#银行不看厂房看Token账单#【安徽时评 | #AI公司没抵押物也能贷款了#】厂房？没有。机器？租的。可以抵押的资产？AI公司的老板想了半天，最后指了指电脑屏幕：“要不，您看看我们的Token账单？”

过去，这个场面多少有点尴尬。现在，银行真的会看了。

前不久，面向AI及算力产业链企业，不少金融机构推出了一种创新信贷产品——“Token贷”。安徽也提出鼓励银行推出“Token贷”“模型贷”等产品，支持以数据知识产权、算法模型著作权作为质押物。

“Token”中文叫“词元”，是大模型处理和交换信息的最小单位。企业每调用一次大模型、处理一批数据，都会产生Token消耗。“Token贷”的核心逻辑，就是以企业算力词元产出消耗、算力服务合约价值、算力业务应收账款等作为授信依据。

银行为何会将目光投向Token？一方面，因为数据太震撼了。国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2026年年会上透露了一组数据：2024年初，中国日均Token调用量为1000亿；到2025年底，跃升至100万亿；今年3月，已突破140万亿。两年增长超千倍。

另一方面，绝大多数AI科创企业属于轻资产模式——缺抵押、重研发、没报表。大量算力成本已经花出去了，留下的可能只是一串调用数据，财务报表上拿不出多少固定资产。传统授信框架很难接住这类企业。银行必须换思路：Token消耗量大，说明客户活跃、产品有人用，这就是“新流水”。

从“看抵押、看报表”到“看词元、看算力”，“Token贷”将信用锚定从存量资产切换为动态经营流量，是信贷评估体系的一次重要探索，也是金融服务实体经济的具体表现。这个方向值得鼓励。

但任何金融创新都需要经历一个逐步成熟的过程。“Token贷”为轻资产科创企业打开融资新窗口的同时，也有潜在风险需要妥善应对。

一是数据失真风险。当前Token消耗数据主要由算力平台单方输出，缺少中立第三方的存证审计机制，企业有可能通过无效测试调用、刷单等方式虚增Token消耗量，制造假象。

二是脉冲式业务波动可能带来的贷后误判。不少AI项目属于阶段性项目，项目结束后Token调用量会断崖式下滑，仅凭某一阶段消耗数据，很容易错判企业经营走向。

三是指标与盈利能力可能存在脱节。词元消耗量大，说明业务跑得勤，但“跑得勤”和“赚得到钱”之间，隔着的距离可能比想象中大。若银行过度倚重Token消耗这一单一指标，就可能高估企业实际还款水平，放大信贷风险。

“Token贷”是一把新尺子，金融风控不能丢老秤砣。

眼下，银行不能简单以Token用量定额度，需要搭建多因子评估授信框架，将订单真实性、回款质量、客户结构纳入评估模型。具体实践中，江苏银行将词元数据与算力算效、应收账款、营业收入、知识产权等指标综合打分授信，农业银行浙江分行用“通用模型+算力赛道模型”评估企业承接项目、算力需求和订单营收。

工业时代看用电量，互联网时代看流量，AI时代看Token。每一代新经济崛起，都会带来一批“旧报表装不下”的企业。金融体系如果始终用旧语言去读新企业，就永远只能得出“缺抵押、缺报表、缺流水”的画像。

当新的经营信号能够被金融体系识别，更多生长在云端的企业，或许就能拥有更扎实的发展土壤。“Token贷”这条路值得走，但要走得稳。（安徽时评）