□肖路

近日，《人民日报》关注一则消息：广州腾元数字科技有限公司创始人罗瑞昌收到300万元、3年期信用贷款，由中国银行广州海珠支行提供授信。特殊之处在于，授信依据不是房产、设备或财务报表，而是企业日常消耗的词元数据。这是广东首笔“词元贷”，也是金融服务人工智能产业的新尝试。一笔贷款看似寻常，背后却是金融授信逻辑从“看抵押”向“看数据”的系统性转变。当词元成为“硬通货”，当算力账单变成“授信锚点”，轻资产AI企业融资难的结构性堵点，正在被一把新尺子悄然撬动。

什么是“词元贷”？词元是大模型处理信息的最小单元，每次AI调用都在消耗词元。今年3月，国家数据局将Token定名为“词元”，定位为“智能时代的价值锚点”。“词元贷”的核心逻辑，是把企业看不见的算力消耗，变成银行看得见的信用依据。银行将词元消耗数据、算力合约、API调用日志纳入授信评估，结合订单和技术资质交叉验证，为轻资产AI企业提供纯信用贷款。这把新尺子，量的正是数字时代生产要素的真实价值。

“词元贷”破题，直指AI融资错配。人工智能企业多为轻资产，最值钱的资产是算法、模型和数据，却缺厂房、少抵押物，在传统信贷模式下很难迈过银行的门槛。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。与此同时，我国日均词元调用量已从2024年初的1000亿跃升至2025年底的100万亿，今年3月更突破140万亿，两年增长超千倍。产业高速奔跑，企业却在资金上“卡脖子”，“融资难、融资贵、融资慢”成为核心堵点。金融服务必须跟上产业形态的变化，“词元贷”的价值正在于此——让金融资源的配置逻辑与数字经济的生产要素相匹配。在苏州，人工智能产业同样加速集聚，苏州工业园区、太湖新城等板块涌现出一批专注大模型应用、智能制造的创新企业，它们同样面临“轻资产、缺抵押”的融资烦恼。广东的破题之举，对苏州以金融创新服务AI产业，同样具有借鉴意义。

“词元贷”撬动，不止于一款信贷产品。它标志着金融授信逻辑从“看抵押”向“看数据”的系统性转变。今年7月，中国人民银行等九部门联合印发通知，支持打通科技金融数据壁垒，推动授信评价多维度延伸。广东率先落地，多家银行跟进探索，从“词元贷”到“算力e贷”，方向一致：让数据要素成为可授信的信用资产。从更大视野看，这些创新举措的更深层效应在于对AI产业生态的撬动——政府搭台、银行创新、平台供数、服务商落地，构建“产业生产—数据沉淀—信用积累—金融赋能”的正循环。各方各司其职，形成合力，才能让这条新路走得稳、走得远。

当然，新生事物总有待完善之处。目前行业缺乏统一的词元计量与存证标准，数据由平台单方输出，存在无效调用、刷单虚增等风险；词元消耗量体现业务活跃度，不等于现金流和盈利能力。要让“词元贷”从首单走向常态，还需建立第三方存证审计机制、积累风控样本、完善多维度授信评估体系。金融创新与风险防范的平衡，始终是动态过程。既不能因噎废食，也不能盲目冒进，要在实践中逐步完善制度设计，让创新在安全轨道上跑出加速度。

人工智能加速融入千行百业，时代之变呼唤金融之变。一把新尺子，量出AI企业的信用价值，也量出金融服务实体经济的诚意和智慧。当词元成为“硬通货”，当算力账单变成“授信锚点”，期待更多“罗瑞昌们”不必为现金流发愁，把精力投入技术创新。从“词元贷”到“算力e贷”，从广东到江苏，当数据要素成为可授信的信用资产，当金融资源的配置逻辑与数字经济的生产要素相匹配，我们有理由期待，越来越多的AI企业将在智能时代的浪潮中勇立潮头。这或许就是“词元贷”给AI企业“贷”来的最宝贵的东西——不仅是资金，更是信心和底气。