“十五五”规划纲要提出，统筹推进算力设施建设、模型算法发展和高质量数据资源供给，筑牢数智化发展底座。今年以来，深圳银行业围绕做好科技金融这篇大文章，把目光对准人工智能产业链最吃劲的那些环节：轻资产企业的算力采购、超算中心的重资产建设、智算设备的大额交易、上下游配套的周转缺口。从数百万元的信用贷款到超15亿元的中长期资金，一条覆盖算力全链条的金融服务路径，正在深圳逐步成形。
算力如何化为“信用”？
位于深圳市龙岗区的爱智慧科技是一家主营AI具身智能的专精特新企业。正值AI业务扩张期，企业需要采购大量词元（Token）用于机器人训练，可手里既无厂房也无土地，融资一度卡住了。了解到企业的燃眉之急后，深圳市龙岗区发展改革局迅速搭建银企对接桥梁，协同区人机署联动指导工商银行深圳龙岗支行开展专项攻坚。
依托专属“算力e贷”和完善的服务体系，工商银行深圳龙岗支行迅速为爱智慧科技核定500万元信用贷款额度，使其成为深圳首笔“算力e贷”授信企业。“这笔贷款来得非常及时，不仅解决了我们购买算力的资金难题，更是对我们这类轻资产科创企业价值的极大认可。”企业负责人表示。
“算力e贷”将企业的算力采购需求、技术服务合约价值与未来应收账款一并纳入授信，让AI算力企业的数字经营实力，第一次变成了可定价的信用。
AI算力芯片是典型的长周期、高投入赛道。一款芯片从架构设计到流片量产动辄数年，其间几乎没有可供抵押的实物资产沉淀。墨芯人工智能科技（深圳）有限公司手握百余项全球专利，S30、S40计算卡在国际权威AI基准测试中连续三届夺冠。今年5月，墨芯官宣完成近10亿元C轮融资，深创投等老股东持续跟投。技术够硬，可银行该怎么给一家芯片企业定价？北京银行深圳分行的答案是“e投贷”——聚焦被投科创企业的投贷联动产品，重塑企业评价体系，以“线上+线下”双通道审批提升效率，按企业股权融资金额最高100%配备信贷资金。头部机构的股权投资成了技术价值的市场背书，专业投资人的尽调结论成了银行的授信参考。在资金之外，该分行还践行“融资+融智+融商”一体化服务，跳出单一信贷边界，依托自身生态伙伴资源为墨芯对接行业上下游、推介产品销售渠道，助力算力产品加速找到应用场景。
轻资产、高研发投入——曾经算力企业融资路上的两道坎。如今，在银行的加持下，算力企业能够用经营要素和技术价值说话。
15.5亿元如何托住重资产底座？
今年6月，德国汉堡ISC2026国际超算大会发布全球超算500强最新榜单，一台来自深圳的机器登顶——国家超级计算深圳中心二期“灵晟”超级计算机以2.19EFlops持续双精度浮点性能位列榜首。
“灵晟”走的是纯CPU路线：把加速单元做进CPU本身，省去了两类芯片之间搬运数据的开销。托住这条技术路线的金融安排，同样讲究“量体裁衣”。国家开发银行深圳市分行深入调研超算市场需求、系统论证运营前景，为项目定制市场化融资方案，并在建设关键期精准投放贷款15.5亿元。超算建设周期长、投资体量大，政策性金融的中长期资金，精准补上了商业资金难以独立承担的那一环。
底座稳住了，交易环节的信任缺口又怎么填？深圳一家专注智算中心建设的企业批量采购高端服务器和算力配套设备，因为轻资产，上游厂商出于回款安全要求高额预付款，多个项目被卡住。浦发银行深圳分行为其落地5.5亿元算力专项国内信用证，以银行信用为交易履约兜底，上游厂商凭合规单据即可安全回款，企业无须提前垫资。“算力项目采购金额大、周期长，首次合作顾虑多、资金占用量大。”该企业财务负责人说，信用证服务“既帮我们稳住了上游供应链，又盘活了数亿元流动资金”。
前端增信解决了“不敢买”的问题，后端监管则解决了“不敢投”的问题。针对算力租赁项目资金投向难核实、线下监管效率低的问题，浦发银行深圳分行推出算力云资金监管服务，资金申请、审批、核验全流程线上闭环，定向使用、全程可溯，运营回款优先用于租金兑付，目前累计监管规模超38亿元。
金融润泽算力产业“最后一环”
产业链末端，配套企业也得到了金融活水的充分润泽。国内智算建设运营商深圳天顿数据科技有限公司全国运营机架超3万台、总算力规模超5万P、服务近200家头部企业客户、在手订单规模超百亿元。今年以来，恒丰银行深圳分行累计投放1亿元，沿订单交付节奏注入运营周转，保障算力机柜稳定运转、在手订单按期交付。对国产异构算力调度平台“神州问学”开发主体神州数码集团在华南的分销交付企业，该分行依托白名单、直通车等差异化授信授权，准入、审查、审批并联推进，5000万元信贷资金快速到位，专项支持支付货款。
在服务具身智能服务平台Omnibot运营方协创数据时，恒丰银行深圳分行创新搭建“主体授信+供应链融资”双轨方案。一方面累计投放2亿元贷款，支持研发投入与产能扩张；另一方面依托“恒银E链”线上供应链金融工具，向其上下游配套企业投放3610万元，让中小供应商也接得上核心企业的信用。
从微观看，算力企业在采购、研发、订单交付各环节的资金缺口，分别由信用贷款、投贷联动、交易增信、供应链融资对应填补；从中观看，银行授信逻辑正从“看砖头、看报表”转向算力合约、股权价值与订单流量，算力金融产品矩阵初步成型；从宏观看，金融资源与算力产业的配置闭环，让“科技—产业—金融”良性循环有了具体载体。
“人工智能产业的发展需要‘长期主义’的陪伴。”深圳市龙岗区人工智能（机器人）署相关负责人表示，通过“专门机构+专项政策+金融配套”的组合，破解传统部门职能分割导致的产业协同难题，是这类探索的制度基础。算力产业链环节多、周期长，不同环节资金特性各异，按环节匹配金融工具，是深圳银行业给出的答案。
内容来源：中国银行保险报记者 于晗
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