数据换信用，全国首个“Token贷”落地

近日，中国银行在广州海珠区发布国内首个词元经济专项金融产品“Token（词元）贷”，中国银行广东省分行推出的“算力Token贷”最高可提供3000万元授信。

此外，上海农商银行、浦发银行、北京银行等也已推出针对人工智能产业的特色信贷产品。

随着AI从模型研发加速向智能体、行业应用等领域渗透，银行正在尝试寻找传统财务指标之外的“新信用数据”，AI产业金融有望从单点授信进一步走向产业链金融。从支持购买算力，到根据Token消耗量、算力服务合同等数据核定授信，银行对人工智能产业的金融支持正在进一步细化。

Token贷落地

根据国家数据局统计，2024年初，中国日均词元调用量为1000亿；至2025年底，跃升至100万亿；今年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。

随着AI产业爆发式增长，与之相关的金融需求正被越来越多的银行关注，相关金融产品应运而生。

据介绍，此次中国银行推出的“算力Token贷”，主要面向算力供给、应用和服务三大场景，并进一步细分为算力Token供给贷、算力Token应用贷、算力Token服务贷，覆盖算力领域不同规模的企业。

中国银行广东省分行人士表示，与传统贷款主要依赖企业财务报表、抵押物和历史经营情况不同，算力Token贷产品将企业算力Token产出及消耗、算力服务合同价值、算力业务产生的应收账款、Token佣金结算量等纳入授信依据，为企业提供最长三年、最高3000万元的授信。

上述人士表示：“数字经济产业客户通常有轻资产、弱报表、散流水的特点，因此算力Token贷创新担保方式，企业可提供信用、应收账款质押、订单融资为主的担保方式，也可组合保证、抵押等组合担保，进一步扩大额度。”

目前，中国银行广州海珠支行已为海珠算力有关企业提供融资超4亿元，其中今年7月以来，通过海珠区政府的牵线搭桥银企对接，落地算力Token贷授信金额超2800万元。

同一天，广州海珠区正式发布《海珠区支持词元经济高质量发展若干举措》（即“海珠词元经济八条”），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型业务所获得的专项银行贷款，按比例给予贴息补贴，单个企业每年最高200万元。

过去银行判断一家科技企业是否值得贷款，更多依赖企业资产、营收、利润和抵押物，而AI企业尤其是初创企业往往存在“轻资产、高研发投入”的特点，传统授信模式很难完全匹配其融资需求。“Token贷的变化，不是把Token当成一种抵押物，而是尝试把原本难以进入银行授信体系的AI业务数据转化成信用评价依据。通过Token调用量可以反映企业使用AI模型、算力资源的业务活跃程度。合同、订单和应收账款又可以帮助银行进一步验证业务的真实性和未来回款来源。”

从这一角度看，“Token贷”实际上是银行科技金融的一次延伸，即从过去的“看企业有什么资产”，逐步转向“看企业产生了什么业务数据”。

多家银行加码AI信贷

事实上，在“Token贷”之前，银行已经开始围绕AI产业布局特色信贷产品。

目前银行围绕AI产业链布局的金融产品主要方向是探索将算力使用记录作为评价AI创业主体的一个维度。

比如，建设银行上海徐汇支行为大模型专业孵化与加速载体中的入驻科技企业量身定制的专属集群方案。针对大模型企业算力特点，方案增设专属增信维度，围绕园区维度、产业维度、技术维度、股权投资维度和人才维度等，设置专属定贷模型，提供日常经营周转所需流动资金贷款，借款额度为10亿元。

此外，也有不少银行将金融服务进一步延伸到AI产业基础层、模型层和应用层。江苏银行去年推出的“算力贷”产品，聚焦AI芯片、智算服务器、云计算厂商等算力基础设施类企业以及AIGC大模型研发、模型垂直化应用等算力赋能类企业，该产品将算力算效水平引入评分体系，同时结合团队人才结构、研发费用投入、知识产权等评价因子，通过科学测算，将企业分为“A、B、C”三类，评分结果直接运用至信贷审批准入、授信额度定量等决策依据。

针对企业算力采购资金周转压力大的普遍难题，今年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”。该产品依托政府惠企政策构建信用支撑，以“算力券”财政资金作为增信保障，以算力真实需求为业务依托，首笔114万元“算力贷”已发放。

AI产业快速发展带来的融资需求变化。随着大模型、智能体以及AI应用进入产业化阶段，企业融资需求已经从购买服务器、建设算力中心，逐渐延伸到模型训练、算力租赁、数据服务、应用开发以及订单交付等环节。

“银行推出AI相关信贷产品，本质上还是在寻找新的优质资产和新的客户增长空间。”前述人士表示，传统信贷市场竞争较为充分，而人工智能属于新兴产业，企业成长速度快、融资需求旺盛。如果银行能够建立与产业发展相匹配的评价体系，就有可能在企业成长早期介入，并通过账户、结算、供应链金融等业务形成长期客户关系。

不过他也补充道：“算力虽然是重要维度，但目前算力使用量等新型数据具有较强的专业性，不同企业、不同平台的数据标准尚未完全统一，也就是说，算力消耗有多少真正用于企业实际业务，数据真实性、连续性以及可审计性仍是银行需要解决的问题，因此仍然需要订单、现金流等其他大数据作为核心依据。”

【案例汇编】

【专家观点】

【信用案例】

【工作进展】

【值得收藏】

编辑：源源

校稿：昊宇

来源：界面新闻、源点苏研院