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"> 词元（Token） ，是人工智能AI大模型处理信息的最小单元，它可以是一个汉字、一个标点 ，抑或是一个词汇片段 ，用户向AI的每一次提问 、AI生成的每一段内容 、识别的每一幅图像，本质都是词元的调用与运算 。那么 ，一向被视作企业经营成本的算力Token消耗 ，能否成为撬动银行授信的新坐标？
轻资产企业的融资破局
没有房产抵押、没有重资产担保，诸多AI产业链企业呈现轻资产特征，这与银行传统的授信审批逻辑存在错配 ，造成金融服务供给不足 。针对这一痛点 ，近期多家银行陆续推出“算力词元贷 ”相关信贷产品，将企业算力Token产出消耗 、算力服务合约价值等数字要素纳入核心评价体系 ，为轻资产科创企业精准“输血 ”。
作为广州市海珠区人工智能生成内容（AIGC）领域的企业 ，广州光盒动力文化传播有限公司（以下简称“光盒动力”）的核心业务与技术主要依托自研AIGC平台“燃梦谷DreamonFun ”，实现月产短剧超10000分钟的工业化产能 ，并为世界500强企业提供AI商业广告片制作服务 。近一年 ，光盒动力业务发展迅速，企业承接的本地品牌短视频运营等项目也在持续增加 ，月度Token调用消耗规模稳步增长 ，但项目回款存在约180天账期，算力采购款需要提前支付 ，阶段性流动资金缺口显现 。
记者了解到 ，光盒动力属于AI应用服务商，适配中国银行“算力词元贷 ”项下应用贷子产品的客户群体范围。鉴于光盒动力发展前景良好，中国银行广州海珠支行打破传统授信 ，优先核查固定资产 、重资产抵押物的风控思路 ，将企业技术创新、资质背景、历史Token消耗数据 、算力采购合同 、下游业务订单、应收账款回款记录等作为授信核心审核维度，综合研判企业经营状况与风险水平 ，最终为其制定综合授信500万元 、期限3年的信用贷款方案 ，资金定向用于算力采购 。该笔贷款的顺利投放，为企业成长阶段解决了“燃眉之急” 。
类似的授信方式创新 ，也在其他地区陆续落地。浙江城安大数据有限公司（以下简称“城安大数据 ”）是一家深耕智慧城市与人工智能领域的科技型企业 ，业务高度依赖算力支撑。随着AI技术加速迭代，企业承接的项目复杂度持续攀升 ，算力需求水涨船高 ，资金周转压力日益凸显 。
“关注到企业正在搭建智算中心 、为后续承接更复杂的项目做准备，我们联动温州市经济和信息化局、鹿城区大数据管理中心 ，综合企业的科技属性 、算力产出消耗等指标 ，为企业提供融资支持，填补资金缺口 。 ”中国农业银行浙江温州鹿城支行客户经理陈宣朴告诉记者，这笔贷款也是温州市首笔以算力Token产出消耗为核心评价依据的信用贷款 ，并提供利率优惠 ，为科技型企业融资打开了“新通道”。拿到200万元贷款后，城安大数据负责人不禁感慨道：“真没想到 ，算力也能成为银行授信的‘硬通货’！ ”
同样受益于这一创新模式的还有杭州中科亿芯微电子科技有限公司（以下简称“中科亿芯 ”） 。作为一家专注于高性能射频收发芯片设计的企业 ，中科亿芯市场订单稳步增长，流动资金需求随之攀升 。中国农业银行浙江萧山鸿达路支行客户经理李建峰介绍 ，中国农业银行浙江萧山分行依托创新打造的“算力账”评价模型 ，在传统科创评价体系基础上，进一步将数据资产积累 、算力投入产出等新型要素纳入授信考量 ，成功为中科亿芯发放950万元贷款 ，有力支撑其技术攻关和产能扩张。
授信逻辑的迭代升级
从“资产抵押 ”到“数据授信 ”，变化的不只是风控依据 ，更是金融服务适配实体经济的迭代升级 。中国电子商务专家服务中心副主任郭涛分析 ，银行集中布局“算力词元贷”相关产品，是产业现实、信贷转型以及政策导向多重因素共同推动的结果 。
在产业现实层面，大量算力 、AI服务商属于典型轻资产主体 ，缺少厂房 、设备等传统抵押物 ，但企业拥有真实算力合约与业务流量，传统信贷工具很难覆盖这类主体的流动资金需求。在银行转型层面 ，该类产品推动信贷评价逻辑从看重静态实物资产转向动态经营流量 ，帮助银行切入高成长的AI算力赛道，拓展科创类客户群体 ，丰富自身科创金融产品矩阵 。在政策环境层面 ，各地鼓励金融机构针对数字经济开发适配信贷工具，为银行试点创新产品提供外部支撑 ，同时算力合约、Token消耗可以作为经营活动的量化参考指标 ，为银行识别企业活跃度提供新抓手，缓解银企之间信息不对称的现状 。
天府立言金融研究院院长曾刚表示 ，“算力词元贷”最核心的创新是将词元消耗量 、算力服务合约价值 、词元佣金结算量等纳入授信依据。这套框架内在的逻辑链条是持续的词元消耗量代表真实的业务流量 ，业务流量驱动现金流入，进而构成还款能力基础 。而上述逻辑成立的关键前提是，词元消耗数据必须真实、连续、可审计 ，能够有效映射企业的实际还款能力 。
“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。 ”招联首席经济学家董希淼认为 ，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 。
业内人士表示 ，通过创新信贷评价模型，银行可以将企业“算力资源 ”“科创指数 ”等多维指标纳入授信评价体系 ，使算力资产从“看不见”变为“可评估 ” ，从“摸不着 ”变为“可授信”，有效打通科技型企业融资堵点 。
风控体系的探索完善
“Token消耗量与信用风险之间的统计规律 ，需要足够规模的样本数据和足够长的周期才能建立。当前相关贷款产品还处于起步阶段 ，尚不具备支撑精准定价的数据积累 。 ”曾刚认为，尽管算力融入信用体系已是大势所趋 ，但“算力证明信用 ”的模式仍处于初步探索阶段 ，距离成熟普及尚需时日 。现阶段将算力作为银行主要信用评价因子，还有多重风险点有待破解。
数据真实性是首先需要面对的挑战 。曾刚告诉记者，Token消耗审计是一大难点 ，该数据由平台方输出 ，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 ，Token消耗数据不等于企业实际回款现金流 。保障可靠的现金流 ，需要期限较长 、权责清晰、违约处置完备的算力服务合同。
盈利脱节风险同样不容忽视 。董希淼表示，虽然持续增长的Token消耗表明企业产品或服务有真实市场需求 ，为营收增长提供了基础 ，间接关联偿债能力的“源头活水” 。但Token消耗对应的是“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”。此外，还会存在企业消耗量大但利润微薄的情况 ，如果银行过度依赖此单一指标 ，可能高估企业还款能力，导致信贷风险加大 。
此外，AI行业的周期波动特征 ，也对银行贷后管理带来考验 。郭涛分析 ，从行业周期来看，AI项目具备脉冲式特征 ，项目结束后算力需求快速回落 ，同时算力合约存在退单 、履约不及预期的可能，会直接冲击企业还款来源。因此 ，在风控完善方向上 ，银行不能把算力指标作为单一授信依据，要构建多因子交叉核验体系 ，结合合同权责 、应收账款、现金流 、客户资质开展综合评估 ，打通算力平台核验通道，建立贷后算力流量动态预警机制 ，同时引入第三方存证审计 ，将算力相关指标定位为传统风控的补充，而非替代原有信贷框架。
对于这一授信模式在全国推广的前景，博通咨询金融行业首席分析师王蓬博认为 ，“算力词元贷”这类产品具备全国复制的基础 ，但落地节奏将因城而异 。算力产业集中 、基础设施完善、数据互通通畅的城市，落地速度会很快 ，而那些产业薄弱 、缺少可信算力数据的地区将面临较大的推进难度 。全国试点的共性难题是算力价值没有统一评估标准 ，差异主要在数据核验环节，目前仍没有统一的行业规范。
“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层面问题 ，并要求银行建立能区分有效业务与虚假流量的风控模型 。 ”董希淼表示，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。
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评论列表（4条）
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