信贷的“算力转向” 全国AI融资开启 银行竞逐算力金融赛道

2026-09-10
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　　日前，广州海珠区正式发布广东省首个词元经济专项金融产品“Token贷”，中国银行、中信银行、广州银行三家机构同步推出专属产品，单项扶持最高500万元的“词元八条”配套政策也一并亮相。这是国内首次由地方政府与银行体系系统性地将“Token消耗”纳入AI企业授信评估体系，标志着银行对科技企业的风控逻辑从“看资产”转向“看消耗”。
　　在广东之前，农业银行已于2025年12月在温州落地首笔以算力Token为核心授信依据的200万元贷款，并于2026年6月在上海推出专属“Token贷”方案。从浙江到广东，从农商行到国有大行，一场围绕AI核心生产要素的信贷革新正悄然铺开。
从“算力贷”到“Token贷”的全国燎原之势
　　事实上，在广东正式发布“Token贷”之前，一场围绕AI算力资产的信贷竞赛早已悄然展开，并呈现出从“点状试点”向“全面铺开”演进的态势。
　　这其中，农业银行走得最早。2025年12月，农行浙江温州鹿城支行向浙江城安大数据有限公司发放了200万元贷款，这是以算力Token产出消耗为核心评价依据的早期案例。2026年6月，农行上海徐汇科技支行推出专属“Token贷”方案，并于8月在“超级创业者集聚区”原力社区正式落地。
　　2026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”，单户最高额度达5000万元，期限最长10年。8月，成都银行推出纯信用“算力贷”，单户最高500万元。
　　这股风潮背后是政策层的明确指引。2026年3月，广东省发改委印发《广东省支持人工智能OPC创新发展行动方案（2026—2028年）》，明确鼓励银行推出“算力贷”。8月5日，安徽省科技厅等也印发方案，鼓励“Token贷”“模型贷”等产品创新。国家数据局数据显示，2024年初中国日均Token调用量仅约1000亿，到2025年底跃升至100万亿，2026年3月进一步突破140万亿，两年增长超千倍。如此爆发式的行业增长，为全国性复制提供了坚实的产业基础。
　　因此，业内分析普遍认为，各地跟进是大概率事件，但路径会出现差异化——广东侧重Token消耗的“业务流”评估，而安徽则可能在算法知识产权质押等“技术流”方面探索更多。
重构银行对科技企业的信用评估范式
　　“Token贷”的出现，不仅仅是多了一个贷款品种，其深远影响在于重构了银行对科技企业的信用评估范式——从看“砖头”到看“代码”，从看“过去利润”到看“未来算力消耗所代表的经营活性”。
　　对AI行业而言，这直接拓宽了轻资产中小主体的融资通道。那些在传统银行眼中“无资产、无营收、无利润”的早期大模型应用企业，现在只要有稳定的Token调用量（代表真实的业务流量），就有机会获得运营资金。这有利于培育庞大的AI应用生态，特别是鼓励“一人公司”（OPC）等新型创新主体的涌现。“‘Token贷’这类新型信贷产品，推动银行传统授信逻辑发生局部革新，为轻资产AI科创企业拓宽融资渠道。过去银行授信高度依赖不动产抵押物，大量缺少实物资产的AI中小主体很难获得信用类贷款。新产品把算力经营痕迹纳入评估体系，让企业的业务活跃度转化为授信参考依据，缓解行业流动资金周转压力。”苏商银行特约研究员武泽伟在接受记者采访时表示。
　　对银行业而言，这是低息差时代争夺优质新兴客群、向综合金融服务商转型的必争之地。然而，硬币的另一面是“数据信用”带来的风控新挑战。对此，多位专家提示了潜在风险：
　　一是数据真实性风险。Token数据存在被“刷单”或无效调用虚增的可能，且当前缺乏统一的审计标准。
　　二是波动性风险。AI业务Token消耗常有“脉冲式”特征，项目结束即骤降，若银行过度依赖单一指标，可能高估企业持续还款能力。
　　三是盈利脱节风险。企业消耗Token量大但利润微薄，若仅看流量不看盈利，容易陷入“赔本赚吆喝”的陷阱。
　　武泽伟同时也指出，“银行业确实还需要正视潜藏的现实风险，词元消耗仅代表业务投入强度，不等同于企业现金流和盈利水平。词元数据还存在统计口径不统一，存在被人为虚增的可能性。后续行业发展过程中，银行需要搭建多维度交叉核验机制，打通算力平台数据校验通道，完善贷后动态监测，避免单一指标带来信贷误判，实现产业支持与风险防控之间的平衡。”
银行不能仅仅依赖Token这一把“标尺”
　　武泽伟进一步指出，“Token贷”这款产品诞生，依托本地集聚的AI产业主体以及配套地方政策支持，产业基础与政策协同是落地的重要前提。具备人工智能算力产业集聚的区域，部分银行会借鉴这套授信思路，把算力经营数据纳入科创信贷评估维度。但多数地区缺少对应的产业集群，也缺少词元数据核验的配套条件，很难直接照搬产品形态。银行层面会保持审慎态度，不能仅仅依赖Token消耗作为单一授信“标尺”，更多是把相关指标作为现有科创信贷体系的补充因子。
　　记者也注意到，当前各地试点中，银行普遍将订单持久性、回款质量、客户结构、平台资质等多因子纳入贷后模型。曾刚等学者也指出，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和足够长的周期才能建立，当前尚不具备精准定价的数据积累。
　　广东“Token贷”的落地，是中国金融体系主动适配新质生产力的标志性事件。它宣告了在数字经济时代，数据流正在被承认为一种可量化的经营能力与信用资产。虽然目前已知实际投放金额仅约千万元级别，仍处于“小试牛刀”阶段，但其引发的鲶鱼效应已在全国扩散。
　　随着上海、安徽、四川等地银行相继入场，一场围绕AI核心生产要素的金融服务竞赛已然开启。对于各地政府而言，单纯鼓励银行发产品或许不难，真正考验智慧的是如何像海珠那样，构筑起“产业基础+金融创新+政策配套”的铁三角，让“算力信用”走得更远、更稳。

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