不用厂房抵押！AI 企业靠 “词元” 拿到信用贷款

2026-09-01
当AI技术大规模走进各行各业，一个原本只属于技术圈的名词“词元”，正在变成银行判断科创企业经营实力的重要参考。近日，广东省首款面向词元经济的信贷产品“词元贷”落地广州海珠区，为一大批缺厂房、少抵押物的AI轻资产企业打开融资新通道。这一金融创新，尝试把企业算力调用的真实经营痕迹转化为信用依据，但业内也提醒，新模式仍处在试点阶段，不能简单把词元消耗直接等同于还款能力。
AI企业融资难，难在缺传统抵押物
我国人工智能产业发展步伐持续加快，2025年国内AI核心产业规模突破1.2万亿元，相关企业数量超6200家。随着大模型落地应用，词元作为AI处理信息的最小单元，调用规模爆发式增长。2024年初全国日均词元调用量仅1000亿，到2026年6月已经超过175万亿，两年时间增长超千倍，产业正式迈入词元经济时代。
快速扩张的背后，产业链企业普遍遭遇融资错配难题。多数AI应用服务商属于典型轻资产企业，没有厂房、不动产、大型设备，核心资产是算法、代码与数据。传统信贷审批习惯看实物抵押、财务报表，不少发展势头向好的AI企业，因为拿不出抵押物被挡在银行信贷门外。
企业现实经营矛盾更加突出。AI服务商采购算力、词元资源需要提前支付资金，但面向下游客户做项目，回款往往存在较长账期。业务做得越大，前置刚性支出越高，现金流缺口就越明显。过去不少企业只能依靠企业主个人房产担保融资，不仅额度有限，融资成本也偏高，制约企业扩大业务规模。
看算力数据，银行换一套授信逻辑
“词元贷”的出现，正是为破解上述现实矛盾。该产品由广州海珠区推动，中国银行、中信银行、广州银行共同参与，属于纯信用贷款，不要求企业提供不动产抵押。银行不再只盯着固定资产，而是把月度词元消耗数据、API调用日志、算力合约、业务应收账款等数字化经营记录纳入授信评估范围。
API调用、算力使用日志本身具备不可篡改特性，银行对原始数据清洗整理后，可以形成可视化经营情况，看懂AI企业真实经营活跃度。但词元消耗只是参考指标，并非唯一授信标准。实际审批过程中，银行还会核对企业采购合同、下游服务订单、技术资质等材料交叉核验，综合判断企业业务连续性与还款来源，避免单一数据带来误判风险。
广州腾元数字科技拿到广东省首笔300万元3年期“词元贷”。这家企业做AI数字化营销，业务连续增长，但受长账期影响，流动资金持续紧张。这笔纯信用贷款，补齐了算力预付和回款之间的资金缺口。截至目前，中国银行广州分行相关试单授信规模已达2800万元，服务覆盖AI短剧、电商营销、AI工具开发等多个赛道的科创企业。
创新有价值，复制推广仍要踩稳步子
受访专家表示，“词元贷”的意义不只是给几家企业放款，更是完成数字生产力的价值确认，搭建起政府、银行、算力平台、AI服务商协同的产业闭环。对企业而言，数字经营记录获得金融认可；对银行来说，开辟服务科创企业的全新视角；区域层面，金融工具能够反哺产业集聚，推动AI技术加速商业化落地。海珠区目前集聚泛AI企业超8000家，大模型备案数量位居全国前列，产业土壤为产品落地提供支撑。
但业内普遍认为，该模式还处在示范试点阶段，距离全国大规模复制还有不少现实障碍。首先行业缺少统一的词元计量、第三方审计标准，不同算力平台统计口径存在差异，存在数据被人为刷量虚增的潜在风险。其次词元消耗高不等于企业盈利强，部分企业词元用量大，但成本高、利润薄，不能简单把词元消耗直接等同于偿债能力。AI行业技术迭代快，业务量也会随项目周期起伏波动，给贷后风险管控带来挑战。
对此，地方和金融机构都保持审慎态度。海珠区相关负责人表示，各地不能照搬产品模板，词元消耗仅作为授信参考条件，绝不是抵押物。后续要持续完善多维风控体系，多方联动研判企业赛道、经营实况，打造“资金放得出、风险管得住”的金融生态。金融赋能要紧跟产业成长节奏，在守住风险底线前提下，让金融活水精准浇灌AI科创企业成长。

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