词元贷、算力贷密集“上新”，银行探索“数据授信”新路径

近期，词元贷、算力贷产品密集落地，多家国有大行、股份行乃至城农商行纷纷入场，将信贷触角从算力基础设施延伸至算力应用层面。据不完全统计，中国银行、工商银行、农业银行、建设银行、江苏银行、上海农商银行、张家港农商银行等十余家银行机构均已推出算力相关信贷产品。

从国有大行到城商行、农商行，一场围绕算力核心生产要素的信贷革新正在全国快速铺开，“词元贷”“算力贷”密集“上新”，银行授信逻辑正在经历从“看砖头”到“看词元”的探索性重构。

词元贷、算力贷密集落地

从2025年的零星试水到2026年的密集落地，算力金融创新进入集中探索期。9月11日，工商银行北京市分行发布“工银智算通”算力网金融服务品牌，打造涵盖算力结算通、算力研发贷、算力基建贷、算力词元贷、算力租赁贷、算力并购贷、算力股权通、算力采购贷的八大服务矩阵，覆盖算力产业链各环节的差异化金融需求。在更早的布局中，据中国银行官网消息，中国银行于2025年5月便在北京、上海、广东等十个人工智能创新活跃地区同步首发“券贷联动”服务方案暨“中银科创算力贷”。

进入2026年，产品创新明显提速。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，中国银行、中信银行、广州银行三家成为首批参与银行。其中，中国银行广州分行推出的“中银·算力Token贷”下设算力Token供给贷、应用贷、服务贷三个子产品，以企业词元产出消耗、算力服务合约价值、算力业务应收账款、词元佣金结算量等作为核心授信依据，为企业提供最长3年、最高3000万元的授信总量。

农业银行则在上海、浙江等地落地“Token贷”专属方案，完善科创评价体系，温州鹿城支行以“算力资源”和“科创指数”为授信依据向城安大数据发放200万元信用贷，萧山分行依托“算力账”模型为芯片设计企业中科亿芯发放950万元贷款。

中小银行同样积极跟进。江苏银行推出“算力贷”，将算力算效水平、团队人才结构、研发费用投入、知识产权等纳入评分体系，截至2026年8月累计授信规模已近20亿元。据公开信息，上海农商银行发布“算力贷”，聚焦算力芯片、算力支撑、算力应用三大板块，期限最长可达10年。

张家港农商银行推出总额20亿元的算力贷专项信贷，创新采用“基础授信+算力券增信”机制，单户企业固定资产授信上限可达5000万元。9月，北京经开区落地首批“亦企Token贷”，6家银行为多家人工智能产业链企业提供总金额近20亿元的授信支持。

从抵押物到经营流量的实践延伸

“词元贷(Token贷)”密集上新的背后，折射的是银行授信评估体系的一次重要探索。这一转变并非偶然。近年来，金融监管部门多次强调做好科技金融大文章，推动金融机构完善科创评价体系，将数据要素纳入授信考量。2025年12月，国家金融监督管理总局发布《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》，明确要求强化企业级数据治理体系建设，建立健全数据治理制度、机制和流程，构建数据资产管理体系，提升数据资源管理能力。

2026年，工信部等部门鼓励探索“算力银行”“算力超市”等创新业务，为算力金融提供了政策指引。与此同时，银行数字化转型能力持续提升，数据驱动风控从技术层面成为可能。这些因素共同推动了授信逻辑从“看资产”向“看数据”的探索。

传统信贷风控高度依赖厂房、设备等实物抵押和财务报表，但大量AI科创企业恰恰缺乏可抵押资产，发展早期也拿不出“好看”的财务数据。天府新区立言金融与发展研究院院长曾刚指出，这些企业手握真实订单与持续增长的词元消耗量，传统授信框架在此出现了服务盲区。

银行正在尝试将信用锚从存量资产向动态经营流量延伸。邮储银行研究员娄飞鹏表示，将词元消耗量纳入授信参考指标，并未改变银行授信的根本逻辑，只是在企业经营等传统指标基础上增加了更多关于创新能力的评价指标，属于科技金融向新兴产业延伸的探索性实践。

值得注意的是，银行并非简单地“用了多少词元就能贷多少钱”。有银行业内人士表示，还需结合算力合约、应收账款等数据多维交叉验证，并根据企业经营、财务、征信等情况综合核定授信额度。

江苏银行上海分行公司业务部副总经理瞿江表示，银行最看重真实的下游订单和客户质量，“我们更关注企业是否有可落地的订单，未来有确定的经营性现金流，用业务现金流替代了传统抵押物”。这种从“资产抵押”到“数据授信”的探索，将信贷评价逻辑从静态实物资产向动态经营流量延伸。不过，这一探索仍面临数据真实性、连续性和可审计性等挑战，风控效果有待实践检验。

重塑算力金融新生态

这场围绕词元和算力的信贷创新，其影响已超出单一产品范畴，正在从企业融资、银行经营、产业链协同和金融生态四个层面产生连锁反应。

对AI科创企业而言，最直接的影响是融资可得性的系统性提升。过去，轻资产、无抵押、尚未盈利的AI企业往往被传统信贷体系拒之门外；如今，词元消耗量、算力服务合约、词元佣金结算量等经营流量开始成为“信用凭证”。这意味着，企业将算力消费转化为信用资产，把技术投入变成可融资的经营数据，或有助于缓解初创期和成长期的资金瓶颈。同时，“算力券+贷款”的联动机制，也在降低企业用算成本，对模型研发和商业化落地形成一定支撑。

对银行而言，影响体现在信贷结构和竞争格局的重构。授信逻辑从“看资产”探索转向“看数据”，从静态财报转向动态经营流量，使银行有机会提前介入人工智能产业链，获取优质科创客户，沉淀产业数据。大行凭借数据生态、科技能力和品牌优势，更容易形成规模化服务矩阵；中小银行则可通过区域深耕、行业专营和灵活授信，在细分赛道建立差异化优势。未来，数据治理能力、模型迭代能力和产业理解能力，或将成为银行算力金融竞争的重要变量。

对算力产业链和宏观经济而言，影响更为深远。算力基建贷、算力采购贷、算力租赁贷、算力并购贷等产品覆盖全链条，资金流入有望带动芯片、服务器、数据中心、云服务和AI应用等环节协同发展。中行宣布“十五五”期间将为算力产业链上下游企业提供不少于3000亿元综合金融支持，赋能3000家以上用算企业；江苏银行、张家港农商银行、北京经开区等地的授信规模也已相继落地。这些资金若形成合力，有望推动算力供给加速，促进“算力—数据—信用—金融”闭环逐步成型，并为区域数字经济集群提供新支点。北京、上海、广东、浙江、江苏等地率先探索，有望形成算力金融创新高地。

对银行而言，真正的考验不在于产品发布的速度，而在于能否建立起与算力经济相匹配的数据基础设施和风控方法论，在“看算力”与“看现金流”之间找到稳健的平衡点。这一模式能否跑通，关键在于数据基础设施的完善、风控方法论的成熟以及监管标准的统一。若这一模式能够跑通，其意义或不止于多几款信贷产品，而是或可为中国科技金融提供一种可借鉴的新思路。