華夏時報記者 付樂 北京報道

　　詞元（Token）已成為AI大模型時代的基礎要素，它的生產、交易和消耗，正催生出全新的經濟業態。

　　近日，農業銀行、中國銀行等多家銀行密集推出「Token貸」產品，首次將AI企業的Token消耗量作為授信核心依據。這一創新打破了傳統抵押貸款模式，數據要素的金融價值正加速落地。

　　8月18日，博通諮詢首席分析師王蓬博對《華夏時報》記者表示，目前來看，詞元、算力產業發展速度很快，不少中小AI企業產生了短期資金周轉的孖展需求，但這類企業大多是輕資產模式，缺少房產這類傳統抵押物。銀行推出Token貸，適配了產業新的孖展訴求，把合同、詞元消耗數據納入授信依據，對企業真實業務經營情況做判斷，緩解企業孖展門檻高的問題。

　　銀行加碼AI算力賽道

　　8月17日，農業銀行公衆號顯示，農行上海徐匯科技支行創新推出「Token貸」專屬金融服務方案，將企業Token使用需求量作為授信重要依據，對接企業在模型訓練及場景應用中的資金難點，助力人工智能企業提升算力效能。

　　近日，該產品已在上海徐彙區首個「超級創業者集聚區」原力社區正式落地，支持上海匯智興信息技術發展有限公司開展Token採購與日常經營，標誌着人工智能金融服務從傳統授信向場景化、產品化模式的升級應用。

　　8月14日，廣東省首個詞元經濟專項金融產品「Token貸」出爐，中國銀行、中信銀行、廣州銀行等推出了同類產品。

　　Token貸改寫了傳統信貸邏輯，不再依賴廠房、設備等實物抵押，而是將企業「算力資源」「科創指數」等多維指標納入授信評價體系，以Token產出消耗為核心評價依據。

　　以中國銀行廣州分行為例，在產品設計上，和傳統授信模式不同，以企業算力Token產出消耗、算力服務合約價值、算力業務產生的應收賬款、Token佣金結算量等作為核心授信依據，為企業提供最長三年、最高3000萬元的授信總量。

　　以往從事數字經濟的企業存在輕資產、弱報表、散流水的特點，「Token貸」創新擔保方式，提供信用、應收賬款質押、訂單孖展為主的擔保方式，也提供組合保證、抵押等組合擔保，進一步提升授信額度。目前，中行廣州海珠支行已為海珠算力相關企業提供孖展超4億元。今年7月以來，依託海珠區政府牽線開展的銀企對接，落地算力Token貸授信金額超2800萬元。

　　與此同時，廣州海珠區發布的《海珠區促進詞元經濟發展若干措施》，涉及詞元生產、流通、應用到出海等環節，單項扶持最高500萬元。其中，包括聯合金融機構推出「詞元貸」「詞元收益權孖展」等金融產品，對企業開展詞元驅動業務的專項貸款，按比例給予貼息補貼，單企業每年最高200萬元。

　　天府立言金融研究院院長曾剛對本報記者表示，Token貸最核心的創新，是將Token消耗量、算力服務合約價值、應收賬款、Token佣金結算量納入授信依據，擔保方式以信用+應收賬款質押+訂單孖展為主。這套框架背後的邏輯鏈條是，持續的Token消耗量代表真實的業務流量，有業務流量就有現金流入，有現金流入就有還款能力。這一邏輯在方向上是合理的，它試圖捕捉的是企業的「經營活力」，而非傳統信貸所倚重的「資產厚度」。

　　招聯首席研究員董希淼對本報記者表示，持續增長的Token消耗表明企業產品或服務有真實市場需求，為營收增長提供了基礎，間接關聯償債能力的「源頭活水」。但Token是「收入潛力」而非「淨利」，高消耗伴隨高算力成本，若企業定價或回款不力，可能「增收不增利」。因此該指標需結合現金流、毛利率等數據交叉驗證，否則無法直接等同於償債能力。

　　「這是轉向金融信用參考標的的實質性一步。Token現在已經可以作為銀行授信審批的核心依據，實現了數據要素的金融價值落地。」王蓬博表示，不過目前還只是信貸評估指標，不是標準化、可自由交易的金孖展產，也要受現有政策和規則限制，依舊屬於地方試點的階段性探索。

　　科技金融新切口

　　董希淼表示，AI公司多為輕資產運營，Token消耗直接反映大模型被調用的頻次和強度，是衡量企業客戶活躍度、產品市場接受度及業務持續性的核心指標。它幫助銀行將風控邏輯從靜態的「資產負債」轉向動態的「經營流量」，從而更精準地判斷企業的發展階段與成長潛力。同時，這也是銀行發展科技金融、服務科技型企業的一個切入點。

　　為什麼要貸？曾剛認為，當前銀行業息差持續收窄，多輪LPR下調與存款競爭的雙重擠壓，使零售和小微業務的利潤空間幾乎見頂。在這一背景下，爭奪AI產業新興客群，既是開拓增量市場的戰略需要，也是佈局未來綜合金融關係的前瞻性動作。AI應用初創企業今天是中小微貸款客戶，明天可能是優質對公綜合客戶，這種客戶生命周期的想象空間，在相當程度上補償了銀行早期介入的風險溢價。

　　不容忽視的是，新賽道也帶來新的風控考驗。董希淼指出，主要面臨數據失真與經營脫節雙重風險。首先是操縱風險，Token數據易被「刷單」或無效調用虛增，且缺乏統一審計標準。其次是波動風險，AI業務Token消耗常有脈衝式特徵，項目結束即驟降，易引發貸後誤判。最核心的是盈利脫節風險，即企業消耗量大但利潤微薄，如果銀行過度依賴此單一指標，可能高估企業還款能力，導致信貸風險加大。

　　針對算力用量動態波動的問題，王蓬博表示，銀行應配套了動態貸後管理機制。比如系統可以實時監測企業Token消耗數據，設定明確的用量預警線，一旦持續下滑就會觸發人工盡調，覈查企業項目運營情況。同時也可以定期重估授信，根據實時算力需求調整額度，必要時壓降授信、追加擔保，規避企業業務收縮帶來的信貸風險。

　　未來，算力這類數據是否會更多進入銀行授信體系？董希淼表示，這是一種趨勢，但過程需要審慎。這意味着銀行從看重硬件資產抵押向看重數字經營數據演進，契合AI產業發展規律。但大規模推廣需先解決數據標準化、真實性覈驗等基礎設施問題，並要求銀行建立能區分有效業務與虛假流量的風控模型。目前該類貸款仍屬小範圍試點，模式成熟尚需時間，未來或將成為科技型企業授信的補充維度。

　　從產業演化的邏輯來看，曾剛認為大致會沿着兩條軌道向前發展。第一條是產品深化方向：從單點授信走向鏈式金融。隨着詞元經濟規模擴大，算力金融將不再侷限於面向單一企業的Token消耗貸款，而可能延伸至供應鏈金融。第二條是數據基礎設施方向：從信任依賴走向可審計憑證。Token貸要從實驗性產品走向大規模標準化應用，根本出路在於解決數據可信性問題。

　　談及在全國複製的可行性，王蓬博認為，具備全國複製的基礎，但落地一定會出現明顯分化。算力產業集中、基礎設施完善、數據互通通暢的城市，落地速度會很快，而產業薄弱、缺少可信算力數據的地區很難推進。全國試點的共性難題是算力價值沒有統一評估標準，差異主要在數據覈驗環節，目前沒有統一的行業規範。