“没房没地，也能在银行借钱？”这曾是无数轻资产、重技术的AI初创企业遥不可及的梦想。
如今，随着“Token贷”这一创新金融产品的落地，梦想正在照进现实。2026年9月，北京经开区落地首批“Token算力贷”，由六家银行联合授信近20亿元。几乎同一时间，广州、浙江、成都等地也纷纷推出类似产品。一场围绕AI时代核心资源——“Token（词元）”的信贷革命正悄然兴起。
Token，这个AI大模型处理信息的最小单位，正从技术术语变为金融领域的“新信用锚点”。
什么是“Token贷”？
“Token贷”，简而言之，是银行针对人工智能企业推出的一种创新型信贷产品。其核心在于，将企业消耗的Token（词元）量，作为关键的授信参考指标之一。
传统信贷模式下，银行主要依赖厂房、设备等固定资产作为抵押物。然而，AI企业普遍具有“轻资产、弱报表”的特点，核心资产是算法、人才和算力，在传统评估体系中难以量化。
Token贷的出现，正是为了解决这一痛点。其逻辑可概括为：企业调用大模型越频繁，消耗的Token越多，往往意味着业务越活跃、市场接受度越高，其“算力产能”便转化为了“数字信用”。
这并非简单的“Token换钱”。正如农业银行等机构所实践的，授信是结合企业的历史词元结算数据、算力采购合同、下游业务订单、自主知识产权及财务状况后，多维交叉验证综合评定的结果。
产品如何落地？
目前，“Token贷”已从概念走向实操，多家银行推出了各具特色的产品，覆盖了算力产业链的不同环节。
银行产品矩阵初现：
中国银行在广州推出“算力词元贷”，细分出 “供给贷”、“应用贷”、“服务贷”三个子产品，针对算力提供商、AI应用企业及运维服务商，最高授信可达3000万元。
农业银行在上海、浙江等地落地专属方案，为像温州金酷网络科技这样拥有自主平台的企业提供贷款，定向用于算力采购。
中信银行在广州落地首笔面向B端企业的“Token场景贷”，支持其内容创作等AI应用场景。
建设银行广东省分行发布“词元贷”，将算力消耗转化为信用依据。
江苏银行、成都银行、张家港农商行等也分别推出“算力贷”或“Token贷”相关产品，其中部分产品联动地方“算力券”政策，形成“财政+金融”的增信模式。
区域标杆效应显现：
广东：作为词元经济高地，发布了首个省级专项金融产品，旨在服务算力产业链。
北京经开区：落地全国首批“Token算力贷”，授信近20亿元，国汽智控等企业已获得单笔3000万元信用额度，标志着这一模式在国家级开发区获得认可。
银行为何加速布局？
银行纷纷入局的背后，是AI产业爆发式增长带来的巨大机遇。
指数级增长的市场：国家数据局数据显示，我国日均Token调用量在2026年6月已攀升至近175万亿，两年间增长逾千倍。如此庞大的“算力消耗”本身就是经济活跃度的晴雨表。
争夺优质科创客群：在息差收窄的背景下，“Token贷”成为银行切入科技金融新赛道、服务“新质生产力”、实现差异化竞争的关键抓手。它帮助银行触达了一批传统信贷模式下难以覆盖的、高成长性的潜力企业。
风控理念的进化：从依赖静态的“资产负债表”转向评估动态的“经营流量”，这符合数字经济发展规律。邮储银行研究员娄飞鹏指出，这并未改变银行授信的根本逻辑，而是增加了衡量创新能力的新维度。
风险与挑战
尽管前景广阔，但作为新生事物，“Token贷”的可持续性仍面临多重考验。
数据真实性与标准之困：Token消耗数据目前主要由算力平台输出，缺乏统一的、可审计的行业标准，存在被“刷单”或无效调用虚增的风险。如何区分有效业务与虚假流量是银行风控的核心难题。
指标的局限性：Token消耗量反映的是“收入潜力”而非“净利润”。高消耗往往伴随高算力成本，若企业盈利模式不清晰，可能出现“增收不增利”的状况。
波动的脉冲风险：AI项目常具有周期性，Token消耗可能在项目期内激增，结束后骤降，这种波动性给贷后管理带来挑战。
招联首席经济学家董希淼指出，此类贷款目前仍属小范围试点，大规模推广前，必须解决数据标准化、真实性核验等基础问题。清华大学周臻副教授则强调，银行需培养更多既懂风控又懂AI商业模式的复合型人才
结语
“Token贷”的出现，是金融服务与数字经济深度融合的一次有益尝试。它将“看不见的算力”转化为“看得见的信用”，为科技型中小企业打开了融资新窗口。然而，要让这把新“尺子”量得准、用得好，监管层、银行、算力平台与企业需共同努力，构建起统一、透明、可验证的数据生态。
未来，随着标准完善和风控模型成熟，“Token消耗”或将成为评估科技企业价值的重要补充维度，为金融“活水”精准浇灌创新沃土提供新路径。