随着人工智能产业快速发展,一种新的融资模式正在银行体系中加速出现。

2026年以来,国内多家银行陆续推出Token贷相关产品,尝试把企业的大模型调用量,算力使用情况以及经营数据纳入传统信贷评价体系。

在过去,银行评估企业信用往往更加依赖固定资产,财务报表和抵押物。如今,对于缺少传统抵押资产的AI企业而言,Token等动态经营数据开始成为金融机构观察企业经营状况的新窗口。

不过,Token贷并不是简单的“烧得越多,贷款越多”。

从目前多家银行的产品设计和实际案例来看,Token消耗量只是评价企业的重要参考因素之一,订单,现金流,应收账款,收入,纳税情况以及技术能力等指标,仍然决定着企业最终的融资能力。

从“算力贷”走向“Token贷”

Token贷并非突然出现。

在“词元”概念逐渐受到关注之前,部分金融机构已经开始围绕人工智能企业推出算力贷。

2025年3月,江苏银行上海分行推出算力贷产品,通过算力算效,团队结构,研发投入,知识产权等指标对相关企业进行综合评价,并与多家算力及AI产业链企业达成合作。

与传统贷款相比,这类产品已经开始尝试把企业技术能力和产业经营数据纳入授信体系。

随着大模型应用进一步普及,Token调用量快速增加,银行的观察维度也随之延伸。

2026年6月,农业银行上海徐汇科技支行推出Token贷相关金融服务方案,将企业在模型训练和场景应用中的Token使用需求纳入授信参考。

8月,广东推出词元经济专项金融产品Token贷,中国银行,中信银行和广州银行等银行同步推出相关产品。

其中,中国银行广州分行推出的“中银·算力Token贷”,还按照算力产业链不同环节设置供给贷,应用贷和服务贷,试图匹配不同类型企业的融资需求。

进入9月,Token贷进一步在北京经开区集中落地。农业银行,中信银行,民生银行,华夏银行,兴业银行和北京银行等多家银行共同为相关产品提供授信支持,多家人工智能产业链企业获得近20亿元授信。

从上海,广东等试点区域,到北京等产业集聚地区,Token贷正在逐步扩大应用范围。

十余家银行“抢滩”,真正看的并非Token数量

虽然Token成为Token贷最醒目的关键词,但在银行实际授信过程中,“烧了多少Token”并不是唯一标准。

招联首席经济学家董希淼认为,Token消耗能够反映模型调用的频率和强度,可以作为观察轻资产AI企业活跃度和市场接受程度的参考,但无法单独替代现金流和盈利能力审核。

这也是当前Token贷最核心的逻辑。

对于银行而言,贷款最终需要回收本金和利息。因此,无论授信评价体系如何变化,企业有没有稳定的业务来源,能不能形成持续收入,最终有没有足够的还款能力,依然是风险判断的关键。

一些银行已经开始针对不同类型的企业设计差异化评价体系。

例如,建设银行按照产业链位置进行区分,上游企业重点考察合同和应收账款,下游企业关注Token消耗和订单情况,算力平台则更加重视结算流水。

华夏银行则根据企业处于供给端还是需求端,分别考察机柜上架率,长期订单,能耗指标获取能力,AI应用场景,研发投入,知识产权以及核心团队等因素。

换言之,Token更像是一把新的“尺子”,而不是一张可以直接兑换贷款额度的“现金券”。

一个案例说明问题

实际业务案例也说明,Token数据只是综合授信的一部分。

2026年8月,温州金酷网络科技有限公司从农业银行获得20万元算力采购定向贷款。

企业能够获得贷款,除了历史Token结算数据之外,还与算力采购合同,现有业务订单以及自主知识产权等因素有关。

中国银行广州分行相关人员也表示,银行更加关注企业是否形成Token消耗与实际产出相匹配的业务模式。

因此,银行在参考企业日均和月均Token消耗量的同时,还会结合订单量,现金流,应收账款以及营业收入等数据,对企业整体资质进行综合判断。

中国企业资本联盟副理事长柏文喜则认为,Token贷只是将传统信贷评价从静态资产进一步延伸到动态经营流量,其底层逻辑并没有发生根本变化。

从本质上看,银行是把Token消耗视为判断企业未来收入潜力的一个代理变量,再与订单,流水,纳税和营收等数据进行交叉验证。

“授信热”背后,实际投放仍然谨慎

一个值得关注的现象是,目前Token贷的市场声量虽然不断提升,但实际贷款投放规模仍处于早期阶段。

以中国银行广州分行的“中银·算力Token贷”为例,产品最高可提供3000万元授信总量,期限最长可达3年。

截至2026年9月中旬,该产品已经为5户企业授信2800万元,但实际投放金额只有800万元,不到授信金额的30%。

其余授信额度仍处于用款合同落实等阶段。

这说明,银行愿意为AI产业提供新的融资工具,并不意味着会无条件放大风险敞口。

对于处于高速成长阶段的人工智能企业而言,未来收入能否持续,商业模式能否稳定,Token消耗能否真正转化为可持续的商业回报,仍然需要时间验证。

香颂资本执行董事沈萌认为,目前AI在实际生产和服务领域的渗透仍处于早期阶段,未来存在一定不确定性。因此,金融机构虽然积极推出相关产品,但在实际推广过程中依然保持相对谨慎的金融运行框架。

Token经济高速增长,银行为何加速布局

银行之所以开始关注Token,与大模型产业本身的快速发展密切相关。

相关数据显示,2025年我国日均Token调用量呈现高速增长态势,从年初约7万亿增长至年中30万亿,到年末进一步升至100万亿。

2026年3月,这一数字再次突破140万亿。

到了2026年8月,中国工程院院士邬贺铨在相关活动上表示,我国日均Token调用量已经突破500万亿。

如此快速增长的调用规模,意味着Token正在从单纯的技术指标逐渐转变为观察AI产业活跃程度的重要数据。

对于银行而言,如果能够将这种动态数据与企业订单,收入和现金流结合起来,就有机会为过去缺少传统抵押物的轻资产科技企业提供新的融资渠道。

词元经济的基础设施也在加快完善

Token贷的发展,不仅需要银行推出产品,也需要整个词元经济建立更加完善的数据基础设施和标准体系。

近期上线的可信词元互联服务平台已经公布首批试验验证主体,覆盖算力供给,平台运营和行业应用等多个环节。

其目标之一,就是解决Token调用过程中链路难追溯,过程难审计,主体难核验以及费用核算等问题。

与此同时,词元经济相关标准也在持续推进。

围绕人工智能词元运营管理能力,服务质量以及计量框架等方面,相关标准化工作正在逐步展开。

标准更加完善后,Token数据的真实性,可比性和可验证性有望得到进一步提升。

这对于金融机构而言尤其重要。

毕竟,如果Token数据无法被准确计量,无法确认真实来源,也无法与实际商业收入建立稳定联系,银行就很难把它真正纳入成熟的风控体系。

风控和监管仍是Token贷必须跨过的门槛

相比标准化建设,Token贷的风险控制体系仍需要进一步完善。

目前这一新型信贷产品尚未经历完整的信贷周期,能够用于建立成熟风控模型的历史数据仍然有限。

银行需要面对的问题包括Token数据真实性,企业实际收入与Token消耗之间的关系,AI业务生命周期,市场需求变化以及企业现金流稳定性等。

此外,词元经济作为新兴领域,相关监管规则也仍处于逐步完善过程中。

2026年9月,海南省金融管理局发布相关风险提示,明确指出词元具有“度”而非“币”的金融属性,并针对以Token名义开展相关金融活动的风险进行提醒。

这释放出一个重要信号:词元经济可以成为数字经济发展的新场景,但并不意味着所有围绕Token形成的金融活动都天然具备金融价值。

Token贷距离真正规模化还有多远

从当前发展情况来看,Token贷已经完成了从概念探索到银行产品落地的第一步。

越来越多银行开始进入这一领域,AI企业也获得了新的融资渠道。

但从“授信额度”到“实际放款”,中间仍然存在一道重要门槛。

银行真正需要确认的不是一家企业究竟消耗了多少Token,而是这些Token究竟对应怎样的业务,能产生多少收入,收入是否稳定,最终能否形成足够的还款能力。

因此,Token更可能成为传统信贷体系的一项新增评价指标,而不是完全替代传统风控。

未来,随着AI应用扩大,Token调用量继续增长,数据计量标准逐步完善,可信数据基础设施不断成熟,Token与订单,营收,现金流之间的关联也可能变得更加清晰。

对于轻资产AI企业而言,这意味着融资渠道有望进一步拓宽;对于银行而言,则意味着需要建立更加精细的科技金融风控能力。

Token贷的故事或许才刚刚开始。真正决定它能否从“小范围验证”走向规模化应用的,最终仍然不是Token烧得有多快,而是这些数字背后能否对应真实,稳定且可持续的商业价值。