近段时间，广东、江苏、浙江、上海、北京等地的首批词元贷接续落地。不少人好奇：什么是词元贷？透过词元贷，我们又能看到些什么？

词元是大模型处理信息的最小信息单元。而词元调用涉及算力消耗、算法运转和电力投入，因此也被视作智能时代的价值锚点。从2024年初到今年6月，我国日均词元调用量从1000亿攀升至超500万亿，如此快速增长的词元需求折射出我国数字经济的蓬勃活力。

词元贷，简单说就是将词元的消耗量作为银行授信的参考指标。采购算力需要预先支付款项，而下游项目回款又存在账期，这种资金错配是人工智能产业链条上不少企业都面临的痛点。对于缺乏不动产等传统抵押物的轻资产科创企业来说，“词元贷”无疑是让其多了一条融资渠道。与专利贷等产品类似，它既是金融行业包容和支持新兴产业发展的创新探索，也是金融机构挖掘新赛道业务的主动尝试。与此同时，将模型调用、词元消耗这类持续运营成本纳入信贷评估，也折射出从侧重人工智能基础设施建设向基建与应用并重转变的发展趋势。

科技创新向善，但也须防范投机乱象。据媒体报道，市场上早已存在闲置词元重复售卖、后台篡改消耗速度等乱象。有人担忧，如果银行基于被操纵的数据放贷，授信评估是否会出现偏差？词元价格随着人工智能大模型调用需求情况和算力市场变化波动，作为授信锚点是否可靠？

客观来看，词元贷作为一个新事物，相关风控模型仍处在打磨阶段。但至少从已有做法看，企业能获得多少授信额度，并不单纯由词元消耗量决定。算力服务合约、业务订单，乃至团队结构、研发投入、知识产权等，都可能会纳入评分体系。换言之，词元贷的底层逻辑还是根据企业经营现状和发展前景做交叉验证。当然，如何建立统一可审计的词元存证标准，怎样多维度核验数据真实性与准确性，仍然是未来优化风控体系和授信规则必须回答的问题。

不过，创新本就是摸着石头过河，只有迈出了第一步，才有机会探索出新路。不久前，江苏针对不同工业业务差异和制造场景，出台了制造业企业词元管理参考指引。这份指引针对17个高频落地场景，梳理了对应的词元消耗特征与差异化管理重点。若是将之与词元贷联系起来看，不难发现二者有着相同的逻辑：如果说上半场是看谁先建立用词元的意识，那么下半场就是看谁的调用模式能先从粗放式转向精细化，毕竟词元要用在“刀刃”上，匹配真实业务价值，词元资源消耗才有真正的价值。

（苏群超）