广东三家银行把Token消耗量计入信贷授信依据，AI企业无抵押物最高可获3000万贷款

8月14日，广州市海珠区一场发布会上，中国银行、中信银行、广州银行三家机构同时推出同一款产品——"Token贷"。Token是大模型处理文本的最小计量单位，业内也称"词元"。三家银行把AI企业消耗了多少Token、签了多少算力服务合同、积压了多少应收账款，列为能不能放贷、放多少贷款的核心依据。单户最高能批到3000万元，最长可以借三年。这件事要改变的是金融机构负责人心里的一条老经验：AI公司没有厂房、没有设备，报表也难看，银行照老规矩审不出授信额度，只能看着这批企业借不到钱。三家银行同一天联合把Token消耗量写进授信文件，说明这条老经验已经站不住了。这不是广州一地的孤立个案。这套做法脱胎于多家银行过去一年的分头试点，一个月内已经复制到北京，放贷规模还在扩大。

以前为什么贷不出：轻资产撞上老规矩

AI应用公司大多是轻资产生意。

办公室是租的，真正值钱的是代码和人才，这些东西没法拿去抵押。财务报表上研发投入常年偏高，盈利周期又拖得很长。银行按传统审贷逻辑一条条对照，找不到能写进授信报告的抵押物，只能把这类企业挡在门外。这不是哪一家银行的保守，而是整套风控体系的度量衡本来就没给"代码"和"算力消耗"留位置。对关注AI产业布局的金融机构管理者来说，这条缝隙有实际后果。一批真正在跑业务、但账面难看的AI企业，此前只能靠股权融资或自有现金撑着。它们很难借到成本较低的银行贷款，融资渠道比传统企业窄得多。反过来，如果一家企业能拿出扎实的Token消耗和算力合约记录，就意味着它有机会绕开股权稀释。它可以用更便宜的债权资金支撑扩张，这是过去这类企业很少拥有的选项。

Token消耗量怎么变成信用依据

Token贷要解决的正是这个度量衡问题。

中国银行广州分行把产品拆成三个子产品。供给贷面向卖算力的企业，应用贷面向用算力做应用的企业，服务贷面向做Token分发调度的企业，三个子产品分别对应产业链上不同环节。授信依据也具体到四项可核对的数字：Token产出消耗量、算力服务合约价值、算力业务应收账款、Token佣金结算量。广州AIGC内容公司光盒动力今年8月成为首批获批企业之一，拿到中国银行海珠支行500万元授信，9月正式签约放款。该公司首席营销官梁剑说，Token对他们来说就是原材料，一份原材料对应一份成品，中间的消耗量构成了银行对企业的授信依据。这句话点出了新指标和老抵押物的本质区别。老抵押物看企业攒下了什么资产，新指标看企业正在做多少真实的活儿。

跟Token贷同一天发布的，还有海珠区配套的"词元八条"扶持政策，专门给贷款算利息补贴。企业拿到词元驱动业务专项贷款后，海珠区按比例给贴息，单个企业每年最高能拿到200万元补贴。换句话说，银行放贷、区财政贴息，两件事绑在一起推，企业借这笔钱的实际成本会被压得更低。政策同时覆盖模型训练调优、词元服务平台、应用场景落地等环节，各环节扶持上限从150万元到500万元不等。Token贷只是其中金融端的一块。银行放贷负责把资金撬动出来，财政贴息负责降低企业实际成本，产业政策负责培育更多能被银行看懂的经营数据，三件事捆在同一天发布，不是巧合。

不过，这套指标目前更多是"参考"而不是"唯一"。中国银行海珠支行前期批出的试单授信约2800万元，光盒动力拿到的500万元是其中的一笔。这笔钱离单户3000万元的上限还有明显距离。这也说明当前放款仍集中在个别案例上，还没有铺开成常态化业务。多数申请要走完合约、应收账款等多项资料的交叉比对才能放款，并不是拿出Token消耗曲线就能直接拿钱。

从零散试单到联合产品：Token贷不是凭空冒出来的

中国银行早在2025年5月就在十个地区推出过"中银科创算力贷"，把算力使用情况和贷款挂钩。

那是这次产品的雏形，当时还没有把Token单独拎出来做指标。真正的变化在这一次：Token被单独确立为可量化、可交叉核验的授信指标，而不只是算力这个笼统概念的一部分。农业银行走的是另一条路。2025年12月，农行温州分行给当地一家算力企业放出首笔200万元纯信用贷款，不要求任何抵押物。这比广州更早验证了"不看资产看经营"的思路能不能走通。今年6月，农行在这个基础上推出自己的Token贷方案，比广州三家银行的联合发布晚了两个月。也就是说，广州这次不是从零起步的首创。它把此前分散在不同银行、不同城市的单点试验，第一次变成三家银行同一天共同签字的正式产品，风控口径也从"一行一策"收敛到了可以互相参照的四项指标。这个先后顺序说明，让今天三行联合发布成为可能的，是过去一年里多家银行各自摸索出的经验，不是某个机构临时拍板。

一个月内复制到北京：规模放大近七十倍

横向看，这套逻辑扩散得比想象中快。

江苏银行的"算力贷"到今年8月累计授信规模已经接近20亿元。算力贷是把企业的算力使用情况作为放贷参考依据的贷款产品。建设银行9月1日推出"词元贷"。词元贷是建设银行参照Token使用量发放信贷的产品。工商银行9月11日发布"工银智算通"八大金融服务矩阵，这是工商银行围绕算力和模型服务推出的一整套金融服务组合。这几家银行的动作几乎是紧跟着广州的发布会陆续跟上的。浦发银行、兴业银行、民生银行、华夏银行以及上海农商银行、张家港行等中小银行也在同期落地同类产品，参与机构的数量和层级已经不再局限于头部大行。真正能说明扩散速度的是北京。9月14日，北京经开区多家金融机构为AI产业链企业发放首批授信，总额接近20亿元。国汽智控、神州光大两家企业各拿到3000万元授信。这20亿元是当日多家金融机构向多家企业发放的批次总额。广州的3000万元是单户授信上限，口径不同，不能直接相除算倍数。单户来看，国汽智控、神州光大各获得的3000万元，与广州的单户上限相当。批次总额来看，北京一个月内已经做到近20亿元的单日放款规模。从8月14日广州发布到9月14日北京放量，中间只隔了一个月。这说明这套做法已经从广州一地的三家银行试点，变成多地银行同时在做、单批规模明显放大的普遍操作，不只是区域性的宣传动作。成都工商银行也在9月落地了四川首笔"Token算力场景"贷款，安徽则从省级层面发文鼓励银行开发算力贷、Token贷、模型贷产品。值得留意的是，北京的授信依据并非只看Token数字，还要结合企业技术壁垒、团队实力、核心技术自主可控程度综合研判。这和广州要求交叉核验合约、应收账款的做法是同一个逻辑。Token消耗量是新增的入口指标，但没有哪家银行只靠这一个数字放款。

边界与观察点：Token消耗量不能单独当信用凭证

这套做法最大的软肋，恰恰是它最大的卖点——Token消耗量本身。

行业讨论中已经有声音指出，词元调度量和模型好不好、企业现金流进不进得来，不是正相关关系，甚至可能没有相关性。一家企业可以为了刷调用量而消耗大量Token，却收不回一分钱。这意味着Token消耗量只能作为筛选入口。银行仍要靠算力合约、应收账款、订单和回款进度这些传统财务信息做交叉验证，才能判断企业是不是真的在做有回款能力的生意。

更基础的问题是计量标准。目前行业还没有统一的Token计量口径，不同厂商、不同模型对Token的定义和计费方式并不完全一致，数据真实性也缺乏第三方核验机制。这些问题在广州、北京目前公开的案例里还没有集中暴露，一方面是放款规模仍然不大，风险还没到充分暴露的时间窗口。另一方面，一旦Token贷从现在的百万元级个案铺开到批量化放款，计量口径不统一、数据可信度不足的问题大概率会成为下一步扩张的瓶颈。

接下来有三个具体节点值得跟踪：

• 广州三家银行实际放款总额，能不能追上已经批出的授信额度
• 北京近20亿元首批授信中，有多少能在年内真正放款到企业账上
• 是否会有全国性、跨地区统一的Token计量或核验标准出台