算力“流水”也能贷款了 专家:Token就是AI创企的“信用名片”
创始人
2026-08-17 14:47:58
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封面新闻记者 欧阳宏宇

围绕词元经济,已有新的金融产品落地。

日前,国内首个词元经济专项金融产品“Token贷”在广东落地。据介绍,该算力Token贷为针对当地算力中小微企业针对性研发专属融资产品。申请企业融资可按合同/Token消耗额度来核定额度,同时可以提供信用、应收账款质押、订单融资为主的担保方式来扩大额度。据悉,目前前期试单授信资金已达2800万元。

受该消息刺激,A股算力板块在上周五上演“V型”反转,截至收盘时上涨1.06%,数据港、网宿科技等龙头股纷纷大涨。同时,半导体、PCB、CPO均有所表现,并延续至周一早盘。

从产业层面看,该如何解读Token贷这一新兴金融产品的的核心业务逻辑?将算力与金融挂钩有何意义?其发布又会对创新型算力企业带来怎样的影响?8月17日,北京市社会科学院副研究员王鹏在接受记者采访时解读到,Token贷的出现打破了传统信贷依赖固定资产抵押的模式;通过企业Token消耗量、算力订单合同等经营数据为企业融资的核心评估指标,有助于不同规模的AI企业都能获得适配的金融支持,催生更多AI原生应用落地。

“Token贷”落地最高授信3000万

多地政策密集押注词元经济

资料显示,“算力Token贷”主要聚焦算力供给、应用、服务三大业务场景,目前已推出“算力Token供给贷”“算力Token应用贷”“算力Token服务贷”三个子产品,覆盖AI应用、算力中心、算力租赁和算力硬件等算力领域大中小微各类企业。

值得注意的是,在产品设计上,该金融产品也突破传统授信模式,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3000万元授信总量。

王鹏表示,按合同和Token来确定贷款额度,以信用、应收账款质押、订单融资为主,这一担保方式灵活,加上配套了地方财政贴息支持,让资金可以闭环地定向用于算力采购,有助于降低银行坏账风险。

事实上,多地地方政府正在围绕词元经济在人工智能应用场景落地政策鼓励,以满足创新企业对流动资金的需求。

今年6月,广东印发全国首份省级词元经济专项政策,随后,扬州成为江苏首个推出Token券专项政策的城市。8月初,北京亦庄也发布北京市首个聚焦词元全产业链的系统性支持政策。在四川,上周印发的《四川省推进算力网建设的若干政策措施(试行)》也对算力调度平台、算力超市、词元(Token)工厂等算力公共服务设施建设提出要求,并规定省级预算内基本建设投资按照项目核定总投资的15%,单个项目支持额度不超过1000万元给予支持。

王鹏表示,将AI核心生产要素Token转化为可评估、可质押的信用凭证,能让数字经营数据直接转化为企业融资资本;从而推动Token消耗量成为衡量企业、行业、区域智能发展水平的核心指标,为智能经济统计和政策制定提供全新标尺。

Token成为企业可质押资产

算力金融化将利好AI应用落地

作为人工智能运行的基础信息单元,词元的出现给智能经济带来了一套统一的衡量标尺。当算力供给、数据价值、模型能力被融合在一起,变成可计量、可交易的新型生产要素,为AI产业的真实景气度衡量和行业商业化落地开辟了新路径。

“算力Token贷的跳出传统科技信贷依赖固定资产的路径,为数据要素、算法模型等无形资产的金融化探索出可落地的实践路径。”王鹏认为,此举推动Token消耗量成为衡量企业、行业、区域智能发展水平的核心指标,为智能经济统计和政策制定提供全新标尺。

从更多元的维度看,除了围绕算力需求端,将其与金融结合外,在算力供给侧也有相关的金融产品正在试水。就在上周,芝加哥商业交易所集团宣布计划在今年10月推出两份算力期货合约,该合约有望成为全球首个算力期货合约。具体而言,这两款期货均挂钩 Silicon Data发布的GPU租赁指数,也就是将算力期货与芯片运行成本挂钩。

在王鹏看来,无论采取何种方式,本质上都是在构建Token维度的全新产业金融体系。这种金融体系一旦建立,能让缺乏重资产的科创算力企业凭借真实业务流水获得大额融资,能让企业将资金直接用于算力扩容、GPU采购、算法优化,快速提升Token生产和交付能力,摆脱硬件折旧周期长的内卷困境,也缓解了企业前期垫资采购算力的现金流压力,使之可以将更多资源投向核心技术研发而非资金周转。

不过,由于算力贷款的核心是数据的真实性和可获取性,Token消耗量仅代表业务流量,不直接等同于盈利、回款能力;一旦企业刻意拉高Token消耗,势必扰乱产品的财务平衡机制,进而威胁其商业模式的可持续性。

在这一背景下, 王鹏指出,“Token贷”的出现恰恰为行业提供了另一种解题思路,即将计费模式从传统的硬件租赁,转向按Token产出的智力成果来计费,有助于AI产业加速摆脱“烧钱换流量”的粗放阶段,向商业化盈利迈进。同时,这一模式也有望带动上下游链式金融服务创新,构建覆盖算力全生命周期的支持体系,提升产业整体抗风险能力。

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