI企業の資金調達を「詞元」で支援！新たな金融商品「詞元贷」とは

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この記事のポイント

• AI産業の成長に伴い、「詞元（トークン）」が金融機関の新たな信用指標として注目されています。
• 広東省で登場した「詞元贷」は、AI企業の「詞元消費量」「算力契約」「APIコールログ」などを評価する純信用ローン商品です。
• 従来の金融商品では評価が難しかったAI企業の「軽資産・弱報表・散流水」といった特性に対応し、資金調達の課題を解決します。
• 「詞元贷」は、AI産業エコシステム全体を再構築し、データ生産性の公式な確認と金融価値の創出を促進する可能性を秘めています。
• 普及には、詞元データの統一検証や標準化、産業・算力・金融の連携強化など、さらなる課題克服が必要です。

「詞元」とは？ AI産業を支える新たな価値指標

近年、AI技術が実体経済への浸透を加速させる中、AI技術分野の専門用語である「詞元（Token）」が、金融機関にとって新たな「信用言語」となっています。今年3月、中国国家データ局はTokenの中国語名を「詞元」と定め、「スマート時代の価値のアンカーポイント」と位置づけました。2024年初頭には1日あたり1000億だった詞元コール量が、2026年6月には175兆以上に増加する見込みであり、AI産業が本格的な「詞元経済」時代に突入したことを示しています。

「詞元贷」登場：AI企業の資金調達課題を解決

このような背景の中、広東省で初となる詞元経済に特化した金融商品「詞元贷」が広州市海珠区で発表されました。中国銀行、中信銀行、広州銀行の3行が参加し、特に中国銀行が最初の授信を実行しました。「詞元贷」は、AIアプリケーションや科学技術イノベーション企業といった「軽資産」の企業を対象に、企業の「月間詞元消費データ、算力サービス契約価値、算力業務の売掛金、APIコールログ」といったデジタル指標を、信用供与の核心的な証拠として活用する純信用ローン商品です。

AI企業の「軽資産」特性と従来の金融リスク

AI技術を様々な産業に展開するAI関連企業は、近年、資金調達のミスマッチに直面しています。これらの企業は、工場や不動産、重機といった伝統的な抵当に入れる資産を持たず、その中核資産はアルゴリズム、モデル、データ、コードといった無形のものにあります。海珠区投資促進局の戴志傑氏は、「多くのAI関連企業は、このような理由で従来の融資から排除されてきました。銀行は実物資産を重視しますが、彼らの資産はコードです。このミスマッチは、AI産業の商業化プロセスにおける構造的な問題です」と指摘します。

「算力＝信用」へ：新たなリスク評価モデルの構築

この市場の課題に対し、海珠区は、産業ロジックに適応したリスク管理モデルを模索し、企業の継続的な事業活動の痕跡を検証可能で監査可能な信用根拠に転換する、「算力＝信用」という授信ロジックを構築しました。戴志傑氏によると、APIコールログや算力使用記録などのデータは、本質的に改ざんが困難です。銀行は、これらのデータを単純にクリーニング・集約するだけで、大量の生ログを直感的な可視化された事業レポートに変換し、「コードが理解できない」という課題を、「チャートが見える」という判断根拠に変えることができます。さらに、金融機関は、算力調達契約、下流顧客サービス契約、技術資格など、多角的な評価フレームワークを組み合わせることで、企業の事業継続性と返済源の信頼性をクロスチェックし、従来の固定資産や実物担保を重視するリスク管理の壁を打破しました。

「詞元贷」がもたらすキャッシュフロー改善効果

急速に拡大するAI関連企業にとって、「詞元贷」は、前払いの算力調達と事業回収の間の時間差を効果的に埋め、キャッシュフロー不足という痛みを軽減します。海珠区でいち早く「詞元贷」を活用した広州騰元数字科技有限公司は、中国銀行広州海珠支店から300万元、3年間の純信用「詞元贷」の承認を受けました。同社は、AIマーケティング事業の拡大に伴い、収益は倍増しましたが、事業拡大とともにキャッシュフローのプレッシャーも顕著になっていました。同社創業者の羅瑞昌氏は、「業界の特性上、ブランドプロジェクトは通常、長い支払いサイクルを持ち、下流からの回収が遅れます。しかし、上流の大規模モデルの算力詞元調達やAIライセンス料は、すべて前払いの固定コストです。『詞元贷』は、銀行が日常的な事業のデジタル生産要素を直接信用証憑として認定することで、AI関連企業の事業発展におけるキャッシュフローのギャップ問題を正確に解決しました」と語っています。

「詞元経済」エコシステムの形成と展望

中国銀行広州分行の李柳蘭氏は、初期の試行で2800万元の授信を行っており、AIショートドラマ、Eコマースマーケティング、AIツール開発など、高回転・高消費の分野に分散していると述べています。「詞元贷」の導入は、政策と金融ツールによる「雪中送炭」のような前端の造血能力を示しただけでなく、実際の資金フローによって企業の発展に金融の活力を注入しました。暨南大学南方高等金融研究院の謝宝剣副院長は、「詞元贷」の探求は孤立した金融イノベーションではなく、AI産業エコシステム全体をテコ入れし、再構築する深層的な効果があると見ています。具体的には、「政府がプラットフォームを構築して詞元経済を支援し、銀行がデジタル金融を革新し、算力プラットフォームがデータサポートを提供し、AIサービスプロバイダーが実体経済を支援する」という閉じたエコシステムを構築したと分析しています。謝氏は、これにより「デジタル生産力の公式な確認」が実現し、無形のデータが資産価値に変換され、算力と資金調達の敷居が低下したと指摘します。これは、AI技術の研究開発から大規模な商業的展開への移行を効果的に促進しています。

普及に向けた課題と今後の方向性

羅瑞昌氏は、「『詞元贷』は単なる融資ではなく、『詞元経済』とAI生産能力の公式な確認です」と述べています。かつては大規模モデル内部の計量単位に過ぎなかった詞元が、今や政府と銀行の共同承認を得ています。安定した継続的な詞元消費は、企業が実際の事業、安定した顧客、そして持続可能なAI生産能力を持っていることを示し、デジタル生産力が正式に金融価値を持つようになったのです。しかし、このモデルを「モデル事例」から「規模化された複製」へと移行するには、いくつかの現実的な課題が残されています。羅氏は、第一に、詞元データの統一検証と第三者による中立的な監査システムの欠如、異なる大規模モデルプラットフォーム間での詞元課金口径や統計基準の不統一を指摘し、標準化の必要性を訴えています。第二に、産業配套、算力供給、金融商品の連携メカニズムの継続的な改善が必要であるとしています。海珠区の担当者も、単純な製品の模倣ではなく、地域の特色ある産業基盤と組み合わせる必要があるとの慎重な姿勢を示しています。将来的には、詞元消費量のみを授信の参考基準の一つとし、直接的な抵当物とは見なさない方針です。戴志傑氏は、「政府、プラットフォーム、サービスプロバイダー、銀行が共同で市場を分析し、企業を評価し、製品を磨き上げ、『銀行が理解でき、企業が満たせ、資金が放たれ、リスクが管理され、投資誘致が協調できる』金融支援の新しいエコシステムを構築していきます」と述べています。

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