华夏时报记者 付乐 北京报道

　　词元（Token）已成为AI大模型时代的基础要素，它的生产、交易和消耗，正催生出全新的经济业态。

　　近日，农业银行、中国银行等多家银行密集推出“Token贷”产品，首次将AI企业的Token消耗量作为授信核心依据。这一创新打破了传统抵押贷款模式，数据要素的金融价值正加速落地。

　　8月18日，博通咨询首席分析师王蓬博对《华夏时报》记者表示，目前来看，词元、算力产业发展速度很快，不少中小AI企业产生了短期资金周转的融资需求，但这类企业大多是轻资产模式，缺少房产这类传统抵押物。银行推出Token贷，适配了产业新的融资诉求，把合同、词元消耗数据纳入授信依据，对企业真实业务经营情况做判断，缓解企业融资门槛高的问题。

　　银行加码AI算力赛道

　　8月17日，农业银行公众号显示，农行上海徐汇科技支行创新推出“Token贷”专属金融服务方案，将企业Token使用需求量作为授信重要依据，对接企业在模型训练及场景应用中的资金难点，助力人工智能企业提升算力效能。

　　近日，该产品已在上海徐汇区首个“超级创业者集聚区”原力社区正式落地，支持上海汇智兴信息技术发展有限公司开展Token采购与日常经营，标志着人工智能金融服务从传统授信向场景化、产品化模式的升级应用。

　　8月14日，广东省首个词元经济专项金融产品“Token贷”出炉，中国银行、中信银行、广州银行等推出了同类产品。

　　Token贷改写了传统信贷逻辑，不再依赖厂房、设备等实物抵押，而是将企业“算力资源”“科创指数”等多维指标纳入授信评价体系，以Token产出消耗为核心评价依据。

　　以中国银行广州分行为例，在产品设计上，和传统授信模式不同，以企业算力Token产出消耗、算力服务合约价值、算力业务产生的应收账款、Token佣金结算量等作为核心授信依据，为企业提供最长三年、最高3000万元的授信总量。

　　以往从事数字经济的企业存在轻资产、弱报表、散流水的特点，“Token贷”创新担保方式，提供信用、应收账款质押、订单融资为主的担保方式，也提供组合保证、抵押等组合担保，进一步提升授信额度。目前，中行广州海珠支行已为海珠算力相关企业提供融资超4亿元。今年7月以来，依托海珠区政府牵线开展的银企对接，落地算力Token贷授信金额超2800万元。

　　与此同时，广州海珠区发布的《海珠区促进词元经济发展若干措施》，涉及词元生产、流通、应用到出海等环节，单项扶持最高500万元。其中，包括联合金融机构推出“词元贷”“词元收益权融资”等金融产品，对企业开展词元驱动业务的专项贷款，按比例给予贴息补贴，单企业每年最高200万元。

　　天府立言金融研究院院长曾刚对本报记者表示，Token贷最核心的创新，是将Token消耗量、算力服务合约价值、应收账款、Token佣金结算量纳入授信依据，担保方式以信用+应收账款质押+订单融资为主。这套框架背后的逻辑链条是，持续的Token消耗量代表真实的业务流量，有业务流量就有现金流入，有现金流入就有还款能力。这一逻辑在方向上是合理的，它试图捕捉的是企业的“经营活力”，而非传统信贷所倚重的“资产厚度”。

　　招联首席研究员董希淼对本报记者表示，持续增长的Token消耗表明企业产品或服务有真实市场需求，为营收增长提供了基础，间接关联偿债能力的“源头活水”。但Token是“收入潜力”而非“净利”，高消耗伴随高算力成本，若企业定价或回款不力，可能“增收不增利”。因此该指标需结合现金流、毛利率等数据交叉验证，否则无法直接等同于偿债能力。

　　“这是转向金融信用参考标的的实质性一步。Token现在已经可以作为银行授信审批的核心依据，实现了数据要素的金融价值落地。”王蓬博表示，不过目前还只是信贷评估指标，不是标准化、可自由交易的金融资产，也要受现有政策和规则限制，依旧属于地方试点的阶段性探索。

　　科技金融新切口

　　董希淼表示，AI公司多为轻资产运营，Token消耗直接反映大模型被调用的频次和强度，是衡量企业客户活跃度、产品市场接受度及业务持续性的核心指标。它帮助银行将风控逻辑从静态的“资产负债”转向动态的“经营流量”，从而更精准地判断企业的发展阶段与成长潜力。同时，这也是银行发展科技金融、服务科技型企业的一个切入点。

　　为什么要贷？曾刚认为，当前银行业息差持续收窄，多轮LPR下调与存款竞争的双重挤压，使零售和小微业务的利润空间几乎见顶。在这一背景下，争夺AI产业新兴客群，既是开拓增量市场的战略需要，也是布局未来综合金融关系的前瞻性动作。AI应用初创企业今天是中小微贷款客户，明天可能是优质对公综合客户，这种客户生命周期的想象空间，在相当程度上补偿了银行早期介入的风险溢价。

　　不容忽视的是，新赛道也带来新的风控考验。董希淼指出，主要面临数据失真与经营脱节双重风险。首先是操纵风险，Token数据易被“刷单”或无效调用虚增，且缺乏统一审计标准。其次是波动风险，AI业务Token消耗常有脉冲式特征，项目结束即骤降，易引发贷后误判。最核心的是盈利脱节风险，即企业消耗量大但利润微薄，如果银行过度依赖此单一指标，可能高估企业还款能力，导致信贷风险加大。

　　针对算力用量动态波动的问题，王蓬博表示，银行应配套了动态贷后管理机制。比如系统可以实时监测企业Token消耗数据，设置明确的用量预警线，一旦持续下滑就会触发人工尽调，核查企业项目运营情况。同时也可以定期重估授信，根据实时算力需求调整额度，必要时压降授信、追加担保，规避企业业务收缩带来的信贷风险。

　　未来，算力这类数据是否会更多进入银行授信体系？董希淼表示，这是一种趋势，但过程需要审慎。这意味着银行从看重硬件资产抵押向看重数字经营数据演进，契合AI产业发展规律。但大规模推广需先解决数据标准化、真实性核验等基础设施问题，并要求银行建立能区分有效业务与虚假流量的风控模型。目前该类贷款仍属小范围试点，模式成熟尚需时间，未来或将成为科技型企业授信的补充维度。

　　从产业演化的逻辑来看，曾刚认为大致会沿着两条轨道向前发展。第一条是产品深化方向：从单点授信走向链式金融。随着词元经济规模扩大，算力金融将不再局限于面向单一企业的Token消耗贷款，而可能延伸至供应链金融。第二条是数据基础设施方向：从信任依赖走向可审计凭证。Token贷要从实验性产品走向大规模标准化应用，根本出路在于解决数据可信性问题。

　　谈及在全国复制的可行性，王蓬博认为，具备全国复制的基础，但落地一定会出现明显分化。算力产业集中、基础设施完善、数据互通通畅的城市，落地速度会很快，而产业薄弱、缺少可信算力数据的地区很难推进。全国试点的共性难题是算力价值没有统一评估标准，差异主要在数据核验环节，目前没有统一的行业规范。