深圳炒股配资经济日报：“词元贷”纾解AI企业融资困境

2026上海世界移动通信大会上，一位女士与机器人互动。王冈摄（中经视觉）

在人工智能大模型技术加速向实体行业渗透的当下深圳炒股配资，一个原本属于AI技术领域的专业术语——词元（Token），正成为金融机构眼中的“信用语言”。

今年3月，国家数据局将Token中文名定为“词元”，并将其定位为“智能时代的价值锚点”。全国日均词元调用量从2024年初的1000亿，增至2026年6月的超175万亿，两年增长超千倍。数据暴涨，意味着AI产业全面迈入“词元经济”时代。

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近日，广东省首个词元经济专项金融产品“词元贷”在广州市海珠区正式发布，中国银行、中信银行、广州银行3家银行参与布局。其中，中国银行率先落地首笔授信。“词元贷”如何纾解AI产业链相关企业的资金瓶颈，又将对千亿级AI产业生态产生什么影响？

重构数字风控逻辑

“词元贷”是金融机构针对轻资产的AI应用及科创企业，将企业的“月度词元消耗数据、算力服务合约价值、算力业务应收账款及API调用日志”等数字化指标，作为授信核心凭证而推出的纯信用贷款产品。

作为带着AI进入千行百业的操盘手，近年来，AI产业链相关企业普遍面临融资错配难题。这类企业呈现“轻资产、弱报表、散流水”的共性特征，既没有厂房、不动产，也缺少重型机械等传统抵质押物，核心资产体现为算法、模型、数据与代码。

“大量AI产业链相关企业因此被传统信贷拒之门外。”广州市海珠区投资促进局投资促进一科科长戴志杰说，这些企业在商业化进程中是急先锋，但是，当下的传统信贷风控语言无法清晰读懂它们的价值。银行看重的是实物资产，而他们的资产是代码，这种错配是横亘在整个AI产业商业化进程中的结构性难题。

面对这一市场考题，海珠区主动选择试一把——探索建立适应产业逻辑的风控模式，将企业持续经营的真实痕迹转化为可验证、可审计的信用依据，构建起“算力即信用”的授信逻辑。

“最关键的技术支撑是数据真实性。”戴志杰介绍，API调用日志、算力使用记录等数据天然不可篡改。银行通过简单的数据清洗和聚合，即可将海量原始日志转化为直观的可视化经营报表，把“看不懂代码”的困惑转化为“看得见图表”的判断依据。

此外，金融机构在实际审核中，还结合算力采购合同、下游客户服务合同、技术资质等多维度评估框架，交叉验证企业经营的连续性和还款来源的可靠性，彻底打破了传统金融贷款重固定资产、重实物抵押的风控壁垒。

激活轻资产现金流

对于处在快速扩张期的AI产业链相关企业而言，“词元贷”精准填补了前置算力采购与经营回款的时间差，纾解了企业现金流短缺的痛点。

在海珠区，作为首批“吃螃蟹”的企业，广州腾元数字科技有限公司拿到了中国银行广州海珠支行批复的广东省首笔300万元3年期纯信用“词元贷”。

腾元数字是一家聚焦家居家电、快消、农文旅三大实体行业数字营销的AI科创企业，主要提供词元消耗、AI明星达人授权、AI工具应用等产品和服务。2024年至2025年，随着AI营销业务爆发，公司营收实现翻倍增长。然而，业务越扩张，现金流压力却越显著。

“受行业特性影响，品牌项目普遍存在长账期，下游回款周期滞后，但上游大模型算力词元采购、AI授权版权费用均为前置刚性预付成本。”腾元数字创始人罗瑞昌表示，高词元消耗带来的资金投入持续增加，阶段性流动资金缺口凸显，旧有融资制度无法适应这种新需求。过去，找银行贷款，对方看重的是房产、固定资产抵押，只能靠法人个人房产担保，不仅融资额度低、利率高，而且周期长。“词元贷”完全换了一套逻辑：银行把日常经营的数字生产要素，直接认定为信用凭证，精准解决了AI产业链相关企业的业务发展现金流缺口难题。

中国银行广州分行普惠金融事业部副总经理李柳兰介绍，中国银行前期试单授信已达2800万元，首批获授信企业广泛分布在AI短剧、电商营销、AI工具开发等高周转、高消耗赛道。“词元贷”的落地，不仅展现了政策与金融工具“雪中送炭”般的前端造血能力，更以真实资金流为企业发展注入金融活水。

审慎创新赋能远航

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在暨南大学南方高等金融研究院副院长谢宝剑看来，“词元贷”的探索并非孤立的金融创新，深层效应在于对整个AI产业生态的撬动与重塑，即成功构建起一个“政府搭台赋能词元经济、银行创新数字金融、算力平台提供数据支撑、AI服务商落地实体赋能”的闭环生态。

谢宝剑认为，“词元贷”的推出，实现了数字生产力的官方确权，将无形的数据转化为资产价值，降低了算力与融资门槛；对金融机构来说，突破了传统信贷模式局限，开辟了AI产业风控的新视角；对大模型算力平台而言，绑定了更多开发者与应用场景，加速了算力及词元规模化消耗；从区域产业演进来看，“词元贷”促进了“金融赋能—产业集聚—新金融需求”的正循环，有效推动了AI技术从研发迈向大规模商业化落地。

“‘词元贷’不只是一笔贷款，更是对‘词元经济’、AI生产能力的官方确权。”罗瑞昌说，过去，词元只是大模型内部计价单位，现在获得了政府、银行共同认可。稳定持续的词元消耗，代表企业拥有真实业务、稳定客户，以及可持续的AI生产能力。数字生产力正式拥有了金融价值。

近年来，海珠区以数字经济为切入点，逐步走上具有本地特色的发展道路。截至今年8月，海珠区已集聚泛人工智能企业超8000家，大模型备案53个、算法备案432个，均位居全国第三，一个千亿级产业集群逐渐成形。

“‘集聚’和‘赋能’本质上是相辅相成的。”戴志杰说，过去，通过“流量贷”赋能数字营销企业，催生了450亿级产业集群，随着越来越多的企业开展数智化转型，必将大量调用API、消耗词元，进而衍生出新的融资需求，金融工具需始终伴随企业成长、紧跟产业演进的步伐。

罗瑞昌表示，在具备较好AI产业基础和数据要素资源的区域，海珠区探索的“词元即信用”模式拥有良好的推广前景。但要实现从标杆示范到规模化复制的跨越，目前仍面临多重现实挑战。“从企业端来看，一是词元数据统一核验与第三方中立审计体系仍有缺失，不同大模型平台词元计费口径、统计标准不统一，需要建立标准。二是产业配套、算力供给与金融产品的联动机制需持续完善。”罗瑞昌说。

对此，海珠区相关部门也保持着审慎理性的态度。戴志杰表示，复制推广绝不能简单照搬产品，必须结合当地特色产业基础。未来，海珠区将继续构建多维风控体系，明确词元消耗量仅作为授信参考标准之一，而非直接等同于抵押物本身。

“我们将持续通过政府、平台、服务商和银行共同看赛道、跑企业、磨产品，构建银行看得懂、企业能满足、资金放得出、风险管得住、招商能协同的金融赋能新生态。”戴志杰说。