拿算力词元消耗量去银行贷款

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。（经济日报记者 勾明扬）