Token，中文译为“词元”，是大语言模型处理信息的基本单位。目前，Token正加速走进金融服务场景，成为银行的授信参考指标之一。

从“看抵押、看报表”，到“看算力、看词元”，这场金融创新，为轻资产的科创企业解开了融资枷锁。

“Token贷”为何兴起

数字经济浪潮下，算力成为核心生产要素，Token消耗量也快速攀升。国家数据局数据显示，截至今年3月，我国日均Token调用量超过140万亿，相比2024年初的1000亿增长了1000多倍。

旺盛的算力需求背后，大量AI科创企业的融资难题日益凸显。

轻资产、少抵押、难评估，一直是困扰科技型企业融资的突出难题。商业银行传统信贷业务风控高度依赖企业的财务报表、抵押物及经营记录，导致银行“不敢贷、不愿贷”，企业则遭遇“贷款难、贷款贵”，甚至错失创新发展的“窗口期”。

“Token贷”的出现，恰好补上了这一市场空白。它打破了固有授信壁垒，将抽象的算力消耗、词元调用、业务流水转化为可量化、可核验的信用依据，让企业隐形的科创实力转化为实实在在的信贷额度，精准解决资金错配、周转困难等难题。

苏商银行特约研究员付一夫在接受人民网采访时表示，这一创新本质上是把AI时代的核心生产要素“算力”转变为可量化的信用证明。“一方面为科创企业开辟了全新的融资通道，破解了‘有前景无资产’的困局；另一方面，推动了银行从通用信贷模式走向垂直产业的定制化服务，是科技金融适配AI产业的关键探索。”

目前，多家银行“Token贷”产品加速落地，打开了融资新空间。中国银行广州分行“算力Token贷”推出三个子产品，全面覆盖算力领域大中小微各类企业；中信银行广州分行在授信审批中将Token消耗量纳入研判，把经营中沉淀的数据转化为可核验的信用参考；建行广东省分行推出“词元贷”，将企业词元产出消耗量、算力服务合约价值、应收账款、词元佣金结算量等经营流量数据纳入授信评价体系……

这不是一家银行在试水，是金融业调整服务重心的一次积极尝试。资金源源不断流向算力密集的科技企业，创新才有燃料。

“Token贷”有何挑战

Token贷的快速落地，为科技金融打开了新空间。与此同时，新生模式的短板也随之凸显，流量数据并不能直接等同于可靠信用，行业火热背后暗藏多重风险隐患。

首先是数据真实性保障难题。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。

其次是风险定价的现实考验。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”。

此外，商业可持续性是更长期的考验。当前，部分“Token贷”产品依托算力券、财政风险补偿、贴息政策降低放贷门槛。政策加持让创新快速落地，可能导致产品市场化能力不足，如何摆脱“输血式扶持”、形成可持续的风控模式，是长期发展的关键课题。

从“重资产抵押”到“轻数据授信”，Token贷的出圈打破了传统授信的路径依赖，让看不见的数字价值、科创潜力，变成摸得着的金融支持。但是，要实现从“数据可用”到“数据可信、信用可贷”的跨越，还需要一整套制度体系作为支撑。

邮储银行研究员娄飞鹏表示，相信随着银行持续打通数据向信用转化的关键通道，金融“活水”将更精准地浇灌数字产业，为AI企业高质量发展注入强劲动能。