算力正在成为信用体系里的新型抵押物。近日，广州多家银行开始将企业的AI算力调用量纳入放贷依据，中国银行、中信银行、广州银行同时推出广东省首款“Token贷”，中国银行披露的首批试单授信为2800万元。与此同时，英伟达联合阿波罗全球管理、贝莱德、黑石、博枫资产、高盛、KKR六家机构，签署谅解备忘录，目标长期动员超过5000亿美元第三方资本，支持AI企业采购和租赁算力。
“算力贷”本质上仍是一笔人民币贷款，变化在于银行评估放贷的依据。过去银行放贷依据厂房、设备、房产等硬资产，但大量AI相关企业账上缺乏符合标准的服务器，业务却相当活跃。银行因此调整评估框架，从关注企业持有什么转向关注企业在做什么，具体参考Token词元消耗量、算力服务合约价值、算力业务应收账款及佣金结算量。广州海珠区一年前曾推出“流量贷”，面向数字营销企业，一年多新增授信超10亿元，Token贷是同一逻辑在另一领域的延续。
类似尝试在全国范围内更早出现。2025年1月，兴业银行汕头分行落地算力项目贷款；3月底，江苏银行上海分行向商汤科技、上海数据港、上海优刻得等5家企业提供10亿元授信，是目前公开报道中规模最扎实的一笔。这批企业处于算力供应链中上游，营收和客户结构相对清晰，风险较易评估。不过，银行并不会单凭Token消耗数字放款，在中国银行的产品设计中，额度按合同或Token消耗量核定，但兜底担保方式仍是信用、应收账款质押、订单融资等传统工具。Token消耗量更像一块敲门砖，决定企业能否进入授信流程，最终起决定作用的仍是传统风控体系。
华尔街的路径则更进一步，将算力本身变成可被机构投资者持有的抵押资产。英伟达在一年内两次出手。7月1日，英伟达CFO Colette Kress在官方博客公布“算力换分成”模式：英伟达将GPU、软件平台和信贷支持提供给云服务商，云服务商以此建设算力中心再租给AI初创公司，英伟达从后续云业务收入中分成。英伟达承诺信用担保和残值支持，若终端客户违约或算力闲置，按约定承担部分损失。8月10日，英伟达联合六家顶级机构签署谅解备忘录，六家机构向养老金、保险资金等第三方资本募资，注入独立SPV，SPV向英伟达采购GPU后统一租给下游AI公司，租金用于偿还本金和利息。这一结构与“以租养贷”的房产融资模式类似，抵押物从房产换成了GPU。英伟达在该结构中保留有限残值支持，单个项目最多提供25％，审批权由六家机构独立评估，巨额负债停留在SPV账上，不体现在英伟达资产负债表中。
中美两地出现的风险形态不同。中国的风险在于抵押物可能失真：Token消耗可由企业刷量制造，一旦与真实付费用户脱钩，银行看到的“业务活跃”可能只是噪音。华尔街的风险在于抵押物买卖双方高度重合：英伟达既是芯片供应商，又通过投资、担保与客户绑定，资金流转仍回到自己手中，引发“循环融资”争议。头部大模型公司几乎全部处于亏损状态，银行若固守“利润为负不予放贷”的旧规则，整个AI行业将被排除在信贷体系之外。中国日均Token调用量从2024年初约1000亿级增长至2026年3月的140万亿级，Token消耗数据的价值在于接近实时，而财报无法提供这种时效性。当算力成为抵押物，如何确权与定价，将成为信贷体系面临的新课题。
该文观点仅代表作者本人，企服科学平台仅提供信息存储空间服务。
