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Banken beginnen, KI-Unternehmen basierend auf „Tokens“ Kredite zu gewähren: Warum die Aufrufvolumina als Sicherheit dienen können
Trend-Tracking: Trendveröffentlichung × Technische Einschätzung × Praktische Tipps. Autor: Yongliang
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Trend-Tracking: Trendveröffentlichung × Technische Einschätzung × Praktische Tipps. Autor: Yongliang
Am 13. September wurde die erste Charge von „Yiqi Token-Krediten“ in der Entwicklungszone Peking (Beijing Economic-Technological Development Area) umgesetzt. Sechs Banken genehmigten Unternehmen der lokalen KI-Wertschöpfungskette Kreditlinien in Höhe von fast 2 Milliarden Yuan. Einen Tag später veröffentlichte die „People’s Daily“ in ihrer Rubrik „Finance in Depth“ eine ganzseitige Untersuchung mit der direkten Frage: Was bringen „Token-Kredite“ den KI-Unternehmen? Betrachtet man den Zeitverlauf: Ende August veröffentlichte der Bezirk Haizhu in Guangdong das erste spezialisierte Finanzprodukt für die „Token-Wirtschaft“ der Provinz Guangdong, Anfang September folgte Peking Yizhuang. Auf der Diensthandelsmesse (CIFTIS) stellten mehrere Banken „Rechenleistungskredite“ und „Rechenleistungsversicherungen“ vor, und die ICBC zeigte „Rechenleistungsinfrastrukturkredite“ und „Rechenleistungs-F&E-Kredite“. Innerhalb einer Woche wandelte sich das „Gewähren von Krediten an KI-Unternehmen basierend auf Token-Nutzung“ von einem lokalen Pilotprojekt zu einem landesweiten Thema. Dies ist keine gewöhnliche Finanznachricht – dahinter steckt, dass die KI-Industrie zum ersten Mal die „echte Nutzungsmenge“ an die Stelle von Sicherheiten gesetzt hat.
Was ist passiert
Zuerst zum Produkt selbst. „Token“ ist die chinesische Bezeichnung für Token, die kleinste Einheit, die Large Language Models (LLMs) zur Informationsverarbeitung nutzen: Jedes Mal, wenn die KI einen Text schreibt oder einen Inferenzdurchlauf startet, wird die Rechnung in Token erstellt. Im März dieses Jahres bestimmte die Nationale Datenverwaltung Chinas die chinesische Bezeichnung für Token als „Ciyuan“ und positionierte sie als „Wertankerpunkt im Zeitalter der Intelligenz“. Das Wachstum der Menge rechtfertigt diesen Titel – Die landesweite durchschnittliche tägliche Token-Aufrufmenge lag Anfang 2024 bei 100 Milliarden, stieg bis Ende 2025 auf 100 Billionen an und überstieg im März dieses Jahres 140 Billionen, was einer Verzehnfachung innerhalb von zwei Jahren entspricht.
Das Schmerzproblem, das der „Token-Kredit“ lösen soll, ist sehr konkret: Die wertvollsten Vermögenswerte von KI-Unternehmen sind Algorithmen, Modelle und Daten, aber in den Augen der Banken zählen diese Dinge nicht – geringes Sachvermögen, schwache Bilanzen, verstreute Cashflows, keine Fabrikhallen, fehlende Sicherheiten. Sie werden natürlich vom traditionellen Kreditwesen ausgeschlossen. Ein Abteilungsleiter der Investitionsförderungsbehörde des Bezirks Haizhu nennt dies eine „Fehlallokation“: Banken achten auf Sachanlagen, die Vermögenswerte dieser Unternehmen sind Code und Bestellungen. Also haben Banken im ganzen Land das „Lineal“ für die Kreditvergabe getauscht: Monatsdaten zum Token-Verbrauch, Rechenleistungsdienstleistungsverträge und API-Aufrufprotokolle – diese Spuren der Geschäftstätigkeit – werden direkt in Kreditnachweise umgewandelt, um reine Kreditkredite (Kredite ohne Sicherheiten) zu vergeben.
Die Umsetzung ging schneller als erwartet. Der Bezirk Haizhu in Guangzhou war der erste, der den „Token-Kredit“ veröffentlichte, wobei die Bank of China, die CITIC Bank und die Bank of Guangzhou beteiligt waren: Der erste Kredit in Guangdong ging an Tengyuan Digital, ein Unternehmen für digitales Marketing, 3 Millionen Yuan, reiner Kreditkredit mit einer Laufzeit von drei Jahren, genehmigt von der Zweigstelle Haizhu der Bank of China in Guangzhou; ein KI-Kurzfilmunternehmen erhielt 5 Millionen Yuan basierend auf dem täglichen Rechenleistungsverbrauch, und ein KI-E-Commerce-Livestream-Unternehmen erhielt 3 Millionen Yuan basierend auf Rechenleistungskaufbelegen. In Longgang, Shenzhen, genehmigte die ICBC mit „Computing Power e-Loan“ 5 Millionen Yuan für Aizhihui Technology, ein spezialisiertes und neues Unternehmen für verkörperte KI-Training. Die Zweigstelle Guangdong der China Construction Bank führte in Zusammenarbeit mit dem Guangdong Token-Handels- und Dienstleistungszentrum den „Token-Kredit“ ein und genehmigte einem IoT-Unternehmen in Nansha 30 Millionen Yuan. In Peking ist das Volumen größer: Die erste Charge von „Yiqi Token-Krediten“ in Yizhuang umfasste fast 2 Milliarden Yuan an Kreditlinien. National Intelligent Vehicle Control (Guoqi Zhikong), eine Plattform für autonomes Fahren, erhielt von der CITIC Bank eine Kreditlinie von 30 Millionen Yuan, und Shenzhou Guangda, das Rechenleistungsinfrastruktur betreibt, erhielt von der Industrial Bank eine Erhöhung der Kreditlinie um 30 Millionen Yuan. Die Politik öffnete gleichzeitig Türen: Im Juli dieses Jahres druckten die Volksbank von China und neun andere Abteilungen gemeinsam eine Mitteilung, in der sie die Unterstützung der Kreditbewertung von „Blick auf Sicherheiten“ hin zu „Blick auf Daten“ unterstützten.
Was misst dieses „neue Lineal“
Es lohnt sich, innezuhalten und klarzustellen: Weshalb können Token-Aufrufvolumina als Grundlage für die Kreditvergabe dienen?
Der Schlüssel liegt in zwei Punkten: Echtzeit und schwer zu manipulieren.
Zuerst zur Echtzeit. Traditionelle Kredite betrachten Finanzberichte, die quartalsweise oder jährlich erstellt werden – bis die Daten vorliegen, ist die Hitze des Geschäfts bereits vor drei Monaten bis einem Jahr abgekühlt. Das Token-Aufrufvolumen ist ein laufendes Konto: Wie viele Aufträge ein Unternehmen heute erhalten hat, wie viel Volumen das Modell verarbeitet hat, spiegelt sich noch im selben Monat in den Interface-Protokollen wider, die die Bank lesen kann. Der Umsatz eines KI-Unternehmens mag noch nicht gestiegen sein, aber das Aufrufvolumen bewegt sich bereits; umgekehrt, wenn das Geschäft stoppt, sinkt das Aufrufvolumen im selben Monat. Und für KI-Unternehmen mit „langen Zahlungszielen für Markenprojekte, verzögerten Zahlungen von Downstream-Partnern, aber notwendiger Vorauszahlung für Upstream-Rechenleistungsbeschaffung“ ist genau diese Zeitdifferenz die Quelle für Cashflow-Probleme – das Aufrufvolumen ist genau der Indikator, der dem Geschäftsgeschehen am nächsten ist.
Nun dazu, warum es schwer zu manipulieren ist. Finanzberichte können geschönt werden, Cashflows können hübsch gemacht werden; aber API-Aufrufprotokolle und Rechenleistungsnutzungsaufzeichnungen werden automatisch von Maschinen generiert, sind von Natur aus unveränderlich, und Banken können sie durch Zugriff auf das Backend der Rechenleistungsplattform überprüfen. Lokale Beamte, die an der Produktgestaltung beteiligt waren, erklärten diesen Ansatz: Wenn man massive Rohprotokolle bereinigt und aggregiert, entsteht eine visualisierte Geschäftsstatistik – Kreditoffiziere, die keinen Code verstehen, können die Kurven verstehen. Und es ist schwer, Aufrufvolumina vorzutäuschen: Damit die Kurve gut aussieht, muss man echtes Geld ausgeben, um Modelle aufzurufen und Rechenleistung zu verbrauchen; die Kosten sind real. Die Banken kreuzvalidieren dann noch mit Rechenleistungskaufverträgen, Downstream-Dienstleistungsverträgen und technischen Qualifikationen – eine „Rechenleistungsrechnung“ wird zu einer nahezu Echtzeit-Projektion des Geschäftszustands des Unternehmens.
Ein Detail zeigt die Granularität dieser Logik: Der Leiter eines KI-Kurzfilmunternehmens in Guangzhou hat ausgerechnet, dass die Token-Kosten pro Minute für Kurzfilme gewöhnlicher Qualität etwa 1.500 Yuan betragen, bei hoher Qualität können sie 4.000 Yuan erreichen – basierend auf den täglichen Verbrauchsdaten beantragte dieses Unternehmen einen Kreditkredit über 5 Millionen Yuan mit einer Laufzeit von drei Jahren. Deshalb sind die Produktformen in den verschiedenen Regionen sehr ähnlich: Die Bank of China (Guangzhou-Zweig) unterteilt Kunden in Anbieter, Anwender und Dienstleister, mit einer maximalen Kreditlinie von 30 Millionen Yuan pro Kunde; die China Construction Bank betrachtet Upstream-Verträge und Forderungen, Downstream-Verbrauch und Bestellungen sowie Abrechnungsströme von Zwischenplattformen; Das Lineal in Peking Yizhuang ist breiter – neben dem Token-Verbrauch werden auch technische Barrieren, Teamstärke und der Grad der unabhängigen Kontrolle über Kerntechnologien betrachtet. Die Namen sind vielfältig, das Lineal ist dasselbe: echte Nutzungsmenge ersetzt Sicherheiten.
Die nüchterne andere Seite
Man muss das Trubel im Auge behalten, aber noch wichtiger sind die Risiken. Die Untersuchung der „People’s Daily“ formulierte die Bedenken der Branche sehr direkt: Auf dem Markt gibt es bereits Unregelmäßigkeiten wie den wiederverkauften Verkauf von ungenutzten Tokens und die Manipulation der Verbrauchsgeschwindigkeit im Backend; Wenn Banken basierend auf manipulierten Daten Kredite vergeben, wird die Bewertung verzerrt. Mehrere Kreditabteilungen von Banken räumen auch ein: Wenn man Token-Daten als einzige Grundlage nimmt, könnte man auf ungültige Aufrufe, künstlich aufgeblähte Verbrauchsmengen durch Bestellmanipulation und künstliche Vergrößerung des Geschäftsumfangs stoßen – Die Hürde für Fälschungen ist nicht viel höher, es geht im Grunde nur darum, Geld zu verbrennen, um die Zahlen aufzublähen, und das Geld zum Aufblähen kann selbst aus dem Kredit stammen.
Der Token-Preis selbst kann auch schwanken. Er folgt der Nachfrage nach LLM-Aufrufen und der Marktlage für Rechenleistung. Wenn man etwas mit schwankendem Preis als Referenz für die Kreditvergabe nimmt, wird die Bewertung verzerrt, wenn der Kurs stark fällt? Das ist eine Frage, die derzeit niemand beantworten kann.
Ein noch tieferer Mangel ist der Standard. Die Abrechnungsmaßstäbe und Statistikmethoden für Token auf verschiedenen LLM-Plattformen sind nicht einheitlich, und ein System für unabhängige Drittaudits fehlt derzeit noch. Xie Baojian, Vizedekan des Southern Institute of Finance der Jinan-Universität, nannte den entscheidenden Punkt: Vom Leitbild zur massenhaften Reproduktion ist es nicht der Wille, der den Flaschenhals bildet, sondern der Standard.
Die Reaktion der Banken liegt auch offen auf dem Tisch: Token nicht als einzige Grundlage nehmen, sondern „Vertrag + Token-Aufrufdaten + Transaktionsströme“ dreifach abgleichen, den gesamten Prozess der Token-Produktion, des Aufrufs und der Abrechnung überprüfen; und versuchen, dass Rechenleistungsplattformen den Banken Systemabfrage-Schnittstellen für die Echtzeitüberwachung öffnen; In Guangzhou sind die genehmigten Unternehmen hauptsächlich Kreditkredite, die gleichzeitig in den städtischen Risikoteilungsmechanismus zwischen Regierung und Banken einbezogen sind. Die offizielle Stellungnahme des Bezirks Haizhu ist auch sehr zurückhaltend: Der Token-Verbrauch dient nur als einer der Referenzstandards für die Kreditvergabe und ist nicht direkt gleichzusetzen mit der Sicherheit selbst.
Die wahren Highlights dieser Angelegenheit
Wenn Sie dieser Nachricht folgen, empfehle ich, drei Fragen im Auge zu behalten.
Erstens: Ist dies eine „Rechtsbestätigung“ oder nur „Hype-Rhetorik“? Das größte Geschenk, das der „Token-Kredit“ KI-Unternehmen macht, ist vielleicht nicht das Geld in Millionenhöhe, sondern eine offizielle Anerkennung: Kontinuierlicher und stabiler Token-Verbrauch ist gleichbedeutend mit dem Selbstnachweis gegenüber dem Finanzsystem: „Ich habe echtes Geschäft und stabile Kunden“. Wenn „Verbrauchsmenge“ zur Sprache des Kredits wird, haben Unternehmen, die Kredite erhalten, noch mehr Anreiz, ihr Geschäft auf messbaren und prüfbaren Plattformen abzuwickeln – Das ist gut für Rechenleistungsplattformen und lokale Regierungen. Aber man muss vor der anderen Seite warnen: Sobald „hoher Verbrauch“ selbst zu einem Finanzaktiv wird, entstehen perverse Nachfragen, nur um Kredite zu erhalten. Um zu beurteilen, ob solche Produkte gesund sind, genügt es, einen Indikator zu beobachten: Stimmt das ausgegebene Geld mit den echten Geschäftseinnahmen überein?
Zweitens: Wer trägt derzeit das Risiko? Derzeit ist die Struktur in den meisten Regionen „Kreditkredit + Risikoteilung zwischen Regierung und Bank“ – Die Regierung subventioniert Zinsen und übernimmt Risikokompensationen, damit Banken es wagen, Unternehmen ohne Sicherheiten Geld zu leihen. Dies sind angemessene Fehlerkosten im Versuchsstadium, bedeutet aber auch, dass die Risikobewertung in dieser Phase weitgehend politisch bestimmt ist, nicht vom Markt. Das Beobachtungsfenster ist der Moment, in dem der Risikoteilungsmechanismus ausläuft oder erweitert wird: Wenn die Banken dann noch verleihen, bedeutet das, dass die Datenrisikokontrolle wirklich funktioniert; Wenn die Flut mit den Subventionen abebbt, dann war diese Runde von „Token-Krediten“ nur eine vorübergehende Industriestimulation.
Drittens: Wird dieses Lineal auch über die KI-Industrie hinaus gemessen werden? Der Ansatz des Token-Aufrufvolumens – durch maschinengenerierte Spuren der Geschäftstätigkeit Berichte ersetzen – gilt theoretisch für alle Branchen mit digitalem Geschäft: E-Commerce, Kurzfilme, Spiele, Softwaredienste. Wenn es reibungslos läuft, könnte es nicht nur die Finanzierung von KI-Unternehmen umschreiben, sondern die Bewertungsweise von Krediten für kleine und mittlere Unternehmen insgesamt. Vorausgesetzt natürlich, dass die Mängel bei Standards, Audits und Anti-Manipulation behoben werden. Der Titel der Untersuchung von People’s Daily Online fragt, was „geliehen“ wird – Derzeit sieht es so aus, als ob ein ganzes neues Spiel „Kredit basierend auf Nutzung“ geliehen wird, sowie die alte Frage, die dieses neue Spiel beantworten muss: Die Daten sind echt, aber woher kommt das Geld zur Rückzahlung?
Referenzen
- People’s Daily Online – People’s Daily: „Was bringen ‚Token-Kredite‘ den KI-Unternehmen?“ (Finance in Depth, 14.09.2026, Ausgabe 18, Reporter Cheng Yuanzhou)
- Economic Daily: „Token-Kredite lindern die Finanzierungsschwierigkeiten von KI-Unternehmen“ (31.08.2026, Reporter Yu Jian; Volltext übernommen von Xinhuanet)
- The Beijing News: „Erste Kreditlinien fast 2 Milliarden Yuan! Die Entwicklungszone Peking setzt als erste Stadt Token-Rechenleistungskredite um“ (13.09.2026, Quelle „Beijing Yizhuang Innovation Release“)
- IT Home (zitiert CCTV Finance): Gemeinsame Ausstellung „Finanzen + Innovation“ auf der CIFTIS, Token-Rechenleistungskredite beschleunigen Ausbreitung nach Start im August (12.09.2026); Peking Yizhuangs „Yiqi Token-Kredit“ umgesetzt (05.09.2026, Quelle „Beijing Yizhuang“ Offizieller Account)
- Cailian Press: Chongqing unterstützt Finanzinstitute bei der Erforschung neuer Modelle wie „Rechenleistungsbanken“ und „Token-Gutscheine + Token-Kredite“ (09.09.2026, Validierung auf Titel-Ebene)
- Red Star News „Red Star Observation“: Von „Rechenleistungssubventionen“ zu „Token-Subventionen“, Chengdu 100 Millionen Token-Gutscheine (12.09.2026, Validierung auf Titel-Ebene)