摘要：算力账单能否成为信用资产，关键在于数据是否可核验、相关投入能否形成订单和现金流。

产联社编辑 | 凌乐仪

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【产联社】据新华财经9月8日消息，工商银行成都分行近日向成都高新区一家科技企业发放四川首笔“Token算力场景”贷款，将企业的Token消耗、算力服务合同和AI业务订单等纳入授信评价。

继上海、浙江、广东等地推出相关产品后，越来越多银行开始落地“Token贷”，尝试利用算力数据评估轻资产AI企业的经营状况和还款能力。那么，“Token贷”怎么贷？反映了怎样的授信变化？海外又有哪些类似做法？

Token消耗量纳入授信参考指标

此次获得贷款的企业主要从事软件开发、小程序与App研发以及AI智能体产品落地，累计交付项目超过1.2万个。随着业务增长，该企业在大模型API调用、知识库调优和智能体编排等环节需要持续投入资金，但缺少厂房、不动产和机器设备等传统抵押物。

据新华财经报道，这笔贷款并非以虚拟货币或所谓“Token资产”作为抵押。银行参考的是企业真实算力账单、词元调用日志、算力服务合同、AI业务订单和应收账款，并结合纳税、合同履约及团队情况，判断其经营连续性和还款能力。贷款资金主要用于支付大模型API调用费和算力租赁费，以缓解企业先行采购算力、项目交付后回款形成的资金错配。

Token的中文推荐名为“词元”，是大模型处理和生成信息的基本计量单位。国家数据局披露，2024年初中国日均词元调用量约为1000亿，2025年末增至100万亿，2026年3月进一步超过140万亿。词元调用量快速增长，使算力支出逐渐成为观察AI企业业务运行情况的一项数据指标。

多地银行从“看抵押物”转向“看经营流量”

四川此次投放并非全国首例。据新华社8月31日报道，农业银行已经在上海、浙江等地落地“Token贷”方案。其中，温州一家企业凭借历史词元结算数据、算力采购合同、下游订单和知识产权获得20万元信用贷款；农业银行上海徐汇科技支行则将企业在模型训练及场景应用中的Token开支规模纳入授信评价。

8月中旬，广东推出词元经济专项金融产品。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”和“算力词元服务贷”三个子产品，分别面向算力供给、应用和服务企业，单户最高授信3000万元。截至8月底，该行已向6家小微企业提供合计超过2800万元授信。

9月4日，据新华社报道，中国银行内蒙古分行向和林格尔新区发放当地首笔“算力Token贷”，将企业的词元使用规模、算力合作订单、技术资质和研发能力纳入授信评估。

各地产品接续落地，反映出银行对AI企业的授信评价正在发生变化。对于缺少实物资产的企业，银行开始把算力合同、调用记录、业务订单和应收账款等纳入经营画像；相关产品的服务对象也覆盖AI应用企业、算力供给商、云计算企业和技术服务商。

这一变化并未改变银行授信的基本逻辑。邮储银行研究员娄飞鹏表示，Token消耗量只是经营、财务和征信信息之外的一项新增指标。它可以反映企业的研发和业务活跃度，但不能直接证明企业能够形成收入、利润和稳定现金流。

“Token贷”的风险主要在于数据真实性和指标可比性。测试调用、低效调用或人为刷量均可能推高Token消耗；不同模型的分词、计价和缓存规则也存在差异，相同调用量未必对应相同的成本和商业价值。中国社会科学院金融研究所研究员杨涛提醒，金融机构应避免对Token授信价值“短期高估”与“长期低估”。在统一、可审计的数据标准形成前，银行仍需结合订单质量、项目交付、应收账款和实际回款核定授信。

海外算力融资更依赖硬件和长期合同

就公开资料看，海外尚未出现由大型商业银行推出、与国内“Token贷”完全相同的标准化产品。相近融资主要集中在算力产业上游，贷款机构更看重GPU等实物资产、长期客户合同和未来算力收入。

据纳斯达克上市公司CoreWeave今年5月提交美国证券交易委员会的公告，该公司完成一笔31亿美元贷款，期限约5年半，用于部署服务两份客户合同的GPU基础设施。英伟达今年推出的算力融资支持模式，则通过最低收入保证帮助AI云企业获得外部融资，英伟达本身并不直接发放贷款。

相比之下，国内“Token贷”更侧重AI应用企业的流动资金需求：企业没有GPU可以抵押，却拥有算力账单、项目合同和应收账款。银行由此尝试把数字化经营痕迹转化为辅助授信信息。

算力账单何以成为信用资产？关键不在于Token消耗规模本身，而在于它能否被转化为可核验、可比较、可持续追踪的经营证据，并与订单履约、项目回款和企业现金流相互印证。未来，如果银行、模型平台和云服务商能够建立统一的数据接口与审计标准，算力数据有望成为轻资产AI企业的常态化授信依据；否则，它仍只是一张记录成本的账单。

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