日前，国内首个词元经济专项金融产品“Token贷”在广州海珠区发布。

中国银行广州分行相关负责人在接受《凤凰WEEKLY财经》采访时表示，“算力Token贷”目前授信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2000万元正落实用款合同中。

此次“Token贷”落地之前，广州海珠区已经开始尝试将Token消耗量纳入人工智能企业的政策评价指标。

今年6月，海珠区发布《广州市海珠区人工智能OPC创新发展措施（试行）》，提出对使用智能体工具开展业务活动的企业，根据最近半年日均Token消耗量或大模型调用量给予算力补贴。其中，最近半年日均词元（Token）消耗量达到1亿、5亿、10亿的企业，可分别获得最高2万元、10万元和20万元扶持。

招联首席经济学家董希淼表示，银行看中的是Token消耗量作为AI企业真实业务活水线的穿透式洞察。传统信贷依赖房产等抵押物，但AI公司多为轻资产运营。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。同时，这也是银行发展科技金融、服务科技型企业的一个切入点。

Token消耗量成核心定额指标之一

“算力Token贷”的授信额度是如何确定的？企业的Token消耗量在其中起到什么作用？

上述负责人表示，“算力Token贷”突破传统授信模式，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，企业的Token消耗量是核心定额指标之一。

他表示，目前银行获取和核实企业的Token消耗数据主要通过核查企业提供的与平台企业结算的Token消耗清单，与现场核查时由企业登录平台实时展示的其Token使用消耗情况。“未来希望能与平台深化合作，对平台推荐的企业，开放银行查询ID，直接查询和监测企业的Token消耗数据。”

Token消耗量与企业的实际经营情况、偿债能力之间有怎样的关系？

“总体来看，两者呈正相关但非因果的复杂关系。”董希淼表示，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”。因此该指标需结合现金流、毛利率等数据交叉验证，否则无法直接等同于偿债能力。

将Token数据作为授信参考，银行也可能面临风险。董希淼认为，主要面临数据失真与经营脱节双重风险。首先是操纵风险，Token数据易被“刷单”或无效调用虚增，且缺乏统一审计标准。其次是波动风险，AI业务Token消耗常有脉冲式特征，项目结束即骤降，易引发贷后误判。最核心的是盈利脱节风险，即企业消耗量大但利润微薄，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。

覆盖算力产业链，未来或成授信“补充维度”

目前哪些类型的企业可以申请“算力Token贷”？未来是否会进一步扩大产品覆盖范围？

上述负责人回应称，目前“算力Token贷”覆盖算力产业链所有企业，其中“算力供给贷”服务从事人工智能大模型搭建训练，首次完成国家级境内互联网信息服务算法备案、深度合成服务算法备案、国家级生成式人工智能上线备案，且已签订算力服务合约的初创型企业；“算力应用贷”服务使用Token发展自身业务的数字营销、数字文娱等终端使用企业；“算力服务贷”服务于提供AI API服务、数据标注、模型微调的技术服务商以及Token代理商，以及持有真实算力服务合约，技术团队稳定的成长型企业。

他表示，未来将持续深化完善升级迭代“算力Token贷”，同时也将持续深耕数字经济领域，创新扩大“数字营销贷”、“数字美妆贷”、“数字文娱贷”等产品效能，让中行金融活水惠及更多的数字经济企业。

董希淼表示，算力使用量这类数据会更多进入银行授信体系是一种趋势，但过程需要审慎。这意味着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。“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。”