文 | 拾盐士

大模型调用量两年增长超千倍之后，银行开始把“词元（Token）消耗”当成新的流水看。

2026年，国内词元经济步入高速落地期，依托词元数据价值的金融创新持续迭代，十余家银行顺势推出“Token贷”特色信贷产品，打破传统信贷授信模式，尝试以词元量化数据作为授信参考依据，一度形成“Token数据体量对应贷款额度”的市场新玩法。

然而，这一创新模式在快速落地的同时，也因数据可信度、量化标准和风控体系等问题面临争议。事实上，并非用了多少Token就能贷多少，目前银行“Token贷”关注的核心仍是还款能力。

招联首席经济学家董希淼认为，Token消耗反映模型调用频次与强度，可作为轻资产AI企业活跃度、市场接受度的参考，但不能单独替代现金流与盈利审核。

银行Token贷产品进入密集落地期

2026年3月，国家数据局将Token的中文名正式确定为“词元”，并将其定位为“智能时代的价值锚点”。

近年来，词元经济快速发展，而针对该领域新兴企业因缺乏实体抵押物融资困难这一痛点，将企业算力Token消耗量纳入授信核心依据的“Token贷”也应运而生。该类产品可通过确认企业已有合同或Token消耗量核定授信额度，为算力企业提供信用、应收账款质押、订单融资等形式的担保服务。

事实上，早在“词元（Token）”这一名称被正式确认之前，我国金融机构就已经开始了对同类型产品的积极探索，其成果便是Token贷的前身——“算力贷”。

2025年3月，江苏银行上海分行便推出了首款“算力贷”产品，通过其独创的算力企业评价模型，将算力算效、团队结构、研发投入、知识产权等要素纳入评分体系。产品发布当日，该行便与上海数据港、商汤科技、优刻得、增擎、悦科数据五家企业完成签约，首批合作客户授信总金额达10亿元。

如果说算力贷实现了授信依据从固定资产、财务报表到算力产业指标的演进，那么Token贷则进一步将授信评判标准体系拓展至企业动态经营数据与实时流量指标层面。

2026年6月，农业银行上海徐汇科技支行推出“Token贷”专属金融服务方案，针对企业在模型训练及场景应用中的资金难点，将Token使用需求量作为授信重要依据，为其开展Token采购与日常经营提供金融支持。

8月，广东省首个词元经济专项金融产品“Token贷”于广州正式发布，中国银行、中信银行及广州银行均同步推出相关产品，Token贷产品由国有大行先行，逐步推广至股份行与重点地区城商行。

其中，中国银行广州分行发布的“中银·算力Token贷”产品，还针对算力产业的供给、应用、服务三大业务场景，设计推出了算力Token供给贷、应用贷、服务贷三项子产品，精准匹配算力领域各产业链环节大中小微型企业的不同需求。

9月，Token贷又于北京经开区迎来了再一次集中落地。农业银行、中信银行、民生银行、华夏银行、兴业银行、北京银行六家不同层级商业银行，共同为“亦企Token贷”产品提供授信支持，多家人工智能产业链企业获授信总金额近20亿元。

我国Token贷产品正从广东、上海等试点先行区，逐步拓展延伸至全国范围。

图片来源/拾盐士

同时，我国银行在Token贷出海方面也已展开实践。

9月，中国银行汕头分行发布了首个“词元出海贷”金融服务方案，首笔专项授信100万元已完成落地，另有5家企业达成授信意向合计约1700万元。

中国企业资本联盟副理事长柏文喜指出，我国Token贷出海具有AI玩具、微短剧、数字员工等真实回款场景，存在跑通的可能性，但也会在一定程度上受到跨境数据合规、汇率、境外回款链等因素的制约，预计会和国内一样走“特区试点→标准互认→扩容”的路径。

实际投放规模尚处初期， 授信判定关注核心仍在还款能力

相较于重实体固定资产的传统信贷模式，Token贷的“尺子”换了，但从各家银行关于授信依据的表述来看，其关注核心仍在“还款能力”。

Token贷产品所面向企业多涉及算力、大模型、人工智能等高新技术产业，而在各大银行的授信依据中，技术能力也成为了不可或缺的一项。除此之外，在手订单、银行流水、纳税申报等经营数据也被多次提及。

其中，建设银行针对产业链不同环节给出了“上游看合约与应收账款、下游看消耗与订单、中间看算力平台方结算流水”的差异化授信定位。

而华夏银行则是依照企业定位将授信对象划分为供给端与需求端两侧，分别重点审核其机柜上架率、长期订单储备、能耗指标获取能力、绿色低碳运营水平，以及AI应用场景、研发投入强度、知识产权储备、核心团队实力等指标。

8月，温州金酷网络科技有限公司自农业银行获算力采购定向贷款20万元，而其成功所凭借的除历史Token结算数据外，还包含算力采购合同、现有业务订单、自主知识产权等多项要素，“烧多少Token”并不是投放的唯一衡量标准。

中国银行广州分行人员也曾对媒体表示，银行更看重企业具备Token消耗与产出相匹配的良性业务模式，因此在综合参考企业日均、月均的Token消耗量的基础上，还会结合企业订单量、现金流、应收账款、营业收入等情况，评估企业整体资质。

柏文喜指出，Token贷的“尺子”从静态资产变为动态经营流量，但还款能力仍是核心。银行并非拿Token当抵押物，而是把词元消耗、算力合约、应收、结算量，叠加订单、流水、纳税、营收做多因子交叉验证。本质上是将Token视为“收入潜力”的代理变量，其授信的底层逻辑没变，只是评价维度多了。

而在投放规模方面，大多银行也都仍保持着较为谨慎的态度，Token贷当前的实际投放额度要远小于其授信额度。

以中国银行广州分行的“中银·算力Token贷”为例，该产品可为企业提供最长三年、最高3000万元的授信总量，截至2026年9月中旬，该产品共授信5户、2800万元，而其实际投放额仅为800万元，比例不足30%，另2000万元仍处于用款合同落实阶段。

香颂资本执行董事沈萌指出，在当前实际生产和服务领域中，AI的渗透率处于早期发展阶段，具有潜在不确定性，因此金融机构虽推出相关产品，但在实际推广和运行时，仍选择停留于相对保守的金融业务运行框架内。

Token贷虽尚处发展初期，但从当前我国算力产业情况与政策端导向来看，其未来前景仍十分广阔。

2025年我国日均Token调用量实现指数型增长，其规模自年初的7万亿起，于年中升至30万亿，而截至年末该数据已跃升至100万亿，较上年同期数据实现千倍增长。2026年3月，该数据再度突破140万亿，较上年末提升超40%。

而在9月23日举办的2026年中国国际信息通信展览会上，中国工程院院士邬贺铨表示，截至8月，我国日均Token调用量已突破500万亿，复合年均增长率已高达333%。

图片来源/《全国数据资源调查报告（2025）》

在政策层面，词元经济同样是当下国家重点关注的领域。

2026年4月，国家数据局发布《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案（征求意见稿）》，首次提出“探索词元交易等新型交易模式，构建以词元为基础，可量化、可定价的数据集价值体系”这一发展方向，这也是“词元交易”这一概念首次在官方政策文件中现身。

次月，国家数据局召开词元经济座谈会，再度明确“将把推动词元经济发展纳入工作体系”。

7月29日，中国人民银行等九部门联合印发《关于加强科技金融领域数据开发利用的通知》，发布《全国科技金融领域数据开发利用目录1.0》，从顶层制度层面为Token贷产品的发展提供了政策依据。

规模化发展在路上， 基建、风控、监管支撑不可或缺

政策支撑成为指引Token贷快速发展的风向标，当前其基础设施建设、量化规范及多项标准化工作正加速落地。

近日上线的可信词元互联服务平台已公布其首批试验验证主体，包括内蒙古交通集团、内蒙古大数据集团、湖南移动、中科院计算机网络信息中心、联想中国等十余家机构，覆盖算力供给、平台运营、行业应用等多个环节，将以解决词元调用链路难溯源、调用过程难审计、调用主体难核验、调用费用不准确等问题为导向开展验证工作。

同时，词元经济相关行业标准编制也于近期取得了阶段性进展。

目前，由中国信通院人工智能研究所联合行业企业编制的《人工智能词元（Token）运营管理能力要求》《人工智能词元(Token)服务质量要求》两项行业标准，已分别于6月、8月正式发布。而同样在8月，《人工智能词元计量框架及测试方法》国家标准项目也已完成登记，进入编制起草阶段。

图片来源/全国标准信息公共服务平台

标准化工作完善在即，而相比之下，Token贷风控模型与相关法律法规的建设进程略显滞后。

当前，Token贷尚未经历完整的信贷周期，相关行业运行数据较为稀缺。而其成熟风控模型的建立，也仍需经多个经济周期的检验，才能完成在不同市场环境下的有效性验证。

2026年9月，海南省金融管理局发布《关于防范以“词元（Token）”为名实施非法金融活动的风险提示》，其中明确阐释了词元仅具有“度”而非“币”的金融属性，并针对Token相关金融风险做出提示。

这一风险提示已展现监管层面对于词元经济的关注，但作为新兴领域来说，词元经济相关的监管标准与法律依据的建设仍需时间。

柏文喜指出，Token贷把“烧算力”翻译成了“可授信的经营证据”，中短期来看，仍是作为辅助维度为传统信贷提供场景化补充。当前轻资产AI企业虽有着较大的融资缺口，但从Token贷“授信热闹、投放克制”的现状来看，其发展尚处小范围验证期，想成为独立化产品，仍需先过数据审计与标准关。