农行、中行，试水Token贷

两家大行做了哪些创新？怎么看Token贷的未来？

· 来源：轻金融®出品

“Token贷”，将Token消耗等数据纳入核心授信依据，正在成为科技金融赛道又一备受关注的创新。

率先试水的是两家国有大行。2026年8月14日，中国银行广州分行推出“中银·算力Token贷”，目前授信5户2800万元，实际已投放3户800万元。而在更早之前，农业银行已在温州、杭州、上海等地，落地了多个算力Token贷案例。

中行、农行抢先探索落地Token贷的深层意义在于，在模型、算力和数据时代丰富了信用的底层逻辑。未来真正的领先者，是那些能够回答Token调用究竟产生了多少收入与可持续现金流的银行。

一、两家大行：形成差异化的创新路径

现在市场上叫“算力贷”的产品不少，这类产品本质上仍是传统贷款，只不过资金投向从厂房、设备变成了服务器和算力服务。

Token贷往前走了一步，试图用Token消耗量作为传统授信指标的重要补充。这一底层逻辑层面的创新，中行和农行给出了不同的答案。

1、中行：产品化能力强

2026年8月，中行广州分行发布“中银·算力Token贷”，授信依据是四个维度，企业Token产出消耗量、算力服务合约价值、算力业务应收账款、Token佣金结算量，额度上限3000万元，期限最长3年。

中行的特点是产品的系统化程度高，将Token贷拆成三个子产品——算力Token供给贷、算力Token应用贷、算力Token服务贷，覆盖算力全产业链大中小微企业。担保方式包括信用、应收账款质押、订单融资，可组合保证和抵押。

据凤凰WEEKLY财经报道，中行还披露了一个关键细节，即数据怎么核实。目前银行会核查企业提供的与平台企业结算的Token消耗清单，以及现场核查时由企业登录平台实时展示Token使用情况。中行表示，未来希望与平台深化合作，开放银行查询ID，直接查询和监测企业的Token消耗数据。

据中行广州分行相关负责人透露，目前授信5户2800万元，实际已投放3户800万元，主要用于企业购买算力支付资金，另2000万元正落实用款合同中。

2、农行：落地场景更为多元

农行率先落地的三个案例，则有不一样的逻辑。

据农行透露，温州鹿城支行向城安大数据发放200万元信用贷，授信依据是“算力资源”和“科创指数”；萧山分行向芯片设计企业中科亿芯发放950万元，用的是“算力账”模型，将数据资产积累和算力投入产出纳入授信；6月上海徐汇科技支行推出Token贷方案，把企业Token使用需求量作为授信依据，已在徐汇“原力社区”落地。

农行Token贷的特色之一是政府数据联动，而非平台数据直连。温州案例中，农行鹿城支行联动温州市经济和信息化局、鹿城区大数据管理中心完成授信。这一模式，更容易在政务数据开放的地区复制。

第二个特色是场景化嵌入。上海徐汇案例有个值得注意的落点，Token贷方案不是撒网式推广，而是精准嵌入原力社区——徐汇区首个超级创业者集聚区，支持具体企业做Token采购与日常经营。

第三个特色，是农行进行了系统化布局，依托农银创达全链条全周期科技金融服务方案，提供股债贷投租顾一体化服务。从算力评价模型到金融产品，农行正在打造人工智能企业科技金融服务新模式。

两家大行两条路径，形成了不一样的特色和壁垒。中行胜在标准化，产品复制速度可能更快；农行胜在本地化，探索路径更多元，落地性也更强。

二、为什么国有大行能成为先行者

Token贷由中行和农行率先落地，并非偶然。

其一，是科技金融积累已经足够深。目前，工农中建四大行科技贷款规模均超过4万亿元。它们此前已经在科创领域积累了产品创新、丰富的客户服务经验和产业认知能力，拥有更强的数据连接和资源组织能力。

其二，国有大行有能力也敢于承担探索试错成本。Token贷现阶段还不是一门成熟生意，投入大、周期长、风险高。国有大行能承受更长的投资周期，敢于在不确定性中探索，把Token贷放在科技金融整体战略中评估，积累创新经验。

其三，国有大行构建了体系化的科技金融组织能力。比如农行构建了科技金融服务中心—科技金融部—科技专业支行三级专营体系，已设立25家科技金融服务中心与300余家科技支行；中行持续完善总分支立体化科技金融组织架构，研发中银科创夸腾系统，推动科技金融服务从经验驱动向智能驱动跨越。

其四，国有大行拥有全牌照优势，能够做生态协同。Token贷不是一个孤立产品，而是综合金融服务进入AI产业的一把钥匙。这方面，中行发挥“商行＋投行＋保险＋租赁＋跨境金融”协同优势。农行通过农银创达方案提供“股债贷投租顾”一体化服务。

当然，Token贷的最终格局仍然未定，中小银行也有自己的独特优势。其中，中信银行、广州银行也在广州推出了自己的“Token贷”产品。

大行的优势在于资源厚度和综合能力，中小银行的机会在于决策速度和场景深度。但最终的领先者，仍要看谁能把这些资源转化为一套真正有效的授信体系。

三、Token能否成为AI企业的“第四张表”？

评判一个金融创新是否有实质意义，标准很简单，它有没有改变风控的底层逻辑，还是只是换了个包装。

过去，银行做科技金融核心思路一直是找替代抵押物，本质都是在传统抵质押框架内找一个替代品。Token贷的不同之处在于，它试图把评价锚点转向AI时代下的新的行为数据，构建了一套针对AI企业的另类报表。

中行和农行已经率先迈出了这一步，它为科技金融打开了一扇新窗口。不过，算力授信的终局竞争中，真正有壁垒的不是谁先做了Token贷，而是谁先建成了可验证、可复制的算力评价体系。

需要指出的是，Token贷仍然面临一系列难点，比如如何解决数据真实性、数据有无第三方验证机制。这意味着，Token数据必须与现金流、毛利率、回款周期等传统指标交叉验证，才能作为授信依据。

其次，Token增长不等于偿债能力增长，不能直接代表经营价值。此外，一线信贷员的科技认知能力如何提升，从而确保Token贷可以在一线分行落地也是难题。

当前，现有案例数量还很有限，且缺少经过周期验证的违约样本。这也意味着，Token贷现阶段更适合小范围验证。但随着创新的不断落地，在遥远的未来，Token或许将像用电量、物流单和支付流水一样，成为科技企业经营贷中的一个常规风控变量。