AI时代新型融资模式落地：银行首创Token贷依据算力消耗与合约授信

2026年9月3日，一篇关于“Token贷”的深度解析文章引发广泛关注，首次系统揭示了一种面向人工智能企业的新型融资模式：银行依据企业实际Token消耗量、算力服务合约等经营数据，提供信贷支持。

Token即词元，是人工智能大模型处理文本信息的最小语义单位。随着AI技术加速落地，算力已跃升为行业关键生产资料，企业日常运营中产生的Token调用量持续攀升。据国家数据局统计，我国日均Token调用量已于今年3月突破140万亿次，较两年前增长逾千倍。类比而言，Token如同AI时代的“电力计量单位”——每一次模型调用、每一轮推理生成，均对应可量化、可追踪的Token消耗。

这一趋势催生了新的金融需求。当前多数AI企业以轻资产结构为主，资产负债表相对单薄，经营流水分布广泛，缺乏厂房、设备等传统抵押物，核心价值集中于算法能力、模型资产与数据资源。在原有银行信贷评估框架下，此类无形资产难以被有效识别和定价，导致企业旺盛的算力投入需求与融资可得性之间形成显著落差。

为响应产业变化，商业银行正推动授信逻辑实质性转型：由侧重抵押担保与历史财务报表，转向关注真实业务流与技术生产力指标，将Token消耗规模、算力服务合约执行情况、下游订单履约能力等动态经营数据纳入授信决策体系。

多家机构已推出针对性产品。中国银行推出“算力词元贷”，将企业算力结算凭证、已签署的算力服务合约金额作为授信评估的关键依据；农业银行在长三角重点区域优化科创企业信用评价模型，试点专属Token贷融资方案；江苏银行上线“算力贷”，从算力使用效率、研发团队配置、研发投入强度、知识产权积累等多个维度对企业开展综合评分与授信。

需强调的是，Token贷并非简单按消耗量线性核定额度。各银行普遍采用多源数据交叉验证机制，结合算力合约履约进度、应收账款确权信息，并同步评估企业整体经营稳定性、财务健康状况及信用历史，审慎确定最终授信规模。

目前，该类业务的风险控制模型仍处于实践优化阶段。行业尚未建立统一、权威、可审计的Token存证与核验标准，数据真实性保障与动态准确性校验构成主要挑战，智能风控策略与授信规则亦需在应用中持续迭代升级。

在业务落地方面，中国银行内蒙古分行近日完成自治区首笔纯信用算力Token贷投放，从受理申请到完成审批仅用时两个工作日，向当地一家科技企业发放50万元贷款，标志着该模式已进入实质化运行阶段。