算力可授信 数字资产变融资底气

当新生产要素撞上旧融资逻辑

　　“算力是我们最刚性、也最不能等的投入。”上述成都AI创作平台负责人坦言。这家2023年4月在成都高新区成立的公司，创始团队是国内最早一批推动游戏“出海”的从业者，团队带着丰富的全球化产品研发与运营经验，短短3年便推动公司成为国家级高新技术企业，跻身全球AI消费应用榜TOP19，还入选福布斯中国“人工智能全球化标杆企业TOP50”。

　　让企业犯难的是，公司最值钱的资产是技术和人才，固定资产相对有限。“传统信贷往往先问‘有无房产可供抵押’，而我们恰恰提供不了。”该负责人说，“我们希望把股权融来的钱更多投入在研发和市场上，期望以信贷方式解决算力采购资金问题。”

　　相似的困境也出现在广州黄埔。一家由医学、精密仪器和人工智能领域顶尖专家联合创立的硬科技公司，正在攻关比数字世界AI更复杂的物理AI。

　　企业搭了一套“眼—脑—学—手”体系，用高精度三维成像当“眼睛”、自研底层大模型当“大脑”、持续数据训练当“老师”、机械臂当“手”。这套体系落地的第一款产品，是一款聚焦医疗抗衰的具身智能机器人，它要靠超高精度的三维成像和多模态感知，在真实的物理环境下完成精准干预和自主执行。“语言模型能生成流畅的对话，但物理AI必须真正理解真实世界里的人体状态、设备边界和执行结果。”上述企业负责人说。自研底层大模型、依托超算中心开展训练，意味着算力支出随模型迭代不断攀升，但公司账面没有固定资产，全靠自有资金会拉长研发周期，等待股权融资又可能错过市场窗口，一度面临资金压力。

　　在AI内容“出海”赛道，矛盾同样尖锐。行业数据显示，2026年海外AI剧、漫剧市场规模预计达6.5亿美元，约为去年的6倍，海外活跃用户超过1.5亿。一批轻资产、重算力的AI内容公司快速成长，可它们的“家底”——算力消耗、模型能力、数据资产——大多并不体现在资产负债表上。

　　一边是迫切的算力需求，一边是传统融资无法匹配，新生产要素与旧融资逻辑的错位，把金融机构推到了变革的门口。

破题的钥匙握在银行自己手里

　　在成都和广州，民生银行用“算力贷”作答。该行成都分行团队走进企业，看的不是房产，而是技术路线、用户增长和订单质量，把企业核心技术实力、研发团队背景、订单质量、算力采购合同，连同未来算力服务产生的收入，一并纳入授信综合评估，开通绿色审批通道，1500万元授信快速到位，让企业新一代多模态模型训练按节点推进，为全球市场拓展备足“算力弹药”。“让我们意外的是，他们是真懂AI。”该企业负责人回忆说。

　　该行广州分行则直接走进企业的AI研发实验室和样品车间，把核心技术、产品和服务商业化进度、欧盟CE认证等“硬资质”、研发团队背景和硬件量产订单逐项核实评估，1000万元专项授信快速落地，资金专项用于向超算中心采购算力，为模型训练提供持续支撑。

　　两笔贷款逻辑一脉相承：做“算力贷”，关键是从企业的技术、研发和经营中找到可靠的授信依据。跳出“看资产”，转向“看技术、看成长、看未来”，让“看不见的算力”变成“看得见的授信”。

　　在浙江湖州，稠州银行把授信依据直接对准了Token。走访中，该行对企业运营模式和短剧投入产出比进行分析，对在手订单所需消耗的Token成本逐项测算，以“算力＋Token”成本为增信依据，结合企业经营情况发放“Token贷”，缓解了企业的阶段性资金压力。这笔授信的把关依据不是厂房设备，而是可计量的算力消耗和可核对的订单数据——一个项目要消耗多少Token、能形成多少收入，算得清清楚楚。原本“看不见”的算力、Token等数字要素，由此转化为“算得清”的授信依据。

围绕算力产业，兴业银行梳理出四大细分领域：
1. 在算力基础设施端，提供项目贷款、融资租赁、权益投资、资金监管和跨境融资，覆盖从建设、运营到资本化退出的全生命周期；
2. 在核心硬件端，聚焦算力芯片、AI服务器、光模块、先进封装、半导体材料及设备等上游核心制造领域，提供研发贷、中试线融资、项目贷款、贸易融资等多元产品，贯穿研发、中试、扩产、供应链交易全阶段；
3. 在算力运营端，面向算力运营商、算网调度平台、算力服务商，推出算力经营贷、算力资产质押、应收账款融资等服务，帮助企业盘活算力资产、提升调度效率；
4. 在算网应用端，聚焦AI大模型、智能制造、车载智算、数字医疗、工业仿真等领域，创新Token“算力贷”等特色服务，满足企业采购和使用算力等产生的融资需求。

　　在深圳、北京、呼和浩特，光大银行把服务延伸到算力产业链的不同环节。今年9月，光大银行深圳分行发放首笔“算力贷”，为深圳市天汇智算科技有限公司批复授信超亿元，资金专项用于采购算力服务器及配套设备，支持这家年轻企业快速抢占市场，以创新产品解燃眉之急。光大银行北京分行为国内算力基础设施头部企业批复2000万元综合授信，精准覆盖企业在算力中心建设、AI算力服务迭代等方面的资金缺口，助力企业加速向智算服务转型。光大银行呼和浩特分行则以银团联动破题，联动当地国有大行制定专项银团授信方案，累计向和林格尔新区的在建数据中心项目投放贷款6.84亿元，保障华北区域规模领先的液冷智算中心建设，精准支持国家算力网空间布局。

　　从一笔“算力贷”的极速落地，到一场银团授信协同，光大银行正以产品创新为“数字能源新基建”夯实金融底座。

　　面向人工智能企业持续增长的算力需求，民生银行表示，将围绕算力采购、模型训练等实际场景，进一步完善“算力贷”授信评价和服务方式，更准确地识别企业的技术能力、研发投入、订单质量和商业化进展，使金融支持更加贴近企业研发节奏。