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每一次技术革命，都会重新定义金融信用。

工业时代，信用是厂房和机器。互联网时代，信用是流量和用户数据。AI时代，信用，可能就是Token。

2026年8月，以广东省首个词元经济专项金融产品“Token贷”的发布为标志，这个AI时代的新信贷品种，从银行内部的低调试点正式走到台前。

事实上，在过去两年里，从算力贷到Token贷，商业银行的信用评价体系正在发生一场重大变革。

这也是一场以科技金融创新争夺AI企业客户入口的长期战役。

01 一场小小试水

2026年8月14日，广州海珠区。

中国银行、中信银行、广州银行三家机构同日推出Token贷产品，配套发布的海珠区“词元八条”，对词元驱动型业务的专项银行贷款给予贴息，单个企业每年最高200万元。

中国银行走在前面。其广州分行推出的“中银·算力Token贷”，单户最高授信3000万元，期限最长3年，细分为供给贷、应用贷、服务贷三个子产品。

目前中行广州海珠支行前期试单已授信5户、总额2800万元，实际投放3户、800万元，另有2000万元正在落实用款合同。

中行将企业的算力Token产出消耗、算力服务合约价值、算力业务应收账款、Token佣金结算量等四项数据纳入核心授信依据。担保方式以信用、应收账款质押、订单融资为主，可叠加保证和抵押组合增信。

另一家大行——农业银行的动作更早，也更低调。

2025年12月，农行浙江温州鹿城支行向浙江城安大数据有限公司发放200万元贷款。这是温州市首笔以算力Token产出消耗为核心评价依据的信用贷款，同时将“算力资源”“科创指数”纳入授信模型。

这笔贷款比中行广州的案例早了整整8个月，只是当时对外宣传用的是“算力贷”名称，没有强调“Token”概念。

2026年6月，农行上海徐汇科技支行推出Token贷专属方案，将企业Token使用需求量作为授信重要依据；8月，该产品在徐汇区“超级创业者集聚区”原力社区落地。

截至2026年8月中旬，公开可查的Token贷实际放款金额约1000万元（中行800万+农行温州200万），已知有实际投放的企业5户，有实际投放记录的银行2家。中信银行和广州银行仅发布产品，尚未见放款报道。

一场刚刚开始的小小试水而已。

02 AI信贷创新的演化

Token贷不是一天冒出来的。

过去两年，银行围绕AI产业做的信贷创新，一直在试探同一个问题：AI企业到底该用什么来授信？

一条路是用设备做抵押，本质是传统的抵押贷款模式。

2025年7月，上海农商银行在世界人工智能大会上发布算力贷，锁定GPU、智算中心、具身机器人三大赛道。逻辑不复杂：企业买GPU建智算中心，银行按设备采购价放贷，GPU本身就是抵押物。

但AI产业链上大量轻资产公司——做应用的、做服务的、做模型微调的——手里没有GPU，只有账单和API调用记录。

另一条路是用政府信用做增信。先行者是中国银行。

2025年5月，中行在北京、上海、广东等十个人工智能创新活跃地区同步首发“中银科创算力贷”。企业先申领算力券，银行以算力券对应的财政补贴资金作为增信保障发放贷款。

这一模式随后在多地复制：2026年5月，张家港农商银行投放首笔100万元算力贷，采用“基础授信+算力券增信”双维度规则；2026年8月，成都银行首笔114万元算力贷落地，同样以算力券财政资金作为增信保障。

银行敢放，是因为背后有财政资金托底。企业拿到的不是纯市场信用，而是政府筛选后的信用。但政府算力券的覆盖范围有限，不可能给所有AI企业背书。

还有一条路是将算力数据纳入评分体系，在信贷创新的路上又前进了一步。

2024年3月，建行上海徐汇支行推出“徐汇大模型生态贷”，将政府算力补贴、专项奖励、知识产权等纳入增信体系。2025年3月，江苏银行发布算力贷，把算力算效水平引入评分体系。2026年6月，农行浙江萧山分行依托“算力账”评价模型，将数据资产积累、算力投入产出纳入授信。

这类产品的特点是：算力数据是评分维度之一，但不是唯一依据，甚至不是核心依据。传统的科创评价框架仍然占主导，算力数据只是锦上添花。

直到Token贷的诞生，银行才真正把Token消耗量提升到核心授信依据的位置。

Token消耗是什么？是AI时代的经营流水，是企业业务活跃度最直接的量化指标。一个企业每天调用多少Token，直接反映了它的AI应用跑得多不多、客户需求旺不旺。在此基础上，算力服务合约价值、应收账款、佣金结算量等关联数据，进一步勾勒出企业的真实经营画像和回款能力。

从设备抵押，到算力券增信，到多因子综合评分，再到Token数据核心授信，银行的风控视角不断被打开。

这四条路目前并存，覆盖了产业链上不同的环节。重资产的智算中心用设备贷，有政府背书的企业用算力券贷，有技术团队的芯片和模型企业用综合评分贷，轻资产的AI应用和服务商用Token贷。

一个全面服务于AI生态的科技金融体系逐渐成形。

03 Token贷能走多远

当前，Token贷单笔不过百万级别，在银行信贷大盘里占比微不足道。

银行真正图的，是用小额信用贷切入AI初创企业，在企业成长早期介入，再通过账户、结算、供应链金融形成长期客户关系。等这些企业长大，银行已经是主力合作行。Token贷是敲门砖，账户和结算才是目标。

农行在温州、杭州、上海多点试点不急于规模化，中行在广州做高规格发布会抢占“Token贷第一行”心智，建行直接给10亿集群额度绑定整个园区——底层逻辑如出一辙。

然而，Token贷从试点走向规模化，至少要跨过三道坎。

数据真实性是最核心的一道坎。Token消耗数据由平台方提供，缺乏中立第三方存证审计，存在刷单虚增的操作空间。

更关键的是，Token消耗仅代表业务活跃度，不等同于实际回款和净利润——高消耗可能只是在跑测试、做demo，缺乏真实收入。

目前落地案例的客户几乎都由政府筛选，一旦走向市场化自主获客，银行还敢不敢仅凭Token消耗量放纯信用贷，是真正的考验。

GPU贬值是资产端的隐忧。新一代芯片发布后，上一代芯片市场价可能在短时间内出现大幅贬值，而设备抵押型算力贷期限往往5年起步，项目收入可能覆盖不了贷款本息。

产能过剩同样是致命风险。地方政府要建设指标，银行要信贷投放，企业要抢卡占位。三股力量在算力贷上汇合，很容易演变成集体性的过度投资。

光伏贷的教训并不遥远。长期需求是真的，短期供给过剩也是真的，价格暴跌、项目停摆、贷款逾期会同时到来。

04 结语

Token经济浩浩汤汤。

2024年初，中国日均Token调用量是1000亿。2025年底，100万亿。2026年3月，140万亿。两年增长超千倍。

当一种生产要素的使用量两年增长一千倍时，围绕它的金融创新一定会到来。Token贷只是开始。

谁能率先建立起这套新的科技金融体系，谁就能在下一个十年的AI企业客户争夺战中，占据有利的位置。

枪声已经响起。

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