进入2026年下半年，“词元（Token）贷”“算力贷”等产品密集上线，甚至越来越多的城商银行、农商银行等地方银行纷纷加入算力金融产品创新行列。
业内人士分析认为，这一轮银行加码算力贷，是政策引导、产业需求和银行转型三重因素叠加的结果。中小银行更为积极，核心在于其决策链条较短、区域产业联系紧密，也更愿意通过定制化产品换取早期客户和生态入口。
从趋势来看，算力金融是未来商业银行取得新的竞争力的长期赛道，但新的授信模式仍面临多方面风险和挑战。当前，商业银行相关业务正在从“抢首发”加速向比拼客户质量、生态能力和风控效率的精耕细作阶段转变。
为何密集加码算力金融？
近来，越来越多的银行密集加码“算力”领域信贷业务。
例如，江苏银行（600919.SH）推出“算力Token担”专项产品，并在镇江、南京、苏州三家分行完成首批项目落地，合计投放担保贷款1600万元。民生银行（600016.SH）广州分行启动了面向科创企业的“算力贷”专项评审。华兴银行日前宣布落地首笔算力贷相关业务。杭州银行（600926.SH）日前也成功办理数亿元“算力证”业务，以“国内信用证+福费廷”组合方案，精准破解其大额算力订单履约中的阶段性资金缺口。
随着算力产业的扩容发展，今年下半年以来，越来越多的银行开始加码算力金融，尤其中小地方银行在“算力贷”相关产品的创新力度愈加积极。
在银行密集落子的背后，政策引导、产业需求与银行转型等多重因素正在形成合力。天府立言金融研究院院长曾刚认为，在政策层面，科技金融、数字经济和人工智能被持续置于重点支持方向。在产业层面，模型训练、推理应用和算力服务快速扩张，企业采购算力、支付Token的资金需求集中释放。对银行而言，在息差收窄、传统抵押贷款增长乏力的背景下，算力企业具有较强的成长性，成为其培育新客群、获取新场景的重要选择。
上海大学上海科技金融研究所高级研究员、国宏新型城镇化发展联盟首席经济学家陆岷峰进一步强调，从需求端来看，自2025年以来，做AI的企业已经过了“做个小样试试”的阶段，现在已进入大规模发展的新阶段。“不管是训练大模型日常调用推理，还是搞智能体（Agent）任务编排，全都在大量消耗算力。中小企业缺抵押、缺历史报表，却手握调用日志、服务合约、结算流水，天然适配过程数据融资。”
配资行情“从银行端来看，自2023年以来，我国的商业银行净息差持续收窄至1.7%以下，在传统的对公业务卷价格、零售业务靠房抵，增量客群已基本见顶的大背景下，算力贷成为各家商业银行的新宠，这一产品客群年化周转快、户均收益高于普通小微，可以说是‘找得到、讲得清、管得住’的新盘子。”陆岷峰认为。
围绕这一新型信贷产品的核心逻辑来看，招联首席经济学家董希淼表示，“词元贷”和“算力贷”等是银行针对人工智能及算力产业链企业推出的新型信贷产品，其核心创新在于将企业AI业务中产生的“Token消耗量”作为授信评估的重要依据。词元是AI大模型处理信息的基本单位，每一次模型调用都会产生Token消耗，我国日均词元调用量已从2024年年初的千亿级跃升至目前的140万亿，成为衡量AI企业真实业务活跃度的重要指标。
董希淼认为，这类产品旨在解决AI企业轻资产、少抵押的融资痛点，将无形的算力消耗转化为可量化的信用资源，是银行大力发展科技金融、服务新质生产力的一项探索性实践。
在曾刚看来，股份制银行和地方中小银行更积极，核心在于其决策链条较短、区域产业联系紧密，也更愿意通过定制化产品换取早期客户和生态入口。它们可以围绕本地算力中心、园区、通信运营商和AI企业，提供额度、担保、结算、贴息等组合服务，在细分场景形成“专精特新”优势。
“不过，其短板同样明显：中小银行资本实力和风险承受能力有限，科技、数据及复合型人才储备不足，对跨区域客户和复杂算力交易的识别能力较弱，一旦行业景气度下行，集中授信可能放大区域性风险。因此，中小银行不宜盲目追逐规模，更适合依托本地产业链，借助担保、保险、政府风险补偿和外部数据平台控制风险。”曾刚强调。
从趋势来看，陆岷峰指出，这波算力贷不是短期性的或一次性的噱头式创新，对商业银行而言，是未来取得新的竞争力的长期赛道。从未来三年左右来看，算力贷将会呈现类似于当前供应链金融的分层发展格局：大行做标准、做平台、做同业输出；中小银行主要做场景、做园区、做链主配套。“长期来看，真正能在未来金融竞争中获得可持续发展的，不是仅提供‘词元贷’的银行，而是能够将词元消耗、合约回款、算力占用率变成可计量资产的银行。”
全面铺开仍面临多重风险挑战
随着“算力贷”“词元贷”等产品的持续涌现，分析人士普遍认为，商业银行算力金融正在加速进入从“抢首发”转向精耕细作的阶段。
曾刚表示，随着产品标准、数据接口和风险定价逐步成熟，市场将从“抢首发”转向比拼客户质量、生态能力和风控效率，最终形成少数专业银行深耕、更多机构审慎跟进的格局。
董希淼指出，“词元贷”之类的产品与传统信贷产品的差异体现在授信依据、担保方式、服务对象和风控视角等多个方面。“这类产品以Token消耗量、算力服务合约、应收账款等动态经营流量数据为授信基础，采用信用方式或订单融资方式，专门服务轻资产、少抵押的AI企业，风控视角从‘看砖头’转向‘看数据’和‘看能力’。这一转变体现了银行信贷模式从‘抵押依赖’到‘数据驱动’的跨越式转变。”
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曾刚认为，在这一过程中，关键在于Token消耗、算力合约和应收账款的真实性、连续性与可变现性，银行要核验客户、算力、模型、订单和资金流，防止数据造假、循环交易及重复质押。银行还面临算力价格波动、技术迭代、知识产权估值困难、数据合规、模型“黑箱”以及缺乏历史违约样本等问题。
在曾刚看来，未来应重点完善行业数据标准、动态监测和压力测试，发展可信数据共享、政府增信、保险担保及资产证券化，并建立覆盖贷前、贷中、贷后的智能风控体系。
陆岷峰进一步指出，新授信模式中的核心风控主要要盯紧五个要素：一是有效词元，即一定要剔除掉空转、重试、系统噪声，如果总词元虚高可能给风险控制带来虚假的信息；二是算力权属，GPU（图形处理器）是自有、租赁还是转租，停机能不能锁卡；三是回款闭环，词元佣金、推理调用费是不是进监管账户；四是合约持续性，大模型厂商砍单、链主违约、政策限电怎么算；五是数据资产确权，存证上链不等于能拍卖，因为目前的处置市场还没有正常运行起来。
董希淼还强调，商业银行在相关业务探索中可能还会面临行业波动与估值泡沫的风险。AI技术路线和商业模式尚在演进，如果行业遇冷或竞争加剧，Token消耗可能骤降，授信资产质量将承压。此外，目前缺乏专门的监管指引和风险处置机制，如何在创新与风控间平衡需要审慎考量。
在此背景下配资百科，董希淼认为，短期来看，“算力贷”“词元贷”等信贷业务更适合在特定区域和场景下稳步试点。较为稳妥的路径是，在AI产业集聚区（如广州、上海、杭州）继续并深化试点，积累数据和风控经验，逐步完善基础设施、行业标准和监管指引后，再视情况扩大范围。从长远看，Token消耗将成为科技型企业授信的补充维度，金融服务科技型企业的产品和服务将不断推陈出新。
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