北京首批 Token 算力贷，释放了什么信号？

最近，有一件事在企业经营者和创业者圈子里引发了不小的讨论：北京首批「Token 算力贷」正式落地了。

6 家银行，为多家人工智能产业链企业提供了总金额近 20 亿元的授信支持。

什么意思？简单说就是：一家企业能贷到多少钱，不再只看你厂房多大、设备多贵，而是看你的词元（Token）消耗量。

这件事，释放的信号远比「又出了一款新贷款产品」要深远得多。

先说清楚：Token 算力贷到底是什么？

「Token」这个词，2026 年 3 月国家数据局把它正式定名为「词元」，并定位为「智能时代的价值锚点」和「连接技术供给与商业需求的结算单位」。

你可以把它理解为 AI 世界的「电费单」——你让 AI 帮你写文案、做分析、跑模型，每一次交互都在消耗词元。截至 2026 年 6 月，我国日均词元调用量已突破 500 万亿。

词元消耗量越大，说明这家企业在用 AI 的深度和广度越高。

而「Token 算力贷」就是把企业的词元消耗量、算力服务合约价值作为核心授信依据，结合技术壁垒、团队实力等因素综合评估，为企业提供信用贷款。

北京首批落地中，农业银行、中信银行、兴业银行、北京银行、民生银行、华夏银行等 6 家银行为企业授信近 20 亿元。像国汽智控、神州光大这样的 AI 硬科技企业，分别获得了 3000 万元的信用额度。

但 AI 时代的企业，偏偏是另一种画风——轻资产、弱报表、散流水。机房是租的，核心资产是代码和人才；技术攻坚阶段，利润还没释放出来。拿什么抵押？

北京经开区商务金融局负责人说得很直白：传统信贷模式高度依赖抵押物和盈利报表，很多处于技术攻坚阶段的科创企业虽技术实力突出、算力业务活跃度高，却因缺少实物抵押物、经营利润尚未充分释放，难免遭遇融资瓶颈。

正如新华财经的评论所指出的：「当一些企业的核心资产从厂房设备变为数据、算力和经营流量，银行对这些企业的授信依据也从『看资产』转向『看数据』」。

你的核心价值是算法、是人才、是技术能力，但银行只认不动产、只认报表利润。这就好比拿高考分数去申请工作，评价体系完全对不上。

Token 算力贷打破了这种错配。

这意味着什么？意味着那些真正在做事、真正有技术实力的企业，不用再因为「没有厂房」而被挡在银行门外了。

当然，额度目前一般设定在 3000 万元、期限 3 年左右，跟传统大额抵押贷款相比还不算大。但方向对了，路就不怕远。

2026 年 7 月，北京市发改委等多部门联合印发《北京市关于加快智能体引领发展的若干措施》，明确鼓励发展 Token 经济，培育 Token 即服务（TaaS）、智能体即服务（AaaS）、结果即服务（RaaS）等商业新模式。

2026 年 8 月，北京经开区发布《关于支持词元驱动智能经济高质量发展的若干措施（试行）》，围绕词元生产工厂、分发中台、场景消费三大环节进行专项政策支持。

再往后，全国首个省级词元经济专项政策《北京市加快词元经济发展的行动方案（2026—2028 年）》正式印发，明确提出打造世界级词元工厂。

Token 算力贷，是这盘棋里关键的一步——用金融工具把词元经济从概念变成企业的真金白银。

但冷静来看，这件事远没有到可以欢呼的时候

说了这么多「信号」，也得说点实在的风险。

!1数据真实性怎么保证？

目前词元消耗数据多由企业平台自主输出，缺乏第三方独立审计机制，存在数据虚增的可能性。

!2词元消耗高，不等于企业能赚钱。

招联首席经济学家董希淼就指出，Token 消耗反映的是模型调用频次与强度，可以作为参考，但不能单独替代现金流与盈利审核。一个企业天天大量调用 AI 做测试，不代表它有稳定的商业收入。

!3行业波动风险不可忽视。

AI 算力需求波动性很强，企业订单退改、业务收缩都会直接影响还款能力。

不过，任何创新都是从「不完美」开始的。江苏银行 2025 年就推出了首款算力贷产品，从那时到现在，银行在数据核验、风控模型方面的能力一直在迭代。方向对了，剩下的就是边走边修。

结语

如果你是一位企业经营者，不管你是不是 AI 企业，Token 算力贷这件事都值得你关注。

过去看资产、看规模、看利润；未来看数据、看流量、看技术活跃度。这不是某一家银行的选择，而是整个金融体系面对新经济形态时必须做出的调整。

2026 年，企业经营依然不容易。但至少，金融的水龙头正在对准那些真正做事的人。

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