近日，廣東推出首個詞元經濟專項金融產品“Token貸”，多地銀行同步落地算力貸、模型貸等創新信貸服務，將詞元消耗、算力合約、數字經營數據納入授信評估體系。從“主要看磚頭”變成“可以看Token”，過去難以被金融機構看見的模型調用與算力服務數據，正在變成科創企業實實在在的“真金白銀”。

“Token貸”的出現，直擊科創企業融資痛點。人工智能產業蓬勃發展下，算力、詞元成為重要生產要素，我國日均Token調用量實現跨越式增長，不少科創企業借助AI搭上快速發展列車。但這類企業大多屬於輕資產型，在傳統信貸模式下，他們“有技術無抵押”，從銀行融資並非易事。“Token貸”打破固有授信壁壘，將抽象的算力消耗、詞元調用、業務流水轉化為可量化、可核驗的信用依據，讓企業隱形的科創實力轉化為實實在在的信貸額度，精准解決資金錯配、周轉困難等難題。對那些缺乏抵押物的中小企業來說，更是無異於一場及時雨。

“Token貸”的出現，反映了金融服務實體經濟的又一次精准升級。不同於傳統信貸靜態評估存量資產的模式，“Token貸”聚焦企業動態經營流量，通過算力相關的多維數據精准研判企業經營現狀與成長潛力。從具體實踐中看，各家銀行也並非簡單以Token用量定額度，有的以企業算力詞元產出消耗、算力服務合約價值、算力業務產生的應收賬款、詞元佣金結算量等作為核心授信依據，有的將算力算效水平、團隊人才結構、研發費用投入、知識產權等納入評分體系，評分結果直接運用至信貸審批准入、授信額度定量等決策依據，推動加強金融服務與AI產業鏈的深度適配。

盡管算力融入信用體系已是大勢所趨，但眼下“算力証明信用”的模式仍處於初步探索階段，“Token貸”規模化落地尚存多重制約。一方面，當前行業仍缺乏統一的Token計量、核驗與存証標准，數據多由平台自主輸出，存在刷單虛增、無效調用導致的信用失真風險。另一方面，詞元消耗僅能體現業務活躍度，無法完全等同於現金流和盈利能力，部分企業可能存在“高算力消耗、低經營收益”的增收不增利問題。加之銀行相關風控樣本不足、定價體系尚未成熟，過度依賴單一數據指標，容易引發信貸風險，這些都制約著相關產品的常態化推廣。

長遠來看，金融業主動適配新業態、擁抱新要素，是產業發展的必然趨勢。“Token貸”的出現，不僅是金融授信邏輯的升級迭代，更是服務模式的深刻變革。未來，金融業要持續優化算力金融服務體系、完善數據信用轉化機制，方能讓更多科創企業擺脫融資困境，讓數據算力真正成為驅動數字經濟高質量發展的核心動能。