来源：经济参考报 作者：吴雨

作为人工智能(AI)大模型处理信息的基本单位，词元(Token)正加速走进金融服务场景，一些银行将其作为授信参考指标之一。近段时间，多家银行的“Token贷”产品接续落地，为缺乏传统抵押物的轻资产科创企业打开了融资新空间。“Token贷”怎么贷？主要面向哪些企业？又折射出怎样的银行授信新趋势？

Token消耗量纳入授信参考指标

近期，温州金酷网络科技有限公司凭借历史词元结算数据、算力采购合同、下游业务订单及自主知识产权等，从农业银行拿到20万元贷款，资金定向用于算力采购，满足企业资金周转之需。

“随着我们自主研发的互动影视创作平台不断推广使用，每月词元调用量持续增长。采购算力需要提前付款，但下游项目回款存在账期，这笔贷款帮我们缓解了资金错配痛点。”企业负责人葛斌斌说。

在数字经济浪潮下，算力已成为AI企业的核心生产要素，Token消耗量也快速攀升。国家数据局的数据显示，我国日均Token调用量在3月突破140万亿，为2年前的1000多倍。

旺盛的算力需求背后，AI企业的融资难题日益凸显。近两年，不少银行为AI企业量身打造了“Token贷”等融资产品，将Token消耗量、算力服务合约、业务订单等数据纳入授信指标，突破了传统信贷依赖厂房、设备等实物抵押的风控惯性。

从“看抵押、看报表”拓展到“看算力、看词元”，多家银行“Token贷”落地步伐加快：农业银行完善科创评价体系，在上海、浙江等地落地“Token贷”专属方案；中国银行推出“算力词元贷”，将企业算力词元结算、算力服务合约价值等纳入授信依据；江苏银行推出“算力贷”，算力算效、团队结构、研发投入、知识产权等纳入评分体系。

值得注意的是，多家受访银行表示，不是“用了多少Token，就能贷多少钱”，还要结合算力合约、应收账款等数据多维交叉验证，并根据企业的经营、财务、征信等情况综合核定授信额度。

邮储银行研究员娄飞鹏表示，将Token消耗量纳入授信参考指标，并未改变银行授信的根本逻辑，只是在企业经营等传统指标基础上，增加了更多关于创新能力的评价指标，属于科技金融向新兴产业延伸的探索性实践。

细分业务场景加强产业链服务

8月中旬，广东省发布专项金融产品“Token贷”，中国银行广州分行同步推出“算力词元供给贷”“算力词元应用贷”“算力词元服务贷”三个子产品，单户最高授信3000万元。

“瞄准不同业务场景推出针对性产品，可提升对算力供给、应用、服务等不同创新主体的服务能力。”中国银行广州海珠支行相关人士介绍，截至目前，该行落地“算力词元贷”授信金额超2800万元，已服务算力产业链上6家小微企业。

算力的供给、应用和服务，正成为当下金融业支持科技企业发展的三个重要方向。从上游大模型搭建训练企业，到中游利用Token进行内容创新的应用主体，再到下游提供算力运维与技术服务的服务商，业务场景细分需要金融更好实现对产业链精准服务。

在招联首席经济学家董希淼看来，不同场景的Token消耗量，是衡量企业经营状况的另一种佐证，一定程度上能够反映客户活跃度、产品市场接受度和业务持续性，可以作为甄别产业链上下游科技企业真实经营价值与成长潜力的重要参考。

农业银行公司业务部相关负责人表示，银行业探索将算力等新生产要素纳入金融产品和信贷评价模型，布局早期科创企业，打造全链条全周期科技金融服务方案，有助于构建更加适配算力产业发展的金融服务模式。

政银协作不断优化风控体系

8月，成都市经信局市新经济委联合成都银行打造专属纯信用贷款产品“算力贷”，以“算力券”财政资金作为增信保障，单户企业最高授信额度500万元，首笔114万元已成功发放。

此前，张家港农商银行推出的“算力贷”产品，也是采用“基础授信+算力券增信”的模式，联动地方算力扶持政策与政府风险补偿机制。

清华大学五道口金融学院副教授周臻表示，“算力券+算力贷”的联动模式，有效放大了财政资金的撬动引导作用。通过风险补偿、贴息等配套措施，可进一步降低银行的试错成本。未来，银行需培养更多既懂风控又懂AI商业模式的复合型人才，更好推动金融与产业深度融合。

也应当看到，“Token贷”的风控模型仍处在打磨阶段，行业缺乏统一可审计的Token存证标准，需要多维度核验数据真实性与准确性，持续优化智能风控体系和授信规则。

娄飞鹏表示，相信随着银行持续打通数据向信用转化的关键通道，金融“活水”将更精准地浇灌数字产业，为AI企业高质量发展注入强劲动能。