徽声在线记者 | 安震报道

近日，徽声在线从中国银行方面获悉，国内首个聚焦词元经济的专项金融产品——“Token（词元）贷”在广州海珠区正式亮相。中国银行广东省分行推出的这款“算力Token贷”产品，最高可为企业提供3000万元的授信额度，为AI产业注入了强劲的金融动力。

据徽声在线从行业内部了解，上海农商银行、浦发银行、北京银行等金融机构也纷纷紧跟步伐，推出了针对人工智能产业的特色信贷产品，共同助力AI产业的蓬勃发展。

业内专家指出，随着AI技术从模型研发加速向智能体、行业应用等领域拓展，银行正积极探索传统财务指标之外的“新信用数据”来源。AI产业金融有望从单点授信模式向产业链金融模式转变，从支持企业购买算力，到根据Token消耗量、算力服务合同等数据来核定授信额度，银行的金融支持正变得更加精细化和个性化。

Token贷在广东落地生根

根据国家数据局的最新统计，中国日均词元调用量呈现出爆发式增长。2024年初，这一数字还仅为1000亿，而到了2025年底，已经跃升至100万亿。今年3月，更是突破了140万亿大关，两年间增长超过千倍。这一数据背后，是AI产业蓬勃发展的生动写照。

随着AI产业的爆发式增长，与之相关的金融需求也日益凸显。越来越多的银行开始关注这一领域，并推出了相应的金融产品以满足市场需求。中国银行此次推出的“算力Token贷”产品，正是这一趋势下的典型代表。

据介绍，“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服务贷三种类型，以覆盖算力领域不同规模的企业需求。这一创新产品不仅丰富了银行的信贷产品线，也为AI企业提供了更加灵活多样的融资选择。

中国银行广东省分行相关人士向徽声在线表示，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。这一创新举措使得银行能够更加全面地了解企业的经营状况和信用状况，从而为企业提供最长三年、最高3000万元的授信支持。

该人士还进一步解释道：“数字经济产业客户通常具有轻资产、弱报表、散流水的特点。因此，‘算力Token贷’产品创新了担保方式，企业可以提供信用、应收账款质押、订单融资为主的担保方式，也可以组合保证、抵押等组合担保方式，以进一步扩大融资额度。”

徽声在线从中国银行获悉，中国银行广州海珠支行已经为海珠算力相关企业提供了超过4亿元的融资支持。其中，今年7月以来，通过海珠区政府的牵线搭桥和银企对接活动，落地算力Token贷授信金额超过2800万元，有效缓解了企业的融资难题。

值得一提的是，同一天，广州海珠区还正式发布了《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”）。该举措中明确提出，将联合金融机构推出“词元贷”“词元收益权融资”等金融产品，并对企业开展词元驱动型业务所获得的专项银行贷款给予贴息补贴。单个企业每年最高可获得200万元的贴息支持，这一政策无疑将进一步激发AI企业的创新活力和发展动力。

一位资深银行人士向徽声在线表示，过去银行在判断一家科技企业是否值得贷款时，更多依赖的是企业资产、营收、利润和抵押物等传统指标。然而，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’的变化在于，它不是把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；而合同、订单和应收账款则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重要延伸。它标志着银行在信贷评估方面正从过去的“看企业有什么资产”逐步转向“看企业产生了什么业务数据”，更加注重企业的实际经营状况和未来发展潜力。

多家银行竞相加码AI信贷领域

事实上，在“Token贷”之前，银行就已经开始围绕AI产业布局特色信贷产品了。随着AI技术的不断发展和应用场景的日益丰富，银行对AI产业的金融支持也在不断加强。

徽声在线注意到，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创业主体的一个重要维度。例如，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了专属集群方案。该方案增设了专属增信维度，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，为企业提供日常经营周转所需流动资金贷款，借款额度高达10亿元。

此外，也有不少银行将金融服务进一步延伸到AI产业的基础层、模型层和应用层。江苏银行去年推出的“算力贷”产品就是一个典型例子。该产品聚焦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。它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进行科学测算，将企业分为“A、B、C”三类，并将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中。

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了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体系，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。目前，首笔114万元的“算力贷”已经成功发放给相关企业。

一位资深国有大行人士向徽声在线表示，AI产业的快速发展带来了融资需求的变化。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。”他说道，“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：“虽然算力是重要维度之一，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，银行在评估企业信用时仍然需要订单、现金流等其他大数据作为核心依据。”