制图:史明磊(豆包AI生成)
Token，不仅仅是一种计量单位，它正在成为一种全新的信用标尺。
以往，一家企业能不能获得贷款，通常要看有多少资产，现在，Token流水也开始成为银行识别企业价值的重要依据之一了。
近期，多家银行在广州宣布推出“Token贷”产品，这些产品把词元消耗等经营数据纳入授信视野，为科技型企业融资打开新通道。多名受访业内人士及专家对南都记者表示，“Token贷”之所以在广东率先落地，与广东人工智能产业基础紧密相关。未来这一模式或将在算力产业集中、基础设施完善、数据互通通畅的城市快速复制推广，但也需要警惕Token数据失真、波动等风险。
1问
“Token贷”究竟是什么?
近日，广东省首个词元经济专项金融产品“Token贷”在广州市海珠区发布。中国银行、中信银行、广州银行在现场发布了“Token贷”产品，尝试把词元消耗、平台资质、回款进度、上游客户等经营数据纳入授信视野。
其中，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，按合同/词元消耗额度核定额度，可提供信用、应收账款质押、订单融资为主的担保方式，亦可组合保证、抵押等组合担保，进一步扩大额度。新公司亦可在原经营企业提供连续经营佐证材料或提供担保的情况下按订单申请融资。据悉，中国银行前期试单授信资金已达2800万元。
南都记者了解到，在此之前，广东已经落地“Token贷”的前身产品“算力贷”。
去年4月，中国人民银行佛山市分行指导顺德农商银行推出“算力贷”系列信贷产品，并为佛山市某智能芯片研发企业批复1000万元授信额度。
农行广东省分行相关负责人也对南都记者表示，该行此前已针对数据知识产权、Token算力、算法模型著作权、专利权质押等推出“科技创新专利贷”。截至目前，已为33户科技企业累计投放贷款超5亿元。
“‘Token贷’的出现，意味着Token已经可以作为银行授信审批的核心依据，实现了数据要素的金融价值落地。但目前它还只是信贷评估指标，不是标准化、可自由交易的金融资产。”博通咨询首席分析师王蓬博分析道。
2问
为何率先落地广东?
“Token贷”率先在广东落地，并非偶然。
中信银行广州分行相关负责人对南都记者表示，当前人工智能产业加速落地，AI短剧、智能内容生成等各类应用持续涌现，催生数字领域新质生产力。尤其是广东，人工智能产业快速崛起，催生了大量中小AI企业的融资需求。但和传统实体企业不同，多数AI科创企业属于轻资产模式，缺少不动产、设备等传统抵质押担保物，单纯依靠财务报表很难完整、及时反映真实经营活跃度。
“Token消耗量直观体现模型调用频次、业务流量与市场需求热度。银行将Token数据纳入授信研判依据，能够捕捉AI赛道真实运营信号，弥补传统风控体系对新兴数字产业评估手段的短板，精准匹配AI科创企业的融资痛点，进一步助力金融资源赋能数字经济与人工智能新兴产业发展。”上述负责人分析称。
南开大学金融学教授田利辉也对南都记者表示，广东之所以成为“Token贷”这类金融创新的策源地，关键在于产业基础、运营能力和政策生态三者形成了深度耦合。
一是产业密度够高，仅海珠一区就集聚泛人工智能企业超八千家，新一代信息技术服务业上半年营收逾六百亿元，Token消耗有真实的产业需求支撑，不是凭空造概念。
二是试错经验充足，去年“流量贷”已为九十家次数字营销企业新增授信超十亿元，银行跑通了以经营流量替代固定资产抵押的风控路径，“Token贷”是这条逻辑的自然延伸。
三是政策底座完整，海珠区实施“词元八条”政策，该政策从生产、流通、应用到出海全链条覆盖，单项扶持最高五百万元，给银行提供了风险分担的制度托底。
实际上，不仅是广东，其他省份也在加速布局这一赛道。以安徽为例，8月5日，《安徽省推进人工智能OPC创新创业发展行动方案(2026—2028年)》发布。该文件明确表示，鼓励银行推出“Token贷”“模型贷”等产品，支持以数据知识产权、算法模型著作权作为质押物。
未来是否有更多地方复制这一模式?王蓬博表示，“Token贷”具备全国复制的基础，但落地节奏将因城而异:算力产业集中、基础设施完善、数据互通通畅的城市，落地速度会很快，而那些产业薄弱、缺少可信算力数据的地区将面临较大的推进难度。
“全国试点的共性难题是算力价值没有统一评估标准，差异主要在数据核验环节，目前仍没有统一的行业规范。”王蓬博强调道。
3问
推广需警惕哪些风险?
虽然银行竞相推出“Token贷”，但也有业内人士对南都记者坦言:目前除了个别银行走在前面，多数银行都还在摸索阶段，部分产品和服务在风控模型、应用场景及客户适配性等方面还不够成熟，整体距离规模化、标准化落地仍有一定差距。
田利辉也表示，银行推广“Token贷”需警惕三重风险。其一是数据失真风险，Token消耗量易被“刷单”或无效调用虚增，且缺乏统一审计标准。其二是经营脱节风险，企业Token消耗量大但利润微薄，若过度依赖单一指标可能高估还款能力。其三是波动风险，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。
他认为，规避之道在于，银行在评估层面搭建多因子框架，将订单真实性、回款质量、客户结构同步纳入模型；数据层面打通与算力平台的核验通道，建立溯源校验机制；贷后层面设置算力消耗动态预警机制，消耗持续下滑即触发人工尽调。此外，需建立Token的统一计量标准和价值分级体系，依托中立第三方存证实现数据可追溯。
南都记者了解到，为规避“唯Token论”导致的信用误判问题，在实际落地过程中，银行确实会结合多个关键经营指标进行交叉验证。
以中信银行广州分行为例，该行相关负责人表示，在贷款风控方面，除了Token消耗量，一方面会结合实际场景综合判断，另一方面还会通过订单统计采购及销售量，通过企业流水统计收款情况，通过纳税申报核实收入及利润，整体从合同、流水、报税等多渠道交叉验证。
4问
会从企业走向个人吗?
“Token贷”的落地也让人联想到个人端。不仅企业在运营中需要消耗大量Token，一些个人也因为AI内容创作、数据分析或自动化编程等原因，使用大量Token。
个人Token消耗量，能否成为银行发放消费贷的信用依据?从现有产品来看，个人“Token消费贷”仍是空白。部分银行虽然面向个人客户推出AI主题信用卡，但与银行根据Token消耗量等指标评估企业价值的逻辑不同，银行AI主题信用卡多是将Token作为卖点，是客户权益的一部分，而非授信依据。
例如，今年6月份，招商银行运通工程师信用卡推出AI权益，包含最高18亿Token/月、4-5个Agent并发运行等；7月份，农行和KIMI联名信用卡上线，持卡人可解锁Agent额度、KIMI Code额度等权益。
未来“Token贷”是否会从企业端延伸到个人，催生出个人“Token消费贷”或面向OPC(一人公司)的专属产品?
田利辉判断，短期内“Token贷”大概率不会走向纯个人消费。原因是，“Token贷”的授信逻辑依赖可验证的经营合约和回款闭环，个人消费场景不具备这个条件，银行无法将零散的调用行为转化为还款能力评估。
对于OPC，田利辉认为，这是个值得关注的中间地带，一人公司本质上仍是经营主体，其Token消耗可对应具体项目收入，风控逻辑与企业贷相通。
不过，他认为，更现实的路径是，随着AI工具成为自由职业者和小微经营者的生产资料，Token支出会像今天的云服务器费用一样被纳入经营性贷款的成本核算，而非单独设立一个消费贷品类。
采写:南都记者 刘兰兰 黄顺威
