以前，一家小型的AI公司想找银行贷款买服务器、扩容机柜，面对银行柜员发出的“你有什么抵押物”的询问时，往往束手无策、有心无力。

　　如今，产业逻辑被彻底改写，“烧算力”不再是企业单纯的成本消耗，更能直接转化为银行认可的还款能力与信用资质。

　　8月14日下午，中国银行广州分行在广州市海珠区词元经济“TOKEN贷”暨“词元八条”发布会上，创新发布全省首个词元经济“中银.算力Token贷”，充分满足企业“用得起算力、买得起服务”的核心诉求。

　　《金融时报》记者注意到，近年来，随着“算力贷”“Token贷”的创新推出，银行授信思路正在从看“砖头”转向看算力。曾经不起眼的算力采购单和Token消耗明细，正在成为AI企业贷款的重要依据。

算力成为获得银行授信“硬通货”

　　今年以来，多家银行推出“Token贷”，让Token这个原来只出现在API账单里的计量单位，进入了银行的授信审批视野。

　　“真没想到，算力也能成为获得银行授信的‘硬通货’！”浙江城安大数据有限公司(以下简称“城安大数据”)负责人从农行浙江温州鹿城支行拿到200万元贷款后发出这样的感慨。

　　城安大数据是一家深耕智慧城市与人工智能领域的科技型企业，业务高度依赖算力支撑。随着AI技术加速迭代，企业承接的项目复杂度持续攀升，算力需求水涨船高，资金周转压力日益凸显。

　　针对这一痛点，农行浙江温州鹿城支行联动温州市经济和信息化局、鹿城区大数据管理中心，主动深入企业调研，创新信贷评价模型，将企业“算力资源”“科创指数”等多维指标纳入授信评价体系，使算力资产从“看不见”变为“可评估”，从“摸不着”变为“可授信”，有效打通了科技型企业融资堵点。

　　今年以来，中国银行广州分行也持续深化政银源头合作，创新产业场景综合金融服务方案，于近日推出“中银.算力Token贷”信贷产品。

　　记者了解到，聚焦算力供给、应用、服务三大业务场景，中国银行的“算力Token贷”打造了三个子产品，包括“算力Token供给贷”“算力Token应用贷”“算力Token服务贷”，全面覆盖算力领域各层级各类型企业。

　　据中国银行广州分行相关业务负责人介绍，目前，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。

Token真实消耗量该如何核查？

　　如果说银行传统授信看“你过去攒了多少家底”，那么“Token贷”看的则是“你现在每天真实跑掉多少词元”。

　　记者从中国银行了解到，区别于传统信贷重度依赖厂房、设备等固定资产的评审模式，“中银.算力Token贷”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。

　　“企业的Token消耗量是核心定额指标之一。”中国银行广州分行相关业务负责人告诉记者，“中银.算力Token贷”可以为企业提供最长三年、最高3000万元的授信总量。

　　业内人士对记者解释称，“Token贷”的创新之处是将词元消耗量、算力业务数据等作为授信重要依据，将企业动态经营流量转化为信用，这既是解决AI科创企业融资难题的创新探索，也是推动AI产业高质量发展的内在要求。

　　“AI企业早期重研发、轻资产，缺乏传统抵押物。“Token贷”将算力消耗、Token调用等经营数据转化为信用，帮助处于技术验证期、尚未盈利的企业跨越从研发到商业化的‘死亡之谷’。”盘古智库高级研究员吴琦告诉《金融时报》记者，“同时，Token贷通过量化模型训练强度、API调用频次等硬指标，解决了银行与科创企业间长期存在的信息不对称问题。”

　　“Token贷”的破局虽然漂亮，但账本可信度却是亟待解决的问题——Token数据真实性该如何保障？

　　对于企业Token消耗数据的核查方式，中国银行广州分行相关业务负责人告诉记者，目前，该行获取和核实企业的Token消耗数据主要通过核查企业提供的与平台企业结算的Token消耗清单，以及现场核查时由企业登录平台实时展示其Token使用消耗情况。

　　“未来希望能与平台深化合作，对平台推荐的企业，开放银行查询ID，直接查询和监测企业的Token消耗数据。”该行上述负责人表示。

“Token贷”已在全国落地开花

　　根据国家数据局披露的信息，2024年初中国日均Token调用量约1000亿，到2025年底已经跃升至100万亿，2026年3月进一步突破140万亿，两年增长超千倍。

　　随着Token调用量的大幅增长，近年来，地方政府持续推动算力信贷产品创新，加快培育发展人工智能新业态、新模式。

　　今年3月，广东省发展改革委印发了《广东省支持人工智能OPC创新发展行动方案(2026—2028年)》，其中明确鼓励银行推出“算力贷”，缓解人工智能OPC(一人公司)算力采购资金压力。

　　8月5日，安徽省科技厅、省人社厅印发的《安徽省推进人工智能OPC创新创业发展行动方案(2026—2028年)》也提到，鼓励银行推出“Token贷”“模型贷”等产品。这也是继广东之后，全国第二份省级人工智能OPC专项三年行动方案。

　　《金融时报》记者梳理发现，今年以来，以“算力贷”“Token贷”为代表的AI专属金融产品已在全国多地落地开花。

　　今年6月，农行上海徐汇科技支行创新推出“Token贷”专属金融服务方案。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。

　　张家港农商银行在今年5月为本地同算时代科技(苏州)有限公司投放了首笔100万元的“算力贷”。该产品创新构建“银行信用+政策助力+算力券增信”的融资模式，切实解决了轻资产企业“担保难”问题。

　　在吴琦看来，“Token贷”推动银行信贷逻辑从依赖静态“资产负债”转向动态“经营流量”，银行不再依赖固定资产抵押，而是基于算法效能、数据资产和算力消耗等新型生产要素评估。同时，风控手段从被动防御转向主动嵌入，银行不再只做贷前调查，而是通过API对接深度介入企业经营场景。

　　与此同时，“Token贷”带来的风险也不容忽视。一方面，Token消耗量仅代表业务流量，可能被刷单虚增，且缺乏统一审计标准，可能存在欺诈风险；另一方面，信贷资金是否用于购买算力等指定用途也有待严格把控。吴琦建议，接下来需要建立统一、可审计的Token数据存证标准与平台，同时也要推动风控模型持续迭代，优先支持有稳定经营实绩的模型训练类企业。