近日，算力数据广东推出首个词元经济专项金融产品“Token贷”，变身多地银行同步落地算力贷、科创模型贷等创新信贷服务，信用将词元花费、资产算力合约、算力数据数字经营数据纳入授信评估体系。变身从“主要看砖头”变成“可以看Token”，科创过去难以被金融机构看见的信用模型调用与算力服务数据，正在变成科创企业实实在在的资产“真金白银”。

　　“Token贷”的算力数据出现，直击科创企业融资痛点。变身人工智能产业蓬勃发展下，科创算力、信用词元成为重要生产要素，资产我国日均Token调用量实现跨越式增长，不少科创企业借助AI搭上飞速发展列车。但这类企业大多属于轻资产型，在传统信贷模式下，他们“有技术无抵押”，从银行融资并非易事。“Token贷”打破固有授信壁垒，将抽象的算力花费、词元调用、业务流水转化为可量化、可核验的信用依据，让企业隐形的科创实力转化为实实在在的信贷额度，精准解决资金错配、周转艰难等难题。对那些缺乏抵押物的中小企业来说，更是无异于一场及时雨。

　　“Token贷”的出现，反映了金融服务实体经济的又一次精准升级。不同于传统信贷静态评估存量资产的模式，“Token贷”聚焦企业动态经营流量，通过算力相关的多维数据精准研判企业经营现状与成长潜力。从具体实践中看，各家银行也并非简易以Token用量定额度，有的以企业算力词元产出花费、算力服务合约价值、算力业务产生的应收账款、词元佣金结算量等作为核心授信依据，有的将算力算效水平、团队人才结构、研发费用投入、知识产权等纳入评分体系，评分结果直接运用至信贷审批准入、授信额度定量等决策依据，推动加强金融服务与AI产业链的深度适配。

　　尽管算力融入信用体系已是大势所趋，但眼下“算力证明信用”的模式仍处于初步探索阶段，“Token贷”规模化落地尚存多重制约。一方面，当前行业仍缺乏统一的Token计量、核验与存证标准，数据多由平台自主输出，存在刷单虚增、无效调用导致的信用失真风险。另一方面，词元花费仅能体现业务活跃度，无法完全等同于现金流和盈利能力，部分企业可能存在“高算力花费、低经营收益”的增收不增利问题。加之银行相关风控样本不足、定价体系尚未成熟，过度依赖单一数据指标，简单引发信贷风险，这些都制约着相关产品的常态化推广。

　　长远来看，金融业主动适配新业态、拥抱新要素，是产业发展的必然趋势。“Token贷”的出现，不仅是金融授信逻辑的升级迭代，更是服务模式的深远变革。未来，金融业要继续优化算力金融服务体系、完善数据信用转化机制，方能让更多科创企业摆脱融资困境，让数据算力真正成为驱动数字经济高质量发展的核心动能。

　　来源：人民日报客户端

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