貸來了力數據變,算身科用資創信產
近日,算力数据廣東推出首個詞元經濟專項金融產品“Token貸”,变身多地銀行同步落地算力貸、科创模型貸等創新信貸服務,信用將詞元消耗、资产算力合約、算力数据數字經營數據納入授信評估體係。变身從“主要看磚頭”變成“可以看Token”,科创過去難以被金融機構看見的信用模型調用與算力服務數據,正在變成科創企業實實在在的资产“真金白銀”。
“Token貸”的算力数据出現,直擊科創企業融資痛點。变身人工智能產業蓬勃發展下,科创算力、信用詞元成為重要生產要素,资产我國日均Token調用量實現跨越式增長,不少科創企業借助AI搭上快速發展列車。但這類企業大多屬於輕資產型,在傳統信貸模式下,他們“有技術無抵押”,從銀行融資並非易事。“Token貸”打破固有授信壁壘,將抽象的算力消耗、詞元調用、業務流水轉化為可量化、可核驗的信用依據,讓企業隱形的科創實力轉化為實實在在的信貸額度,精準解決資金錯配、周轉困難等難題。對那些缺乏抵押物的中小企業來說,更是無異於一場及時雨。
“Token貸”的出現,反映了金融服務實體經濟的又一次精準升級。不同於傳統信貸靜態評估存量資產的模式,“Token貸”聚焦企業動態經營流量,通過算力相關的多維數據精準研判企業經營現狀與成長潛力。從具體實踐中看,各家銀行也並非簡單以Token用量定額度,有的以企業算力詞元產出消耗、算力服務合約價值、算力業務產生的應收賬款、詞元傭金結算量等作為核心授信依據,有的將算力算效水平、團隊人才結構、研發費用投入、知識產權等納入評分體係,評分結果直接運用至信貸審批準入、授信額度定量等決策依據,推動加強金融服務與AI產業鏈的深度適配。
盡管算力融入信用體係已是大勢所趨,但眼下“算力證明信用”的模式仍處於初步探索階段,“Token貸”規模化落地尚存多重製約。一方麵,當前行業仍缺乏統一的Token計量、核驗與存證標準,數據多由平台自主輸出,存在刷單虛增、無效調用導致的信用失真風險。另一方麵,詞元消耗僅能體現業務活躍度,無法完全等同於現金流和盈利能力,部分企業可能存在“高算力消耗、低經營收益”的增收不增利問題。加之銀行相關風控樣本不足、定價體係尚未成熟,過度依賴單一數據指標,容易引發信貸風險,這些都製約著相關產品的常態化推廣。
長遠來看,金融業主動適配新業態、擁抱新要素,是產業發展的必然趨勢。“Token貸”的出現,不僅是金融授信邏輯的升級迭代,更是服務模式的深刻變革。未來,金融業要持續優化算力金融服務體係、完善數據信用轉化機製,方能讓更多科創企業擺脫融資困境,讓數據算力真正成為驅動數字經濟高質量發展的核心動能。
來源:人民日報客戶端
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