每周行业视野丨科技金融洞察:算力Token贷兴起,银行信贷评估锚点生变

近期，以“算力贷”“Token贷”为代表的AI专属金融产品在全国多地加速落地，信贷评估锚点正从土地、厂房等传统抵押物，转向算力消耗、业务合约等动态经营数据。

政策层面，广东省发展改革委今年3月印发《广东省支持人工智能OPC创新发展行动方案（2026—2028年）》，鼓励银行业金融机构探索开发用于人工智能OPC人才开展科技成果转化和创新创业活动的专属信贷产品；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。这已是全国第二份省级人工智能OPC专项三年行动方案。

银行落地实践呈现多层次推进态势。中国银行广州分行近期创新发布广东省首个词元经济“中银·算力Token贷”，聚焦算力供给、应用、服务三大业务场景，推出“算力Token供给贷”“算力Token应用贷”“算力Token服务贷”三个子产品。该行相关业务负责人介绍，产品以企业算力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。目前，中国银行广州海珠支行已为海珠算力相关企业提供融资超4亿元，其中今年7月以来落地“算力Token贷”授信金额超2800万元。

农业银行浙江温州鹿城支行联动当地经信局、大数据管理中心，将企业“算力资源”“科创指数”等多维指标纳入授信评价体系，为浙江城安大数据有限公司发放200万元贷款。成都银行联合成都市经信局推出专属纯信用贷款产品“算力贷”，以算力券财政资金作为增信保障，单户企业最高授信额度500万元。张家港农商银行推出总额20亿元的算力贷专项信贷，创新采用“基础授信+算力券增信”机制，单户企业基础授信最高1000万元，叠加算力券增信后固定资产授信上限可达5000万元。

“算力Token贷”的突破性在于，将企业动态经营流量转化为信用。盘古智库高级研究员吴琦向《金融时报》记者表示，“AI企业早期重研发、轻资产，缺乏传统抵押物。‘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，“Token贷”通过量化模型训练强度、API调用频次等硬指标，有助于解决银行与科创企业间长期存在的信息不对称问题。

招联首席经济学家、上海金融与发展实验室副主任董希淼指出，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”，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”，更精准判断企业发展阶段与成长潜力。

然而，多位专家亦提示，Token消耗作为授信依据存在显著风险边界。

一是数据真实性存疑。认为，Token消耗数据由平台方输出，存在刷量虚增业务规模的可能，缺少中立第三方存证审计机制。董希淼亦提示，“Token数据易被‘刷单’或无效调用虚增，且缺乏统一审计标准”。

二是Token消耗与偿债能力之间不能简单画等号。董希淼强调，Token是“收入潜力”而非“净利”，高消耗伴随高算力成本，若企业定价或回款不力，可能“增收不增利”，需结合现金流、毛利率等数据交叉验证。曾刚也指出，可靠的现金流需要以期限较长、权责清晰、违约处置完备的算力服务合同为支撑。

三是算力消耗呈脉冲式波动特征。多位分析师提示，AI业务Token消耗往往在项目期内激增、项目结束后骤降，可能引发贷后误判。

在数据核验方式上，中国银行广州分行相关业务负责人表示，目前主要通过核查企业提供的与平台企业结算的Token消耗清单，以及现场核查时由企业登录平台实时展示其Token使用消耗情况。该负责人同时透露，“未来希望能与平台深化合作，对平台推荐的企业，开放银行查询ID，直接查询和监测企业的Token消耗数据。”

素喜智研高级研究员苏筱芮判断，银行预计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。“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。”她举例说，“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。”

九方智投行业研究员吴清淳认为，“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，且各地在数据确权和资产评估上的探索路径会呈现差异化特征。邮储银行研究员娄飞鹏同样提示，业内尚缺统一、可审计的Token存证标准，且Token消耗不等于回款，需结合现金流、毛利率交叉核验。

算力Token贷作为科技金融的创新方向，为中小银行服务区域AI产业集群、拓展优质科创客群提供了差异化竞争切入点，但在产品设计与风险管控上需保持战略审慎与策略灵活。

评估自身资源禀赋，审慎选择目标客群。算力Token贷对银行的数据获取能力、产业认知深度要求较高，并非所有机构均适合在早期全面铺开。中小银行宜立足区域产业基础，优先支持有稳定经营实绩、算力消耗可追溯的企业，特别是从大型AI公司独立出来的创业团队或业务分拆主体。此类客群Token消耗稳定、政策导向明确，授信安全边际相对较高。对于项目制、脉冲式Token消耗的企业，宜待风控模型与数据积累成熟后再逐步覆盖。

强化数据核验能力，探索建立第三方存证与交叉验证机制。中小银行在数字化能力上相对有限，宜主动寻求与当地算力平台、云厂商建立合作通道，如通过API接口实现Token消耗数据的实时查询与监测。苏筱芮建议，银行可加大与算力服务商之间的场景合作，“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。”同时，宜将Token消耗数据与算力服务合约、应收账款回款记录、现金流流水等进行多维度交叉验证，避免单一指标依赖。

构建动态贷后管理机制，引入多因子贷后模型。Token消耗的脉冲式特征要求银行改变传统静态的贷后管理模式。娄飞鹏建议，设置算力消耗动态预警机制，跟踪指标波动、及时开展风险核查，并定期重估授信额度。针对Token消耗“脉冲式、项目结束骤降”的特征，宜将订单持久性、回款质量、客户结构一并纳入多因子贷后模型。博通咨询首席分析师王蓬博亦提示，系统可实时监测企业Token消耗数据，设置明确的用量预警线，一旦持续下滑即触发人工尽调，必要时压降授信、追加担保。

紧密对接地方政策资源，以“政银担”协同缓释风险。从成都与张家港农商银行的实践可见，“算力券+算力贷”的联动模式有效发挥了财政资金的增信作用。中小银行宜主动对接本地算力产业扶持政策，将政府风险补偿、算力券补贴纳入授信方案设计，通过“银行信用+政策助力”双轮驱动，在支持区域AI产业发展的同时有效控制信用风险敞口。