央廣網北京8月21日訊息（記者李碩）據中央廣播電視總檯經濟之聲《交易實況》報道，近日，廣東省針對詞元經濟推出的專項金融產品“Token貸”，引發廣泛關注科技。這也讓“算力貸”再度走入大眾視野，去年以來，多家銀行陸續佈局此類產品。
“算力貸”正成為科技金融賽道的新焦點
廣東科技：詞元經濟專項金融產品“Token貸”
產品涵蓋算力供給、應用、服務三大場景，以企業算力Token產出消耗、算力服務合約價值、算力業務產生的應收賬款、Token佣金結算量等作為核心授信依據，其中，中國銀行廣州分行推出的產品最高可提供3000萬元授信科技。
江蘇科技：“基礎授信+算力券增信”雙維度規則
今年5月，張家港農商銀行成功投放該市首筆100萬元“算力貸”，採用“基礎授信+算力券增信”雙維度規則，單戶基礎信用額度最高1000萬元，配套算力券增信後，固定資產貸款額度最高可達5000萬元科技。
成都科技：以“算力券”財政資金作為增信保障
單戶企業最高授信額度500萬元，首筆114萬元已成功發放科技。
從國有大行到城商行、農商行，“算力貸”正成為科技金融賽道的新焦點科技。一場從傳統“看抵押、看報表”到“看算力、看Token”的風控邏輯重構，正在銀行業內部加速推進。
如何看待“算力貸”的興起科技？
業內人士表示，這是AI產業規模化發展的剛需與銀行業轉型升級雙向契合的結果科技。
AI產業正從技術研發逐步進入規模化投入和商業化應用階段，對晶片、伺服器、模型訓練和算力服務的資金需求越來越大科技。蘇商銀行特約研究員武澤偉分析，AI產業鏈大量中小科創企業屬於典型輕資產主體，缺少傳統不動產抵押物，過往較難獲得足額信貸支援，“算力貸”把算力業務執行資料納入授信評估，打通企業的融資堵點。
從銀行業的角度看，當前傳統信貸業務增長空間受限科技。天府立言金融研究院院長曾剛分析，在這樣的背景下，搶佔AI產業優質新興客群，成為銀行轉型升級的戰略選擇。當下的AI初創企業雖是中小微貸款客戶，但成長潛力巨大，提前佈局算力貸、深耕AI賽道，是銀行佈局未來綜合金融生態的前瞻性舉措。
“算力貸”會帶來哪些深層次的影響科技？
“算力貸”的落地推廣，不僅是單一信貸產品的創新，更會對銀行業風控邏輯、信用體系定義、算力產業鏈融資生態產生深層次影響科技。
北京銀行法學研究會理事葉凝遙認為，這將推動銀行重新理解“信用”科技。傳統銀行主要看企業有什麼資產、賺了多少錢；但科技企業很多是輕資產、高研發，最有價值的可能是演算法、人才、資料、客戶和技術能力。同時，銀行之間的競爭也會發生變化。以後不僅比資金成本，還要比誰更懂人工智慧產業、更懂技術、更會判斷商業模式。
在產業層面，“算力貸”正在完善AI全產業鏈融資服務體系科技。北京市社會科學院管理研究所副研究員王鵬分析，未來，算力產業鏈條包括上游的晶片、伺服器等企業，中游的計算中心、雲端計算廠商到下游的大模型開發和應用，都會有相應的信貸產品跟進，有助於人工智慧產業的技術迭代和商業化加快落地。
“算力貸”有哪些未來的發展方向科技？
儘管“算力貸”發展迅猛，但業內專家直言，當前行業仍處於探索階段，產品規模化推廣面臨多重現實風險與制約科技。北京銀行法學研究會理事葉凝遙分析，算力不等於盈利能力。Token消耗很多、GPU使用率很高，並不代表企業一定賺錢，最終還是要看訂單、收入和現金流。如果算力呼叫量、Token數量直接影響貸款額度，就要防範虛假訂單、刷資料、關聯交易等問題。此外，AI硬體裝置迭代速度極快，GPU、伺服器等算力裝置更新週期短、貶值速度快，傳統固定資產估值體系無法適配算力資產估值，抵押物價值波動風險突出。
天府立言金融研究院院長曾剛認為，“算力貸”要從實驗性產品走向大規模標準化應用，關鍵在於解決資料可信性問題科技。未來若由監管層面牽頭搭建統一的Token資料存證標準平臺，將企業算力消耗、Token運營資料轉化為可溯源、可核驗、可確權的可信數字資產憑證，將復刻應收賬款登記系統對供應鏈金融的支撐作用，為算力信貸業務築牢底層基礎。不過，基礎設施建設涉及標準制定、多方協調和監管配套，這一過程往往比產業預期的更為漫長。
