“在AI推理時代，算力需求呈現(xiàn)碎片化、彈性化特征。我們提出的‘算電網(wǎng)

“在AI推理時代，算力需求呈現(xiàn)碎片化、彈性化特征。我們提出的‘算電網(wǎng)’理念，就是要像國家電網(wǎng)調(diào)度電力一樣調(diào)度算力，讓企業(yè)像‘插座用電’一樣使用算力。”在北京中關(guān)村，北京共績科技有限公司創(chuàng)始人、CEO付智向中國證券報記者描繪著公司的發(fā)展圖景。這家從清華實驗室成長起來的科創(chuàng)企業(yè)，憑借算力調(diào)度技術(shù)優(yōu)勢，獲得招商銀行首貸及資本對接服務(wù)，成為銀行信貸新模式下的鮮活樣本。

人工智能浪潮下，算力的產(chǎn)業(yè)價值持續(xù)凸顯。以往銀行依賴實體抵押物的信貸模式，難以適配部分AI科創(chuàng)企業(yè)的發(fā)展特點。為此，銀行重塑企業(yè)評價標(biāo)尺，跳出土地、廠房等傳統(tǒng)硬資產(chǎn)的評估框架，圍繞算力供給、應(yīng)用、服務(wù)等場景推出算力Token貸等金融產(chǎn)品，嘗試將算力流量轉(zhuǎn)化為信貸額度，一場信貸估值邏輯的變革正在發(fā)生。

破解輕資產(chǎn)科創(chuàng)企業(yè)融資難題

(相關(guān)資料圖)

當(dāng)前，我國算力基礎(chǔ)設(shè)施加速建設(shè)，但算力資源分布不均、供需錯配和利用效率不足等問題依然存在。不少企業(yè)面臨高峰期算力緊張、租用成本高、臨時算力價格缺乏彈性等難題。

共績科技致力于緩解算力供需錯配問題，以算力調(diào)度為底座，連接智算中心、超算中心等多元分布式算力資源，將零散的算力匯聚為穩(wěn)定、彈性、綠色、普惠的算力供給，滿足企業(yè)大模型訓(xùn)練、Agent應(yīng)用等算力需求。面對這樣一家技術(shù)壁壘高、成長爆發(fā)力強的企業(yè)，傳統(tǒng)“看磚頭、看抵押”的信貸邏輯已難以適配。

“好的科創(chuàng)企業(yè)就像優(yōu)質(zhì)的種子，給足陽光雨露就能長成參天大樹。我們的客戶經(jīng)理早在企業(yè)校內(nèi)孵化階段就介入，先把自己變成半個內(nèi)行，才能提供‘向前看一步’的服務(wù)。”招商銀行北京清華園科技金融支行相關(guān)負(fù)責(zé)人如是說。

正是看中共績科技及其所在行業(yè)的發(fā)展?jié)摿Γ猩蹄y行為該公司提供了全鏈條金融服務(wù)：成為其第一家貸款銀行，完成首貸破冰并協(xié)同辦理貼息業(yè)務(wù)，降低企業(yè)融資成本；依托“招募圈”平臺匯聚投資機構(gòu)，針對科創(chuàng)企業(yè)股權(quán)融資需求，幫助共績科技等企業(yè)高效對接資本市場。

創(chuàng)新算力信貸等金融產(chǎn)品

如何平衡科技金融的風(fēng)險與收益？招商銀行北京分行科技金融部相關(guān)負(fù)責(zé)人表示：“我們看重的是企業(yè)的技術(shù)流，而非單純的資金流。數(shù)據(jù)證明，陪伴高成長性科創(chuàng)企業(yè)，能夠助力銀企雙方實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。”

隨著大模型應(yīng)用加速落地，Token越來越成為連接算力投入、模型調(diào)用和商業(yè)變現(xiàn)的重要產(chǎn)業(yè)要素。日前，廣州市海珠區(qū)發(fā)布“詞元八條”等政策支持舉措，推動Token經(jīng)濟相關(guān)金融服務(wù)落地，轄內(nèi)金融機構(gòu)推出Token貸等產(chǎn)品。Token貸把Token消耗、平臺資質(zhì)、回款進(jìn)度、上游客戶等經(jīng)營數(shù)據(jù)納入金融機構(gòu)授信視野，成為金融機構(gòu)識別企業(yè)價值的重要依據(jù)。

中國銀行等多家銀行加快探索算力金融服務(wù)，推出算力Token貸等金融產(chǎn)品，全面覆蓋算力領(lǐng)域大中小微企業(yè)。在產(chǎn)品設(shè)計上，中國銀行突破傳統(tǒng)授信模式，將企業(yè)算力Token產(chǎn)出消耗、算力服務(wù)合約價值、算力業(yè)務(wù)產(chǎn)生的應(yīng)收賬款、Token傭金結(jié)算量等作為核心授信依據(jù)，為符合條件的企業(yè)提供最長3年、最高3000萬元的授信。

“過去客戶經(jīng)理上門，先問企業(yè)的可抵押房產(chǎn)、設(shè)備有哪些，現(xiàn)在則會問每月算力調(diào)用規(guī)模、Token消耗是多少。”一位銀行對公業(yè)務(wù)人士向記者感慨，信貸審批的觀察窗口正在發(fā)生遷移。不少AI企業(yè)訂單充足、算力消耗持續(xù)走高，卻苦于缺少抵押物拿不到貸款，算力貸為破解這一堵點提供了新的金融路徑。

銀行人員需補齊產(chǎn)業(yè)認(rèn)知短板

算力信貸產(chǎn)品密集落地，是金融服務(wù)新質(zhì)生產(chǎn)力的生動實踐，但整個業(yè)態(tài)尚處在起步階段，距離大規(guī)模普及還有現(xiàn)實障礙。多位銀行業(yè)人士表示，Token消耗、算力規(guī)模絕非銀行對企業(yè)的唯一授信依據(jù)，而是重要的補充指標(biāo)。銀行審批過程中，會交叉核驗商業(yè)合同真實性、客戶資質(zhì)、回款記錄、知識產(chǎn)權(quán)、團隊背景等多重信息，綜合給出授信額度，不會僅憑算力消耗就投放貸款。

對于銀行機構(gòu)而言，需要補齊行業(yè)認(rèn)知短板。AI行業(yè)技術(shù)迭代快、路線變化迅速，要求銀行從業(yè)人員加深對大模型、算力產(chǎn)業(yè)的理解，提升辨別真實業(yè)務(wù)和虛假流量的能力。同時，部分中小銀行在算力數(shù)據(jù)對接、AI風(fēng)控模型搭建方面，技術(shù)成本依然較高。

正如招商銀行北京分行科技金融部相關(guān)負(fù)責(zé)人所說，基于對AI技術(shù)的深刻理解，招商銀行精準(zhǔn)識別共績科技在算力調(diào)度賽道的成長潛力，打破傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)束縛，以投資視角給予企業(yè)關(guān)鍵的金融支持。

金融創(chuàng)新需在產(chǎn)業(yè)機遇和風(fēng)險防控間尋找平衡點。算力貸打開了輕資產(chǎn)AI企業(yè)融資新窗口，讓銀行從過去看廠房、看報表，轉(zhuǎn)向讀懂?dāng)?shù)字時代企業(yè)的經(jīng)營流量。不過，唯有完善數(shù)據(jù)核驗機制、健全多維度風(fēng)控模型等，才能讓“算力換貸款”模式走得穩(wěn)、走得遠(yuǎn)。