近期，“Token贷”在多地密集落地，银行以算力消耗数据替代传统抵押资产授信，为AI轻资产企业开辟融资新路径，但数据核验与风控难题仍待解。
　　本报综合报道 算力采购单和Token（词元）消耗明细，正在成为AI企业贷款的重要依据。中国银行广州分行近期创新发布广东省首个词元经济专项金融产品“中银·算力Token贷”。
　　市场人士认为，这类似于电商兴起之时诞生的“流水贷”，即“以流水证明信用”，如今是以“算力证明信用”。
　　不难发现，银行信贷模式正在跟随产业迭代发生转变。而其中，数据核验、风险把控仍是绕不开的现实难题，银行又该如何应对？
　　多地银行竞发“Token贷”
　　今年以来，“算力Token贷”已经在全国兴起。广东省首个词元经济专项金融产品“Token贷”近期在广州市海珠区发布，配套政策“词元八条”同步落地。中国银行、中信银行、广州银行在发布会上集中推出“Token贷”产品。此外，广州银行、成都银行、张家港农商银行等城商行和农商行也纷纷推出以“算力贷”“Token贷”为代表的AI专属金融产品。
　　其中，中国银行聚焦算力供给、应用、服务三大业务场景推出三个子产品，包括“算力Token供给贷”“算力Token应用贷”“算力Token服务贷”，全面覆盖算力领域大中小微各类企业。在产品设计上，该行突破传统授信模式，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，为企业提供最长三年、最高3000万元的授信总量。
　　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，该产品近期已在上海徐汇区首个“超级创业者集聚区”原力社区正式落地。今年4月，江苏张家港农村商业银行推出“基础授信+算力券增信”模式的“算力贷”，单户最高额度为5000万元，期限为1年至10年，支持信用、知识产权、数据资产、算力设备抵押等多元担保。8月，成都银行推出专属纯信用贷款产品“算力贷”，单户企业最高授信额度可达500万元。
　　九方智投行业研究员吴清淳指出，广东作为先行者，其核心是将Token消耗等经营数据纳入授信核心评判依据，实现了从“看资产”到“看Token消耗、平台资质、回款进度”等经营指标的转变。这实质上是将未来的预期收益流（Token消耗体现的业务活跃度）作为评估资产价值的关键。安徽在鼓励“Token贷”的同时，也强调支持算法知识产权质押融资，表明其在资产评估上更侧重于知识产权等无形资产。
　　吴清淳认为，AI产业的爆发式增长为“Token贷”提供了坚实基础，加之国家政策支持、多地政府积极响应、银行机构广泛参与，“Token贷”在全国复制推广的可行性较高，但会是一个逐步演进的过程。同时，各地在数据确权和资产评估上的探索路径也会呈现出明显的差异化特征。
　　信用锚点从资产到数据
　　从“Token贷”开始，算力相关经营数据开始进入银行信用评价体系，成为信用证明的方式之一。
　　事实上，银行看待信用的方式一直都在跟随时代的变化而变化，传统企业贷款看的是土地、厂房、设备、应收账款、税收、发票流水等。银行信贷的逻辑是“看得见、摸得着、跑不掉”。
　　而后，进入科创经济时代，随着轻资产、高研发投入的科技企业崛起，知识产权质押融资逐步推开。专利、商标、著作权等无形资产开始被银行接受为风险缓释工具，信用评价体系从“实物资产”向“无形资产”迈出关键一步。
　　“Token贷”的特殊之处在于，它把算力Token产出消耗、算力服务合约价值、算力佣金结算量作为核心授信依据。企业每调用一次算力、每处理一批数据，都会产生Token消耗。Token消耗越多，说明算力服务越活跃。
　　有市场观点认为，这类似电商早期的“流水贷”：店铺没有硬资产，但平台流水可以证明经营能力，银行据此放贷。现在逻辑变成：算力企业没有传统抵押物，但Token、算力合约、算力佣金可以证明其算力经营能力。
　　不过，电商流水是已实现的资金流，Token消耗只是业务活跃度指标，二者仍有极大的区别。
　　“银行看中的是Token消耗量对AI企业真实业务活跃度的穿透式反映。”招联首席经济学家、上海金融与发展实验室副主任董希淼补充道，传统信贷依赖房产等抵押物，但AI公司多为轻资产运营。Token消耗直接反映大模型被调用的频次和强度，是衡量企业客户活跃度、产品市场接受度及业务持续性的核心指标。它帮助银行将风控逻辑从静态的“资产负债”转向动态的“经营流量”，从而更精准地判断企业的发展阶段与成长潜力。
　　风控难题仍待破题攻坚
　　尽管“算力贷”为AI轻资产企业打开新的融资路径，但对银行而言，数据核验、业务真实性甄别、贷后风险管控等仍是绕不开的现实难题。
　　有分析指出，当前算力信贷面临价值评估体系标准不统一、跨部门存在信息壁垒、行业风险对冲工具不足、缺乏成熟的交易与处置渠道等难题。
　　在素喜智研高级研究员苏筱芮看来，“Token贷”作为创新产品进入市场后，将Token作为信用锚的风控模型确实会面临一些与过往不同的挑战，预计银行会以拥有稳定经营实绩以及可追溯算力消耗数据的企业为优先支持对象。带着成熟业务与算力消耗记录迁徙至新公司的团队，更加容易获得银行授信。比如，从大厂或知名AI公司独立出来的创业团队，或者因架构调整而进行业务分拆、主体变更的团队。
　　“相较而言，这类团队通常Token消耗量更大、更持续，政策导向更明确。比如，做模型训练的AI公司与做工业仿真的工作室相比，前者属于Token消耗大户，且Token消耗与商业回报的关联更紧密，而后者的Token消耗存在项目制、脉冲式等特点，银行在此类贷款产品试水早期，将会倾向于前者，但也会在风控机制日益完善的过程中逐步打磨出针对后者的专项产品。”苏筱芮解释。
　　在“算力贷”密集落地的同时，市场亦有声音担忧部分企业可能靠堆砌算力指标来换取更高授信。
　　对此，苏筱芮表示，银行可加大与算力服务商之间的场景合作，如，云厂商、大模型平台等，通过API（应用程序编程接口）权限实时监测算力使用效率。真实的Token消耗具有特定行为目的与模式特征，有正常调用频次、时段分布、输入输出比例等数据支撑。如果企业试图伪造，算力服务商的风控系统也可能对此识别，若伪造成本与难度远超真实经营，将会从源头削减企业伪造的动机。
　　董希淼认为，银行从看重硬件资产抵押向看重数字经营数据演进，契合AI产业发展规律。但大规模推广需先解决数据标准化、真实性核验等基础设施问题，并要求银行建立能区分有效业务与虚假流量的风控模型。目前，该类贷款仍属小范围试点，模式成熟尚需时间，未来或将成为科技型企业授信的补充维度。
　　从“看资产”到“看Token”，银行信贷逻辑的深层变革映射着AI产业崛起对金融体系的倒逼效应。“Token贷”以动态经营数据替代静态抵押，为轻资产AI企业打开了融资新通道，但数据确权、价值评估、反欺诈核验等风控难题仍待破解。当前，产品尚处小范围试点阶段，未来随着算力数据标准统一、银企平台协同深化以及风控模型迭代成熟，以数据驱动信用评价的信贷模式有望从“补充维度”走向“主流路径”。在这场金融与科技的双向奔赴中，唯有筑牢数据真实底座、完善风险定价机制，才能让“算力信用”真正成为助推AI产业高质量发展的金融引擎。