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邵詩巍律師 | 什麼是Token貸？AI企業融資時需要關注哪些問題？

金色財經2026-09-06 23:00

最近，"Token貸"開始頻繁出現在新聞報導里。溫州金酷網路科技有限公司憑藉歷史詞元結算記錄、算力採購合約、下游業務訂單及自主知識產權等材料，從農業銀行獲得20萬元貸款；中國銀行、農業銀行、江蘇銀行等也陸續推出針對AI、算力企業的相關信貸產品。乍一看，很容易讓人產生一種印象：現在AI公司"燒Token"，居然也能拿Token去銀行換貸款了？

但實際情況並沒有這麼簡單。本文想討論的，就是Token貸到底是什麼，銀行為什麼會把Token等數據納入授信評價，以及當這些數據開始影響融資時，AI企業需要注意哪些問題。

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I 本文作者：邵詩巍律師

1 Token貸是什麼？Token數據如何進入AI企業的銀行授信評價

Token，中文通常翻譯為"詞元"，可以簡單理解為大模型處理文字、圖片等資訊時使用的一種基本計量單位。企業調用大模型生成文字、圖片或者影音，都可能產生相應的Token消耗。對於大量依賴大模型開展業務的AI企業來說，Token就有點像傳統工廠生產過程中消耗的水、電或者原材料，可以一定程度反映企業的業務運行情況。

"Token貸"這個名字其實有一點營銷色彩。它並不是企業拿Token作為抵押物向銀行貸款，也不是企業用了100億Token，銀行就按照某種比例折算出一個貸款額度。

從目前公開披露的產品看，銀行只是開始把Token產出、消耗或者結算情況，與算力服務合約、業務訂單、應收賬款、現金流、知識產權等資訊放在一起，作為判斷企業經營狀況和還款能力的依據。多家銀行也明確表示，並不是"用了多少Token，就能貸多少錢"，Token只是授信評價中的一個參考指標。

這背後其實很好理解。傳統銀行習慣看廠房、機器、房產和財務報表，但很多AI創業公司恰恰沒有多少可以抵押的"硬資產"。它們的錢可能主要花在工程師、模型調用和算力上，產品已經有人使用、業務也在增長，卻很難按照傳統製造業的方式向銀行證明自己的經營能力。Token等數字化經營數據的出現，相當於給銀行多開了一扇觀察AI企業的窗口。

但Token多，並不等於公司賺錢。對於一家AI應用公司來說，用戶越多、調用模型越頻繁，Token消耗可能越大，但如果大量用戶並不付費，Token越多首先意味著算力和API成本越高。對於算力供應商、模型公司和AI應用企業來說，同樣的Token數據所代表的經濟意義也可能完全不同。因此，Token更適合被理解為AI企業經營活動留下的一種可量化痕跡，而不是一種天然具有信用價值的資產。

2 如果大家開始相信"Token越多越容易貸款"，會發生什麼？

一個指標只要開始影響融資，企業自然會更在意這個指標。那麼問題可能就由此產生。

如果市場慢慢形成一種簡單化認知——"Token數據越漂亮，越容易獲得貸款"，就可能有人開始人為製造沒有真實業務意義的模型調用，或者把內部測試、無效調用包裝成真實客戶產生的使用量。甚至可能出現Token數據、算力採購合約、下游訂單、應收賬款等材料一起被包裝的情況。

目前銀行已經注意到這個問題。公開報導中，有銀行人士提到，部分Token消耗存在"虛跑"和刷量的可能，只有投入卻沒有實際業務產出；Token消耗雖然可以反映業務活躍程度，卻並不能直接等同於現金流或者利潤。因此銀行需要通過訂單回款、營業收入、現金流等資訊進行交叉驗證。

當然，這裡面的法律評價不能簡單畫等號。企業為了測試系統或者營運需要增加Token調用，與向銀行提交虛假的Token、訂單等授信材料，顯然不是一回事；向銀行提供了不準確的資訊，也不能當然推導出構成刑事犯罪。只有進一步涉及以欺騙手段取得銀行貸款並達到刑法規定的結果條件時，才可能進入騙取貸款等刑事法律問題的討論；如果還涉及非法占有貸款的目的，則又屬於另一層面的法律判斷。

所以，對AI創業者來說，需要關注的是：當某項數據被提交給銀行，並開始承擔證明企業經營情況和還款能力的功能時，這項數據的真實性已經不再只是企業內部的技術問題。

3 AI企業申請Token貸，銀行會核驗哪些經營數據？

新華社報導中提到的溫州金酷網路科技有限公司，可以作為一個觀察樣本。下文僅基於媒體已經公開的資訊進行分析，不對該公司的整體經營和發展情況作評價。

據新華社報導，溫州金酷網路科技有限公司憑藉歷史詞元結算數據、算力採購合約、下游業務訂單及自主知識產權等材料，從農業銀行取得20萬元貸款，貸款資金定向用於算力採購。企業負責人介紹，隨著其互動影視創作平台推廣，Token調用量持續增加，而算力採購需要提前付款，下游項目回款又存在賬期，因此產生了資金周轉需求。

對AI創業者來說，這個案例比較有參考價值的地方，在於可以進一步看清銀行評估一家AI企業時，具體會關注哪些資訊：

歷史Token結算記錄可以幫助銀行了解企業過去是否持續存在AI業務活動；算力採購合約說明企業為什麼需要這筆錢；下游業務訂單則進一步解釋這些算力最終對應什麼業務、未來的回款可能從哪裡產生；知識產權等材料則作為企業技術和經營基礎的輔助評價因素。

把這些材料放在一起看，銀行關注的其實是一整套經營情況：這些Token為什麼會產生，對應哪些客戶和訂單，貸款資金準備花到哪裡，項目完成以後又如何形成收入和回款。單獨一個Token數字，很難回答這些問題。

這對AI創業公司其實是一個很實際的提醒。與其為了融資刻意把某一個指標做得漂亮，不如從一開始就把真實經營過程中的數據留痕做好，讓Token調用、算力採購、客戶訂單、合約履行和資金回款之間能夠相互對應、相互驗證。

隨著Token、算力等數據越來越多地進入銀行授信評價，AI企業以後向金融機構說明自身經營情況時，可能也會越來越依賴這些數字化經營數據。

未來，AI企業向金融機構證明自己的方式，可能不會像過去一樣，單純提供一份財務報表，而是需要讓銀行能夠理解整個數字化業務鏈條。