Token也能贷款了？近日，随着广东省首个词元经济专项金融产品“Token贷”在广州海珠区落地，以及中国银行、中信银行、广州银行等机构相继推出“Token贷”相关产品，“Token能否成为AI企业的信用值”迅速成为市场热议话题。
《科创板日报》记者随即采访了多位金融学教授及相关业内人士，试图探索这些问题的答案。Token能成为AI企业的“信用值”吗？相比流水、订单、应收账款等传统经营数据，Token数据作为授信依据有什么优势和风险？Token消耗量与此前信用数据相比最大的区别是什么？未来要成为更成熟的信用评价指标，还需要哪些条件？
多位金融专家认为，目前很多中小AI企业是轻资产运营模式，没有房产、设备等可担保或可质押资产，难以适应传统信贷授信指标体系。银行在尝试寻找能够为这些企业提供贷款支持的指标，而Token这一新的经营数据为授信模型提供了新参数。
授信新维度：Token消耗量纳入授信指标，但非唯一依据
“生成式AI产业链跟其他行业不一样，很多业务都围绕算力展开，只要是生成式AI企业，就必须用Token——不管是产出Token还是消耗Token。因此，Token数据是反映企业与生成式AI关联度的重要指标，且能直接表征企业与生成式AI链相关的业务量。但是这只是银行的授信依据的一个指标而不是全部。对于银行而言，核心仍然是关注企业是否具有还款能力，最终还是要看商业模式是否能形成闭环。”上海财经大学滴水湖高级金融学院教授陈欣表示。
Token是大模型处理信息的最小单位，可以理解为“字”或者“词”。模型中token和字数的换算比例大致为1个英文字符约等于0.3个token，1个中文字符约等于0.6个token。
“从经济金融的角度来看，Token的消耗量本质上是AI企业的‘生产要素投入量’，类似传统制造业中的工业用电量、原材料消耗量，是企业经营活动的‘同步晴雨表’。Token数据可以在一定程度上反映出企业的经营活跃程度。”上海财经大学金融学院副院长、讲席副教授闵敏表示。
中国银行相关人士也表示，企业的token消耗量是核心定额指标之一，但不会成为唯一的指标，银行不会单凭token消耗来判断企业偿债能力。
业内人士分析，从Token应用端来看，部分AI原生应用的Token消耗一般来自两个方面，一是训练模型的Token消耗，一个是用户使用大模型时产生的Token消耗。就模型使用来讲，Token仅能代表用户的Token消耗量，Token量级的增长和用户数量和用户使用时长没有直接的线性关系，Token用量增加可能是企业通过低价、免费等使用的方式进行拉新，Token用量减少可能源自企业模型能力的提升。
对那些商业模式已经成熟起来的AI应用企业、SaaS服务商来说，闵敏认为，“Token调用量就代表了客户的实际产品使用频次和业务需求大小，并且数据颗粒度细、更新频率快，相比于按月度披露的财务数据能够更加及时地捕捉到业务景气度的边际变化，具有成为成长性的参考指标基础。”
另一方面，Token调用量无法直接等同于企业的成长性，更不能线性对应经营质量的核心原因是“个体差异性极强”，闵敏认为，“Token消耗量是一个‘活跃度指标’，不是‘价值指标’，适用边界非常明确。”
处在训练期的大模型企业，Token投入规模极大却尚未有商业化的收入，消耗越多则说明研发投入的压力更大； 主打免费策略拓客的C端AI工具，Token消耗的增长可能是补贴成本在上升而不是盈利在改善； 即使是同属于ToB企业，在金融、工业等垂直场景中单个Token的价值要远远大于通用的内容生成场景。
“Token消耗—商业价值—偿债能力” 价值变现存在转化断层？
上海财经大学金融学院副院长、讲席副教授闵敏介绍：“从Token消耗到商业价值再到偿债能力，不同企业的商业化效率、单位Token的价值变现效率的两个核心转化环节可能存在两个断层。”
第一个断层是“Token消费向收入的转化”，核心在于商业化效率。很多企业在市场拓展期都会采取低价甚至是免费的方式拉调动量，这种情况下Token越多消耗，其带来的边际亏损可能会更大，增长并不带来商业价值；
第二个断层是“收入向偿债能力的转化”，核心在盈利质量和现金流健康度上。
“AI企业的收入结构千差万别，有的是高毛利的标准化SaaS收入；有的是低毛利的项目制收入；还有一部分是账期极长的G端收入，这些都决定了完全不一样的偿债支撑能力。即使Token消费顺利转化为收入，如果应收账款很高、毛利率倒挂，仍然有可能没有稳定的现金流来覆盖本息。”闵敏表示
闵敏还强调，最关键的一个转化环节就是“单位Token的价值变现效率”——即每单位Token投入，可以撬动多少持续、稳定的净现金流？背后的本质是产品壁垒、场景刚需度以及客户质量，这些才是决定偿债能力的关键，并非Token消耗的绝对大小。
优势与风险并存：Token数据授信的三大考验
业内人士认为，与传统的流水、订单、应收账款数据相比，Token数据优势在于其“高频动态”、“客观性较强”，以及其适合轻资产属性。因为很多中小AI企业是轻资产运营模式，没有房产、设备等传统抵押物，很难适应传统信贷的授信逻辑，Token数据作为一种新的经营数据，给这些企业提供了一个新的信用评估维度。
但对应的也是风险和局限性的凸显。闵敏认为，核心还是个体差异带来的评估难题。
一是“可比性缺失风险”。不同的赛道、不同的商业模式、不同的发展阶段的AI企业，其Token消耗所蕴含的经济含义天差地别，在当下没有一个统一的价值校准标尺，银行很难搭建出通用的授信评分模型，容易出现“一刀切”的误判； 二是“价值失真的风险”。在当下的大模型服务价格仍然处在快速下降通道中，同样的业务规模，可能因为模型降价而造成Token消耗量被动上升，并不对应收入的增长；反过来企业优化了推理效率之后，Token消耗下降也不代表业务收缩。指标本身的价值基准并不稳定，会大幅削弱授信参考性； 三是“维度单一风险”。Token只反映了生产端的投入强度，不能涵盖市场端的回款风险、合规风险和技术迭代风险等。一家企业的Token再多，如果核心客户流失、出现了合规处罚，它的偿债能力也会迅速恶化，单个指标难以支撑完整的信用判断。
Token信用体系尚需多方补缺
"Token贷"的落地并非孤立的金融产品创新，其背后是一整套围绕词元经济的政策支撑体系。2026年5月22日，国家数据局召开词元经济座谈会，明确"将把推动词元经济发展纳入工作体系"，以行业高质量数据集建设和全国一体化算力网建设为着力点。
Token贷是金融机构适配AI产业发展的一次尝试，是金融服务实体经济的具体表现。陈欣表示：“科技产业不断发展变化，新技术、新模式出现以后，银行也要跟上，这是行业发展的必然趋势。”
要让Token消耗成为成熟的信用评价指标，闵敏认为至少还需补齐三个方面的条件：一是建立分层分类的价值校准体系，对不同类型企业分别制定Token价值评估标准和折算系数；二是构建合规的第三方数据核验机制，由中立机构对Token数据进行脱敏、核验和价值折算，既让银行拿到可信依据，也守住企业数据安全底线；三是形成"过程+结果"的复合评价模型，将Token数据与企业现金流、毛利率、客户结构、知识产权等传统信用维度交叉验证。
“现阶段必须保持理性、控制节奏”，闵敏表示，目前"Token贷"的风控逻辑、评估体系仍在摸索之中，整个行业对Token价值的认识也不统一，盲目扩大规模容易积累信用风险，"试点先行、小步快走才是更好的选择"。
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