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收到300万元贷款批复，广州腾元数字科技有限公司创始人罗瑞昌长舒了一口气——紧绷的现金流，活了！这笔3年期的信用贷款，是广东省落地的首笔“词元贷”，由中国银行广州海珠支行提供授信。

“过去找银行贷款，对方看重的是房产、固定资产，我们只能靠法人个人用名下房产担保，不仅额度低、利率高，而且周期长。”罗瑞昌说，他的公司主营家居家电、快消、农文旅行业的数字营销，近两年营收翻倍增长，现金流却越绷越紧——“品牌项目账期长、下游回款滞后，上游的算力词元采购、大模型使用授权费用却须预付。”

现在，银行换了一把授信的“尺子”：探索把企业日常经营的数字生产要素纳入信用凭证，给人工智能企业“解渴”。这把新尺子又能否量得准、走得远？记者展开调研。

“词元经济”新考题待解

词元是大模型处理信息的最小单元。今年3月，国家数据局将其定位为“智能时代的价值锚点”。2024年初，我国日均词元调用量为1000亿；至2025年底，跃升至100万亿；今年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。

数据暴涨掩盖不了人工智能企业办理银行贷款时面临的窘况：最值钱的资产是算法、模型、数据，但轻资产、散流水，没有厂房、缺少抵质押物，难以走进银行的大门。

“银行看重实物资产，而这些企业的资产是代码和订单，这种错配是横亘在人工智能产业商业化进程中的结构性难题。”广州市海珠区投资促进局投资促进一科科长戴志杰说。

今年7月，中国人民银行等九部门联合印发《关于加强科技金融领域数据开发利用的通知》，支持打通科技金融数据壁垒，推动授信评价从“看抵押”向“看数据”等多维度延伸。

针对“词元经济”的新考题，广东各地银行机构也自下而上做出一系列探索——

海珠区率先发布“词元经济”专项金融产品“词元贷”，中国银行、中信银行、广州银行参与布局，中国银行落地首笔授信；建设银行广东省分行联合广东词元交易和服务中心推出“词元贷”，并为广州南沙一家智能物联网企业批复3000万元信用贷款；工商银行深圳龙岗支行则以“算力e贷”落地辖内首笔业务……

融资产品名称各异，但都是在围绕人工智能、数字经济等新兴产业特点，探索与企业新型经营模式相适配的金融产品和信用评价方式，将企业“看不见的算力消耗”，变成银行“看得见的信用依据”。“API（应用程序编程接口）调用日志、算力使用记录等数据天然不可篡改。”戴志杰介绍，银行通过数据清洗和聚合，即可将海量原始日志转化为可视化经营报表，再结合算力采购合同、下游服务合同、技术资质交叉验证，打破重固定资产、重实物抵押的风控壁垒。

“算力账单”成授信锚点

在“词元贷”发布银行，企业贷款材料清单展示了新变化：以前是房产证、报表、发票等，如今变成了月度词元消耗数据、算力服务合约和API调用日志。

从看资产到看流量，将“算力账单”变成授信锚点，如何顺利落地？

在深圳市爱智慧科技有限公司，工程师正在调试喷漆机器人——机器人每“学会”一个新动作，背后都是大模型的调用、词元的消耗、账单的累加。这家主营具身智能训练的专精特新企业，急需资金采购大量词元支撑机器人迭代升级，却缺乏厂房、土地等抵押物难以贷款，一度影响业务进度。

在走访企业时，深圳市龙岗区人工智能（机器人）署摸清行业痛点，协同区发展和改革局指导工商银行深圳龙岗支行推出了“算力e贷”，将算力采购需求、技术服务合约价值及未来应收账款纳入授信评估体系，迅速为爱智慧科技核定500万元信用贷款额度。“这笔贷款来得非常及时，不仅解决了购买算力的资金难题，更是对我们这类轻资产科创企业价值的极大认可。”企业负责人说。

不同的企业，“算力账单”的计算方式不同，银行授信的尺子也不同。

“普通质量短剧每分钟消耗词元的成本达1500元，高质量的每分钟成本能达到4000元。”广州一家AI（人工智能）短剧制作企业的营销负责人梁剑算了一笔账。以日常算力消耗数据作参考依据，这家企业申请到500万元3年期信用贷款。而另一家AI电商直播企业面临的难题则是，算力采购款须提前垫付，项目回款周期长达5至6个月。凭借算力采购单，该企业获得300万元3年期信用授信。

中国银行广州分行将企业历史词元结算数据、词元供给值与消耗值以及算力合约价值作为经营评价的重要考量，推出3个“词元贷”子产品：算力供给贷，服务从事大模型搭建训练、已完成国家级备案、签订算力服务合约的企业；算力应用贷，服务使用词元发展自身业务的发展型企业；算力服务贷，服务提供AI API服务、数据标注、模型微调的技术服务商。单户最高授信3000万元，流动资金贷款期限最长3年。