AI（人工智能）产业融资迎来新解法？多家银行落地算力贷，信贷评估锚点悄然生变，作为浙江省的第一家农商银行的瑞丰银行也不例外！

近日广东落地的算力 Token（词元）贷将词元消耗、算力业务数据等纳入银行授信标尺，受到市场关注。

《每日经济新闻》记者（以下简称每经记者）注意到，面对 AI 产业大量轻资产、缺乏传统抵押物的融资痛点，多地银行机构加速布局算力专项信贷，跳出土地、厂房等传统授信参照物，把算力效能、业务合约、经营活跃度等纳入评价体系，为算力基础设施、大模型应用类企业开辟融资通道。

从看重实物资产到参考经营流水，再到如今尝试以算力数据佐证企业经营实力，银行信贷模式正在跟随产业迭代发生转变。而这其中，数据核验、风险把控仍是绕不开的现实难题，银行又该如何应对？

多地银行机构布局算力专项信贷

数据显示，我国日均词元调用量从 2024 年初的 1000 亿跃升至 2026 年 3 月的 140 万亿以上，两年多时间增长超千倍。而在人工智能蓬勃发展的同时，不少轻资产模式的中小算力企业，由于缺少传统抵押物，即便业务订单充足，也常常面临融资瓶颈。

在政策支持下，多地银行机构正加速布局算力专项信贷，并形成落地实践，适配算力企业融资需求。

例如，广州海珠区近期发布《海珠区支持词元经济高质量发展若干举措》，具体扶持措施覆盖词元 " 生产—流通—消费—增值 " 等主要环节，单项最高扶持金额 500 万元。

此外，在金融机构层面，中国银行广州分行近期推出广东省首个词元经济 " 中银 · 算力 Token 贷 "，聚焦算力供给、应用、服务三大业务场景，以企业算力 Token 产出消耗、算力服务合约价值、算力业务产生的应收账款、Token 佣金结算量等作为核心授信依据，为企业提供最长三年、最高 3000 万元的授信总量。

作为全国首个落地 " 算力券 " 政策的城市，成都持续加码算力扶持力度，打造了 " 算力券 + 算力贷 " 的创新联动模式。成都市经信局市新经济委联动成都银行近期推出专属纯信用贷款产品 " 算力贷 "，该产品以 " 算力券 " 财政资金作为增信保障，以算力真实需求为业务依托，实行线上便捷申请、智能审批、快速放款。面向 " 算力券 " 申领企业开辟专属审批绿色通道，企业无需额外提供抵押担保，单户企业最高授信额度可达 500 万元。

再如，瑞丰银行、张家港等农商银行今年推出总额 20 亿元以上的 " 算力贷 " 专项信贷，创新采用 " 基础授信 + 算力券增信 " 机制，联动地方算力扶持政策与政府风险补偿机制，单户企业基础授信最高 1000 万元，叠加算力券增信后固定资产授信上限可达 5000 万元。贷款期限灵活覆盖 1 年期流动资金至最长 10 年期固贷，适配算力企业全生命周期融资需求。

" 多家银行表示，加速布局算力专项信贷，主要是顺应当下 AI 算力、词元经济的发展需求。在 AI 发展日益深化的当下，Token 正在成为连接算力、模型与应用的重要纽带，市场企业尤其是科技企业对 Token 消耗的需求不断上升，也有地方政府将 Token 消耗纳入补助审查范畴。银行据此推出相应的金融支持类产品属于顺势而为。"

信贷评估锚点生变，风控等问题痛点仍存

从过往看重土地、厂房等实物资产，到看重企业经营流水，再到如今尝试把算力业务数据、合约订单等指标作为判断企业经营实力的重要参考，银行的信贷评估锚点悄然生变。

尽管 " 算力贷 " 为 AI 轻资产企业打开新的融资路径，但数据核验、业务真实性甄别、贷后风险管控等仍是绕不开的现实难题。

有分析人士指出，当前算力信贷面临价值评估体系标准不统一、跨部门存在信息壁垒、行业风险对冲工具不足、缺乏成熟的交易与处置渠道等难题。

"Token 贷 " 作为创新产品进入市场后，将 Token 作为 " 信用锚 " 的风控模型确实会面临一些与过往不同的挑战，预计将以拥有稳定经营实绩以及可追溯算力消耗数据的企业为优先支持对象。带着成熟业务与算力消耗记录迁徙至新公司的团队，更加容易获得银行授信，比如从大厂或知名 AI 公司独立出来的创业团队，或者因架构调整而进行业务分拆、主体变更的团队。

" 相较而言，这类团队通常 Token 消耗量更大、更持续，政策导向更明确。比如做模型训练的 AI 公司与做工业仿真的工作室相比，前者属于 Token 消耗大户，且 Token 消耗与商业回报的关联更紧密，而后者的 Token 消耗存在项目制、脉冲式等特点，银行在此类贷款产品试水早期，将会倾向于前者，但也会在风控机制日益完善的过程中逐步打磨出针对后者的专项产品。

在 " 算力贷 " 密集落地的同时，市场亦有声音担忧部分企业可能靠堆砌算力指标来换取更高授信。银行可加大与算力服务商之间的场景合作，如云厂商、大模型平台等，通过 API 权限实时监测算力使用效率。真实的 Token 消耗具有特定行为目的与模式特征，有正常调用频次、时段分布、输入输出比例等数据支撑。如果企业试图伪造，算力服务商的风控系统也可能对此识别，若伪造成本与难度远超真实经营，将会从源头削减企业伪造的动机。