缺少传统抵押物，却凭借词元消耗等数据，拿到1000万元贷款——最近，重庆一家AI产业链上的科创企业，依靠中国银行重庆市分行新颖的“词元贷”信贷产品成功解决了资金问题。

“完全没有想到，我们每天跑的算力数据变成了银行真金白银的支持！”企业负责人感慨。

这笔贷款落地的背后，是一套全新的授信逻辑，它让大模型“咀嚼”的每一个词元，悄然变成可以度量的信用资产，为AI科创企业打开了融资“新窗口”。

困境：

供需“错位”，AI科创企业难进银行“大门”

词元（Token）是大模型处理信息的最小单元。企业训练模型、提供AI应用服务、调用算力接口，都在“吃”词元。2026年3月，国家数据局正式将其定位为“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”。

AI越火，词元消耗越猛。公开数据显示，2024年初，我国日均词元调用量仅为约1000亿。到今年6月，这一数字已飙升至超500万亿元。

增速快得惊人的背后，很多AI科创企业却面临现实困境——买算力、搞研发要先行投入，客户回款却有账期，企业现金流常常绷得很紧。

可贷款并不好拿。前述这家专门为企业提供数字化服务方案的科创企业就是一个例子。近期，随着业务规模扩大、算力需求增加，企业经营周转资金趋紧，急需靠融资来补充流动资金。可负责人跑了好几家银行，都失望而归——企业没有厂房、设备等传统抵押物，纯信用贷款额度又太小，远远不能满足自身资金需求。

中国银行重庆市分行调查发现，AI科创企业普遍具有“有技术、轻资产、缺少传统抵押物”的特征。并且，这类企业大多为初创企业，成立时间短、规模小、经营流水少、订单不稳定，未来发展前景不明。

而传统银行授信习惯“看资产、看报表、看抵押物”，更关注企业过去的经营成果和现有资产状况，对企业的技术实力、成长潜力等“软信息”考量不足。AI科创企业最值钱的资产——算法、模型、数据，难以转化为融资“筹码”。

“这种‘错位’，导致AI科创企业难进银行‘大门’。这也是横亘在AI技术商业化进程中的一道结构性难题。” 中国银行重庆市分行相关负责人认为。

破题：

构建新的授信逻辑，企业融资迎来转机

如何破题？

“既然传统授信逻辑走不通，就得换一套新打法。”这名负责人说。

说干就干。今年9月，该行创新推出“惠如愿·词元贷”专项普惠信贷产品，探索破解AI科创企业的融资痛点、堵点。

这款产品最大的突破，是颠覆了传统授信逻辑：从“看资产、看报表、看抵押物”的静态评估，转向“看数据、看合约、看资信”的动态数字化经营数据评估。企业每天“吃”掉的词元，不再是后台冷冰冰的数字，而是变成信用依据——银行将企业月度词元消耗数据、算力服务合约价值、API调用日志等数字化指标作为授信锚点，直接发放纯信用贷款，企业无需实物抵押。

在支持对象上，产品专门服务词元全产业链上的普惠型小微企业、OPC（一人公司）及个体经营者。最高授信额度达1000万元，贷款资金用于算力及词元服务采购、算力基础设施建设、算力运营服务、研发投入等方面，基本覆盖AI应用开发各环节的资金需求。

产品上线后，前述科创企业融资迎来了转机。不久前，中国银行重庆市分行工作人员在走访中精准识别企业融资痛点，为其匹配“词元贷”方案，并加快审批流程。从需求对接到完成1000万元流动资金授信，仅用了5个工作日。

重庆一家主营液冷算力设施建设、算能余热回收的数字能源科技公司也是受益者。该企业硬件投入大、建设周期长，缺少传统抵押物，自有资金不足以支撑算力配套设施扩容。最近，中国银行重庆市分行依托“词元贷”产品，仅用4个工作日便为企业核定350万元流动资金授信额度，助其补齐了资金缺口。

另有1名个体经营者也已获得该行5万元“词元贷”授信，准备近期提款。

未来：

风险防控难，规模化推广还需时间

事实上，近期，农业银行、中信银行、广州银行、江苏银行、成都银行等多家国有大行和城商行，已在多地推出“词元贷”或类似信贷产品。

政府也出手了。比如，广东、安徽等地发布行动方案，鼓励银行推出“算力贷”等产品；重庆于今年9月发布《重庆市培育发展词元经济行动计划（2026—2028年）（公开征求意见稿）》，提出支持金融机构探索“算力银行”“词元券+词元贷”等新模式。

双向发力，“词元贷”热度迅速升温。

业内人士认为，“词元贷”的授信逻辑让银行能直观地量化轻资产AI企业的数字生产要素，打通了“科技—产业—金融”循环，对缓解AI企业融资难具有重要作用。

展望未来，因信贷风控难关挡道，“词元贷”的规模化推广还需时间。

中国银行重庆市分行相关负责人坦言，银行做“词元贷”业务存在三大外部风险点：词元计费口径、统计标准尚不统一，价格随市场供需波动较大；词元消耗量与经营主体营收并不完全正相关，投入产出比难衡量；不少一人公司成立时间不到1年，订单和回款周期不稳定，经营风险较高。

为防控信贷风险，该行与算力平台开展业务合作，核验词元生产、调用、结算全链路真实性，建立“合同+词元调用数据+交易流水”交叉验证机制，防止企业虚构算力业务、虚增词元营收。同时，将企业词元消耗量作为核定授信基础额度的主要指标之一，而非唯一依据，再结合借款人经营、财务、征信、实际控制人履历等多维度核定综合授信额度。

而从其他金融机构落地的“词元贷”产品来看，企业词元消耗量也同样不是唯一的授信依据。

有专家指出，当前，“词元贷”还算不上独立化的信贷产品，发展尚处于小范围验证期，呈现出“有热度、投放量小”的特点。要让它真正成长为独立化产品，还需靠银行、相关政府部门等多方合力，做好信贷风险防控。其中最关键的一环，是要加快建立统一的词元计费口径和统计标准，推动算力平台开放可信数据接口，为银行核验企业词元调用、结算全链路数据提供制度和技术支撑。