十余家银行试水Token贷，词元消耗成信贷评估新维度

大模型调用量两年内迎来爆发式增长，金融机构开始将“词元（Token）消耗”视作衡量科技企业活力的新型经营流水。

2026年，国内词元经济进入快速落地期。针对轻资产人工智能企业缺乏实体抵押物、融资难的问题，十余家商业银行顺势推出“Token贷”创新信贷产品。这一模式打破了依赖厂房、土地等传统抵押物的框架，尝试将Token消耗量与算力需求转化为授信参考，一度引发市场对“Token消耗量直接挂钩贷款额度”的广泛讨论。

然而，面对数据真实性、计量标准以及风控模型验证等挑战，银行在实操中保持着清醒认知：“消耗多少Token就能贷多少款”并不成立，还款能力依然是信贷审查的不可动摇的底线。

从“算力贷”到“Token贷”：产品密集推向全国

早在国家数据局将Token正式定名为“词元”之前，金融机构便展开了同类业务探索。Token贷的前身正是2025年由江苏银行等机构试点推出的“算力贷”，当时授信依据开始从传统财务报表向算力算效、研发投入等产业维度迁移。

进入2026年，“Token贷”进一步将评估标准下沉至动态业务调用量与实时流量层面：

• 6月，农业银行上海徐汇科技支行推出“Token贷”方案，直接将模型训练及场景应用中的Token采购与使用需求作为授信支持点。
• 8月，广东省首个“Token贷”在广州发布，中国银行、中信银行与广州银行同批跟进。其中，中国银行广州分行划分出供给贷、应用贷、服务贷三类子产品，分别覆盖产业链上下游。
• 9月，北京经开区迎来更大规模集中落地，农业银行、中信银行、民生银行等6家银行联合推出“亦企Token贷”，为多家具备潜力的AI产业链企业提供近20亿元授信。

与此同时，该模式正拓展至跨境场景。中国银行汕头分行发布了“词元出海贷”，首笔100万元专项授信已完成落地，主打AI玩具、微短剧、数字员工等具有真实海外回款路径的应用场景。

授信热闹、投放谨慎：本质仍看经营与现金流

尽管评价维度增加了“AI特质”，但银行的底层风控逻辑并未动摇。

在各大机构的标准体系中，建设银行采取了“上游看合约与应收账款、下游看消耗与订单、中间看算力平台结算流水”的穿透式逻辑；华夏银行则依据供需两侧，综合考察机柜上架率、能耗指标、技术专利储备以及核心研发团队资质。

以农业银行为温州金酷网络科技提供的20万元算力采购贷款为例，其核准依据涵盖了历史Token结算流水、真实算力采购合同、业务订单与自主知识产权，绝非单纯计算“烧了多少Token”。

业内专家指出，银行并未将Token作为抵押标的，而是将其视为预测未来收入潜力的“代理变量”。结合订单、纳税数据和银行现金流，进行多因子交叉印证才是实质。

受此影响，当前各银行在实际放款上表现克制，投放进度明显滞后于纸面授信。例如某大行总额度3000万元的专项产品中，实际提款比例不足30%，大部分额度仍处于用款合同与真实业务的审核流程中。

产业基建与风控标准正在补课

据统计，截至2026年8月，我国日均Token调用量已突破500万亿，复合年均增长率达333%。国家数据局等部门也多次出台文件，支持探索词元交易与科技金融数据应用。

但作为全新概念，词元信贷仍需跨越基础设施与风控体系的成熟度关卡。

一方面，针对调用链路难溯源、费用核验不准等现实问题，“可信词元互联服务平台”已组织首批机构开展验证测试；信通院也牵头编制了关于Token运营管理与服务质量的行业标准，《人工智能词元计量框架及测试方法》国家标准正在起草中。

另一方面，Token贷尚未经历一个完整的信贷违约周期，抵御宏观经济波动与行业泡沫的风控模型仍显稚嫩。此前已有地方金融监管部门发布警示，明确词元具备使用度量属性而非代币属性，防范非法金融行为。

整体来看，“Token贷”将AI算力消耗转化为了极具价值的经营数据参考，但中短期内其定位仍是传统信贷的场景化补充，迈向大规模常态化运作仍需标准落地与风控检验。