日前，农业银行“Token贷”产品在上海正式落地，中国银行、中信银行、广州银行集中在广州推出“Token贷”产品，引发行业广泛关注。
受访人士指出，“Token贷”产品的落地，标志着词元经济从概念叙事正式进入金融基础设施层面，后续或有更多银行跟进布局。同时，从风控的角度来看，建立动态监测和提前预警机制是关键，不能让创新工具沦为风险盲区。
农行、中行等布局“Token贷”
破解轻资产科技企业融资难题
8月17日，农业银行发布消息称，今年6月，农行上海徐汇科技支行创新推出“Token贷”专属金融服务方案，将企业Token使用需求量作为授信重要依据，精准对接企业在模型训练及场景应用中的资金难点，助力人工智能企业提升算力效能。近日，该产品已在上海徐汇区首个“超级创业者集聚区”原力社区正式落地，支持上海汇智兴信息技术发展有限公司开展Token采购与日常经营，标志着人工智能金融服务从传统授信向场景化、产品化模式的升级应用。
8月14日，广东省首个词元经济专项金融产品“Token贷”在广州市海珠区发布，配套政策“词元八条”同步落地。发布会上，中国银行、中信银行、广州银行集中推出“Token贷”产品。
其中，中国银行聚焦算力供给、应用、服务三大业务场景推出三个子产品，包括“算力Token供给贷”“算力Token应用贷”“算力Token服务贷”，全面覆盖算力领域大中小微各类企业。在产品设计上，该行突破传统授信模式，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。
在南开大学金融学教授田利辉看来，中行、农行等密集布局“Token贷”产品，说明金融体系正在为数字经济重新定义“信用”。
“传统信贷看厂房、看土地、看固定资产，而‘Token贷’看的是词元消耗量、平台调用数据和回款进度。”田利辉指出，这意味着数据流正在被承认为一种可量化的经营能力，轻资产科技企业长期面临的“有技术无抵押”困境，终于有了制度性破题。更深层次来看，这是地方政府将产业政策与金融工具精准耦合的样本，标志着词元经济从概念叙事正式进入金融基础设施层面。
博通咨询金融行业首席分析师王蓬博指出，当前，词元、算力产业发展速度很快，不少中小算力企业产生了短期资金周转的融资需求，但这类企业大多是轻资产模式，缺少房产等传统抵押物，所以银行推出“Token贷”来适配产业新的融资诉求。“这类产品的特点是把合同、词元消耗数据纳入授信依据，说明银行找到了适配这个赛道的风控抓手，可以对企业真实业务经营情况做判断，缓解企业融资门槛高的问题。”
或有更多银行跟进
需警惕潜在风险
值得注意的是，在“Token贷”之前，已有多家银行相继推出其前身概念“算力贷”产品。
例如，2025年5月，中国银行在北京、上海、广东、深圳、四川等地发布“券贷联动”服务方案暨“中银科创算力贷”。江苏银行也于去年推出“算力贷”，其中，流动资金贷款最高信用额度为1.5亿元，最长期限为5年；固定资产贷款最高额度可达项目总投资的80%，最长期限为10年；订单融资最高可按合同金额的80%获得授信支持。
今年4月，张家港农村商业银行推出“基础授信+算力券增信”模式的“算力贷”，单户最高额度为5000万元，期限为1年至10年，支持信用、知识产权、数据资产、算力设备抵押等多元担保。8月，成都银行推出专属纯信用贷款产品“算力贷”，单户企业最高授信额度可达500万元。
在田利辉看来，“算力贷”解决的是“买铲子”的资金问题，“Token贷”解决的是“用铲子挖金”的周转问题，二者构成算力产业链金融的完整闭环。其积极意义在于，银行的风险定价逻辑从静态资产抵押转向动态经营数据，这既是信贷技术的迭代，也是金融供给侧对新兴产业形态的主动适配。对产业而言，算力中小微企业获得低成本资金后，能更快完成从研发到商业化的跨越，降低AI应用落地的融资摩擦成本。
从政策层面，今年以来，多地明确提出支持“算力贷”“Token贷”等创新信贷产品。例如，8月5日，安徽省科技厅、省人社厅印发《安徽省推进人工智能OPC 创新创业发展行动方案（2026—2028年）》，该文件指出，鼓励银行业机构开发“Token贷”“模型贷”等创新信贷产品，探索数据知识产权、算法模型著作权质押融资路径。
展望后续，田利辉认为，银行跟进布局是大概率事件，安徽已明确鼓励银行推出“Token贷”和“模型贷”，预计江苏、浙江等AI产业活跃地区将相继落地，但必须警惕三重风险。
一是词元消耗数据的真实性核验尚无统一标准，存在刷量骗贷的道德风险；二是AI行业技术迭代极快，企业今天的高消耗量不代表一年后的持续经营能力，期限错配风险不容忽视；三是地方贴息政策若退出过快，可能留下不良贷款敞口。
“银行务必建立动态监测和提前预警机制，不能让创新工具沦为风险盲区。”田利辉表示，短期来看，算力更可能成为授信的补充维度而非替代传统信用体系；中长期来看，这一赛道的健康发展有赖于风控模型、数据审核与贷后管理的系统性迭代。
针对算力用量动态波动的问题，王蓬博建议银行配套动态贷后管理机制。例如，系统可以实时监测企业Token消耗数据，设置明确的用量预警线，一旦持续下滑就会触发人工尽调，核查企业项目运营情况。此外，可以定期重估授信，根据实时算力需求调整额度，必要时压降授信、追加担保，规避企业业务收缩带来的信贷风险。
