来源：南方 +

一家 AI 企业一天消耗 10 亿 Token。

这意味着什么？

对于工程师来说，它意味着模型被调用了多少；对于企业来说，它可能意味着一笔笔算力成本。

而现在，对于银行来说，它开始多了一层新的含义——信用。

8 月 14 日，广东首个词元经济专项金融产品 "Token 贷 " 在广州海珠发布，中国银行、中信银行、广州银行同时推出相关产品。其中，中国银行广州分行将企业 Token 产出消耗、算力服务合约价值、应收账款、Token 佣金结算量等纳入授信依据，最高授信额度 3000 万元。目前，相关 Token 贷授信金额已超过 2800 万元。

"Token 也能贷款了。" 这一消息很快成为市场讨论的热点。三天后，上海，农业银行上海徐汇科技支行宣布推出 "Token 贷 " 专属金融服务方案。

一周之内，广州率先破局，上海迅速跟进。Token，这个曾经只存在于技术文档里的计量单位，正在被写入银行的授信依据。

银行究竟如何把 Token" 翻译 " 成信用？Token 贷到底怎么贷？

要理解 "Token 贷 "，首先要理解 AI 企业正在发生什么变化。

Token，中文译为 " 词元 "，是大模型处理信息的基本单位。用户向大模型输入一句话，模型生成一段回答，背后都会产生 Token 调用——写一段文案、完成一次客服对话、生成一张图片，都会消耗 Token。也就说，Token 调用量可以反映产品活跃度和业务规模，成为衡量 AI 企业真实运营状况的 " 活水线 "。

2024 年初，中国日均词元调用量仅为 1000 亿。到 2025 年底，这个数字跃升至 100 万亿。2026 年 3 月，国家数据局局长刘烈宏在国新办发布会上披露，中国日均词元调用量已突破 140 万亿——两年多时间，增长超千倍。国家数据局将 Token 视为连接技术供给与商业需求的一种 " 结算单位 "，围绕 Token 调用、分发和结算的新商业模式正在加快形成。

正是在这样的背景下，"Token 贷 " 应运而生。

从银行信贷角度看，一家传统制造企业有厂房、机器和生产线可作抵押，银行也可以通过资产负债表——收入、利润和现金流——来评价其经营状况。但一家刚成立两三年的 AI 企业，办公室里可能只有几十个人，核心资产是模型、算法和研发团队，几乎没有可以抵押的厂房设备，利润表甚至不好看。可另一方面，它的模型可能每天正在被大量客户调用，订单快速增长，Token 消耗量持续上升。

这正是 Token 开始进入银行视野的原因。

招联首席研究员董希淼认为，银行看中的，是 Token 消耗量对 AI 企业真实业务 " 活水线 " 的穿透式观察。持续的 Token 消耗，可以从一个侧面反映企业客户活跃度、产品市场接受度和业务持续性，从而帮助银行把风控视角从静态的 " 资产负债 "，进一步延伸到动态的 " 经营流量 "。

事实上，在 Token 之前，银行已经在不断寻找适合科技企业的新 " 观察指标 "。

面对科技企业 " 轻资产、重研发 " 的特点，银行开始看专利、研发投入、技术团队和产业赛道；面对电商企业，订单、交易流水成为重要经营数据；面对数字营销企业，流量数据也开始被纳入授信评价。

Token 贷的诞生，是 AI 浪潮下银行风控逻辑从 " 看砖头 " 到 " 看流量 "、" 看技术 " 再到 " 看 Token" 的又一次跃迁——其本质是银行尝试将 AI 企业的真实经营数据，转化为可量化的信用依据。

Token 贷消息一出，咨询量迅速攀升。中国银行广州分行一位客户经理透露，" 这几天来咨询 Token 贷的企业真挺多的，大部分都是有 Token 消耗需求的科技型企业，前来咨询如何授信。"

没有厂房设备，光靠 Token 消耗，真能从银行拿到钱吗？

Token 贷的核心逻辑并不复杂——把企业每天 " 跑掉 " 的 Token 消耗量，作为判断经营状况的参考指标之一。Token 消耗走高，说明企业的产品和服务正在被市场使用，有望带动营收上涨。

但从已经推出产品的银行来看，Token 消耗量不是唯一的授信依据，也不会成为唯一的指标。一家国有大行公司部负责人告诉记者，Token 分很多种类，不同平台价格差异较大，部分 Token 消耗还存在虚跑和刷量的情况——只有投入却没有实际产出。因此，银行的授信逻辑是：Token 产出消耗作为补充参考指标，但必须搭配订单回款、现金流、营业收入等数据进行交叉验证。

南方 + 记者梳理目前已落地的案例，可以看到银行围绕 Token 贷探索出了三种差异化路径：

第一种：多维度量化型——以中国银行 " 算力 Token 贷 " 为代表。该产品聚焦算力供给、应用、服务三大场景推出三个子产品，将企业 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 佣金结算量四个维度纳入授信依据。担保方式以信用、应收账款质押、订单融资为主。单户最高 3000 万元，期限最长 3 年。目前已授信 5 户、2800 万元，实际投放 3 户、800 万元。

第二种：场景嵌入型——以农业银行 "Token 贷 " 为代表。今年 6 月，农行上海徐汇科技支行推出专属方案，将企业 Token 使用需求量作为授信重要依据，已在上海徐汇区 " 超级创业者集聚区 " 原力社区落地。农行浙江温州鹿城支行则联动当地经信局和大数据管理中心，将企业 " 算力资源 "" 科创指数 " 等多维指标纳入评价体系。与中行的平台数据驱动不同，农行更强调与地方政府数据的联动。

第三种：政策增信型——以成都 " 算力券 + 算力贷 " 联动模式为代表。成都银行依托企业已申领的 " 算力券 " 财政资金作为增信支撑，推出专属纯信用贷款产品，单户最高授信 500 万元。8 月 13 日，首笔 114 万元已发放。

此外，江苏银行 2025 年已推出 " 算力贷 "，独创算力企业评价模型，将算力算效、团队结构、研发投入、知识产权等纳入评分体系；张家港农商银行采用 " 基础授信 + 算力券增信 " 双维度规则。

也就是说，Token 贷并非 " 有 Token 就能贷 "，而是一套以 Token 为核心参考、以传统风控为底座的综合评估体系。银行不会把鸡蛋放在 Token 这一个篮子里。

Token 进入银行授信体系，并不是一件容易的事。

8 月 14 日的发布会上，一个细节值得注意—— "Token 贷 " 并非独自登场。与它同步亮相的，还有一份名为《海珠区促进词元经济发展若干措施》的文件，业内称之为 " 词元八条 "。前者解决融资端的问题，后者瞄准词元从生产到消费的整个链条。

Token 贷不是银行关起门来设计的，而是一次银政合作的新尝试，是一场政府 " 陪跑 " 式的制度创新。

事实上，这并不是海珠第一次尝试为新经济企业 " 量身定制 " 金融产品。一年前，海珠区与银行合作推出 " 流量贷 " 等专项产品。在此基础上，海珠还推动银行探索 " 国家队 + 本地行 " 的 " 类银团 " 模式，通过总部担保、集团评估、平台数据、应收账款等多维信息进行交叉验证。

一年之后，产业又有新变化。随着大模型应用加速落地，词元从一个技术计量单位，越来越成为连接算力投入、模型调用和商业变现的重要产业要素。过去看 " 流量 "，今天能不能进一步看 "Token"？

据公开报道，近三个月来，海珠区推动平台、服务商和银行一起 " 看赛道、跑企业、磨产品 "，逐步推动银行风控逻辑从单纯 " 看资产 "，转向综合看 Token 消耗、平台资质、回款进度、上游客户、数据流水等经营指标。

Token 贷率先落地广东，并非偶然。

作为全国 AI 产业的领跑者，2025 年底广东人工智能核心产业规模已突破 3000 亿元，同比增长超 40%，占全国约四分之一。全省人工智能与机器人领域 A 股上市公司达 41 家，数量居全国第一，总市值超过 1.4 万亿元。全省人工智能核心企业已超过 1600 家，人工智能相关企业达 68.6 万家，构建起以华为昇腾生态、腾讯混元大模型等为代表的全栈式产业链。

多位业内人士分析认为，"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。南开大学金融学教授田利辉指出，广东之所以成为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。

事实上，Token 贷并非凭空而来。在此之前，广东多地已经在探索 " 算力换信用 " 的路径。

2025 年 4 月，在中国人民银行佛山市分行指导下，顺德农商银行推出 " 算力贷 " 系列信贷产品，为佛山市某智能芯片研发企业批复 1000 万元授信额度。今年 1 月，佛山进一步落地全省首笔 " 再贷款 + 股权投资 + 算力贷 " 创新业务，突破传统以单一信贷为主的模式。农行广东省分行则针对数据知识产权、Token 算力、算法模型著作权等推出 " 科技创新专利贷 "。

从 " 算力贷 " 到 "Token 贷 "，这些不断出现的新产品背后，是广东科技金融正在面对的一个共同课题：当科技企业的价值形态不断变化，金融识别科技企业的方法也要跟着变化。

过去看厂房、设备和报表，如今更多地看专利、研发、订单、算力乃至 Token。变化的并不是金融最基本的风险逻辑，而是识别技术价值、产业价值和企业成长性的工具越来越多。

Token 贷或许只是一个开始。

广东拥有庞大的科技企业群体和丰富的产业应用场景，新技术、新模式往往率先在这里进入市场，也更早向金融提出新的问题。

如何让金融更早看见创新、看懂创新，并在风险可控的前提下支持创新，正是广东金融机构需要不断回答的问题。

从这个意义上说，Token 进入银行授信视野，值得关注的不只是一款新贷款产品，而是广东科技金融正在尝试跟上科技创新的速度。

记者 陈颖

图片均为 AI 制图