来源:证券之星财经
2026-08-21 17:08:11
8月14日,广州市海珠区的一场发布会,把"Token"这个原本属于大模型技术圈的专业词汇,推到了金融信贷的台前。当天,广东省首个词元经济专项金融产品"中银·算力Token贷"正式亮相,海珠区同步发布"词元八条"专项政策。一款以企业算力词元消耗、算力服务合约、Token结算量为授信依据的贷款产品,意味着银行第一次把"看不见的算力流水"当作"看得见的真金白银"。当轻资产的AI企业不再被厂房、物业这些传统抵押物挡在门外,一场信贷逻辑的转向正在悄然发生。
01 事件:从"看砖头"到"看Token"的产品破冰
"Token"中文译为"词元",是大模型处理和交换信息的最小单位。企业每调用一次大模型、处理一批数据,都会产生Token消耗。过去,银行衡量一家企业能不能贷到款,核心看的是厂房、设备、房产——业内戏称为"看砖头"。而此次发布的算力Token贷,把授信逻辑翻转过来: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。
在产品设计上,中国银行广州分行聚焦算力供给、应用、服务三大业务场景,推出算力Token供给贷、应用贷、服务贷三个子产品,覆盖算力领域大中小微各类企业。例如供给贷服务从事大模型搭建训练、已完成国家级算法备案且签订算力服务合约的初创型企业。授信规则上,为企业提供最长三年、最高3000万元的授信总量;担保方式以信用、应收账款质押、订单融资为主,亦可组合保证、抵押进一步扩大额度。针对新成立的市场主体,在提供连续经营佐证材料或担保的情况下,亦可按订单申请融资。
据中国银行广州分行披露,截至目前该产品已授信5户、总额2800万元,实际投放3户800万元,主要用于企业购买算力支付资金,另有2000万元正在落实用款合同;广州海珠支行已为海珠算力相关企业提供融资超4亿元。中信银行、广州银行也分别推出了各自的Token贷产品,词元经济的金融配套正快速丰满。
02 逻辑:轻资产AI企业的"死亡之谷"与信用重构
这场创新的背后,是轻资产AI科创企业长期面临的融资困局。一大批AI内容生成、智能体应用、模型服务企业,正处于AIGC的第一线,它们的生产资料不是机床和厂房,而是每日消耗的算力与产生的订单。这类企业普遍具有"轻资产、弱报表、散流水"的特征——缺少传统抵押物,却每天都在为算力采购提前支付现金,而项目回款往往要滞后数月。
一个典型的例子是广州某AI短剧制作企业:普通质量短剧每分钟消耗词元的成本达1500元,最高质量短剧每分钟成本达4000元,算力采购款需提前支付,而海外短剧项目回款常常要等上8个月,流动资金缺口时常显现。另一家主营AI电商直播的企业,月度词元调用量持续攀升,算力采购需提前垫付,项目回款周期长达5至6个月,一度面临阶段性资金缺口。两家企业分别通过算力Token贷获得500万元、300万元三年期信用授信,现金流压力得到缓解。
在业内人士看来,各大银行扎堆推出算力贷,本质是金融跟着AI产业换了一套评判企业的标准——把Token消耗、算力合约、业务流量当作授信依据,"类似早年电商流水贷,靠真实经营活跃度换取贷款"。盘古智库高级研究员吴琦指出,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",同时通过量化模型训练强度、API调用频次等硬指标,缓解银行与科创企业间长期存在的信息不对称。
更深层的转变在于,银行授信逻辑正从依赖静态的"资产负债",转向动态的"经营流量"。苏商银行特约研究员付一夫认为,这一创新本质上是把AI时代的核心生产要素"算力"转变为可量化的信用证明,既为轻资产科创企业开辟了全新的融资通道,也推动银行从通用信贷模式走向垂直产业的定制化服务。
03 数据:两年千倍的词元调用与千亿算力租赁市场
Token贷之所以成为可能,根植于词元经济本身的爆发式增长。根据国家数据局披露,2024年初中国日均Token调用量约1000亿,到2025年底跃升至100万亿,2026年3月进一步突破140万亿,两年增长超千倍。国际数据公司(IDC)的测算更为直观:2024年中国企业级MaaS市场按调用量统计的规模仅为114万亿Tokens,2025年跃升至1944万亿Tokens、同比增长约16倍,预计2026年全年企业级Token消耗量将同比增长约20倍至40000万亿Tokens。
词元需求暴涨直接拉动算力刚需。中国信通院数据显示,2026年一季度国内算力租赁市场规模达680亿元、同比增长62%,相关产业研究预测全年有望突破2600亿元。高端GPU长期处于结构性紧缺状态,出租率超过90%,供需失衡下行业高增长趋势有望长期延续。
商业模式的演进同样关键。东吴证券分析认为,当前算力紧缺程度较高,算力租赁厂商的行业议价权有望提升,其业务模式正从单纯的裸算力出租升级为模型服务或Token分成模式,即从"卖算力"转向"卖Token"。东方证券亦表示,Token已成为AI服务计费、结算的基础单位,正从AI底层技术单元快速上升为数字经济的核心价值载体。当"Token工厂""词元套餐"密集落地,算力不再只是底层硬件,而成为一种可计量、可交易、可质押的价值单元——这正是Token贷得以成立的微观基础。
从供给侧到消费侧,词元经济的轮廓已清晰可见。早在今年4月,北京移动便推出面向个人用户的算力Token套餐,采用Token计费、按需付费模式,最低5.99元即可获取算力次包,24.99元档位可包含1000万Token的算力月包;5月,弘信电子旗下Token工厂全球总部正式落户无锡,并部署江苏首批华为昇腾384国产超节点集群,将区域高端算力供给能力显著抬升。需求侧的海量调用与供给侧的产能落地双向印证,Token正从技术参数变为可分割、可计价的消费单元,也为银行将其纳入授信依据提供了真实的数据土壤。
04 版图:从海珠一隅到全国多地的"算力贷"扩散
广州海珠的破冰并非孤例,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,已在徐汇区首个"超级创业者集聚区"落地;5月,张家港农商银行为本地科技企业投放首笔100万元"算力贷",构建"银行信用+政策助力+算力券增信"的融资模式;江苏等地还试水"算力券+算力贷"券贷协同机制。
政策层面同样在加码。今年3月,广东省发展改革委印发《广东省支持人工智能OPC创新发展行动方案(2026—2028年)》,明确鼓励银行推出"算力贷",缓解人工智能相关企业算力采购资金压力;8月5日,安徽省科技厅、省人社厅印发《安徽省推进人工智能OPC创新创业发展行动方案(2026—2028年)》,鼓励银行推出"Token贷""模型贷"等产品,成为继广东之后全国第二份省级AI专项三年行动方案。更早的6月3日,广东多部门联合印发《广东省加快推进"人工智能+"金融深度融合应用的若干措施》,明确支持银行运用人工智能赋能信贷全流程,并鼓励金融机构加大对大模型和算力、人工智能重点企业的支持力度。
宏观货币工具也在为这一方向提供低成本资金。2026年1月,科技创新和技术改造再贷款额度进一步优化,增至12000亿元,并将研发投入水平较高的民营中小企业纳入支持领域,技术改造和设备更新贷款支持范围扩展至人工智能等14个领域。招联首席经济学家董希淼指出,这一工具明确以"研发投入"作为核心准入指标,将企业的创新潜力转化为信用额度,直接缓解高研发、轻资产民营企业在技术攻坚期的现金流风险。国家金融与发展实验室特聘高级研究员庞溟亦分析,传统银行信贷高度依赖不动产抵押,此次以研发投入为核心准入指标,是把创新潜力转化为信用额度的制度性突破。
05 风控:创新背后的三道暗礁
需要清醒看到的是,Token贷在重构信用的同时,也把新的风险敞口摆上了台面。上海交通大学上海高级金融学院青年研究员石少卿指出,"Token贷"突破了传统信贷对固定资产抵押的依赖,但在风险定价与资产估值层面面临数据确权不清、计费口径不统一、Token价格波动剧烈、缺乏合格抵押物等核心挑战。
首先是数据真实性。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,存在欺诈风险——一家企业算力消耗高,却可能增收不盈利。其次是口径与确权。各家平台对Token的计费标准并不一致,跨平台的数据难以直接比对,银行要核实企业真实的Token消耗,目前主要通过核查与平台结算的清单、结合现场登录平台实时展示,尚未形成可审计的跨平台数据存证。再次是资金用途管控。信贷资金是否真正用于购买算力等指定用途,也有待严格把控。
中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏认为,对银行业而言,这类产品在很大程度上重构了传统信贷风控逻辑,使银行可以更好触达轻资产的AI科创企业等客群,同时也倒逼银行进一步完善风控模型、数据核验与贷后管理。吴琦则建议,接下来需要建立统一、可审计的Token数据存证标准与平台,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。风控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——这既是机遇,也是一道尚未走完的考题。
06 观点:科技金融适配AI产业的拐点
从"看砖头"到"看Token",变化的不仅是一款信贷产品,更是金融资源适配新质生产力的方式。当AI产业从模型研发加速向智能体、行业应用渗透,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。
在机构看来,这一转向具有标志性意义。付一夫认为,这类产品是推动AI产业高质量发展的内在要求,也是科技金融适配AI产业的关键探索;娄飞鹏强调,它使银行得以触达过去难以服务的轻资产客群,并倒逼风控能力升级。东方证券、东吴证券则从产业层面指出,Token从技术单元上升为价值载体、从"卖算力"到"卖Token"的商业模式演进,正在为算力服务打开新的估值空间。
这粒看不见的词元,正被金融重新定价。它不够性感,却恰好卡在AI时代生产资料与信用凭证的交汇点——当银行学会读懂大模型背后的业务流,轻资产的科创企业便多了一条穿越"死亡之谷"的通道。科技金融与人工智能的双向奔赴,或许才刚刚开始。
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