土地も工場もないAI企業に銀行はお金を貸すのでしょうか

AIは19カ条のうち8番目でした

読者さん、9月28日、中国人民銀行が金融監督総局・証券監督管理委員会・国家発展改革委員会・工業情報化部・財政部・商務部・文化旅遊部とともに、一つの文書を発表しました。タイトルは「金融によるサービス業の拡大・高度化支援に関する指導意見」です。¹中国メディアもこの文書を伝える際、「信用貸出・債券・持分など多様な手段でAI＋ソフトウェアを支援する」という一節を見出しに取り上げました。

私はこのニュースを、中国首脳部が本腰を入れたというシグナルとして読み取りました。文書の冒頭から、党中央と国務院の決定を貫徹するために作成した文書だと明記しており、中央銀行と金融監督機関、産業・財政部門が一つの文書に判を押しているからです。

ところが全文を開いてみると、タイトルにはAIという単語がありません。文書が打ち出した措置は全部で19項目です。²AIとソフトウェアはそのうち8番目の条項です。すぐ隣の条項は現代物流と省エネサービスで、さらに読み進めると宿泊・飲食店、高齢者介護・保育、文化観光、ゲーム・アニメ・ウェブ小説まで出てきます。AIだけを切り離して読むと、この文書が本当に変えようとしているものを見落としてしまいます。

文書が冒頭の段落で変えると宣言したこと

総論にはこの文書の目標が一文で書かれています。土地や設備を担保に取ってお金を貸すという観念を変え、資産が軽い企業が資金を調達しにくいという問題を解決するということです。中国語では「重資産・重担保」の観念を転換し、「軽資産」³企業の資金調達難を解決すると書かれています。

AI企業とソフトウェア企業はまさにこの軽資産企業です。工場も土地もなく、持っているのはコードと人材、そして顧客との契約です。銀行窓口で担保評価表を広げても、書き込める欄がほとんどありません。

そのため文書は、担保に代わるものを順に書き連ねています。知的財産権質権制度を整備して無形資産を担保に貸し出せるようにし、初めて融資を受ける企業や無担保の信用貸出を増やすよう求めています。規模が小さく資産の軽い企業の特性に合わせて、企業のライフサイクル全体を見るリスク評価と差別化された金利体系を作るようにとも述べています。社債発行、創業投資、上場とM&A、気長に待てる資本にまで話は及びます。

8番目の条項に出てくる「信用貸出・債券・持分」は、AIのために新しく作られたメニューではありませんでした。軽資産企業全体に開かれたメニューを、AI条項で改めて呼び出しただけなのです。この点を理解すると、AI条項が違って読めてきます。

AI条項を一行ずつ読むと、二種類の借り手が見えてきます

8番目の条項のリストはかなり具体的です。インテリジェントプログラミングツール、産業用ソフトウェア、基礎ソフトウェアのエコシステムとオープンソースコミュニティ、スマート視聴覚システムを後押しするとしています。新しい事業形態としては「エージェント as a Service」と「モデル as a Service」⁴を名指しで挙げています。製造業のデジタル化・知能化転換を支援するサービス会社、AI研究開発、産業別の高品質データセット構築、応用シナリオ拡大に必要な資金需要にも積極的に応えるよう求めています。

条項の最後の文は毛色が違います。情報伝送やデータといったデジタルインフラに中長期資金を供給し、全国的なコンピューティングパワーの配置、エッジコンピューティング、インテリジェントコンピューティングクラウドへの金融支援を強化するという内容です。

一つの条項の中に、性格の異なる二種類の借り手が入っているわけです。コーディングツールやエージェントを作る会社は、担保がないために融資を受けられずにいた側です。文書の総論が語った担保観念の転換は、まさにこうした企業に向けられています。一方、データセンターとGPUクラウドは資産が重い側です。機械が担保になるため、銀行が慣れ親しんできたインフラ融資に近い形です。その代わり資金が拘束される期間が長く、その機械の価値は急速に下がります。

そしてAIは借り手の立場だけにとどまりません。5番目の条項は、銀行がAIやビッグデータ、モノのインターネットを使って軽資産企業に合ったリスクモデルを作るよう求めています。担保の代わりに見るべき何かを、銀行自身がAIで探し出せということです。お金を借りる側もAIであり、貸してよいかどうかを判断する道具もAIなのです。

金額のない文書はどう動くのでしょうか

全文を最後まで読んでも、AIにいくら投じるという数字はありません。新設された専用の再貸出⁵枠もありません。18番目の条項に出てくる政策手段は、すでに運用していたサービス消費・高齢者介護向け再貸出と融資利子補給です。「宣言」という言葉がそのまま当てはまる文書です。

だからといって力のない文書というわけではありません。1番目の条項では、全国規模の銀行はサービス業の中から重点分野を3〜5つ、地方銀行は1〜2業種を自ら選んで供給を増やすよう求めています。最後の条項は、金融当局の地方組織が産業所管部門とともに重点サービス業の産業と企業のリストを継続的に更新するよう求めています。金額の代わりに、銀行に宿題を課すやり方です。

銀行が選ぶ3〜5つの分野からAIが外れることは考えにくく見えます。中央が名指ししてくれた分野を選べば、説明する必要が減るからです。ただしこれは文書が定めた結果ではなく、私が予想する銀行の行動です。

本腰と算盤が出会う場所

インフラ側の借り手の事情については、このニュースレターで一度計算してみたことがあります。9月14日号でモルガン・スタンレーの分析を追ってみたところ、中国のAIサーバーは1台単位では高いマージンが出るものの、アリババクラウドの全社利益率は11〜12%にとどまっていました。中国のサーバー設備投資は、米国の同等の構成の約3倍と推計されていました。同じ機械でトークンを売るMaaSが三つの方式の中で最も収益性が高かったものの、それは推論の比率と処理量が支えてくれる場合の話でした。

指導意見はまさにこの領域に中長期資金を供給せよと言っています。銀行の立場からすれば、担保になる機械は存在します。ところがその機械の価値が下落する速度は、融資の満期よりも速いかもしれません。本腰を入れることは文書でできますが、返済はクラウドの利益率で行わなければなりません。

軽資産側には逆の問題があります。エージェントやコーディングツールを作る会社のキャッシュフローを銀行が読み取れなければならないのですが、文書がその方法として打ち出したのは知的財産権質権と信用情報共有、AIリスクモデルです。三つとも方向性は正しいものの、銀行の審査担当者がすぐに使える物差しにはまだなっていません。

Oswarldの視点

最近はAIデータセンター事業の助言と審査を手がけて、各地を飛び回っています。検討の依頼が来ると、私は敷地面積やGPU数量よりも、確定したテナントがいるかどうかからまず見ます。次に見るのは、そのテナントの信用で融資団が動くかどうかです。この話は9月19日付のZDNetのコラムにもまとめました。⁶データセンター融資で銀行が実際に信頼しているのは建物ではなく、その中に入居するテナントの信用です。

その目でこの指導意見を読むと、中国はテナントの信用が入るべき場所に国家の意志を入れようとしているように見えます。リストに載り、重点分野として選定されれば、銀行が動く大義名分が生まれるからです。大義名分が返済能力の代わりにはなりません。ですからこの文書が成功したかどうかは、融資残高ではなく数年後の延滞率で判断すべきだと考えます。

私がより注目しているのは軽資産側の半分です。エージェントやコーディングツールを作る小さな会社が持分を売らずに銀行のお金を使えるようになれば、それはGPU数万枚よりも長く残る変化です。銀行がAI企業の何を見てお金を貸すのか、その物差しが生まれていくプロセスだからです。

---

おわりに

中国が本腰を入れたのは確かです。ただし本腰を入れた対象は、AI予算よりも銀行窓口の慣行に近いものです。担保なしで貸し出す方法を学んだ銀行は、AIではない次の産業にも同じやり方でお金を貸すようになるでしょう。

---

💬 自社や周囲のAIスタートアップが銀行融資を検討したことがあるなら、窓口でまず最初に聞かれたことは何でしたか。

📨 AIスタートアップを経営したり投資したりしている同僚にこの記事を届けてください。中国の銀行が担保の代わりに何を見ようとしているのか、一緒に話し合うきっかけになるはずです。

---

参考資料と関連リンク

GPU事業、販売方式によって収益と回収期間が変わります・第251号・INLEVEL9GPUサーバーを購入して貸し出すことも、借りて再度貸し出すことも、モデルAPIでトークン料金を受け取ることもできます。この三つの方式は、先に使うお金と収入を得る構造が異なります。inlevel9.com

著者 アン・グァンソプ（Oswarld） は世宗大学校 兼任教授、INLEVEL9 戦略コンサルタントです。経歴、研究、著書、最近の活動は著者紹介で更新しています。 最近の活動 · 2026年7月：HEMA-2: A Consolidation-Aware Tri-Memory Architecture with Multi-Channel Scheduling for Lifelong Conversational AI。

📝 用語解説

• 指導意見（指导意见）：法律ではありませんが、部門が金融機関に方向性と課題を示す政策文書です。具体的な金額よりも業務の方向性と推進体制を定める場合が多いです。
• 軽資産（轻资产）：有形資産が少ない企業です。担保中心の融資において最も不利な立場にあります。
• 再貸出（再贷款）：中央銀行が市中銀行に特定目的の低金利資金を供給する手段です。

각주

1. 中国人民銀行など8部門、「关于金融支持服务业扩能提质的指导意见」全文（2026年9月25日付、9月28日公開）。新浪財経掲載版、https://finance.sina.com.cn/china/2026-09-28/doc-initkpex8571863.shtml ↩

2. 21世紀経済報道、「八部门推出19项金融举措 支持服务业扩能提质」、2026年9月29日。https://m.21jingji.com/article/20260929/herald/381087064846ed775f83377d47d351a6.html ↩

3. 工場・土地・設備といった有形資産の比率が低く、技術・人材・ブランドといった無形資産で事業を行う企業を指す中国の政策用語です。 ↩

4. モデルを直接配布せず、API呼び出し分だけ料金を受け取る事業方式です。エージェント as a Serviceは、同じ方式で作業を行うエージェントを販売する形態です。 ↩

5. 中央銀行が特定分野の融資を増やした銀行に対し、低金利で資金を再び貸し付ける政策手段です。 ↩

6. アン・グァンソプ（安光涉）、「AIデータセンターの本質…複雑な4角関数」、ZDNet Korea、2026年9月19日。https://zdnet.co.kr/view/?no=20260919140654 ↩