“在AI推理时代,算力需求呈现碎片化、弹性化特征。我们提出的‘算电网’理念,就是要像国家电网调度电力一样调度算力,让企业像‘插座用电’一样使用算力。”在北京中关村,北京共绩科技有限公司创始人、CEO付智向中国证券报记者描绘着公司的发展图景。这家从清华实验室成长起来的科创企业,凭借算力调度技术优势,获得招商银行首贷及资本对接服务,成为银行信贷新模式下的鲜活样本。
人工智能浪潮下,算力的产业价值持续凸显。以往银行依赖实体抵押物的信贷模式,难以适配部分AI科创企业的发展特点。为此,银行重塑企业评价标尺,跳出土地、厂房等传统硬资产的评估框架,围绕算力供给、应用、服务等场景推出算力Token贷等金融产品,尝试将算力流量转化为信贷额度,一场信贷估值逻辑的变革正在发生。
(资料图片仅供参考)
破解轻资产科创企业融资难题
当前,我国算力基础设施加速建设,但算力资源分布不均、供需错配和利用效率不足等问题依然存在。不少企业面临高峰期算力紧张、租用成本高、临时算力价格缺乏弹性等难题。
共绩科技致力于缓解算力供需错配问题,以算力调度为底座,连接智算中心、超算中心等多元分布式算力资源,将零散的算力汇聚为稳定、弹性、绿色、普惠的算力供给,满足企业大模型训练、Agent应用等算力需求。面对这样一家技术壁垒高、成长爆发力强的企业,传统“看砖头、看抵押”的信贷逻辑已难以适配。
“好的科创企业就像优质的种子,给足阳光雨露就能长成参天大树。我们的客户经理早在企业校内孵化阶段就介入,先把自己变成半个内行,才能提供‘向前看一步’的服务。”招商银行北京清华园科技金融支行相关负责人如是说。
正是看中共绩科技及其所在行业的发展潜力,招商银行为该公司提供了全链条金融服务:成为其第一家贷款银行,完成首贷破冰并协同办理贴息业务,降低企业融资成本;依托“招募圈”平台汇聚投资机构,针对科创企业股权融资需求,帮助共绩科技等企业高效对接资本市场。
创新算力信贷等金融产品
如何平衡科技金融的风险与收益?招商银行北京分行科技金融部相关负责人表示:“我们看重的是企业的技术流,而非单纯的资金流。数据证明,陪伴高成长性科创企业,能够助力银企双方实现高质量发展。”
随着大模型应用加速落地,Token越来越成为连接算力投入、模型调用和商业变现的重要产业要素。日前,广州市海珠区发布“词元八条”等政策支持举措,推动Token经济相关金融服务落地,辖内金融机构推出Token贷等产品。Token贷把Token消耗、平台资质、回款进度、上游客户等经营数据纳入金融机构授信视野,成为金融机构识别企业价值的重要依据。
中国银行等多家银行加快探索算力金融服务,推出算力Token贷等金融产品,全面覆盖算力领域大中小微企业。在产品设计上,中国银行突破传统授信模式,将企业算力Token产出消耗、算力服务合约价值、算力业务产生的应收账款、Token佣金结算量等作为核心授信依据,为符合条件的企业提供最长3年、最高3000万元的授信。
“过去客户经理上门,先问企业的可抵押房产、设备有哪些,现在则会问每月算力调用规模、Token消耗是多少。”一位银行对公业务人士向记者感慨,信贷审批的观察窗口正在发生迁移。不少AI企业订单充足、算力消耗持续走高,却苦于缺少抵押物拿不到贷款,算力贷为破解这一堵点提供了新的金融路径。
银行人员需补齐产业认知短板
算力信贷产品密集落地,是金融服务新质生产力的生动实践,但整个业态尚处在起步阶段,距离大规模普及还有现实障碍。多位银行业人士表示,Token消耗、算力规模绝非银行对企业的唯一授信依据,而是重要的补充指标。银行审批过程中,会交叉核验商业合同真实性、客户资质、回款记录、知识产权、团队背景等多重信息,综合给出授信额度,不会仅凭算力消耗就投放贷款。
对于银行机构而言,需要补齐行业认知短板。AI行业技术迭代快、路线变化迅速,要求银行从业人员加深对大模型、算力产业的理解,提升辨别真实业务和虚假流量的能力。同时,部分中小银行在算力数据对接、AI风控模型搭建方面,技术成本依然较高。
正如招商银行北京分行科技金融部相关负责人所说,基于对AI技术的深刻理解,招商银行精准识别共绩科技在算力调度赛道的成长潜力,打破传统财务指标束缚,以投资视角给予企业关键的金融支持。
金融创新需在产业机遇和风险防控间寻找平衡点。算力贷打开了轻资产AI企业融资新窗口,让银行从过去看厂房、看报表,转向读懂数字时代企业的经营流量。不过,唯有完善数据核验机制、健全多维度风控模型等,才能让“算力换贷款”模式走得稳、走得远。
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