文 | 蒋旭峰（资深金融从业者）
8月14日，广州海珠区扔出一颗小石子。广东省首个词元经济专项金融产品「Token贷」发布，中国银行广州分行拿出自家版本「算力Token贷」，按企业合同或Token消耗额度核定贷款，前期试单授信2800万元。国家数据局口径，中国日均Token调用量已从2024年初的1000亿增至2026年3月的140万亿，两年增长超千倍，词元正快速变成一种经济度量单位。媒体很兴奋，一句口号被到处转，叫「Token就是AI行业的用电量」。
听着真丝滑。工厂看电表知开工，AI看Token知忙不忙，银行从此不必死盯厂房设备，看调用量就能放款。可惜，这句漂亮话，经不起扒。
— 每日经济新闻关于广州海珠「Token贷」上线报道截图（来源：NBD视频 / 每日经济新闻）
一、先把「用电量」这件外衣扒下来类比最骗人处，在于它只给你看相似，不给你看前提。
工厂的用电量，谁在计量？电网。一个垄断国企，计量行为和它自身收入没关系，篡改要付出极高成本，且全国一张网、可交叉核对。你多耗一度电，物理上就得多烧煤，能量守恒替银行把了第一道关。
Token消耗，谁在计量？要么是企业自己贴在授信材料里的API账单，要么是卖算力的平台给的流水，而这平台，恰恰是希望你多用Token的那一方。借款人和计量者，利益同向。用电量背后是物理守恒，Token消耗背后是「我说多少就是多少」。
更狠的一刀。用电量量的是「结果」，你真把电变成了产品。Token消耗量的是「动作」，你调了一次API，不管生成的是宝贝还是垃圾，都算消耗。一个对应「干了多少活」，一个对应「花了多少钱」。把「花钱」当「干活」来授信，这账从根上就歪了。
— Token（词元）中文释义：输入文本经分词器处理为大语言模型可识别的最小单元（来源：公开资料整理）
有人会抬杠，银行又不是只看Token，人家还看平台资质、回款进度、上游客户。这话没错，可它恰恰暴露了问题。一旦把Token当成核心锚点，其他几项很容易沦为陪衬，毕竟Token是最好量化、最方便讲故事的那个数字。银行风控史上，被一个好量化的漂亮指标带偏，不是头一回了。
二、顺着裂缝往下捅，三个破绽藏不住破绽一，能造假吗？
金融业干久了的人都明白，凡是「拿线上真实数据做风控」开头的故事，结尾往往不怎么好看。税贷、发票贷、烟草贷，哪一个不是当年被吹成普惠金融神器，到头来养数据、伪造流水、空壳包装，一地鸡毛。
陕西咸阳的「烟商e贷」就是现成标本。2022年，两家支行11个月内批了61笔贷款，申请人全是烟酒店主，材料齐全、公章俱全。结果八成店铺地址虚假，经营流水全系伪造，放款后24小时内全额提现、人去楼空，骗走2300余万元，其中1500多万成了不良。更讽刺的是，两家支行副行长明知材料造假仍签字放行，收了150多万好处费。形式合规，实质是里应外合。
眉山那桩更吓人。一个上百人团伙控制133家公司，给6000多个「白户」补缴1.2亿公积金，拿缴费记录当信用凭证，向全国多家银行申请信用贷，单人均20到30万，最终骗贷逾10亿元，警方发现他们早已盯上「税票贷」这块肥肉。2025年金融监管数据，全国信贷违规罚单超3000张，农商行、国有行、股份行问题都突出。
你以为Token就安全？财联社引述深圳一位大行信贷人士的话，说得比谁都直白。对方原话是，Token消耗仅代表业务流量，不等于盈利、回款能力，不排除企业短期刷单、测试调用拉高Token消耗，最好有统一、可审计的Token数据存证标准和平台。连出产品的中行自己人都承认能刷，你还指望这张表多干净。
刷单在Token世界比在电量世界容易得多。一家企业可以写个脚本，让应用反复调用自家接口，或者用测试请求空转，消耗量立刻好看。用电量要真把电变成产品才计得进账，Token消耗只要「调了」就算，中间没有物理守恒替你把关。这也解释了中行人士为何把「统一可审计的Token存证平台」挂在嘴边，没有这道闸，消耗数字就是企业自己报的数。
破绽二，可卖、可多人用，烧出来的东西卖不卖得出去？
Token是「投入侧」的流量，不是「收入侧」的回款。一家数字营销公司月耗上亿Token，听着业务红火。可它生成的文案、图片、视频，客户买不买账、尾款收不收得回，银行半点不知道。用电量对应的是「开工生产」，Token对应的是「烧钱试错」。
「有订单无抵押」被当成Token贷最大卖点到处讲。可Token高，不等于有订单，更不等于能回款。轻资产公司最怕的，恰恰是用高Token消耗掩盖低回款能力，借新还旧，把泡沫越吹越大。银行看的是消耗，账期到了要的是真金白银。算力租赁这行同样藏着水分，据信通院统计，2026年一季度国内算力租赁市场规模已达680亿元、同比增长62%，正从裸算力出租转向「卖Token分成」，规模涨得快，可库存算力的真实利用率，外人很难看清。
破绽三，AI泡沫兜得住这个周期吗？
把贷款额度绑在Token消耗上，等于把还款来源押在「AI需求永续高增长」这一个假设上。这个假设，现在正被人拆。
美国银行最新全球基金经理调查，已经把AI云服务商资本开支列为系统性信贷风险的第二大来源。Meta打算出租阶段性闲置的AI服务器，外界立刻解读为「全球AI资本开支见顶」。彭博曾测算，若AI调整蔓延至信贷市场、推高信用利差，美国GDP增速将整体承压1.3到1.4个百分点。复旦大学邵宇总结的科技泡沫四大要素，创世纪产业叙事、行业巨头高度集中、超级科技企业上市抽水、流动性总开关收紧，在2026年有集齐的趋势。私募圈对下半年科技牛吵成一团，谨慎派认为AI资本开支增速高点可能已经出现，应用兑现收入还需时间，硬件股价已较充分反映景气。
当然，另一面也得说公道话。这一轮AI不是2000年那批轻资产、无盈利、产能过剩的空心互联网。2026年AI上下游财报普遍营收净利同比增长80%到翻倍，芯片、光模块订单排到数年之后，据机构测算，北美AI资本开支预期已上修至8200亿美元。但「产业真」和「每一家烧Token的公司都能活」之间，差着十万八千里。资本开支一旦见顶、闲置算力堆积，Token消耗会先胀后缩，今天凭消耗拿到的贷款，明天就是不良。
— 2026年中美AI大模型周调用量走势：中国市场快速攀升后高位回落，全球总量仍在 20 万亿 Tokens 上方（数据来源：OpenRouter，图片来自每日经济新闻）
三、别急着把数据风控一棍子打死DATA RISK CONTROL, REASSESSED
讲完破绽，得讲句公道话，不然就是为反对而反对。
税贷，全国真的跑通了。国家税务总局数据，截至2025年底，全国银行累计通过「银税互动」为诚信纳税小微企业发放贷款4517.72万笔、金额15.7万亿元。陕西近30万户拿到超2000亿，江西23.5万户拿到708.5亿，广西8.9万户拿到1758亿，云南4.8万户拿到265.8亿。中央财经大学姚东旻点得很准，传统信贷高度依赖不动产抵押，民营小微多是轻资产，银税互动以纳税信用为核心授信依据，直击融资痛点。
— 一个典型的政企银数据风控平台架构：底层汇集税务、工商、司法、征信等多维数据，中层做企业画像与信用评分，上层向银行输出融资审批与贷后监控能力（来源：公开资料整理）
税贷能成，凭的是计量源可信。纳税数据由税务局这个独立、强监管的第三方掌握，且监管早已建起「开票经济」异常企业信息推送机制，专门阻断对开、环开骗贷。坦率讲，中国税贷跑通的秘密，是有一只「可信电表」加一条反欺诈回路，不是因为税务局会写大模型。
这才是Token贷该抄的作业。它要活，得先有「词元电表」。国家数据局已在推词元价值体系，安徽8月5日已发文鼓励银行推Token贷，方向上没错。但中行人士呼吁的「统一、可审计的Token数据存证平台」，目前还没建起来。没有这只电表，Token贷就是在裸奔。
银行为什么明知有坑还往前冲？三个动力。一是政策任务叠加场景竞争，谁先跑通谁就握着词元经济的标准制定权。二是轻资产科技企业是各行对公转型的必争客群，早进场能占坑。三是试单才2800万，金额小、容错高，先卡位再完善。理性算下来，对银行是「小钱试错、大账占位」，可一旦模式被各地跟风、额度放大，风险就不是2800万的量级了。
四、我的判断Token贷不是蹭热点。它戳中了轻资产AI企业「有订单无抵押」的真痛点，也踩在了词元经济的政策鼓点上，2800万试单不大，模式信号不弱。
把它吹成风控革命，同样言过其实。「Token等于用电量」是个精致的偷换概念。电网计量有垄断国企背书、难篡改，Token消耗却由利益相关方自己说了算。历史上每一次「线上真实数据风控」的翻车，根子都在计量与审计。数据谁计量、能否审计、怎么反欺诈，这三道闸没筑牢，路就走歪。这一回，闸还没装好。
给三方各撂一句话。
对银行。别被「词元经济」四个字晃花了眼。先问三件事，Token由谁计量、能否审计、回款怎么保障。能把Token消耗和回款账户流水做交叉验证的，才敢放量，三件事答不上来，额度宁愿少给。
对监管。存证平台和反欺诈回路，比发十份鼓励文件都管用。没有可信电表，概念跑得越快，坑挖得越大。
对创业者。Token贷是雪中炭，不是天上钱。消耗刷得再高，还钱看的是你卖不卖得出去。别把融资节奏押在概念热度上。
信贷这行，新事物从来不难看懂，难的是认出旧把戏换上的那身新衣裳。Token贷这身衣裳，眼下还挺新，可里子那点事，信贷员二十年前就见过。（本文为作者观点，不代表本头条号立场）
数据来源：本文数据引自国家数据局、国家税务总局、财联社、信通院、彭博、美国银行全球基金经理调查及复旦大学邵宇公开观点等，已在正文就近标注，数据截至 2026 年 8 月。
图片来源：封面及正文配图部分为用户提供的公开报道截图与资料示意图，其中「Token贷」新闻截图来自每日经济新闻 / NBD视频，趋势图数据来自 OpenRouter、图片来自每日经济新闻，Token 释义图来自公开资料整理；其余为示意性素材。引用仅供评论分析，著作权归原作者所有。
