一家AI公司去銀行借錢時，抵押物可能只有幾臺服務器和一些招不到人的崗位。報表上常年虧損，賬上現金流緊張。按傳統審貸邏輯，這種企業基本過不了風控關。但現在情況變了，農業銀行、中國銀行等多家銀行推出“Token貸”，把AI企業的Token消耗量、算力合約等經營數據納入授信參考指標。Token是人工智能處理文本時的基本計量單位，企業調用大模型越多，消耗的詞元就越多。銀行不再只關注廠房設備值多少錢，而是這家公司到底跑了多少真實業務。
這是授信邏輯的一次轉向。過去銀行做科技金融，要么是給成長期的硬科技廠房做抵押貸，要么是看股東背景和營收報表。AI企業偏偏輕資產、高研發、盈利晚，重研發投入階段往往最缺錢，卻最沒有東西可押。把Token消耗量當作信用畫像的新維度，等于承認了一家“燒錢做研發”的公司，只要業務真實在發生，就有被定價的資格。
廣東省落地的專項Token貸，單戶最高授信額度3000萬元，目前實際落地規模已超過2800萬元。2800萬元這個數字接近上限，說明需求是實打實存在的，不是政策掛在墻上的擺設。能拿到接近頂格授信的企業，其Token消耗曲線和算力合約必然已經過核驗，銀行才敢放款。廣東是人工智能產業聚集地，服務商密集，這類貸款天然有土壤。但更關鍵的信號在于，銀行愿意為“看不見的資產”定價。算力合約是未來要付出去的賬單，Token消耗是已經發生的業務量，兩者組合成一套可驗證的經營證據。審貸官不再問“你有什么值錢的”，而是問“你到底干了多少活”。
Token貸的落地踩在政策節點上。工信部2026年8月31日印發《關于開展人工智能應用服務商培育專項行動的通知》，提出到2026年底，全國服務商資源池內服務商數量突破2000家，到2027年底不少于3000家。市場體量也在快速膨脹。2025年中國人工智能開發服務行業市場規模已達4800億元，預計2026年增至6240億元，同比增長30%。30%的增速放在任何一個行業都算高景氣，銀行不可能無視這片客群。問題在于，過去這片客群和銀行傳統的風控模型基本對不上，Token貸是把兩者接起來的接口。
