先看一组数字。2024年初，中国日均Token调用量1000亿；2026年3月，140万亿，两年翻了1000多倍；到2026年6月，已突破500万亿。每秒58亿Token在燃烧。

但烧Token的企业，口袋里没有一分钱抵押物。传统银行看厂房、设备、流水，AI企业一个都没有。这里卡住的不是技术快慢，而是传统金融的抵押逻辑与AI资产形态根本不匹配：银行要的是可估值、可处置的实物资产，AI企业最值钱的算力、模型、数据和未来营收，在旧风控体系里很难变成合格抵押物；GPU两年一换代，电站按十年折旧，更让期限与风险难以对齐。融资链条因此堵住。

堵在门外的巨额资金需求，逼着市场自己造出新的金融工具。

依托发达的金融体系，美国在这方面先行一步。英伟达掏出一张牌：你零首付买房，我帮你兜底25%的损失。2026年8月，黄仁勋拉上贝莱德、黑石、高盛等六家华尔街巨头，要撬动5000亿美元第三方资本，让AI企业用未来营收分成换算力。换成房产商的话说：买不起GPU？按揭就行。英伟达拿出最高25%的残值担保，如果GPU到期贬值，它补差价。贝莱德CEO芬克直接对标上世纪70年代的抵押贷款支持证券——当年那玩意儿催生了房贷市场，也埋下了2008年的雷。

中国也有所尝试。广州这边，银行开始数Token放贷了。中国银行广州分行推出“算力Token贷”，企业用词元消耗量、算力合约价值、应收账款来换授信，最高3000万，最长3年。建行广东省分行联合广东词元交易和服务中心推出“词元贷”，给南沙一家智能物联网企业批了3000万信用贷款。工行深圳龙岗支行用“算力e贷”，给做具身智能的爱智慧科技核定500万额度。

截至8月中旬，中行广州分行落地授信超过2800万元。

两套体系，底层逻辑一模一样：把看不见的东西变成信用。美国把GPU变成可抵押资产，中国把Token消耗变成信用凭证。

问题是这种“金融创新”真的能解决问题吗？

英伟达那25%的残值担保，听着像保险，实际上是赌注。赌的是GPU不会快速贬值。黄仁勋说A100发布六年了还在跑，经济寿命接近十年。

可《大空头》原型伯里算了一笔账：2026到2028年间，超大规模云厂商GPU折旧可能被少计1760亿美元。租金在涨不代表旧芯片不贬值，也可能只说明新芯片太贵，旧芯片被凑合用。

5000亿美元一旦注入，如果中小企业找不到盈利的杀手级应用，算力租金违约潮就会变成AI圈的“次贷”爆破点。九家科技巨头已经积累了约3万亿美元表外承诺，相当于传统资本开支的五倍。

摩根士丹利预测，2026到2028年全球AI算力扩张的外部融资需求中，债务融资占55%，合计1.75万亿美元。这笔钱怎么还？

AI基础设施有三只时钟在走：数据中心能用几十年，GPU几年就换代，下游客户需求随市场随时变化。金融市场用长期合同和债务把三只时钟锁在一起，技术迭代、收入波动和固定付款就可能相互放大。

2008年，华尔街把不确定的未来房价当成稳定的偿债现金流。2026年，同样的事发生在算力上。

中国这边，隐患不同但同样真实。Token消耗量能被“刷”——补贴用户免费调API，调用量就上去了。缺乏统一审计标准，银行拿到的数据靠企业自报。更麻烦的是激励扭曲：如果多烧Token就能多融资，企业会烧钱刷数据，而不是把产品做好。Token消耗反映的是活跃度，不是利润。高消耗可能伴随高算力成本，增收不增利的情况完全可能出现。

中美的“金融创新”似乎都遭遇了难题，那么，到底该如何破解？

对此，《福卡视角》里《从英伟达算力银行到银行Token贷——中美一根藤上两个瓜》一文中提出，每一次技术革命都会催生金融创新，从银票到商票，从抵押贷款到信用贷款，从现金流授信到数据授信，每一步都经历了泡沫、破裂、重建的过程。英伟达算力贷、银行Token贷大概率也不会例外。科技大发展、颠覆性创新的涌现，需要金融以极疯狂的方式参与并支持这个过程。但更深层的问题是：AI时代的科技创新，到底需要什么样的钱？答案可能出乎意料——科创“用钱不用还”。

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