上海
进入2026年下半年，“词元（Token）贷”“算力贷”等针对AI企业的信贷产品在国内密集上线，不仅国有大行、股份制银行纷纷推出相关产品，越来越多的城商银行、农商银行等地方银行也加入了算力金融产品创新的行列。据报道，目前中国银行、农业银行、建设银行、江苏银行、上海农商银行、张家港农商银行、成都银行、中信银行、广州银行、北京银行、民生银行、华夏银行等都已经落地了相关业务，市场热度正在快速升温。
为什么最近银行都在扎堆推出这类产品？这背后其实是政策、产业和银行自身转型三重需求撞在了一起。先看政策端，近几年科技金融、数字经济和人工智能一直是政策重点支持的方向，银行跟着政策导向调整信贷结构，本身就是顺理成章的事。
再看产业需求端，现在AI行业已经过了早期试水产品的阶段，进入了规模化落地发展期。不管是训练大模型的日常推理调用，还是开发智能体做任务编排，所有环节都在大量消耗算力。很多中小AI企业缺抵押物、缺完整的历史财务报表，但手里握着算力调用日志、服务合约、结算流水这些动态数据，刚好给银行做新型信贷提供了依据。简单来说，就是企业的经营活动留下了可追踪的数字痕迹，银行可以靠着这些痕迹判断企业的真实经营情况，不用再盯着有没有房子抵押。
对银行自身来说，推出算力贷其实也是被逼出来的选择。自2023年以来，我国的商业银行净息差持续收窄至1.7%以下，传统对公业务拼价格抢客户已经卷不动了，零售业务又过度依赖房贷抵押，新增客户基本见顶。这种情况下，算力相关企业成长性强，客户的资金周转速度快，户均收益比普通小微企业要高，刚好是一块不错的新业务增量。
有意思的是，这一波创新里地方中小银行的积极性比大行还要高，这又是为什么呢？其实不难理解，中小银行决策链条短，和区域内的AI企业、算力园区联系更紧密，它们更愿意通过定制化产品提前锁定早期客户，拿下生态入口。它们可以围绕本地算力中心、产业园区、通信运营商和AI企业，提供额度、担保、结算、贴息的组合服务，更容易在细分场景做出自己的优势。
不过，中小银行的短板也很明显。它们的资本实力和风险承受能力有限，懂科技、懂数据的复合型人才储备不足，面对跨区域客户和复杂的算力交易，风险识别能力比较弱。如果行业景气度往下走，集中在某个区域的授信可能会放大区域性风险。所以业内也提醒，中小银行不宜盲目追逐规模，更适合依托本地产业链，借助担保、保险、政府风险补偿和外部数据平台控制风险。
从目前的行业格局来看，未来算力贷大概率会像现在的供应链金融一样，形成分层发展的格局：大行做标准、做平台、给其他银行输出服务；中小银行则主要做场景、做园区、给产业链龙头做配套。长期来看，真正能站稳脚跟的，不是只推出个“词元贷”名头赚噱头的银行，而是能把词元消耗、合约回款、算力占用率这些动态数据变成可计量风险资产的银行。
现在整个行业已经从最早的“抢首发、拼速度”，开始转向比拼客户质量、生态能力和风控效率的精耕细作阶段了。这个转变背后，其实也藏着不少待解的风险和挑战。比如，现在授信的核心依据是Token消耗量，怎么保证这些消耗数据没有水分？会不会有企业通过空转、重复调用刷数据？再比如，算力使用的GPU是自有、租赁还是转租，一旦企业出问题能不能及时锁卡止损？还有回款能不能放进监管账户，万一产业链龙头砍单、政策限电，风险怎么分担？这些问题现在都还没有明确的答案。
除此之外，AI行业本身技术迭代快，商业模式还在摸索，行业波动和估值泡沫的风险也不能忽视。如果哪天行业遇冷，Token消耗会骤降，银行的授信资产质量肯定会承压。而且目前整个行业还没有统一的监管指引和风险处置机制，怎么在创新和风控之间找到平衡，还需要慢慢摸索。
现在业内比较一致的看法是，短期来看这类业务更适合在AI产业聚集的区域做试点，先积累数据和风控经验，等行业标准、基础设施和监管规则慢慢完善了，再逐步扩大范围。长远来看，把Token消耗这类动态数据作为授信评估的补充维度，肯定会成为银行服务科技企业的常规操作，产品和服务也会不断更新。
把算力消耗变成可信任的授信依据，是银行信贷从看抵押到看数据的关键一步。
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