算力金融的服务对象是谁？算力供给方、应用方和服务方分别面临什么金融需求？

同一家银行，今天给数据中心放10亿贷款买GPU，明天给AI应用公司批3000万Token贷买算力，后天给算力租赁平台做售后回租。钱都是银行出的，但服务的是三类完全不同的企业——它们的资产结构不同、痛点不同、金融需求也截然不同。一文拆清。

一、定义解读：算力金融服务谁？

算力金融不是只服务一类企业。它覆盖了算力产业链上的三大角色：供给方、应用方、服务方。

这三大角色的划分，已经不再是行业分析师的抽象框架。2026年8月，中国银行广州分行推出的“算力Token贷”产品，就明确聚焦算力供给、应用、服务三大业务场景，并细分为供给贷、应用贷、服务贷三个子产品。

三类角色，对应三类完全不同的金融需求。

二、核心逻辑：三类角色，三类“资产”

为什么三类角色的金融需求不同？因为它们的核心资产形态不同：

• 供给方：持有的是重资产——GPU服务器、数据中心、智算集群。需要的是大额、长期的设备融资。

• 应用方：持有的是轻资产——算法模型、Token流水、算力合同。需要的是灵活、快速的流动资金。

• 服务方：持有的是撮合能力——算力调度平台、租赁网络、技术服务。需要的是订单融资和供应链金融。

银行过去只擅长服务第一类——看厂房、看设备。算力金融的创新，恰恰在于把后两类“看不见的资产”也纳入了授信视野。

三、通俗拆解：用“盖楼”帮你理解三类角色

算力供给方 = 开发商。盖楼（建数据中心）、买建材（采购GPU）、出租房子（算力租赁）。金融需求：盖楼需要巨额贷款，买建材需要设备融资。

算力应用方 = 租户。租楼里的办公室（买算力做AI应用）、做生意（模型训练、智能体开发）。金融需求：交租需要现金流，扩张需要周转资金。

算力服务方 = 中介。帮开发商找租户（算力撮合）、帮租户找房源（算力调度）。金融需求：撮合交易需要垫资，平台运营需要流动资金。

三类角色共同构成了算力产业的完整闭环——缺了任何一个，算力金融都跑不通。

四、行业现状：三类角色的金融需求全景拆解

🔹 第一类：算力供给方——重资产的“开发商”

谁属于供给方？

芯片企业、服务器制造商、数据中心运营商、智算中心建设方、算力硬件厂商。它们是算力产业链的“上游”，负责把算力“造”出来。

核心痛点：

算力供给方是典型的重资产行业。建一个智算中心，动辄数十亿甚至上百亿投资。传统银行信贷依赖抵押担保，而算力企业的核心资产——GPU服务器——在传统估值体系里“不算数”。

金融需求：

① 大规模设备采购融资。 粤港湾智算与浦银金融租赁签订融资租赁协议，合计融资金额11.85亿元用于采购AI算力设备。昆仑金融租赁与浙江银盾云科技达成22.54亿元的算力设备融资租赁合作，期限约5年。

② 数据中心基建贷款。 2026年上半年，我国新增智算中心项目中，融资租赁模式渗透率达54.3%。2026年一季度国内算力租赁市场规模达680亿元，全年有望突破2600亿元。高端GPU长期处于结构性紧缺状态。

③ 政策性金融工具支持。 内蒙古推广“算力贷”、中长期技改贷款，运用政策性金融工具与银团贷款解决资本金和大额资金需求。

适配的金融产品： 设备抵押贷款、融资租赁、银团贷款、数据中心REITs。

🔹 第二类：算力应用方——轻资产的“租户”

谁属于应用方？

大模型企业、AI应用开发商、智能体开发者、AI-native SaaS公司。它们是算力的最终消费者，把算力变成产品和服务。

核心痛点：

“轻资产、弱报表、散流水”。AI应用企业往往没有厂房、没有设备，只有不断增长的Token账单。传统银行看到这类企业就摇头——没有抵押物，怎么放贷？

但它们的算力需求是真实且庞大的。2024年初中国日均Token调用量约1000亿，到2025年底跃升至100万亿，2026年3月突破140万亿。Token调用量越高，说明业务越活跃——但也意味着算力成本越高。

一家成都的AI智能体研发小微企业，成功获得工商银行成都分行“Token算力场景”贷款。工行将企业AI算力消耗、Token采购使用成本纳入授信参考。

金融需求：

① 算力采购流动资金。 银行以企业Token消耗量、算力服务合约价值、应收账款等作为核心授信依据。中国银行“算力Token贷”单户最高3000万元，期限最长3年。

② 订单融资。 新成立企业没有历史数据？只要有算力采购合同和下游业务订单，也可以按订单申请融资。

③ 信用贷款。 建设银行广东自贸试验区分行向一家智能物联网企业批复3000万元信用贷款，用于采购AI服务器。

适配的金融产品： Token贷、算力贷、订单融资、信用贷款。

🔹 第三类：算力服务方——撮合交易的“中介”

谁属于服务方？

算力租赁商、算力调度平台、云服务商、算力撮合交易平台。它们不生产算力，也不直接消费算力，但负责把算力从供给方匹配到应用方。

核心痛点：

算力服务方处于产业链的“中间层”——上游要向供给方采购算力，下游要服务应用方。两头都需要钱，但两头都没有稳定的资产抵押。

金融需求：

① 平台运营流动资金。 支撑算力调度、算力撮合、平台运维的日常开支。

② 算力资源采购融资。 向数据中心批量采购算力资源，需要预付或垫资。

③ 供应链金融服务。 天府立言金融研究院院长曾刚指出，算力金融将延伸至供应链金融——以核心AI大模型企业为节点，整合上游算力硬件商、中游云服务商与下游AI应用商的融资需求，形成链式产品体系。

适配的金融产品： 供应链金融、应收账款融资、Token服务贷。

五、落地案例：三类企业如何拿到钱？

案例一：供给方——Blue Owl为IREN定制24亿美元GPU融资（2026年8月）

由Blue Owl Capital领投的一笔24亿美元债务融资落地，资金流向云计算服务商IREN，用于采购英伟达Blackwell Ultra GPU以支持数据中心建设。其中12亿美元为优先担保定期贷款，12亿美元为优先担保票据，利率9%，期限两年半。

案例二：应用方——中行广州“算力Token贷”首批2800万元（2026年8月）

中行广州海珠支行前期试单已授信5户、总额2800万元。以企业Token产出消耗、算力服务合约价值、应收账款等作为核心授信依据。其中一家光盒动力公司，银行基于算力采购合同、下游业务订单、应收账款回款记录等维度，最终核定500万元信用贷款。

案例三：服务方——硅基流动超20亿元B轮融资（2026年6月）

大模型推理与算力调度平台硅基流动完成超20亿元B轮融资，由携程战投、晶科能源控股、联通新沃、壁仞战投、蔚来资本等产业资本和财务机构联合投资。这是算力服务方通过股权融资获取发展资金的典型案例。

六、常见误区：关于服务对象，这三点最容易搞错

误区一：“算力金融只服务AI大模型企业”

❌ 错。大模型企业只是应用方的一个子集。算力金融还覆盖芯片厂商、数据中心（供给方）和算力租赁平台、调度平台（服务方）。

误区二：“供给方和应用方的金融需求是一样的”

❌ 错。供给方需要设备融资和基建贷款，动辄数十亿；应用方需要流动资金和订单融资，通常数百万到数千万。两边的资金体量、期限、风控逻辑完全不同。

误区三：“服务方不需要金融支持”

❌ 错。服务方同样需要融资——只是它们的融资方式更多元，可以是股权融资（如硅基流动），也可以是供应链金融和应收账款融资。

七、风险警示：三类角色各自的风险

供给方的风险：芯片迭代速度快，GPU贬值风险高。2026年一季度国内算力租赁市场规模达680亿元，但高端GPU价格波动剧烈。一旦新一代芯片上市，旧芯片价值可能快速缩水。

应用方的风险：Token消耗高不代表盈利能力。Token消耗仅代表业务流量，不直接等同于盈利和回款能力。高消耗可能伴随高算力成本。

服务方的风险：平台撮合交易的真实性难以验证，存在数据造假和虚增流量的操作空间。

八、总结干货（建议收藏）

1. 算力金融覆盖三大角色：供给方（芯片/数据中心）、应用方（AI企业/大模型）、服务方（租赁/调度平台），三类角色的资产结构和金融需求完全不同。

2. 供给方需要大额设备融资和基建贷款——融资租赁是主流模式，2026年上半年渗透率达54.3%。

3. 应用方需要灵活的流动资金——Token贷、算力贷将Token消耗转化为信用依据，单户最高可贷3000万元。

4. 服务方需要供应链金融和平台运营资金——未来算力金融将从单点授信走向上下游联动的链式金融。

5. 三类角色面临的风险各不相同——供给方怕芯片贬值，应用方怕Token虚增，服务方怕数据造假。理解服务对象的不同，才能看懂算力金融产品的设计逻辑和风控边界。