一家成都高新区的AI智能体产品研发公司，没有厂房、没有设备，却从工商银行成都分行拿到了一笔特殊的贷款。这是四川省首笔"Token算力场景"贷款，授信依据不是传统抵押物，而是企业的算力账单和Token调用日志。
这道难题在全国并非孤例。大量AI应用型科创企业面临同样的困境：核心成本是大模型API调用费、算力租赁费、Token消耗，这些数字化研发投入难以体现在传统资产负债表中，银行看不到抵押物，授信无从下手。
工行的破局思路是用"AI电表"替代"砖头"——持续的算力消耗代表真实业务流量，再叠加纳税、合同履约、团队实力等多维度校验，构建起"算力即信用"的新型风控模式。贷款资金定向用于大模型API调用费和算力租赁费等刚性前置开支，有效缓解"算力先行付费、项目后期回款"的账期错配。
这股创新浪潮正在全国蔓延：继工行成都之后，中行广州推出了"算力Token贷"，农行上海徐汇也落地了Token贷。银行授信逻辑正在从静态审视不动产、设备等实物资产，转向动态研判企业真实经营流量。当AI企业的核心价值是算力调用能力而非厂房设备时，金融系统终于开始用AI的语言来评估AI企业。
从"看砖头"到"看Token"，这不仅是贷款方式的改变，更是金融体系对AI时代生产力形态的一次认知升级。当算力成为新的"硬通货"，谁能率先完成授信逻辑的重构，谁就能在AI金融赛道上抢占先机。
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