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【央视新闻客户端】
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近日 ，广东省首个词元经济专项金融产品“Token贷”的推出引发热议，该产品以企业算力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 ，为企业提供授信额度。
市场人士认为 ，这类似于电商兴起之时诞生的“流水贷 ”，即“以流水证明信用 ” ，如今是以“算力证明信用” 。
不过 ，电商流水是已实现的资金流，而Token消耗只是业务活跃度指标 ，二者仍有极大的区别 。专家更倾向于认为 ，算力未来更可能成为科技型企业授信的补充维度，而非替代传统信用体系。
银行加速布局算力金融赛道
随着人工智能产业的蓬勃发展 ，算力已成为数字时代的核心生产力 ，为更好服务算力企业，去年以来，已有多家银行推出面向算力硬件企业的专项信贷产品 ，其以“算力贷”等名义 ，部分引入算力评价因子，为芯片 、服务器 、数据中心、光模块等算力产业链企业提供差异化融资支持 。
比如 ，江苏银行去年推出的“算力贷 ”产品 ，聚焦AI芯片 、智算服务器 、云计算厂商等算力基础设施类企业以及AIGC大模型研发、模型垂直化应用等算力赋能类企业，该产品将算力算效水平引入评分体系 ，同时结合团队人才结构 、研发费用投入 、知识产权等评价因子 ，通过科学测算，将企业分为“A、B 、C ”三类 ，评分结果直接运用至信贷审批准入 、授信额度定量等决策依据 。
另外 ，还有部分银行推出“算力券+算力贷”券贷协同机制。比如，今年5月 ，张家港农商银行成功为本地一家公司投放该市首笔100万元“算力贷 ” ，该产品采用“基础授信+算力券增信 ”双维度规则，单户基础信用额度最高1000万元，配套算力券增信后 ，固定资产贷款最高可达5000万元 。
针对企业算力采购资金周转压力大的普遍难题 ，今年8月，成都市经信局市新经济委联合成都银行打造专属纯信用贷款产品“算力贷” 。该产品依托政府惠企政策构建信用支撑 ，以“算力券 ”财政资金作为增信保障 ，以算力真实需求为业务依托，首笔114万元“算力贷 ”已发放。
不过 ，真正实现突破的是近日中国银行广州分行发布的全省首个词元经济“中银·算力Token贷” 。据了解 ，该产品聚焦算力供给、应用、服务三大业务场景，推出三个子产品 ，包括算力Token供给贷 、算力Token应用贷 、算力Token服务贷 ，全面覆盖算力领域大中小微各类企业 。
据中国银行广州分行介绍，目前 ，中国银行广州海珠支行已为海珠算力有关企业提供融资超4亿元 ，其中今年7月以来，通过海珠区政府的牵线搭桥银企对接，落地算力Token贷授信金额超2800万元。
天府立言金融研究院院长曾刚认为 ，银行业布局算力贷 ，是科技金融适配AI产业的一种探索 。“在政策引导与产业融资需求推动下，各家银行切入这一赛道 ，意在挖掘科创企业客户 ，完善数字金融布局，缓解算力企业传统抵押物不足的融资痛点 。 ”他说。
当算力开始进入信用系统
从“Token贷 ”开始 ，算力相关经营数据开始进入银行信用评价体系 ，成为信用证明的方式之一。
事实上，银行看待信用的方式一直都在跟随时代的变化而变化 ，传统企业贷款看的是土地、厂房 、设备 、应收账款、税收 、发票流水 。银行信贷的逻辑是“看得见 、摸得着、跑不掉” 。
而后 ，进入科创经济时代，随着轻资产 、高研发投入的科技企业崛起 ，知识产权质押融资逐步推开。专利 、商标、著作权等无形资产开始被银行接受为风险缓释工具 ，信用评价体系从“实物资产 ”向“无形资产 ”迈出关键一步 。
“Token贷”的特殊之处在于，它把算力Token产出消耗 、算力服务合约价值 、算力佣金结算量作为核心授信依据 。企业每调用一次算力、每处理一批数据，都会产生Token消耗。Token消耗越多 ，说明算力服务越活跃 。
有市场观点认为 ，这类似电商早期的“流水贷”：店铺没有硬资产，但平台流水可以证明经营能力 ，银行据此放贷 。现在逻辑变成：算力企业没有传统抵押物 ，但Token、算力合约 、算力佣金可以证明其算力经营能力。
不过，电商流水是已实现的资金流 ，Token消耗只是业务活跃度指标 ，二者仍有极大的区别 。
“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 、上海金融与发展实验室副主任董希淼认为，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 。
信用体系的最新补充而非传统替代
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。
曾刚认为，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。比如 ，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 ，消耗数据不等于企业实际回款现金流 。在可靠的现金流上，需要期限较长 、权责清晰 、违约处置完备的算力服务合同 。业务稳定性上 ，算力需求随AI行业周期波动 ，订单存在取消、退单风险。
董希淼也认为，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。
“比如说操纵风险，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。”董希淼说 。
董希淼认为，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 。
（文章来源：第一财经）
