南方财经见习记者孙月 记者王达毓
在广州市海珠区广州光盒动力文化传播有限公司（下称“广州光盒动力”）的办公室里，一部AI漫剧正在赶工。
一个镜头生成得不满意，重新生成；人物表情不对，再调整；动作不自然，再来一次。每多生成一个镜头、每修正一帧画面，Token的消耗就在不断累加。
在过去，Token是制作团队用来核算成本的数字。团队要思考每天烧了多少算力、花了多少钱、够不够撑到项目交付。如今，它开始进入银行的视野。
就在两天前，广州光盒动力首席营销官梁剑收到中国银行海珠支行的正式通知，公司500万元“Token”贷款可以签约放款了。
500万元对一家银行而言是一笔小微贷款，但如果把这笔钱放到一家做AI漫剧的文化公司身上，故事就不一样了。
过去习惯于和厂房、设备打交道的银行人，开始坐在AI片场，学着用Token重新算一本账，为当下不确定性极强的AI新经济，找到确定性的授信依据。
AI浪潮席卷而来，没有哪家银行愿意错过这班车。
撞开银行风控的盲区
广州光盒动力成立于2020年，是一家AIGC内容科技公司。
简单来说，它目前做着两门生意，一门是提供品牌广告创意，为电商平台制作广告创意素材，大众汽车、蒙牛、平安、九阳、箭牌卫浴等知名品牌都一直是它的客户，它现在全面使用AIGC为著名品牌创作精品广告创意素材。
另一门是更“潮”的生意——AIGC短剧，包括AI漫剧、AI仿真人短剧等，广州光盒动力在TikTok短剧承制业务方向是排在最前面的认证AI影视供应商之一。
AI正在改变这家公司的生产方式。
“以前做一条品牌广告片，成本可能在二三十万元。现在用AI，三四万元就能做出来。”梁剑说。
但便宜的背后是另一种“重”。
梁剑告诉记者，企业成本中，人力成本约占45%至50%，算力成本则根据作品类型不同，大约占10%至18%。对于预算较高、制作要求更高的精品内容，算力成本占比还会进一步上升。
“我们的生产其实是高度依赖算力的。”梁剑向记者透露，“公司当前的影视内容中，AI生成占比已超过99%，其中约94%为纯AI生成，约5%为AI与少量真人实拍结合，纯真人拍摄已不足1%。”
但一部AI短剧从剧本到成片，并不是按一下按钮就结束的。
画面生成、人物调整、动作修改、声音处理……每一次调用模型，背后都意味着算力消耗。但算力换回的内容，并不会马上变成公司的资产。
全球短剧行业处在由真人短剧全面向AI短剧转变的快速变化之中，很多真人短剧作品的版权也并不全部归企业所有。承制剧的版权归平台，广州光盒动力自己在真人短剧时代也只参投了少量自制剧。
“投400万元的剧，我们可能只占10%的权益，没法计入抵押资产，提升企业估值。”梁剑坦言。
这套全新的生产逻辑，撞上了银行传统风控的盲区。
广州光盒动力之前通过传统经营贷、流水贷等方式融资，单笔额度在200万元到300万元之间。过去银行看的是已经发生的经营结果：收入多少、利润多少、账户流水多少，以及有没有足够的资产可以抵押。
但现在Token把企业的生产成本量化了。
每天消耗多少算力、调用多少次模型，这些过去散落在技术后台里的数据，第一次被银行认可，成为新的“信用数据”。
其实，转机早在几个月前就已经出现。
梁剑介绍，今年3月底4月初，海珠区相关部门对辖区内数千家AI企业进行摸排，并从中筛选出数家企业参与银企对接，广州光盒动力是其中之一。
随后，中国银行相关人员来到企业调研。从4月开始，银行与广州光盒动力持续沟通，企业把自己的业务模式、算力采购、订单情况等经营数据一点点摊开给银行看。
8月14日，中国银行在全省率先推出“中银·算力Token贷”，广州光盒动力成为首批获批企业之一。
梁剑说，那几个月里，他能明显感觉到银行的人在“补课”——他们在努力搞懂，AI创作到底是一门怎样的生意，Token是怎么烧出去的，钱又是怎么赚回来的。
那么，银行到底看到了什么？
Token更像“水电费”
这500万元并不是凭Token本身贷出来的。
在梁剑看来，银行做的第一件事，是把广州光盒动力的生意掰开揉碎来看。
“前端是算力采购，光盒动力向字节跳动采购算力，并签有年度框架协议；中端是生产过程，企业每日、每周、每月的Token消耗情况都能够被记录；后端则是销售端，包括向TikTok、红果等平台供货形成的销售合同、对账单及应收款项。”
更关键的是，中端那串Token消耗数据，并不是企业自己报送给银行的。
梁剑说，银行可以直接调开字节跳动算力中心的后台，实时看每天、每周的调用量。“企业做不了弊。”
过去散落在企业生产流程里的数据，被串成一条银行看得懂的链。
在这套新的评价体系里，Token就像AI工厂的“水电费”。工厂转不转，看电表；AI公司忙不忙，看Token消耗。
然而，故事远没有“看Token放贷”这么简单。
因为广州光盒动力自己也发现，同样是一串Token，背后可能是完全不同的两门生意。
第一种是承制。平台给剧本、给订单，广州光盒动力按标准生产交付，版权归平台。“类似富士康给苹果做代工。”梁剑说。这类业务订单大、收入稳，但利润薄。
承制还有一个隐形的天花板。梁剑说：“这个剧爆了，你也挣不到它的什么太大收入，因为是交货了，这部剧爆与不爆跟你关系不大。”
对银行来说，这是一条比较容易理解的链条。Token在这里，更像是生产过程中的“水电费”，用多少算多少，成本清晰可控，收入稳定可预期。
银行最怕的问题之一，就是不确定性。
另一种生意则完全不同。这是广州光盒动力的自制业务。
剧本自己做，内容自己生产，版权归自己，再拿着成片去平台竞价首发。一部作品如果成为爆款，可能带来百倍甚至几百倍的回报；但也可能投入了大量人力和算力，作品最终没有得到预期的丰厚回报。
“很多公司都想做出下一个Labubu、下一个时代的Hello Kitty。”这句话背后，是AI内容行业最诱人的地方，也是最难预测的地方。
也就是说，烧得多，不代表赚得多。
这也正是Token贷最微妙，也最见银行功力的地方。
AI内容行业天然充满不确定性，爆款不可预测。银行要做的，是在这片不确定性中，找到能够被量化、被验证的确定性。
Token成为了那个锚点。
新标尺丈量新大陆
拿着旧地图，找不到新大陆。面对飞速迭代的智能产业，银行需要和时间赛跑，找到新标尺。
中国银行打响了广东银行抢滩智能经济的第一枪。随后，中信银行、广州银行等多家银行快速跟进。
在全国范围内，农业银行在上海徐汇落地“Token贷”专属方案，安徽已把“Token贷”“模型贷”写入省级行动方案，上海、成都、温州等地也有面向算力企业的类似信贷产品先后落地。
但Token贷，并不是银行靠近AI轻资产企业的第一次尝试。
今年春天，“小龙虾”智能体爆火，OPC（“一人公司”）的创业模式开始走入银行视野。南京银行、苏州银行等相继推出OPC专项贷款。
广东也在《广东省支持人工智能OPC创新发展行动方案（2026—2028年）》中提出要“优化全周期信贷服务”，创新推出“人才贷、研发贷、算力贷”等专属产品。
但与OPC贷款不同，Token贷支持的，是那些确实已经在消耗算力、已经产生Token数据的企业。对银行来说，有Token消耗记录意味着企业已经在真实运营、已经有可量化的生产活动，确定性更高。
因此，与上一波OPC贷款热潮不同的是，中行、农行等大行率先跟进。
梁剑也已经明显感受到了这种变化。
他告诉记者，随着银行通过算力调取、深度尽调等方式加深对企业经营状况的了解，银行与企业之间的信息不对称正在减少。“银行在学，在努力理解一个全新的行业，努力寻找自己能看得懂、数得清的指标。”
他更期待的是，未来银行与AI企业之间的关系能够再往前一步：“一家AI企业真正值钱的东西，有时候是团队、技术、模型能力，以及还没有完全释放出来的商业潜力。银行也可以联动手中的各类金融牌照资源，成为战略投资者，陪伴企业成长。”
因为谁也无法预料，今天的广州光盒动力们，会不会成长为明天的大厂。
500万元对广州光盒动力而言，意味着多了一条过去不太容易找到的融资通道。但这更是探索在AI时代如何做信贷的一次试验。
梁剑感慨：“Token贷点燃了AI时代金融机构入局人工智能经济的星星之火，这星火可以燎原。”
当然，Token不会是唯一的授信标尺，风控的审慎边界仍在。新大陆不拒后来者，但敢于把Token放进风控模型，本身就是银行在AI时代最可贵的一次尝试。
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