记者 老盈盈
随着人工智能产业的不断发展，Token（词元）已经成为串联算力、大模型与应用的重要纽带，市场尤其是科技企业对Token的使用需求持续攀升。在这种背景下，多家银行顺应算力、词元经济发展的现实需要，加速布局“Token贷”“算力贷”。
8月14日，广东首个词元经济专项金融产品“Token贷”发布，中国银行广州分行、中信银行、广州银行作为首批示范银行参与其中。“Token贷”的创新之处在于，尝试以企业算力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，为企业提供授信额度，从而突破传统信贷依赖抵押物的评估框架。
“消息发布后，这几天来咨询Token贷的企业真挺多的，大部分都是有Token消耗需求的科技型企业，前来咨询如何授信。”中国银行广州分行一位公司业务人士对经济观察报记者表示。
记者从采访中了解到，Token贷的授信逻辑是：Token产出消耗会作为科技型企业授信的一项补充参考指标，但不会成为唯一的指标。因此，银行不会单凭Token消耗来判断企业偿债实力，还需要搭配Token产生的订单回款、企业现金流和营业收入等指标，对企业整体资质进行评估。
Token贷款如何操作
国家数据局相关数据显示，截至2026年3月，我国日均Token调用量已突破140万亿。对比2024年初的1000亿，实现超千倍增长；相较于2025年末的100万亿，仅过去3个月，又提升超过40%。
中国银行广州分行此次推出的“中银·算力Token贷”，聚焦算力供给、应用、服务三大业务场景，全面覆盖算力领域大中小微各类企业。该模式是以企业算力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。
上述中国银行广州分行公司业务人士表示，Token消耗属于企业经营成本，Token消耗走高，确实能侧面说明这家企业的产品和服务有市场，有望带动营收上涨，可以作为企业未来偿还贷款的参考指标。但需要注意的是，Token用得多只代表有赚钱的可能性，不等于企业真的赚钱。
上述公司业务人士称，银行授信不会只看Token消耗。因为Token分很多种类，不同平台价格差异也较大，部分Token消耗还存在虚跑和刷量的情况，会出现只有投入却没有实际产出的问题。如果企业仅有投入，却没有对应的回款订单，或是回款跟不上，银行会认为企业的经营模式可能会存在一些问题。
因此，上述公司业务人士续称，银行更看重企业具备Token消耗与产出相匹配的良性业务模式，因此在综合参考企业日均、月均的Token消耗量的基础上，还会结合企业订单量、现金流、应收账款、营业收入等情况，评估企业整体资质。
根据中国银行广东省分行微信公众号发布的信息，目前，中国银行的算力Token贷款能为企业提供最长三年、最高3000万元的授信总量。中国银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，其中今年7月以来，依托广州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。
上述公司业务人士进一步表示，如果企业整体经营状况良好，又属于新兴产业，在申请Token贷款上，相比传统行业而言，有机会获得更高的授信额度、更快的审批效率，在利率方面也具备一定优势。
8月17日，中国农业银行在微信公众号发布文章称，该行上海徐汇科技支行近日推出“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，该模式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。
一位农业银行上海地区的公司业务人士告诉经济观察报记者，Token贷是面向科技型企业的贷款产品，主要用途是支付大模型、AI（人工智能）智能体运行产生的Token相关费用。但是对于Token消耗量没有硬性要求指标，不是必须每月固定消耗多少Token才能申请。
上述公司业务人士亦表示，Token使用计划仅作为参考项，授信准入门槛和额度不完全由Token使用计划来直接确定。他们的授信审批逻辑依然需要审核企业整体经营状况，包括审核企业资产负债表、纳税、征信、财务数据、订单合同、上下游情况等，结合财务状况和Token使用计划对企业进行综合评估。
Token贷的风险
素喜智研高级研究员苏筱芮对记者表示，“Token贷”作为一款新兴信贷产品推向市场后，银行大概率会优先扶持经营状况稳健、算力消耗记录可溯源的企业。具备成熟业务积淀和算力消耗记录迁徙至新公司的团队，更容易获得授信，例如从头部科技企业拆分的创业团队，或是经过企业架构调整、业务分拆之后形成的新经营主体。
在苏筱芮看来，这类团队往往Token使用规模更高、消耗行为连续性更强，也契合相关地区促进词元经济发展的重点培育方向。以模型训练类AI企业和工业仿真工作室为例，前者Token消耗体量庞大，Token投入和商业收益的联动关系更为紧密；后者的Token消耗受项目驱动，呈现脉冲式波动特征。在该类贷款产品的试点初期，银行会更偏向第一类主体；待风控体系不断迭代成熟后，再逐步打磨适配后者的专属信贷方案。
事实上，除了广州、上海，很多地方也在探索算力的授信模式。比如，8月5日，安徽省科技厅、安徽省人社厅印发的《安徽省推进人工智能OPC（一人公司）创新创业发展行动方案（2026—2028年）》明确提出，鼓励银行业机构开发“Token贷”“模型贷”等创新信贷产品，探索数据知识产权、算法模型著作权质押融资路径。
更早前的2026年2月，在武汉市人民政府新闻办公室举办的2026年全市科技创新大会新闻发布会上，武汉市科技创新局党组成员、副局长胡军表示，武汉要构建“投保贷”联动的投融资服务体系，联合银行推出最高1000万元的“算力贷”，并给予最高80%的风险补偿。
对此，招联首席经济学家董希淼向记者表示，多地银行推出“Token贷”，体现出银行已经将算力消耗这类软数据视作可量化、可核验的价值凭证。AI企业大多属于轻资产模式，普遍缺少抵押物，融资难题较为突出，这一新模式通过核验Token消耗量、应收账款等企业真实经营数据，有助于打通产业数据与银行授信之间的隔阂。虽然现阶段该类信贷产品投放规模尚且有限，但它背后的信贷逻辑、服务理念发生的转变，具备较强的示范效应与引领价值。
在董希淼看来，把Token数据纳入授信参考维度，银行同样会面临风险。首先是数据操纵风险，Token调用存在刷单、无效调用虚增数据的空间，行业对此尚没有统一的判定标准。其次是业务波动带来的风险，Token消耗往往呈现脉冲式变化，项目完结之后消耗量便会快速回落，容易造成银行贷后判断出现偏差。再次是企业盈利层面的风险，部分企业Token调用规模可观，但实际盈利水平偏弱。若银行过度倚重Token消耗这一项单一指标，就有可能高估企业实际还款水平，放大信贷风险。
苏筱芮认为，银行可以深化和算力服务机构的场景协同，如云服务商、大模型平台等合作方，借助API接口实时掌握企业算力使用情况。真实的Token调用会形成独有的行为特征，包含调用频率、使用时段、输入输出占比等多项指标。倘若企业试图篡改伪造相关数据，算力服务商自身风控体系有机会识别异常；当造假的成本和门槛远高于正常经营成本，也能够从源头降低企业造假的意愿。
上述受访人士对记者表示，随着算力与词元经济持续发展，银行业金融服务有望迎来业务理念与模式的深度转型。银行也不再只是单纯的资金中介，而是逐步向衔接金融资源与算力生态的“智能中介”转变，这也契合AI产业的发展方向。虽然将算力相关数据纳入授信评估是行业趋势，但推进过程仍需谨慎，大规模推广还需要解决数据标准化、真实性核验等问题。
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