【导读】从算力到实体——“Token贷”跑出加速度，信用标尺面临考验
国家数据局数据显示，2025年末，我国日均词元（Token）调用量突破100万亿，较2024年初增长超1000倍。中国信通院最新报告显示，2026年6月，国内词元日均消耗量进一步攀升至约500万亿。
Token调用规模的爆发式增长，也推动了银行业积极探索将词元消耗流水纳入新型授信评估维度。自今年8月起，国有大行、股份行、城商行等多家机构陆续落地标杆性 “Token贷”项目，业务覆盖场景也持续拓宽。
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在业内人士看来，“Token贷”这一前沿信贷创新，为金融支持AI赋能实体经济开辟了新路径。不过当前行业尚未形成统一成熟范式，同时，将词元消耗纳入授信评估也衍生出新的风险敞口，因此银行需要筑牢信贷安全底线，在业务创新与风险管控之间实现动态平衡。
交行落地全国首单“制造业Token贷”业务
11月6日，交通银行发布消息称，交行江苏分行于日前在南京落地全国首单“制造业Token贷”业务，两笔贷款同日投放，一笔投向汽车零部件企业的智能产线，一笔投向生物医药企业的AI辅助研发。
与过往制造业企业信贷模式不同的是，本次两家企业均未以厂房、土地等不动产抵押。授信评估也跳出固定资产、账面利润等传统评判框架，将信用判断锚定企业大模型算力调用、Token消耗这类新型经营指标，把AI算力投入转化为可量化的信用评估依据。
具体来看，江苏艾思飞精密零部件有限公司主营汽车空调管路、连接件和新能源热管理部件。公司准备投资更新高端生产与智能检测设备，智能体每回答一次、每判断一次，背后都是一次模型调用和Token消耗。基于公司Token用量和生产运营效能的提升，以及Token资源消耗带来的营收增长，交行江苏分行为该公司新增授信2000万元流动资金贷款和3200万元固定资产贷款。
卡秋（江苏）生物科技有限公司正在尝试将AI大模型运用至其产品试剂检测的环节。公司每月Token采购支出随着研发强度和运营优化不断增长，Token的用量与公司产能的释放形成了正向循环。交行南京栖霞支行把企业的Token用量、研发进度和订单节奏放在一起看，打破传统看营收利润的思路，给予公司1000万元纯信用授信，助力公司“AI+生物医药”的发展。
交通银行表示，“制造业Token贷”产品将Token用量与场景应用、营收增长、研发进度、订单节奏等产业指标交叉验证，以Token资源消耗匹配真实业务价值作为额度测算的核心依据，调用越实、场景越深，可匹配的额度越充分。
在行业人士看来，交通银行的尝试是“Token贷”落地场景的一次标志性创新，实现了从AI算力赛道向实体制造领域的跨越。
博通咨询金融行业首席分析师王蓬博对记者直言：“这说明银行已经认可将词元调用、业务运行数据作为授信参考，这套授信模式不再局限于算力行业，具备向其他行业复制的条件。”
“Token贷”场景有望进一步扩容
作为一款创新信贷产品，“Token贷”自今年8月正式推出以来迭代迅速，应用场景持续拓宽。
今年6月，农业银行推出“Token贷”专属金融服务方案，并于8月在上海徐汇“超级创业者集聚区”原力社区正式落地首单，为上海汇智兴信息技术发展有限公司提供授信，支持企业Token采购及日常经营。同月，广东首个面向词元经济的专项金融产品 “Token贷” 于广州海珠区发布，配套 “词元八条” 政策同步推出，中国银行、中信银行、广州银行集中上线相关产品，彼时业务主要聚焦算力领域企业。
9月，农业银行、中信银行、华夏银行、民生银行、北京银行等六家银行联合推出 “亦企Token（词元）贷”，多家人工智能产业链企业合计获得授信近20亿元。
11月初，中国银行宣布落地全国金融垂类大模型领域首笔“Token贷”，金融AI企业讯兔科技获1000万元授信支持；不久后，交通银行江苏分行宣布落地全国首单“制造业 Token贷”，将业务延伸至汽车零部件、生物医药研发等实体制造赛道。
从算力企业，到金融AI服务商，再到实体制造业，“Token贷”正在不断打破原有场景边界。
在南开大学金融发展研究院院长田利辉看来，“Token贷”的跨赛道扩容，标志着银行授信正从“看砖头”转向“看数据”，但Token并非抵押物，而是企业真实经营流量的代理变量，本质仍是还款能力评估。从算力到金融垂类大模型，再到工业制造，说明Token作为可计量的数字经营信号，正在被不同行业验证为信用补充维度。
展望后续，田利辉认为，跨境电商GMV与回款流水、物流运单与车辆在线时长、农业物联网传感器数据等，只要是经营行为可数字化、可实时核验的领域，都可能成为“Token贷”的延伸方向。
王蓬博则提出，Token贷后续会优先覆盖将大模型作为常态化生产工具的经营主体，包括数字内容生产、智能驾驶、生物医药研发、AI 营销服务等方向。“只要对应的调用数据能够做到可信采集，并且词元消耗和企业营收形成稳定对应关系，都存在落地机会。长期来看，银行有望将这套评估逻辑延伸至算力产业链上下游服务商。”
创新背后的风控新课题
“Token贷”打破了传统信贷依赖不动产、财报利润的评估框架，将Token调用流水纳入授信评估体系，为轻资产AI应用主体开辟了纯信用融资路径。但同时行业也形成共识，将Token流水纳入授信，最难的不是模型算法搭建，而是勾稽关系的确立：Token消耗数据能否和订单、产能、回款、营收等经营指标形成稳定、可交叉核验的内在逻辑，是这套授信模式能否持续复制的核心前提。
此外，随着“Token贷”从算力赛道，快速延伸至金融AI、生物医药、智能制造等多元场景，不同行业商业模式、大模型应用方式差异显著，Token的经济内涵、统计口径、核验逻辑随之分化，一套风控模型很难跨行业直接复用，由此也衍生出新的风控挑战与潜在风险。
王蓬博直言，不同赛道下，词元数据与企业经营收益的关联逻辑各不相同，不存在统一的估值标尺，仅依靠单一指标，也难以完整判断企业真实还款能力。同时相关数据存在被篡改、刷量虚增的空间，极易造成授信判断偏差。
田利辉分析，跨赛道推广对银行风控形成三重考验：第一，数据真实性、业务持续性和盈利关联性。Token数据由算力平台输出，存在刷量虚增风险，目前普遍缺少中立第三方存证审计机制；部分企业Token消耗呈现脉冲式特征，项目结束即骤降，易引发贷后误判。第二，更核心的是盈利脱节风险——消耗量大不等于现金流好，若银行过度依赖单一指标，可能高估还款能力。第三，不同赛道Token内涵差异大，算力服务商的Token与制造业智能产线的Token，其商业含义和可验证性完全不同，风控模型难以简单复制。
因此，在场景持续扩容、各类新型风险逐步显现的背景下，如何把握创新边界，避免陷入“重流量、轻风控”的误区，成为银行布局“Token贷”必须直面的课题。
上海金融与发展实验室主任曾刚坦言，“Token贷”回应的融资痛点是真实的，它所试图建立的数据信用逻辑是有价值的，但支撑这一逻辑所需的数据基础设施、风控方法论和监管框架，目前都处于建设之中。对银行而言，当前最理性的策略是将“Token贷”视为客户积累和数据建设的早期投入，而非寄望于快速规模化放量。
田利辉建议银行坚持“辅助而非替代”的定位，把Token作为传统授信的增量维度，而非颠覆性依据。
具体而言，一要建立多因子交叉验证框架，将Token消耗与订单、回款、纳税、应收账款等传统指标叠加，避免单指标授信； 二要推动数据基础设施共建，联合工信部门、算力平台、第三方审计机构建立可追溯、可核验的数据存证机制； 三要实行场景差异化定价，对持续性强、回款稳定的AI应用服务商适度放宽，对项目制、脉冲式消耗企业从严把控期限匹配； 四要守住资金用途底线，防止信贷资金异化为算力炒作或无效扩张。创新与风控并非对立，真正的平衡在于让数据说话，但不让数据独断。
王蓬博也认为，银行需要建立明确的客户准入标准，不能单纯依靠词元数据发放贷款，应当搭配多维度经营材料开展交叉核验，同时合理控制该类业务投放规模，持续跟踪监测Token数据与企业实际经营情况的匹配度。
