核心观点 - 广东省首个词元经济专项金融产品“Token贷”推出，以算力Token产出消耗等作为核心授信依据，被视为“以算力证明信用”的探索，但专家认为其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[3][12] 银行加速布局算力金融赛道 - 多家银行推出面向算力硬件企业的专项信贷产品，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[5] - 江苏银行去年推出“算力贷”，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及AIGC大模型研发等算力赋能类企业，将算力算效水平引入评分体系，结合团队人才结构、研发费用投入、知识产权等因子，将企业分为A、B、C三类，评分结果用于信贷审批准入和授信额度定量[6] - 部分银行推出“算力券+算力贷”券贷协同机制，如今年5月张家港农商银行投放首笔100万元“算力贷”，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[6] - 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”，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，首笔114万元“算力贷”已发放[6] - 中国银行广州分行发布全省首个词元经济“中银·算力Token贷”，聚焦算力供给、应用、服务三大业务场景，推出算力Token供给贷、算力Token应用贷、算力Token服务贷三个子产品，覆盖算力领域大中小微各类企业[7] - 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月以来落地算力Token贷授信金额超2800万元[7] - 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产业的探索，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[7] 算力进入信用系统 - 从“Token贷”开始，算力相关经营数据进入银行信用评价体系，成为信用证明方式之一[9] - 银行看待信用的方式随时代变化：传统企业贷款看土地、厂房、设备、应收账款、税收、发票流水，逻辑是“看得见、摸得着、跑不掉”[9] - 科创经济时代，知识产权质押融资逐步推开，专利、商标、著作权等无形资产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[9] - “Token贷”将算力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，消耗越多说明算力服务越活跃[9] - 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、算力佣金可证明其算力经营能力[10] - 电商流水是已实现的资金流，Token消耗只是业务活跃度指标，二者有极大区别[11] - 招联首席经济学家董希淼认为，银行看中Token消耗量对AI企业真实业务活跃度的穿透式反映，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，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”[11] 信用体系的补充而非替代 - 算力融入信用体系仍处于初步探索阶段，距离成熟普及尚需时日[12] - 曾刚认为，现阶段将算力作为银行主要信用评价因子有多重风险点：Token消耗审计是难点，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；可靠现金流需期限较长、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[12] - 董希淼认为，持续增长的Token消耗表明企业产品或服务有真实市场需求，间接关联偿债能力，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”，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[12] - 董希淼指出操纵风险：Token数据易被“刷单”或无效调用虚增，且缺乏统一审计标准；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；盈利脱节风险：企业消耗量大但利润微薄，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[13] - 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[13][14]