一家AI公司去银行借钱时，抵押物可能只有几台服务器和一些招不到人的岗位。报表上常年亏损，账上现金流紧张。按传统审贷逻辑，这种企业基本过不了风控关。但现在情况变了，农业银行、中国银行等多家银行推出“Token贷”，把AI企业的Token消耗量、算力合约等经营数据纳入授信参考指标。Token是人工智能处理文本时的基本计量单位，企业调用大模型越多，消耗的词元就越多。银行不再只关注厂房设备值多少钱，而是这家公司到底跑了多少真实业务。
这是授信逻辑的一次转向。过去银行做科技金融，要么是给成长期的硬科技厂房做抵押贷，要么是看股东背景和营收报表。AI企业偏偏轻资产、高研发、盈利晚，重研发投入阶段往往最缺钱，却最没有东西可押。把Token消耗量当作信用画像的新维度，等于承认了一家“烧钱做研发”的公司，只要业务真实在发生，就有被定价的资格。
广东省落地的专项Token贷，单户最高授信额度3000万元，目前实际落地规模已超过2800万元。2800万元这个数字接近上限，说明需求是实打实存在的，不是政策挂在墙上的摆设。能拿到接近顶格授信的企业，其Token消耗曲线和算力合约必然已经过核验，银行才敢放款。广东是人工智能产业聚集地，服务商密集，这类贷款天然有土壤。但更关键的信号在于，银行愿意为“看不见的资产”定价。算力合约是未来要付出去的账单，Token消耗是已经发生的业务量，两者组合成一套可验证的经营证据。审贷官不再问“你有什么值钱的”，而是问“你到底干了多少活”。
Token贷的落地踩在政策节点上。工信部2026年8月31日印发《关于开展人工智能应用服务商培育专项行动的通知》，提出到2026年底，全国服务商资源池内服务商数量突破2000家，到2027年底不少于3000家。市场体量也在快速膨胀。2025年中国人工智能开发服务行业市场规模已达4800亿元，预计2026年增至6240亿元，同比增长30%。30%的增速放在任何一个行业都算高景气，银行不可能无视这片客群。问题在于，过去这片客群和银行传统的风控模型基本对不上，Token贷是把两者接起来的接口。
