一个月花 50 万元买 Token，就有机会从银行贷到 40 万元。这是日前湖北一笔 "Token 贷 " 公开介绍的测算思路。
据武汉东湖新技术开发区党工委宣传部日前发布的信息，湖北首单 Token 贷在光谷落地。获贷企业开发了一款自动监测舆情的 AI 产品，但缺少可用于抵押的固定资产。中国银行恒大华府科技支行将词元消耗等经营数据纳入评价，为其提供 300 万元授信，首笔 200 万元将用于购买词元。从正式提交材料到获批，用时不到一个月。
类似的尝试正在多地出现。多家银行相继推出 "Token 贷 "、" 词元贷 "，将企业调用大模型产生的消耗记录纳入授信评价，希望借此拓展 AI 企业客户。
Token，即词元，是大模型处理信息的基本单位，也是许多模型服务的计费依据。对于这类企业，调用模型首先意味着一笔支出。如今，银行开始从这笔支出中寻找授信证据。
不过，翻看已披露案例，合同、回款、财务状况乃至专利质押，仍是银行放贷的重要依据。新名称之下，Token 究竟为企业多争取了多少信用，尚不清晰。
就目前公开资料看，尚未找到海外银行将企业 Token 消耗数据纳入授信评价的具体案例，这让中国银行业的探索更值得关注。
银行也想做上 Token 的生意
Token 是大模型处理信息的基本单位，也是许多模型服务的计费依据。对调用模型开发产品的企业来说，Token 消耗会形成一笔持续发生的经营支出。
银行开始围绕这笔支出设计产品。
2026 年 8 月 14 日，中国银行、中信银行、广州银行在广州海珠区集中推出相关产品。当地同步推出的 " 词元八条 " 包含贷款贴息安排，单个企业每年最高贴息 200 万元。9 月，北京经开区首批 " 亦企 Token（词元）贷 " 业务落地，六家银行为多家产业链企业提供近 20 亿元授信支持。
需要注意的是，这里的近 20 亿元是授信金额，并不意味着企业已全部提款。但多家银行集中参与，已经表明这一产品正在成为地方支持 AI 产业、银行对接科创企业的共同入口。
地方政策也在大力推动这一新产品。
前述湖北产品设置了与政策支持挂钩的利率优惠。根据光谷公布的信息，享受政府算力补贴，包括算力券、模型券的企业，可获得最高 0.2 个百分点的利率优惠，获得中央财政支持的企业还可额外叠加 0.2 个百分点，综合优惠最高达 0.4 个百分点。
一位券商银行业首席分析师向巴伦中文网表示，政策推动、银行拓展客户的需要和新产业的融资需求，共同促成了 Token 贷的出现。其中，对银行更直接的价值是获客。借助这一产品，银行能够接触科创企业，再从中寻找拥有真实订单、经营现金流或其他信用支持的客户。
天府立言金融研究院院长曾刚则更关注其潜在的信用评价价值。
他认为，Token 贷创新之处在于，把 " 消耗侧 " 的使用证据前置到授信决策链条中（即先看真实消耗是否发生，再讨论额度与期限）。关键环节因此更靠近 " 授信起点 "：把可跟踪、可结算的数据流纳入额度形成机制，而不是只做贷后或补充材料。
一张 Token 账单，能换来多少贷款
从已披露的借款企业看，Token 贷的客户类型众多，数字营销、短剧制作、互动影视、智能驾驶、智慧农业等企业，都已出现在银行的客户名单中。
参与银行的类型也相当丰富。除中行、农行、工行、建行等国有大行外，中信、浦发、兴业等股份行，以及江苏银行、稠州银行、顺德农商行等地方银行均已有业务落地。
贷款金额也以中小额度为主。在收录的 20 个案例中，13 个披露了授信或贷款金额，从 20 万元到 3000 万元不等，其中 10 个不超过 500 万元。结合资金用途，仍能看出当前不少业务主要解决的是算力采购和日常经营的周转需求。
例如，数字内容企业需要先购买模型服务，完成制作、交付后才能收到客户付款。Token 贷可以填补这段时间差。广州腾元、光盒动力和温州金酷都涉及采购支出与下游业务之间的资金安排。
需要注意的是，公开案例显示，Token 贷并没有一套完全相同的操作方式。银行的授信依据并不仅仅是观察 Token 消耗量，还包括了采购合同、业务订单、应收账款、结算记录，以及知识产权和科创资质。在部分案例中，银行还要求专利质押或引入担保机构。
比如，在温州金酷的案例中，这家企业提供给银行的材料既有历史词元结算数据，也有算力采购合同、现有业务订单和自主知识产权。Token 记录帮助银行了解业务活动，订单和合同则提供了进一步的授信判断依据。
额度更大的贷款，也没有脱离其他信用条件。
建设银行韶关市分行发放的 1000 万元 " 词元贷 "，借款企业从事 "AI+ 潮玩 "，AI 视觉产品已经量产。银行将词元耗用和算力合作合约纳入评价，同时附加发明专利质押。江苏银行镇江分行的一笔 500 万元 " 算力 Token 担 "，借款企业日均 Token 消耗达 5 亿至 7 亿，但这笔贷款还有省科技融资担保公司和地方担保机构参与增信。
也有银行尝试让消耗数据更直接地参与额度计算。
比如，关于文章开头提到的湖北首单 "Token 贷 "，东湖高新区公布的信息介绍，银行将月度词元消耗折算为金额，按约八成参考授信，再结合团队经历、投融资情况和消耗增速等因素调整。
天府立言金融研究院院长曾刚向巴伦中文网表示，银行目前普遍采取多维交叉验证的方式，将 Token 消耗与算力合约、应收账款、客户回款相互印证，同时考察财务状况、征信和经营历史。即便调用量很高，缺少合同支撑或回款不佳，授信额度仍会受限。在他看来，Token 数据目前往往处于 " 重要参考 " 而非 " 决定性因素 " 的位置。
另一类案例则更接近既有业务的延伸。中信银行广州分行通过 " 信 e 融 " 完成 Token 场景贷款的线上提款，北京分行面向算力经销商的业务采用普惠供应链融资。新的采购需求，可以接入银行原有的融资产品和办理渠道。
一位券商银行业首席分析师认为，Token 贷对银行的直接价值在于拓展客户。借助这一产品，银行能够接触 AI 和科创企业，再从中寻找拥有真实订单、经营现金流或其他信用支持的客户。他将其称为获客的一个 " 抓手 "，而实际能否放贷，最终仍要看企业的还款能力。
Token 消耗背后的信用风险
Token 消耗增长，能否带来足够的收入和回款，是这类贷款最关键的不确定性。
前述借款企业中，既有制作 AI 短剧、提供数字营销服务的公司，也有超算中心运营商。它们都与 Token 发生联系，但同一项指标，对不同企业可能有不同含义。对算力服务商，客户调用可能对应销售收入。对购买模型服务的应用企业，调用首先形成成本，还要经过产品交付和客户付款，才能成为还款来源。
即便同为应用企业，调用增长的原因也可能不同。付费订单增加会消耗更多 Token，研发测试、免费试用和反复修改产品同样如此。一家企业的账单持续增长，既可能反映业务扩张，也可能意味着尚未找到稳定的付费客户，或者正在为同样的收入付出更高成本。
因此，消耗记录可以帮助银行观察经营活动，却难以单独说明生意的质量。类似工厂用电量，机器持续运转，并不能保证产品卖得出去，更不能保证销售收入足以覆盖成本。
上述券商分析师认为，Token 贷最值得警惕的风险，是部分银行过于看重消耗量，而企业后续现金流跟不上。他尤其担心，个别对业务理解不足的中小银行将这一指标直接作为授信准则，最终形成信用风险。在他看来，经验较丰富的银行仍会将企业现金流作为审批的重要依据。
此外，Token 数据本身可信也至关重要。
曾刚指出，目前 Token 数据缺乏统一的审计标准，不同平台的统计口径存在差异，刷量、虚假调用也可能干扰评价。企业自行提供的调用记录，与服务商账单、采购合同及结算流水能否对应，直接影响这些数据可以在授信中发挥多大作用。
一些地方已开始借助算力平台提供数据支持。例如，湖南一笔 800 万元 Token 贷依托算力调度平台和征信数据服务评估企业经营情况。
当然，即使每一次调用都真实发生、当下也有订单，银行仍要面对贷款期限内的经营变化。
曾刚认为，Token 贷还需要纳入客户流失、产品迭代等风险，防范消耗与收入脱节。过去的使用记录可以说明企业已经开展了哪些业务，却不能保证未来客户继续购买。
由此看，Token 贷同时面对数据和经营两方面的不确定性。
目前公开案例已经显示，Token 贷可以满足部分企业的周转需求，也为银行拓展 AI 客户提供了机会。不过，新增数据是否让信用判断更准确，仍缺少贷款后续表现的验证。Token 与还款能力之间究竟有多稳定的联系，还需要实际业务给出答案。（作者｜蔡鹏程，编辑｜刘洋雪）
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