**标题：Token贷落地：Token能否成为AI企业的信用值？**
近日，随着广东省首个词元经济专项金融产品“Token贷”在广州海珠区落地，以及中国银行、中信银行、广州银行等机构相继推出相关产品，“Token能否成为AI企业的信用值”迅速成为市场焦点。《科创板日报》记者随即采访了多位金融学教授及业内人士，试图探寻答案。
**为何需要Token信用值？**
多位专家指出，当前许多中小AI企业采用轻资产运营模式，缺乏房产、设备等传统抵押物，难以适应传统信贷授信体系。银行正积极寻找能为这些企业提供贷款支持的指标，而Token作为新的经营数据，为授信模型提供了新的参数维度。
**Token：生产要素的“晴雨表”**
Token是大模型处理信息的最小单位，可理解为“字”或“词”。上海财经大学滴水湖高级金融学院教授陈欣认为，生成式AI产业链围绕算力展开，Token数据是反映企业与该产业链关联度的重要指标，能直接表征相关业务量。但他强调，Token仅是授信依据之一，银行核心仍需关注企业的还款能力及商业模式闭环。
上海财经大学金融学院副院长、讲席副教授闵敏将Token比作“生产要素投入量”，类似于传统制造业的工业用电量或原材料消耗，是经营活动的“同步晴雨表”。中国银行相关人士也确认，Token消耗量是核心定额指标之一，但绝不会成为唯一依据。
**活跃度不等于价值**
业内分析指出，Token消耗主要来自模型训练和用户推理两方面。对于处于训练期的大模型企业，Token投入巨大却无商业化收入；对于主打免费策略的C端工具，Token增长可能源于补贴成本上升而非盈利改善。
闵敏指出，Token调用量能代表成熟AI应用企业的客户使用频次和业务需求，其颗粒度细、更新快，能及时捕捉业务景气度的边际变化，具有作为成长性参考指标的基础。然而，Token仅是“活跃度指标”，而非“价值指标”，其适用边界非常明确。
**转化断层与偿债能力**
闵敏认为，从Token消耗到商业价值再到偿债能力，存在两个核心转化断层。
一是“Token消费向收入的转化”，核心在于商业化效率。企业在市场拓展期往往采取低价甚至免费策略，Token消耗越多，边际亏损可能越大。
二是“收入向偿债能力的转化”，核心在于盈利质量和现金流健康度。AI企业收入结构差异巨大，如高毛利SaaS、低毛利项目制或长账期G端收入，这些都决定了不同的偿债支撑能力。即使Token转化为收入，若应收账款高、毛利率倒挂，仍可能缺乏稳定现金流覆盖本息。
闵敏强调，最关键的是“单位Token的价值变现效率”——即每单位Token投入能撬动多少持续稳定的净现金流。这背后取决于产品壁垒、场景刚需度及客户质量，而非Token消耗的绝对大小。
**优势与风险并存**
相比传统流水、订单等数据，Token数据具有高频动态、客观性强及适合轻资产企业等优势。但相应的风险与局限性也较为突出。
首先是“可比性缺失风险”。不同赛道、模式及发展阶段的AI企业，其Token消耗的经济含义天差地别，缺乏统一的价值校准标尺，易导致“一刀切”误判。
其次是“价值失真风险”。大模型服务价格快速下降，同样的业务规模可能因降价导致Token消耗被动上升，并不对应收入增长；反之，优化推理效率导致消耗下降，也不代表业务收缩。
最后是“维度单一风险”。Token仅反映生产端投入强度，无法涵盖市场端回款、合规风险及技术迭代风险。核心客户流失或合规处罚都会迅速恶化偿债能力，单一指标难以支撑完整信用判断。
**体系尚需完善**
“Token贷”的落地是金融机构适配AI产业发展的尝试。国家数据局近期召开词元经济座谈会，明确将推动词元经济发展纳入工作体系。
闵敏认为，要让Token消耗成为成熟的信用评价指标，至少还需补齐三方面条件：一是建立分层分类的价值校准体系；二是构建合规的第三方数据核验机制；三是形成“过程+结果”的复合评价模型，将Token数据与传统信用维度交叉验证。
目前，“Token贷”的风控逻辑仍在摸索中，行业对Token价值的认知尚不统一。闵敏建议保持理性，试点先行、小步快走，以避免盲目扩大规模积累信用风险。