随着人工智能产业对算力需求呈指数级增长，一场围绕"算力"的信贷产品创新正在银行业悄然展开。从国有大行到城商行、农商行，"算力贷"正成为科技金融赛道的新焦点。

近日，中国银行广州分行发布广东省首个词元经济专项金融产品"中银·算力Token贷"，将企业算力Token产出消耗、算力服务合约价值等数据纳入核心授信依据。这是继2025年5月中行在十个AI创新活跃地区同步首发"中银科创算力贷"后，该行在算力信贷领域的又一次产品迭代。

与此同时，建设银行、农业银行、江苏银行、上海农商银行、张家港农商银行、成都银行等机构均已落地各自版本的"算力贷"产品。一场从传统"看抵押、看报表"到"看算力、看Token"的风控逻辑重构，正在银行业内部加速推进。

从"券贷联动"到"Token贷"：算力信贷产品的演进路径

"算力贷"并非凭空诞生。梳理公开信息可见，其发展经历了从政府补贴驱动到银行产品创新的逐步深化过程。

2025年5月，中国银行在北京、上海、广东、深圳、四川、重庆、江苏、浙江、安徽和湖北共计十个人工智能创新活跃地区同步首发"券贷联动"服务方案暨"中银科创算力贷"，创新融合政府"算力券"支持政策与银行"算力贷"金融服务。此后，"券贷联动"模式在多地复制推广。

2026年5月，张家港农商银行成功投放该市首笔100万元"算力贷"，采用"基础授信+算力券增信"双维度规则，单户基础信用额度最高1000万元，配套算力券增信后，固定资产贷款额度最高可达5000万元。

2026年8月，成都市经信局联合成都银行打造专属纯信用贷款产品"算力贷"，以"算力券"财政资金作为增信保障，单户企业最高授信额度500万元，首笔114万元已成功发放。同月，中国银行广州分行进一步推出"中银·算力Token贷"，将授信依据从算力券扩展到Token消耗量、算力服务合约价值、算力业务应收账款、Token佣金结算量等维度，提供最长三年、最高3000万元授信总量。

从"算力券增信"到"Token数据授信"，产品逻辑正在从政策补贴驱动转向经营数据驱动。据中国银行广州分行介绍，该产品聚焦算力供给、应用、服务三大业务场景，推出算力Token供给贷、算力Token应用贷、算力Token服务贷三个子产品，覆盖算力领域大中小微各类企业。

多家银行加速入局：差异化定位与产品矩阵

目前，已有多家银行以不同方式切入"算力贷"赛道，产品设计与客群定位呈现明显差异化特征。

国有大行方面，中国银行走在前列。截至2026年6月末，中行已和超5200家人工智能产业链企业建立合作，通过信贷、股权投资、债券、科技租赁等多元工具，为AI全产业链提供超过6600亿元综合金融资源。中行此前发布《支持人工智能产业链发展行动方案》，计划未来五年为AI产业链提供不低于1万亿元专项综合金融支持。

建设银行上海分行面向大模型产业聚集地"模速空间"推出"徐汇大模型生态贷"，将政府算力补贴、专项奖励、知识产权共同纳入增信来源，专项额度10亿元。建行江苏省分行亦创新授信模式，将企业核心技术、订单规模、行业地位纳入核心考量，2026年2月为南京一家数据中心温控领域专精特新企业投放5000万元流动资金贷款。

农业银行在多地落地算力贷产品。在温州，农行落地首笔金额为200万元的纯信用算力贷，不设抵押物，利率较普通信用贷款进一步下行。工商银行上海市分行则面向费用化研发费用与固定资产投资需求推出"AI+制造"产业集群产品。

城商行与农商行方面，江苏银行于2025年推出算力贷产品，并独创算力企业评价模型，将算力算效、团队结构、研发投入、知识产权等纳入评分体系，通过科学测算将企业分为A、B、C三类，评分结果直接运用于信贷审批准入与授信额度核定。

上海农商银行"算力贷"聚焦算力芯片、算力支撑、算力应用三大板块，锁定GPU、智算中心、具身机器人三大核心赛道，期限最长10年，为算力芯片研发、智算中心建设、算力应用注入长周期资金。

张家港农商银行打造"银行信用+算力券增信+政府风险补偿"模式，叠加增信后固定资产贷款额度最高可达5000万元。成都银行则以纯信用方式落地，依托政府惠企政策构建信用支撑。

值得关注的是，2025年世界人工智能大会期间，工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、上海银行、上海农商银行、中信银行八家在沪银行曾联合发布面向"AI+制造"领域的系列金融产品，宣布到2027年底将为"AI+制造"发展提供不少于4000亿元授信额度。算力相关信贷产品已成为这一系统性金融支撑的重要组成部分。

信用评价体系重构：从"实物资产"到"算力经营数据"

"算力贷"的核心创新，在于对银行传统风控逻辑的重构。

传统企业贷款的逻辑是"看得见、摸得着、跑不掉"——银行看重的是土地、厂房、设备、应收账款、税收、发票流水等实物资产和财务数据。进入科创经济时代后，知识产权质押融资逐步推开，信用评价体系从"实物资产"向"无形资产"迈出一步。

"算力贷"进一步将评价维度拓展至算力相关经营数据。以"中银·算力Token贷"为例，企业每调用一次算力、每处理一批数据，都会产生Token消耗。Token消耗越多，说明算力服务越活跃。银行据此判断企业的真实业务活跃度与经营能力。

有市场观点认为，这一模式类似电商早期的"流水贷"——店铺没有硬资产，但平台流水可以证明经营能力，银行据此放贷。但也有分析指出，电商流水是已实现的资金流，Token消耗只是业务活跃度指标，二者性质存在本质差异。

上海金融与发展实验室主任曾刚认为，银行业布局算力贷，是科技金融适配AI产业的一种探索。"在政策引导与产业融资需求推动下，各家银行切入这一赛道，意在挖掘科创企业客户，完善数字金融布局，缓解算力企业传统抵押物不足的融资痛点。"他表示。

曾刚同时指出，人工智能产业融资具有显著特殊性，AI企业面临"三难"困境：无固定资产抵押难、技术估值难、风险控制难。"以大模型为例，技术更新换代极快，企业需要持续大量的研发投入，但商业化周期长，盈利模式不明确。这与银行偏好低风险、稳定回报项目的经营理念存在天然矛盾。"

责任编辑：李冬阳