每天调用多少AI，开始决定能贷多少钱？Token贷会成为下一个流水贷吗？

一家AI公司没有厂房，没有多少机器，员工可能只有几十人，最值钱的东西甚至看不见。

这种企业过去最让银行头疼。

银行擅长给厂房、设备、库存估值，却很难判断一家AI应用公司的模型、客户和数字业务到底值多少钱。

现在，银行开始尝试一种新办法：

看它每天到底用了多少AI。

8月14日，广东首个词元经济专项金融产品“Token贷”在广州海珠发布。中国银行相关产品不再只盯着传统抵押物，而是把企业的Token产出和消耗、算力服务合同、应收账款、Token佣金结算量等纳入授信依据，单户最高授信3000万元，最长可达3年，前期试单授信已达到2800万元。

这件事真正值得关注的，不是AI公司突然多了一个贷款产品。

而是银行正在第一次认真思考：

AI时代，一家企业的“数字流水”，能不能像电商时代的交易流水一样变成信用？

一、先别误会：Token贷不是拿“币”去抵押

这里的Token和虚拟货币没有关系。

Token，中文官方名称已经确定为“词元”，是大模型处理信息时的基本计量单位。用户输入一段文字、AI生成一份报告、智能体连续调用工具，背后都在消耗Token。

国家数据局披露，2024年初中国日均Token调用量约1000亿，到2025年底已经达到100万亿，2026年3月进一步突破140万亿，两年增长超过1000倍。国家数据局还将Token称为连接技术供给与商业需求的一种“结算单位”。

所以Token贷真正做的不是：

“你有10亿Token，我抵押给你100万元。”

而是银行开始问：

你的客户每天到底调用多少次AI？这些调用有没有真实合同？产生了多少收入？未来能不能持续？

Token只是其中一把尺子。

二、它为什么很像当年的“流水贷”？

电商和移动支付刚起来的时候，很多小商户也遇到类似问题。

没有厂房；

没有土地；

没有多少固定资产。

但每天都有真实交易。

后来银行逐渐学会了看收款流水、订单量、复购、账户结算和经营稳定性，以此判断商户还款能力。

于是出现了大量基于经营数据的信用贷款。

Token贷的逻辑非常相似。

一家AI应用公司可能没有重资产，但如果它长期服务几百家企业，每天有稳定的模型调用，每个月都产生真实订单和回款，那么这些数据本身就在描述一家公司的经营状态。

所以银行的授信逻辑可能从：

“你有什么东西可以抵押？”

逐渐增加一个问题：

“你的数字生意到底跑得怎么样？”

这对轻资产AI企业非常重要。

三、为什么偏偏是现在？

因为Token已经从技术指标变成了商业指标。

过去大模型主要是“人和AI聊天”，Token消耗量很有限。

现在智能体开始替人执行任务。

一个智能体写一份报告，可能连续搜索、阅读、分析、调用数据库，再生成结果。

一个企业销售Agent，一天可能自动跟进数千条线索。

一次任务背后可能发生几十甚至几百次模型调用。

所以Token消耗开始爆发。

广州海珠此前甚至已经直接把Token消耗纳入产业政策：企业最近半年日均Token消耗达到1亿、5亿、10亿，对应不同档次的算力补贴。

这说明Token正在出现一个非常重要的身份变化：

过去它只是工程师计算模型费用的单位。

现在开始变成：

衡量AI业务活跃度的一项经营指标。

四、但Token绝不能简单等同于收入

这也是Token贷最大的风险。

假设两家公司：

A公司每天消耗10亿Token，一个月收入100万元。

B公司每天只消耗5亿Token，却有300万元收入。

哪家公司更值得贷款？

显然不能只看Token。

甚至还有一种情况：

模型效率越差，反而消耗Token越多。

如果一家企业本来可以用100万个Token完成任务，却因为模型设计低效用了300万个Token，它的Token数据看起来更漂亮，商业效率反而更差。

更不用说测试调用、内部调用、免费活动甚至人为刷量。

所以Token不是营业收入，更不是利润。

它最多类似“客流量”。

商场每天进10万人，不能证明一定赚钱；还要看客单价、转化率、租金和成本。

AI公司也是一样。

五、真正成熟的Token贷，必须看一组数据

如果这种产品未来大规模推广，银行真正要建立的不会是一条“Token越多、贷款越多”的简单公式。

而应该把几组数据连起来。

比如：

真实合同金额 + Token调用量 + 付费客户数量 + 客户续约率 + 应收账款 + 回款记录 + 毛利率。

Token负责回答：

“业务是不是真的在跑？”

合同回答：

“客户愿不愿意付钱？”

应收账款和回款回答：

“钱到底能不能回来？”

利润率则回答：

“这种生意越做越赚钱，还是越做越亏？”

只有这些数据能够互相印证，Token才可能真正成为授信依据。

这也是业内提出统一、可审计Token数据存证机制的重要原因。

否则一旦金融机构开始大规模按Token发贷款，“刷调用量”很可能成为新的风险。

六、真正的大机会，是AI供应链金融

Token贷如果只服务几十家AI创业公司，意义其实有限。

真正值得关注的是下一步。

AI产业已经形成一条非常清晰的链条：

上游是GPU、服务器和云计算；

中间是模型厂商和算力平台；

下游是智能体、营销、医疗、游戏、办公等应用企业。

这些企业之间每天都有算力购买、模型调用、Token结算和应收账款。

如果银行能看到这些真实数据，就可能出现AI时代的供应链金融。

比如一家AI应用企业有大型客户合同，同时连续6个月从某云平台购买算力，Token调用稳定增长，订单和应收账款又能够交叉验证。

银行看到的就不再是一家“没有资产的小软件公司”。

而是一条可以追踪的业务链。

这也是中国银行此前主动参与中国算力平台生态建设的重要背景。中国银行今年5月已经与中国信通院合作，希望围绕算力交易、支付结算和融资支持构建金融服务体系。

七、AI时代，银行可能也要学习新的财务语言

传统制造业里，有很多成熟指标。

产能利用率、库存周转、设备价值。

零售业有客流、流水和复购。

互联网有DAU、MAU和ARPU。

那么AI应用企业未来最重要的经营指标是什么？

Token很可能成为其中一个。

但它绝不是唯一一个。

更准确地说，未来银行可能逐渐形成一套AI企业自己的信用画像：

Token使用效率、单位Token收入、客户留存、算力成本、模型毛利率。

例如：

一家公司一年消耗1000亿Token并不可怕。

真正值得关注的是：

每消耗100万个Token，能产生多少钱收入？

如果这个指标不断提升，说明AI真正开始商业化。

如果Token调用增长10倍，收入只增长20%，那就可能意味着大量算力只是在“烧”。

这才是金融机构真正需要学会的东西。

八、Token贷会不会变成下一个流水贷？

有可能。

但需要经历一个很长的验证过程。

当年流水贷能够普及，一个重要前提是支付数据越来越真实、连续、标准化。

银行能够看到交易发生、资金进入账户以及历史违约情况。

Token现在还没有这么成熟。

不同模型定价不同；

不同任务Token价值不同；

同样100万个Token，调用一个低价模型和最先进模型的成本完全不同。

因此Token贷真正的难点不是产品名字创新。

而是银行能不能建立一套长期有效的AI信用模型。

一旦解决，这件事的意义会非常大。

因为中国正在出现越来越多这样的企业：

资产很轻；

人很少；

AI使用量却很大；

传统财务报表很难反映真实增长速度。

它们需要一种不同于工业时代的融资语言。

九、从“看抵押物”，到“看数字经营能力”

所以，Token贷最值得关注的地方，不是最高可以贷3000万元。

而是银行开始做一件金融行业必须面对的事情：

重新定义什么叫“资产”。

过去一家好企业，可能意味着：

有厂房；

有机器；

有土地；

有库存。

数字经济出现以后，企业最值钱的东西越来越可能变成客户、订单、数据和持续的数字服务能力。

Token贷只是这种变化的一次试验。

如果它最终跑通，未来AI企业融资可能出现一种全新的逻辑：

银行不再只问：

“你有什么东西可以抵押？”

而是开始问：

“每天到底有多少真实客户在使用你的AI，他们为什么愿意持续付钱？”

这才是Token贷最像“流水贷”的地方。

它真正想抵押的，从来不是Token本身。

而是Token背后那条持续发生、可验证、能够产生现金流的AI生意。

AI时代最重要的金融创新之一，可能不是学会给服务器估值，而是让银行学会给“数字化经营能力”定价。

参考资料

中国银行关于参与中国算力平台生态建设的公开信息；国家数据局关于我国日均Token调用量的公开数据；广州市海珠区人工智能产业相关政策；财联社关于广东首个“算力Token贷”的报道。

本文为AI产业与金融服务模式观察，不构成投资或信贷建议。