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银行开始按「词元」给 AI 企业放贷：调用量为什么能当抵押物
热点跟踪：热点发布 × 技术判断 × 实用建议。 作者：永亮
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热点跟踪：热点发布 × 技术判断 × 实用建议。 作者：永亮
9 月 13 日，北京经开区首批「亦企 Token（词元）贷」落地，6 家银行给区内人工智能产业链企业批出近 20 亿元授信；一天后，《人民日报》在「财经深一度」刊出整版调查，标题直接发问：「词元贷」给人工智能企业「贷」来什么？把时间线拉长看：8 月底广州海珠区发布广东首个「词元经济」专项金融产品，9 月初北京亦庄跟进，服贸会上多家银行把「算力贷」「算力保」摆上台面，工商银行亮出「算力基建贷」「算力研发贷」。一周之内，「按词元用量给 AI 企业放贷」从地方试点变成全国性话题。这不是一条普通的金融新闻——它背后是 AI 产业第一次把「真实使用量」摆到了抵押物的位置上。
发生了什么
先交代产品本身。「词元」是 Token 的中文名，大模型处理信息的最小单元：每让 AI 写一段文案、跑一轮推理，账单上都以词元计价。今年 3 月，国家数据局把 Token 中文名定为「词元」，定位为「智能时代的价值锚点」，量的增长配得上这个称号——全国日均词元调用量，2024 年初是 1000 亿，到 2025 年底跃升至 100 万亿，今年 3 月突破 140 万亿，两年增长超过一千倍。
「词元贷」要解决的痛点很具体：AI 企业最值钱的资产是算法、模型和数据，但这些东西在银行眼里不算数——轻资产、弱报表、散流水，没有厂房、缺少抵押物，天然被传统信贷挡在门外。海珠区投资促进局的一位科长把这叫「错配」：银行看重实物资产，这些企业的资产是代码和订单。于是各地银行换了一把授信的「尺子」：把企业月度词元消耗数据、算力服务合约、API 调用日志这些经营痕迹，直接变成信用凭证，发放纯信用贷款。
落地的速度比想象中快。广州海珠区率先发布「词元贷」，中国银行、中信银行、广州银行参与布局：广东首笔给了做数字营销的腾元数字，300 万元、3 年期纯信用贷款，由中国银行广州海珠支行批复；一家 AI 短剧公司凭日常算力消耗拿到 500 万元，另一家 AI 电商直播公司凭算力采购单拿到 300 万元。深圳龙岗，工商银行以「算力e贷」给做具身智能训练的专精特新企业爱智慧科技核定 500 万元。建设银行广东省分行联合广东词元交易和服务中心推出「词元贷」，给南沙一家智能物联网企业批复 3000 万元。北京这边的量级更大：亦庄的「亦企 Token（词元）贷」首批授信近 20 亿元，做自动驾驶计算平台的国汽智控拿到中信银行 3000 万元信用额度，做算力基础设施的神州光大拿到兴业银行 3000 万元授信扩额。政策面同时开了口子：今年 7 月，中国人民银行等九部门联合印发通知，支持授信评价从「看抵押」向「看数据」延伸。
这把「新尺子」量的是什么
值得停下来想清楚的是：词元调用量凭什么能当授信的凭据？
关键在两点：实时，且难包装。
先说实时。传统信贷看财报，报表按季度、按年度编制——等数据出来，业务热度早凉了三个月到一年。词元调用量是流水账：企业今天接了多少单、模型跑了多少量，当月就能在银行可读取的接口日志里反映出来。一家 AI 公司营收可能还没起量，调用量已经先动起来；反过来，业务一停，调用量当月就掉。而对「品牌项目账期长、下游回款滞后，上游算力采购却必须预付」的 AI 公司来说，这种时间差正是现金流断裂的源头——调用量恰好是离经营现场最近的那个指标。
再说难包装。财务报表可以被修饰，流水可以做漂亮；但 API 调用日志、算力使用记录由机器自动生成，天然不可篡改，银行接入算力平台后台即可核验。参与产品设计的当地干部解释过这个思路：把海量原始日志清洗、聚合，就是一张可视化的经营报表——看不懂代码的信贷员，看得懂曲线。而且调用量很难装出来：想让曲线好看，就得真金白银调模型、烧算力，成本实打实。银行再拿算力采购合同、下游服务合同、技术资质交叉验证，一张「算力账单」就成了企业经营状况的近实时投影。
一个细节能看出这套逻辑的颗粒度：广州一家 AI 短剧公司的负责人算过账，普通质量短剧每分钟词元成本约 1500 元，高质量的能达到 4000 元——凭日常消耗数据，这家公司申请到 500 万元 3 年期信用贷款。这也是为什么各地产品形态高度趋同：中国银行广州分行把客户分成供给、应用、服务三类，单户最高授信 3000 万元；建设银行看上游合约与应收账款、下游消耗与订单、中间平台结算流水；北京亦庄的尺子更宽——Token 消耗之外，还看技术壁垒、团队实力、核心技术自主可控程度。名字五花八门，尺子是同一把：用真实使用量代替抵押物。
冷静的另一半
热闹要盯，风险更要盯。《人民日报》的调查把业内顾虑写得很直白：市场上早就有闲置词元重复售卖、后台篡改消耗速度的乱象；如果银行基于被操纵的数据放贷，评估就会失真。多家银行信贷部门的人也承认：单纯拿词元数据当唯一依据，可能碰上无效调用、刷单虚增消耗量、人为做大业务规模——造假的门槛并没有高多少，无非烧钱刷量，而刷量的钱本身也可以来自贷款。
词元价格本身也会波动。它跟着大模型调用需求和算力市场行情走，拿一个价格浮动的东西当授信参照物，行情大跌时评估会不会跟着失真？这是目前没人能回答的问题。
更底子里的短板是标准。不同大模型平台的词元计费口径、统计方法并不统一，第三方中立审计体系目前仍是空白。暨南大学南方高等金融研究院副院长谢宝剑点出了要害：从标杆示范到规模化复制，卡脖子的不是意愿，是标准。
银行的应对也摆在台面上：不拿词元当唯一依据，而是「合同＋词元调用数据＋交易流水」三头对账，核验词元生产、调用、结算的全过程；并争取算力平台向银行开放系统查询接口，做实时监控；广州地区已授信企业以信用贷款为主，同时纳入市级政银风险分担机制。海珠区官方的口径也很克制：词元消耗量仅作为授信参考标准之一，不直接等同于抵押物本身。
这件事真正的看点
跟这条新闻，建议盯住三个问题。
第一，这到底是「确权」还是「风口话术」？ 「词元贷」给 AI 企业的最大礼包，可能不是那几百万贷款，而是一种官方承认：持续、稳定地消耗词元，等于向金融体系自证「我有真实业务、有稳定客户」。当「消耗量」变成信用语言，拿到贷款的企业会更有动力把业务跑在可计量、可审计的平台上——这对算力平台和地方政府都是好事。但要警惕另一面：一旦「高消耗」本身成了融资资产，就会出现为了贷款而烧钱的畸形需求。判断这类产品健不健康，盯一个指标就够了：放出去的钱，和真实业务回款对不对得上。
第二，风险现在由谁承担？ 目前各地普遍是「信用贷款＋政银风险分担」结构——政府贴息、风险补偿兜底，银行才敢把钱放给没有抵押物的企业。这是合理的试错成本，但也意味着现阶段的风险定价很大程度上是政策定的，不是市场定的。观察窗口在风险分担机制到期或扩容的那一刻：届时银行还在放，说明数据风控真的立住了；潮水随补贴一起退，那这轮「词元贷」就只是阶段性的产业刺激。
第三，这把尺子会不会量到 AI 产业之外？ 词元调用量的思路——用机器自动生成的经营痕迹代替报表——理论上适用于一切数字化经营的行业：电商、短剧、游戏、软件服务。一旦跑顺，它可能改写的不只是 AI 企业的融资，而是整个中小企业信贷的评价方式。当然，前提是把标准、审计、反刷量这几块短板补齐。人民网那篇调查的标题问「贷」来什么——眼下看，贷来的是一整套「以用量定信用」的新玩法，以及这个新玩法必须回答的老问题：数据是真的，还款的钱从哪来。
参考来源
- 人民网－人民日报《「词元贷」给人工智能企业「贷」来什么？》（财经深一度，2026-09-14 第 18 版，记者程远州）
- 经济日报《「词元贷」纾解 AI 企业融资困境》（2026-08-31，记者喻剑；新华网全文转载）
- 新京报《首批授信近 20 亿元！北京经开区在全市率先落地词元算力贷》（2026-09-13，来源「北京亦庄创新发布」）
- IT之家转央视财经：服贸会「金融＋科创」联展、算力词元贷自 8 月落地后加速推广（2026-09-12）；北京亦庄「亦企 Token（词元）贷」落地（2026-09-05，源「北京亦庄」公众号）
- 财联社：重庆支持金融机构探索「算力银行」「词元券＋词元贷」等新模式（2026-09-09，标题级核验）
- 红星新闻「红星观察」：从「补算力」到「补词元」，成都 1 亿词元券（2026-09-12，标题级核验）