最近，"Token贷"开始频繁出现在新闻报道里。温州金酷网络科技有限公司凭借历史词元结算记录、算力采购合同、下游业务订单及自主知识产权等材料，从农业银行获得20万元贷款；中国银行、农业银行、江苏银行等也陆续推出针对AI、算力企业的相关信贷产品。乍一看，很容易让人产生一种印象：现在AI公司"烧Token"，居然也能拿Token去银行换贷款了？

但实际情况并没有这么简单。本文想讨论的，就是Token贷到底是什么，银行为什么会把Token等数据纳入授信评价，以及当这些数据开始影响融资时，AI企业需要注意哪些问题。

I 本文作者：邵诗巍律师

1

Token贷是什么？Token数据如何进入AI企业的银行授信评价

Token，中文通常翻译为"词元"，可以简单理解为大模型处理文字、图片等信息时使用的一种基本计量单位。企业调用大模型生成文字、图片或者视频，都可能产生相应的Token消耗。对于大量依赖大模型开展业务的AI企业来说，Token就有点像传统工厂生产过程中消耗的水、电或者原材料，可以一定程度反映企业的业务运行情况。

"Token贷"这个名字其实有一点营销色彩。它并不是企业拿Token作为抵押物向银行贷款，也不是企业用了100亿Token，银行就按照某种比例折算出一个贷款额度。

从目前公开披露的产品看，银行只是开始把Token产出、消耗或者结算情况，与算力服务合同、业务订单、应收账款、现金流、知识产权等信息放在一起，作为判断企业经营状况和还款能力的依据。多家银行也明确表示，并不是"用了多少Token，就能贷多少钱"，Token只是授信评价中的一个参考指标。

这背后其实很好理解。传统银行习惯看厂房、机器、房产和财务报表，但很多AI创业公司恰恰没有多少可以抵押的"硬资产"。它们的钱可能主要花在工程师、模型调用和算力上，产品已经有人使用、业务也在增长，却很难按照传统制造业的方式向银行证明自己的经营能力。Token等数字化经营数据的出现，相当于给银行多开了一扇观察AI企业的窗口。

但Token多，并不等于公司赚钱。对于一家AI应用公司来说，用户越多、调用模型越频繁，Token消耗可能越大，但如果大量用户并不付费，Token越多首先意味着算力和API成本越高。对于算力供应商、模型公司和AI应用企业来说，同样的Token数据所代表的经济意义也可能完全不同。因此，Token更适合被理解为AI企业经营活动留下的一种可量化痕迹，而不是一种天然具有信用价值的资产。

2

如果大家开始相信"Token越多越容易贷款"，会发生什么？

一个指标只要开始影响融资，企业自然会更在意这个指标。那么问题可能就由此产生。

如果市场慢慢形成一种简单化认知——"Token数据越漂亮，越容易获得贷款"，就可能有人开始人为制造没有真实业务意义的模型调用，或者把内部测试、无效调用包装成真实客户产生的使用量。甚至可能出现Token数据、算力采购合同、下游订单、应收账款等材料一起被包装的情况。

目前银行已经注意到这个问题。公开报道中，有银行人士提到，部分Token消耗存在"虚跑"和刷量的可能，只有投入却没有实际业务产出；Token消耗虽然可以反映业务活跃程度，却并不能直接等同于现金流或者利润。因此银行需要通过订单回款、营业收入、现金流等信息进行交叉验证。

当然，这里面的法律评价不能简单画等号。企业为了测试系统或者运营需要增加Token调用，与向银行提交虚假的Token、订单等授信材料，显然不是一回事；向银行提供了不准确的信息，也不能当然推导出构成刑事犯罪。只有进一步涉及以欺骗手段取得银行贷款并达到刑法规定的结果条件时，才可能进入骗取贷款等刑事法律问题的讨论；如果还涉及非法占有贷款的目的，则又属于另一层面的法律判断。

所以，对AI创业者来说，需要关注的是：当某项数据被提交给银行，并开始承担证明企业经营情况和还款能力的功能时，这项数据的真实性已经不再只是企业内部的技术问题。

3

AI企业申请Token贷，银行会核验哪些经营数据？

新华社报道中提到的温州金酷网络科技有限公司，可以作为一个观察样本。下文仅基于媒体已经公开的信息进行分析，不对该公司的整体经营和发展情况作评价。

据新华社报道，温州金酷网络科技有限公司凭借历史词元结算数据、算力采购合同、下游业务订单及自主知识产权等材料，从农业银行取得20万元贷款，贷款资金定向用于算力采购。企业负责人介绍，随着其互动影视创作平台推广，Token调用量持续增加，而算力采购需要提前付款，下游项目回款又存在账期，因此产生了资金周转需求。

对AI创业者来说，这个案例比较有参考价值的地方，在于可以进一步看清银行评估一家AI企业时，具体会关注哪些信息：

历史Token结算记录可以帮助银行了解企业过去是否持续存在AI业务活动；算力采购合同说明企业为什么需要这笔钱；下游业务订单则进一步解释这些算力最终对应什么业务、未来的回款可能从哪里产生；知识产权等材料则作为企业技术和经营基础的辅助评价因素。

把这些材料放在一起看，银行关注的其实是一整套经营情况：这些Token为什么会产生，对应哪些客户和订单，贷款资金准备花到哪里，项目完成以后又如何形成收入和回款。单独一个Token数字，很难回答这些问题。

这对AI创业公司其实是一个很实际的提醒。与其为了融资刻意把某一个指标做得漂亮，不如从一开始就把真实经营过程中的数据留痕做好，让Token调用、算力采购、客户订单、合同履行和资金回款之间能够相互对应、相互验证。

随着Token、算力等数据越来越多地进入银行授信评价，AI企业以后向金融机构说明自身经营情况时，可能也会越来越依赖这些数字化经营数据。

未来，AI企业向金融机构证明自己的方式，可能不会像过去一样，单纯提供一份财务报表，而是需要让银行能够理解整个数字化业务链条。

4

Token进入银行授信后，AI企业的数据管理会发生什么变化？

Token贷真正值得关注的地方，是AI产业正在倒逼传统金融机构重新学习怎么认识一家企业。过去银行习惯通过房产、机器和财务报表理解企业，未来Token、算力、订单、用户调用等数字化经营信息，都可能逐渐进入信用评价体系。

但新的评价方式也会带来新的问题。当越来越多原本属于企业后台的数据开始承担对外证明经营情况、融资能力的功能，企业如何保证这些数据真实、准确并且能够被核验，也就不再只是产品经理或者技术部门需要考虑的问题。

从这个意义上说，Token贷或许只是一个开始。对AI创业者来说，真正值得提前建立的意识是：数据不仅可以用来描述业务，当它进入融资、授信等场景以后，也可能开始承载信用。