【大河财立方记者吴海舒李雯雯】Token(词元)正从技术圈的技术计量单位，破圈成为衡量AI企业经营实力的重要指标。
元股证券:ygzq.hk日前，广东省首个词元经济专项金融产品“Token贷”在广州海珠发布，同步推出“词元八条”配套政策，引发行业广泛关注。
“Token贷”最大的核心突破，是把企业词元消耗与算力业务数据纳入授信评估体系。业内人士认为，“Token贷”拓宽了AI领域中小主体的融资渠道，但在商业模式落地、算力核验、合规风控建设等方面，仍有待进一步完善。
广东首个“Token贷”落地，2800万元授信试水“算力信用”
大河财立方记者了解到，作为首批发行该产品的金融机构，中国银行广州分行“算力Token贷”已推出“算力供给贷”“算力应用贷”“算力服务贷”三大子产品，覆盖算力产业链中不同规模的企业。目前该产品已授信5户2800万元，实际已投放3户800万元，主要用于企业购买算力支付资金，另外2000万元正在落实用款合同中。
除了中国银行，此前已有多家银行入局算力类信贷产品。江苏银行推出算力贷，将算力效能、研发投入、知识产权等指标纳入评价模型，面向算力基础设施与大模型应用企业提供融资支持。成都银行落地算力贷，依托算力券进行增信，发放纯信用贷款，缓解中小企业算力采购资金压力。张家港农商行探索“基础授信+算力券增信”模式，结合地方政策红利放大授信空间，适配算力企业长周期资金需求。
不同于传统信贷依靠固定资产、财务报表开展授信，“算力Token贷”是以企业算力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，将企业的Token消耗量作为核心定额指标之一。
这一创新模式并非凭空而来。根据OpenRouter数据测算，8月第一周(8月3日到8月9日)全球AI大模型总调用量69万亿Token，环比增长21.48%。中国大模型周调用量34.25万亿，连续15周超过美国(9.17万亿)，稳居全球第一。
在国内AI产业算力需求持续攀升的背景下，“Token贷”的推出，可以看作金融体系对这一产业变局做出的前沿探索。
算力核验、商业模式等方面仍需补齐短板
“Token贷”把企业词元消耗与算力业务数据纳入授信评估，和传统信贷模式形成底层逻辑的差异。
苏商银行特约研究员武泽伟接受大河财立方记者采访时表示，传统信贷更多依托实物抵押物、财务报表与纳税流水开展评判，侧重企业已拥有的存量资产，轻资产科创主体容易因缺少有形担保被挡在信贷门外。该模式转向抓取企业业务运行的动态经营信号，弱化不动产抵押的硬性约束，拓展信用贷款的评估来源。
武泽伟进一步分析，在数据资产化层面，它能够推动产业运行数据转化为信贷信用参考，打通数字生产要素通向金融服务的路径。对于科创企业信用融资而言，它拓宽AI领域中小主体的融资渠道，填补应用层企业的融资短板。
“该类数据仅作为授信重要参考，并不会完全替代财务、资产等传统评价维度。”武泽伟强调。
“Token贷”主要采用信用、应收账款质押、订单融资相结合的担保方式，授信依据涵盖Token消耗量、算力合约价值、应收账款、Token佣金结算量。
天府立言金融研究院院长曾刚向大河财立方记者分析，这套框架背后的逻辑链条是：持续的Token消耗量代表真实的业务流量，有业务流量就有现金流入，有现金流入就有还款能力。
不过，这套逻辑的前提是，Token消耗数据必须真实、连续、可审计，且能够有效映射企业的还款能力，而这个前提在现实中能否成立仍待验证。
此外，当Token从技术计量升维为价值度量，银行的风险评估逻辑也必须随之迭代。据了解，当前银行核验企业Token消耗数据的方式主要依靠企业提供的算力平台结算清单，同时辅以现场核验，由企业实时登录平台，展示Token真实使用及消耗情况。
武泽伟表示，依托词元算力数据开展授信的新模式，在合规与风控层面尚存在多重短板，需要建立完整机制加以防范。
首先，数据由算力平台输出，缺少统一中立的核验存证体系，数据真实性校验存在现实难度；其次，算力消耗只代表业务活跃度，不等同企业实际回款与盈利水平，容易造成对偿债能力的误判。
他建议，银行应当搭建多因子风控框架，将订单合同、回款情况、客户质量与算力指标交叉核验，打通多方数据校验通道，建立动态贷后预警，同时明确业务准入边界，杜绝单一数据指标直接决定授信额度。
“Token贷”可持续发展，还需跨过多道门槛
某股份行内人士告诉大河财立方记者，从信贷业务逻辑来看，“Token贷”本质上属于银行拉动业务增长的新型信贷工具。同时他提到，在当前市场环境下，此类新型信贷投放或将呈现两极分化态势：资质优良的客群，授信条件相对宽松；普通资质客户则会面临审批收紧。
杠杆股票配资开户谈及“Token贷”产品的可持续性，曾刚认为该产品需要跨过三道核心门槛：一是实现Token消耗数据可信化，将业务数据转化为可靠数字凭证；二是完成风险定价，建立Token消耗指标与信用风险之间可验证的统计关联；三是保障商业可行性，在没有政府贴息补贴的条件下，产品本身能够覆盖风险成本并产生合理利润。
对于此类创新产品的未来演进方向，曾刚表示，从产业演化的逻辑来看，“Token贷”大致会沿着产品深化和数据基础设施两个方向发展。
产品端，以核心AI大模型企业为节点，整合上游算力硬件商、中游云服务商与下游AI应用商的融资需求，形成链式产品体系。数据基础设施方面，如果Token消耗数据能够形成标准化可信数字凭证，就有望复刻应收账款登记系统对供应链金融的支撑作用，推动Token类授信实现规模化落地。
武泽伟判断，伴随算力需求持续释放，“Token贷”代表的算力数据融资模式，在产品形态上会从单一信用贷款，延伸出订单融资、应收账款质押、投贷联动相结合的综合金融方案，覆盖算力产业链不同类型经营主体。同时，风控体系会持续完善，逐步形成行业通用的算力数据计量核验标准。
“长远来看，算力相关指标将成为科创企业授信的常态化补充维度，而非独立授信依据。银行也将深度嵌入算力采购结算全流程，由单纯的资金供给方，转型为串联产业与金融的生态服务商。”武泽伟补充道。
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