Token贷

　　Token贷是词元经济专项金融产品，以企业算力Token消耗量等作为授信核心依据，为词元经济相关企业提供融资支持。

　　“Token”中文叫“词元”，是大模型处理和交换信息的最小单位。企业每调用一次大模型、处理一批数据，都会产生Token消耗。而“Token贷”的核心逻辑，就是以企业算力词元产出消耗、算力服务合约价值、算力业务产生的应收账款等作为核心授信依据。

　　2024年初，中国日均词元调用量仅为1000亿。到2025年底，这个数字跃升至100万亿。2026年3月，国家数据局局长刘烈宏在国新办发布会上披露，中国日均词元调用量已突破140万亿——两年多时间，增长超千倍。国家数据局将Token视为连接技术供给与商业需求的一种“结算单位”，围绕Token调用、分发和结算的新商业模式正在加快形成。正是在这样的背景下，“Token贷”应运而生。

　　从银行信贷角度看，一家传统制造企业有厂房、机器和生产线可作抵押，银行也可以通过资产负债表——收入、利润和现金流——来评价其经营状况。但一家刚成立两三年的AI企业，办公室里可能只有几十个人，核心资产是模型、算法和研发团队，几乎没有可以抵押的厂房设备，利润表甚至不好看。可另一方面，它的模型可能每天正在被大量客户调用，订单快速增长，Token消耗量持续上升。

　　银行看中的，是Token消耗量对AI企业真实业务“活水线”的穿透式观察。持续的Token消耗，可以从一个侧面反映企业客户活跃度、产品市场接受度和业务持续性，从而帮助银行把风控视角从静态的“资产负债”，进一步延伸到动态的“经营流量”。

　　Token贷的诞生，是AI浪潮下银行风控逻辑从“看砖头”到“看流量”、“看技术”再到“看Token”的又一次跃迁——其本质是银行尝试将AI企业的真实经营数据，转化为可量化的信用依据。

　　2026年8月14日，广东省首个词元经济专项金融产品“Token贷”在广州海珠正式发布。活动上，中国银行、中信银行、广州银行分别带来最新“Token贷”产品。如中国银行广州分行针对海珠算力中小微企业研发专属融资产品算力“Token贷”。据悉，中国银行前期试单授信资金已达2800万元。

　　从相关银行发布的信息看，Token贷执行普惠利率，单户最高授信额度可达3000万元，贷款期限最长3年。

　　申请Token贷，需满足“在词元交易和服务中心或银行认可的平台上有算力采购记录或订单合同”等多个基本要求，以及“企业及实控人征信良好，无当前逾期”等多个征信要求。银行的授信逻辑是：Token产出消耗作为补充参考指标，但必须搭配订单回款、现金流、营业收入等数据进行交叉验证。

　　贷款流程方面，采取线上线下双轮驱动：线上符合条件的企业自主申请、自动审批；线下信贷工厂流程化、标准化快速审批。

　　词元金融化前景可期，但要走向规模化仍有三道门槛。首先是数据真实性门槛。目前，Token消耗数据主要由算力平台输出，缺乏统一审计标准，银行获取数据依赖企业自报或与云服务商的接口协议，无法有效防范刷单虚增、无效调用风险。

　　信息不对称是科技金融领域的“老大难”问题。为此，中国人民银行等九部门于7月联合印发《关于加强科技金融领域数据开发利用的通知》，支持打通科技金融数据壁垒，推动授信评价从“看抵押”向“看数据”等多维度延伸。

　　其次是风险定价难题。Token消耗反映业务活跃度，但并不等同于现金流与净利润，高消耗可能伴随高算力成本，若企业定价或回款不力则容易出现“增收不增利”。“Token贷”刚起步，银行样本积累不足，风险定价模式尚待完善，仍需以抵押担保作为风险防控手段。

　　此外，商业可持续性是更长期的考验。当前，部分“Token贷”产品仍依赖政策托底，剔除补贴后能否独立覆盖风险成本并盈利，仍待时间检验。此外，合规边界不容忽视。词元金融化必须与虚拟货币严格区分，“Token贷”锚定的是真实算力服务消耗与企业经营数据，而非可炒作的数字资产。