“在AI推理時代，算力需求呈現碎片化、彈性化特征。我們提出的‘算電網

“在AI推理時代，算力需求呈現碎片化、彈性化特征。我們提出的‘算電網’理念，就是要像國家電網調度電力一樣調度算力，讓企業像‘插座用電’一樣使用算力。”在北京中關村，北京共績科技有限公司創始人、CEO付智向中國證券報記者描繪著公司的發展圖景。這家從清華實驗室成長起來的科創企業，憑借算力調度技術優勢，獲得招商銀行首貸及資本對接服務，成為銀行信貸新模式下的鮮活樣本。

人工智能浪潮下，算力的產業價值持續凸顯。以往銀行依賴實體抵押物的信貸模式，難以適配部分AI科創企業的發展特點。為此，銀行重塑企業評價標尺，跳出土地、廠房等傳統硬資產的評估框架，圍繞算力供給、應用、服務等場景推出算力Token貸等金融產品，嘗試將算力流量轉化為信貸額度，一場信貸估值邏輯的變革正在發生。

破解輕資產科創企業融資難題

(相關資料圖)

當前，我國算力基礎設施加速建設，但算力資源分布不均、供需錯配和利用效率不足等問題依然存在。不少企業面臨高峰期算力緊張、租用成本高、臨時算力價格缺乏彈性等難題。

共績科技致力于緩解算力供需錯配問題，以算力調度為底座，連接智算中心、超算中心等多元分布式算力資源，將零散的算力匯聚為穩定、彈性、綠色、普惠的算力供給，滿足企業大模型訓練、Agent應用等算力需求。面對這樣一家技術壁壘高、成長爆發力強的企業，傳統“看磚頭、看抵押”的信貸邏輯已難以適配。

“好的科創企業就像優質的種子，給足陽光雨露就能長成參天大樹。我們的客戶經理早在企業校內孵化階段就介入，先把自己變成半個內行，才能提供‘向前看一步’的服務。”招商銀行北京清華園科技金融支行相關負責人如是說。

正是看中共績科技及其所在行業的發展潛力，招商銀行為該公司提供了全鏈條金融服務：成為其第一家貸款銀行，完成首貸破冰并協同辦理貼息業務，降低企業融資成本；依托“招募圈”平臺匯聚投資機構，針對科創企業股權融資需求，幫助共績科技等企業高效對接資本市場。

創新算力信貸等金融產品

如何平衡科技金融的風險與收益？招商銀行北京分行科技金融部相關負責人表示：“我們看重的是企業的技術流，而非單純的資金流。數據證明，陪伴高成長性科創企業，能夠助力銀企雙方實現高質量發展。”

隨著大模型應用加速落地，Token越來越成為連接算力投入、模型調用和商業變現的重要產業要素。日前，廣州市海珠區發布“詞元八條”等政策支持舉措，推動Token經濟相關金融服務落地，轄內金融機構推出Token貸等產品。Token貸把Token消耗、平臺資質、回款進度、上游客戶等經營數據納入金融機構授信視野，成為金融機構識別企業價值的重要依據。

中國銀行等多家銀行加快探索算力金融服務，推出算力Token貸等金融產品，全面覆蓋算力領域大中小微企業。在產品設計上，中國銀行突破傳統授信模式，將企業算力Token產出消耗、算力服務合約價值、算力業務產生的應收賬款、Token傭金結算量等作為核心授信依據，為符合條件的企業提供最長3年、最高3000萬元的授信。

“過去客戶經理上門，先問企業的可抵押房產、設備有哪些，現在則會問每月算力調用規模、Token消耗是多少。”一位銀行對公業務人士向記者感慨，信貸審批的觀察窗口正在發生遷移。不少AI企業訂單充足、算力消耗持續走高，卻苦于缺少抵押物拿不到貸款，算力貸為破解這一堵點提供了新的金融路徑。

銀行人員需補齊產業認知短板

算力信貸產品密集落地，是金融服務新質生產力的生動實踐，但整個業態尚處在起步階段，距離大規模普及還有現實障礙。多位銀行業人士表示，Token消耗、算力規模絕非銀行對企業的唯一授信依據，而是重要的補充指標。銀行審批過程中，會交叉核驗商業合同真實性、客戶資質、回款記錄、知識產權、團隊背景等多重信息，綜合給出授信額度，不會僅憑算力消耗就投放貸款。

對于銀行機構而言，需要補齊行業認知短板。AI行業技術迭代快、路線變化迅速，要求銀行從業人員加深對大模型、算力產業的理解，提升辨別真實業務和虛假流量的能力。同時，部分中小銀行在算力數據對接、AI風控模型搭建方面，技術成本依然較高。

正如招商銀行北京分行科技金融部相關負責人所說，基于對AI技術的深刻理解，招商銀行精準識別共績科技在算力調度賽道的成長潛力，打破傳統財務指標束縛，以投資視角給予企業關鍵的金融支持。

金融創新需在產業機遇和風險防控間尋找平衡點。算力貸打開了輕資產AI企業融資新窗口，讓銀行從過去看廠房、看報表，轉向讀懂數字時代企業的經營流量。不過，唯有完善數據核驗機制、健全多維度風控模型等，才能讓“算力換貸款”模式走得穩、走得遠。